Глубина исследования Grass: яркая звезда DePIN, расширяющийся AI-банк данных
Основные моменты TL; DR
Grass выделяется в проекте DePIN благодаря модели участия без порога
Ключевое преимущество заключается в "технология + модель" двойном двигателе:
Технический уровень: нулевое доказательство и архитектура Solana Layer2 обеспечивают подлинность данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии;
Уровень модели: через "майнинг с использованием пропускной способности → стимулирование баллов" преобразовать 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, создавая преимущества на стороне предложения.
Учитывая рост спроса на данные AI, поддержку экосистемы Solana и другие факторы, Grass стал ведущим проектом DePIN в области данных AI.
Ключевые узлы будущего развития Grass
Краткосрочно: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию в 2025 году
Среднесрочный период: фактический объем закупок данных AI-компаний
Долгосрочные: тенденции в регулировании политики конфиденциальности данных и прав собственности
Текущий максимальный риск заключается в том, что "спекуляция с токенами скрывает вакуум спроса" - если в будущем заказы от клиентов AI не увеличатся, идеальный бизнес-замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранилища, пропускной способности ) через токенизированные стимулы, создавая распределенную инфраструктурную сеть. В то же время, индустрия ИИ сталкивается с проблемой нехватки данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и изолированностью данных, что приводит к тому, что 80% ценности данных остаются невостребованными.
Суть будущей конкуренции в области ИИ заключается в двойной игре между эффективностью получения данных и соблюдением норм, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение. Дисруптивность Grass заключается в реализации этой интеграции.
1.1 DePIN：Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
DePIN( Децентрализованная физическая инфраструктурная сеть) объединяет глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.,) с помощью технологии блокчейн в новую экономическую модель. Основная логика заключается в том, чтобы стимулировать вклад сообщества в неиспользуемые ресурсы с помощью токенов, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть и заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
В сравнении с централизованной моделью, DePIN имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экологическая экспансия.
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы (, такие как хранение, вычисления ), и осуществляет соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного децентрализованного проекта беспроводной сети, создание глобальной коммуникационной сети через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя определенный проект децентрализованного хранения, определенный проект распределенных вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики путем интеграции неиспользуемых ресурсов.
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN-сектора достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовым темпом роста более 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной спрос (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ), что создает двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации по-прежнему являются ключевыми проблемами развития DePIN.
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть новой эпохи"
Получение и обработка данных ИИ является ключевым движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Объем и характеристики потребностей в данных:
Уровень увеличения: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотацию данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится ключевым узким местом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от базы случаев с соблюдением конфиденциальности, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных:
Данные барьеры: крупные компании/основные субъекты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто разбросаны по различным учреждениям и компаниям, обмен и циркуляция данных сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к неэффективному использованию данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с проблемами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной сети, который вызвал протесты со стороны разработчиков;
Низкая эффективность обращения: острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, глобальнаяUtilisation данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN:
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных ( через сеть узлов, таких как социальные медиа, публичные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштаба сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: благодаря механизму стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI-моделей.
Децентрализованная очистка и маркировка: совместная работа сообщества по предварительной обработке данных, в сочетании с нулевыми доказательствами (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: данные, предоставленные участниками, получают токеновые вознаграждения, а спрос на структурированные наборы данных осуществляется через покупку токенов, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора AI-данных, создавая децентрализованную сеть сбора данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения AI-моделей.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя AI высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения. Пользователи просто устанавливают клиент и могут вносить свой вклад в пропускную способность, получая вознаграждение в токенах - за год работы привлечено более 2,5 миллионов узлов, а токены за 10 дней с момента запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил поддержку от одного из ведущих инвестиционных учреждений, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, а прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и возможным ошибкам или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, обладают естественным разнообразием, многообразием регионов и возможностью публикации в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизма вознаграждений.
Способ участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ вкладки в пропускную способность для получения вознаграждений предоставляет обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкие затраты на извлечение данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
Этап концепции: в середине 2022 года концепция была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одним инвестиционным учреждением, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на предварительном этапе, возглавляемое другим инвестиционным учреждением ).
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних участников.
Этап: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: объявление о первом аирдропе 21 октября 2024 года, распределение 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема поставок ), вознаграждение ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж, за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, осуществляется второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
2.3 Команда
Согласно открытым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем является Андреј Радончич, который является CEO Wynd Labs, имеет степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейн и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её основным продуктом является Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одной инвестиционной компанией. Согласно открытым данным, после сидировочного раунда общий объем финансирования достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд перед финанси-рованием, возглавляемый другой инвестиционной компанией.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, ведущим инвестором выступает одна инвестиционная компания, участвуют другие известные инвестиционные компании, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: Поддержка ряда известных инвестиционных учреждений демонстрирует признание проекта в отрасли.
Партнер
Блокчейн-платформа: построенная на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается конкретное сотрудничество с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
Сеть узлов в архитектуре технологии Grass, инновации в обработке ZKP и учетные записи данных образуют замкнутый рабочий процесс, обеспечивая децентрализацию на всем протяжении цепочки — от сбора и проверки до доставки, что хорошо поддерживает их децентрализованное видение.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо отслеживать, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
3.1 Основная технологическая архитектура: Sovereign Data Rollup
Grass строит первый суверенный агрегатор данных. Он упрощает закупку и преобразование данных через глобально распределенную сеть узлов Grass, что позволяет AI получать доступ к универсальным структурированным веб-данным. Инфраструктура поддерживается специализированным Rollup данных на Solana и предназначена для управления полным жизненным циклом данных - источником, обработкой, верификацией и построением наборов данных. Архитектура разворачивается вокруг следующих компонентов:
Разбор ключевых компонентов технической архитектуры Grass
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
6 Лайков
Награда
6
6
Поделиться
комментарий
0/400
DegenWhisperer
· 9ч назад
С такими объемами данных еще и хвастаться?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ContractSurrender
· 9ч назад
Цао Цао действительно очень силен.
Посмотреть ОригиналОтветить0
DegenApeSurfer
· 9ч назад
Немного напряженно, быстро войти в позицию
Посмотреть ОригиналОтветить0
ShadowStaker
· 9ч назад
хм, еще один l2 на сол? не уверен, что стек zkp достаточно испытан в бою, если честно...
Глубокий анализ Grass: новая звезда DePIN создает AI банк данных, техническая модель с двойным приводом
Глубина исследования Grass: яркая звезда DePIN, расширяющийся AI-банк данных
Основные моменты TL; DR
Ключевое преимущество заключается в "технология + модель" двойном двигателе:
Технический уровень: нулевое доказательство и архитектура Solana Layer2 обеспечивают подлинность данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии;
Уровень модели: через "майнинг с использованием пропускной способности → стимулирование баллов" преобразовать 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, создавая преимущества на стороне предложения.
Учитывая рост спроса на данные AI, поддержку экосистемы Solana и другие факторы, Grass стал ведущим проектом DePIN в области данных AI.
Краткосрочно: удастся ли успешно завершить децентрализованную трансформацию в 2025 году
Среднесрочный период: фактический объем закупок данных AI-компаний
Долгосрочные: тенденции в регулировании политики конфиденциальности данных и прав собственности
Текущий максимальный риск заключается в том, что "спекуляция с токенами скрывает вакуум спроса" - если в будущем заказы от клиентов AI не увеличатся, идеальный бизнес-замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
! Отчет о глубоком исследовании травы: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
1. Отраслевой контекст
DePIN объединяет глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранилища, пропускной способности ) через токенизированные стимулы, создавая распределенную инфраструктурную сеть. В то же время, индустрия ИИ сталкивается с проблемой нехватки данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и изолированностью данных, что приводит к тому, что 80% ценности данных остаются невостребованными.
Суть будущей конкуренции в области ИИ заключается в двойной игре между эффективностью получения данных и соблюдением норм, в то время как DePIN предлагает техническое оптимальное решение. Дисруптивность Grass заключается в реализации этой интеграции.
1.1 DePIN：Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
DePIN( Децентрализованная физическая инфраструктурная сеть) объединяет глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.,) с помощью технологии блокчейн в новую экономическую модель. Основная логика заключается в том, чтобы стимулировать вклад сообщества в неиспользуемые ресурсы с помощью токенов, создавая децентрализованную инфраструктурную сеть и заменяя высокозатратные и неэффективные модели традиционных централизованных поставщиков услуг.
В сравнении с централизованной моделью, DePIN имеет большие преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модель управления, устойчивость сети и экологическая экспансия.
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы (, такие как хранение, вычисления ), и осуществляет соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулов с помощью технологии блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного децентрализованного проекта беспроводной сети, создание глобальной коммуникационной сети через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя определенный проект децентрализованного хранения, определенный проект распределенных вычислений и т.д., формируя модель совместной экономики путем интеграции неиспользуемых ресурсов.
Согласно данным Messari, по состоянию на 2024 год количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация DePIN-сектора достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовым темпом роста более 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной спрос (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ), что создает двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации по-прежнему являются ключевыми проблемами развития DePIN.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
1.2 AI данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть новой эпохи"
Получение и обработка данных ИИ является ключевым движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT ), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney ).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Объем и характеристики потребностей в данных:
Уровень увеличения: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотацию данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что становится ключевым узким местом для коммерциализации;
Дифференциация сцен: автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от базы случаев с соблюдением конфиденциальности, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных:
Данные барьеры: крупные компании/основные субъекты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто разбросаны по различным учреждениям и компаниям, обмен и циркуляция данных сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к неэффективному использованию данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с проблемами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной сети, который вызвал протесты со стороны разработчиков;
Низкая эффективность обращения: острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, глобальнаяUtilisation данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки создания стоимости: индивидуальные участники, создающие данные, не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN:
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных ( через сеть узлов, таких как социальные медиа, публичные базы данных ), снижение затрат на сбор данных, повышение эффективности и масштаба сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: благодаря механизму стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI-моделей.
Децентрализованная очистка и маркировка: совместная работа сообщества по предварительной обработке данных, в сочетании с нулевыми доказательствами (ZK) для обеспечения подлинности данных;
Токенизированные стимулы замкнутого цикла: данные, предоставленные участниками, получают токеновые вознаграждения, а спрос на структурированные наборы данных осуществляется через покупку токенов, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора AI-данных, создавая децентрализованную сеть сбора данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения AI-моделей.
! Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ
2. Основная информация о проекте
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя AI высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения. Пользователи просто устанавливают клиент и могут вносить свой вклад в пропускную способность, получая вознаграждение в токенах - за год работы привлечено более 2,5 миллионов узлов, а токены за 10 дней с момента запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил поддержку от одного из ведущих инвестиционных учреждений, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, а прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, предоставляя поддержку для разработки искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических местоположений, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Решаемая проблема: традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и возможным ошибкам или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные с помощью децентрализованного подхода, а данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, обладают естественным разнообразием, многообразием регионов и возможностью публикации в реальном времени.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия заключается в том, чтобы предоставить пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизма вознаграждений.
Способ участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ вкладки в пропускную способность для получения вознаграждений предоставляет обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В заключение, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкие затраты на извлечение данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
2.2 Этапы развития
Этап концепции: в середине 2022 года концепция была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало построения продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одним инвестиционным учреждением, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на предварительном этапе, возглавляемое другим инвестиционным учреждением ).
Тестирование пользователей: в конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется тестирование пользователей, чтобы привлечь ранних участников.
Этап: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, по состоянию на март 2025 года количество активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: объявление о первом аирдропе 21 октября 2024 года, распределение 100 миллионов токенов GRASS (10% от общего объема поставок ), вознаграждение ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж, за 10 дней цена выросла с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, осуществляется второй этап стимуляции пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone для увеличения масштаба сети и вовлеченности пользователей.
2.3 Команда
Согласно открытым данным, Grass разработан Wynd Labs, основателем является Андреј Радончич, который является CEO Wynd Labs, имеет степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейн и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко опубликована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно открытой информации, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её основным продуктом является Grass.
2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершено финансирование сидировочного раунда в размере 3,5 миллиона долларов, возглавляемое одной инвестиционной компанией. Согласно открытым данным, после сидировочного раунда общий объем финансирования достиг 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд перед финанси-рованием, возглавляемый другой инвестиционной компанией.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, ведущим инвестором выступает одна инвестиционная компания, участвуют другие известные инвестиционные компании, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: Поддержка ряда известных инвестиционных учреждений демонстрирует признание проекта в отрасли.
Партнер
Блокчейн-платформа: построенная на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается конкретное сотрудничество с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
! Отчет об углубленном исследовании: звезды DePIN, расширяющийся банк данных ИИ
3. Технический анализ проекта
Сеть узлов в архитектуре технологии Grass, инновации в обработке ZKP и учетные записи данных образуют замкнутый рабочий процесс, обеспечивая децентрализацию на всем протяжении цепочки — от сбора и проверки до доставки, что хорошо поддерживает их децентрализованное видение.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо отслеживать, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
3.1 Основная технологическая архитектура: Sovereign Data Rollup
Grass строит первый суверенный агрегатор данных. Он упрощает закупку и преобразование данных через глобально распределенную сеть узлов Grass, что позволяет AI получать доступ к универсальным структурированным веб-данным. Инфраструктура поддерживается специализированным Rollup данных на Solana и предназначена для управления полным жизненным циклом данных - источником, обработкой, верификацией и построением наборов данных. Архитектура разворачивается вокруг следующих компонентов:
Разбор ключевых компонентов технической архитектуры Grass