Grass Derinlik Araştırması: DePIN Göz Alıcı Yıldız, Genişleyen AI Veri Bankası
Önemli Noktalar TL; DR
Grass, DePIN projesinde sıfır engel ile katılım modeliyle öne çıkıyor.
Kilit avantaj, "teknoloji + model" çift motorunda yatıyor:
Teknik açıdan: Sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisi, verilerin doğruluğunu garanti eder ve AI endüstrisindeki "kirli veri" sorununu çözer;
Model Seviyesi: "Bant Genişliği Madenciliği → Puan Teşviki" aracılığıyla 2,5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında bir avantaj oluşturmak.
AI veri talebinin artması, Solana ekosisteminin desteği gibi faktörlerin birleşimiyle, Grass AI veri alanında öncü bir DePIN projesi haline geldi.
Grass'ın gelecekteki gelişiminde kritik düğümler
Kısa vadede: 2025 yılında merkeziyetsiz dönüşüm başarılı bir şekilde tamamlanacak mı?
Ara Dönem: AI şirketlerinin gerçek veri satın alma ölçeği
Uzun vadeli: Veri gizliliği ve mülkiyet düzenleme politikalarının yönü
Mevcut en büyük risk "token spekülasyonu talep boşluğunu gizliyor" - Eğer gelecekteki AI müşteri siparişleri artış göstermezse, mükemmel ticari kapalı döngü "veri - sermaye" pozitif döngüsünden arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN, token teşvikleri aracılığıyla global olarak kullanılmayan kaynakları ( işlem gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı inşa etmektedir. Bu arada, AI endüstrisi veri kıtlığı ile karşı karşıya; devlerin tekelleşmesi, gizlilik tartışmaları ve veri adaları, verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına neden olmaktadır.
Gelecekteki AI rekabetinin özü, veri edinim verimliliği ve uyumluluğun ikili mücadelesidir ve DePIN, teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır. Grass'ın devrimci yönü, bu ikisinin entegrasyonunu gerçekleştirmesidir.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden Şekillendiren Küresel Paradigma
DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blockchain teknolojisi aracılığıyla küresel dağıtılmış fiziksel kaynakları(, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi) yeni bir ekonomik modelde entegre eder. Temel mantığı, topluluk katkısını teşvik etmek için token teşvikleri aracılığıyla boşta kalan kaynakları harekete geçirmek, merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli ve düşük verimli modellerinin yerini alacak merkeziyetsiz bir altyapı ağı inşa etmektir.
Merkeziyete kıyasla, DePIN maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlara sahiptir.
Messari'ye göre, DePIN, fiziksel altyapıları (, örneğin kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital kaynak ağlarını (, örneğin depolama, hesaplama ) iki ana kategori olarak kapsamaktadır ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları gerçekleştirmektedir.
Fiziksel altyapı: Bir merkeziyetsiz kablosuz ağ projesi örneği olarak, topluluk tarafından yerleştirilen hotspot cihazları ile küresel bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital Kaynak Ağı: Belirli bir merkeziyetsiz depolama projesi, belirli bir dağıtık hesaplama projesi gibi, atıl kaynakların birleştirilmesiyle paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış ve pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, fakat penetrasyon oranı %0.1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyüme göstermesi beklenmektedir.
2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşıyor, 350'den fazla projeyi kapsıyor, yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artmasında yatmaktadır (, örneğin atıl bant genişliği kullanımı ) ve patlayan talep (, örneğin AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ) ile çift yönlü etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN gelişiminin ana zorlukları olmaya devam ediyor.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişki
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modelleri ( gibi GPT ) ve üretken sinir ağları ( gibi MidJourney ) eğitilirken.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri talep ölçeği ve özellikleri:
Ölçek sıçraması: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gerekmektedir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet oranı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin temel darboğazı haline geliyor;
Senaryo farklılaşması: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka havuzuna dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel veri sağlama sıkıntıları:
Veri engelleri: Ana şirketler/özne gibi devlerin geniş veri kaynaklarını kontrol etmesi, küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin yüksek engellerle ve adaletsiz fiyatlandırmalarla karşılaşmasına neden oluyor;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kuruluşlar ve işletmeler arasında dağılmış durumda olup, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşı karşıya kalmakta, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden olmaktadır.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformunun API ücretlendirme olayı geliştiricilerin protestolarına neden olmuştur;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplanmasına neden oluyor, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında;
Değer zincirinin kesintiye uğraması: Veri oluşturan bireysel katkıda bulunanlar, sonraki verilerin kullanımından yararlanamaz.
DePIN'in kırılma yolu:
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( toplamak, veri toplama maliyetini düşürmek, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkısında bulunması sağlanarak veri kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, bu da AI modellerinin genelleme yeteneğini geliştirir.
Merkeziyetsiz temizlik ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme gerçekleştirilir, sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile verilerin gerçekliği sağlanır;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer almaktadır ve yenilikçi bir şekilde DePIN fikrini AI veri toplama alanında uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etmiştir. Amacı, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamaktır.
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama ağı kurarak AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunmaktadır. Kullanıcılar, yalnızca istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilir - bir yıl içinde 2.5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk açılışında 10 günde %500'ün üzerinde bir artış göstermiştir, bu da ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri hak sahipliği ve akışını sağlamak için birinci sınıf bir yatırım kuruluşunun desteğini aldı.
Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizliği ilerlemesi takip edilmeye ihtiyaç duyuyor.
) 2.1 Hizmet Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplayan ve doğrulayan bir DePIN projesidir. Özellikle yapay zeka ###AI( geliştirmeye destek sağlar.
Temel olarak, )residential proxy network( üzerinden bir konut proxy ağı aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantısını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim ve veri toplama imkanı tanımaktadır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duymaktadır.
Çözüm üretilen sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsiz ve hata veya önyargı yapma olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve gerçek zamanlı özelliklere sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak, verilerin güveni en aza indirgenmiş bir şekilde toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass'ın resmi web sitesine gidin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Puanları kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanmak için kullanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme bonusunu paylaşma fırsatı sunar.
Özetle, Grass'ın ana özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar katkıda bulundukları bant genişliği ile ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşümünü sağlar; veri doğruluğunu sağlamak için blok zinciri teknolojisi kullanılır, bu da verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
Kavram aşaması: 2022 ortalarında, proje Wynd Labs tarafından önerildi.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlandı ve bu, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini göstermektedir.
Tohum turu finansmanı: 2023 yılında, Grass 350.000 dolarlık tohum turu finansmanı sağladı, bir yatırım kuruluşu liderliğinde, toplam 450.000 dolar ###, başka bir yatırım kuruluşunun liderliğindeki tohum ön turu ( dahil.
Kullanıcı Testi: 2023 sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testlerine başlanacak ve erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızla büyümeye devam ediyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu aştı.
İlk airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 100 milyon GRASS token ) toplam arzın %10'u (, erken kullanıcıları ödüllendirmek için.
Borsa Açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsa açılışı, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekleme teşviki gerçekleştiriliyor; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
) 2.3 Takım Durumu
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'dan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmışlardır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü Grass'tır.
2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, bir yatırım kuruluşu liderliğinde. Kamu verilerine göre, tohum turundan sonraki toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, bu da başka bir yatırım kuruluşunun liderliğindeki tohumdan önceki turu içeriyor.
A Serisi Finansman: Eylül 2024'te A Serisi finansman tamamlandı, bir yatırım kuruluşu öncülük etti, diğer birçok tanınmış yatırım kuruluşu katıldı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Birçok tanınmış yatırım kuruluşunun desteği, projenin sektördeki tanınırlığını göstermektedir.
Ortak
Blok zinciri platformu: Solana ağı üzerinde inşa edilmiş, proje Solana'nın yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.
Şu anda AI şirketleri veya diğer projelerle belirli bir işbirliği belirtilmemiştir, ancak Solana ağı ekosistemi gelecekteki işbirlikleri için fırsatlar sunabilir.
Grass teknolojik mimarisindeki düğüm ağı, ZKP işleme yenilikleri ve veri defteri, kapalı döngü iş akışını oluşturarak, toplama, doğrulama ve teslimatın tüm zincirini merkeziyetsiz hale getirir ve merkeziyetsiz vizyonunu iyi bir şekilde destekler.
Ancak, mevcut merkezi işlemlerin çözülmesi gerekiyor, teknolojinin uygulanıp uygulanamayacağına dair takip edilmesi gerekiyor.
) 3.1 Temel Teknoloji Mimarisi: Sovereign Data Rollup
Grass, ilk egemen veri toplayıcısını inşa ediyor. Veri teminini ve dönüşümünü, dünya çapında dağıtılmış Grass düğüm ağı aracılığıyla basitleştirerek AI için genel yapılandırılmış Web verilerine erişim sağlıyor. Altyapı, Solana üzerindeki özel veri Rollup ile destekleniyor ve verilerin tam yaşam döngüsünü yönetmeyi amaçlıyor - kaynak, işleme, doğrulama ve veri seti oluşturma. Bu mimari, aşağıdaki bileşenler etrafında şekilleniyor:
Grass'ın teknik mimarisindeki temel bileşenleri parçalamak
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
6 Likes
Reward
6
7
Share
Comment
0/400
ImpermanentLossFan
· 7m ago
Bu kadar basit bir şeyin popüler olabileceğini mi düşünüyorsun?
View OriginalReply0
DegenWhisperer
· 10h ago
Bu veri miktarıyla hâlâ övünüyorlar mı?
View OriginalReply0
ContractSurrender
· 10h ago
Çaoçao gerçekten çok güçlü.
View OriginalReply0
DegenApeSurfer
· 10h ago
Bir pozisyon girin, hızlanın.
View OriginalReply0
ShadowStaker
· 10h ago
hmm başka bir l2 sol üzerinde mi? açıkçası zkp yığını yeterince savaş testinden geçip geçmediğinden emin değilim...
Grass Derinlik analizi: DePIN yeni yıldızı AI veri bankası oluşturuyor Teknoloji modeli çift motorla destekleniyor
Grass Derinlik Araştırması: DePIN Göz Alıcı Yıldız, Genişleyen AI Veri Bankası
Önemli Noktalar TL; DR
Kilit avantaj, "teknoloji + model" çift motorunda yatıyor:
Teknik açıdan: Sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisi, verilerin doğruluğunu garanti eder ve AI endüstrisindeki "kirli veri" sorununu çözer;
Model Seviyesi: "Bant Genişliği Madenciliği → Puan Teşviki" aracılığıyla 2,5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında bir avantaj oluşturmak.
AI veri talebinin artması, Solana ekosisteminin desteği gibi faktörlerin birleşimiyle, Grass AI veri alanında öncü bir DePIN projesi haline geldi.
Kısa vadede: 2025 yılında merkeziyetsiz dönüşüm başarılı bir şekilde tamamlanacak mı?
Ara Dönem: AI şirketlerinin gerçek veri satın alma ölçeği
Uzun vadeli: Veri gizliliği ve mülkiyet düzenleme politikalarının yönü
Mevcut en büyük risk "token spekülasyonu talep boşluğunu gizliyor" - Eğer gelecekteki AI müşteri siparişleri artış göstermezse, mükemmel ticari kapalı döngü "veri - sermaye" pozitif döngüsünden arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN, token teşvikleri aracılığıyla global olarak kullanılmayan kaynakları ( işlem gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtık altyapı ağı inşa etmektedir. Bu arada, AI endüstrisi veri kıtlığı ile karşı karşıya; devlerin tekelleşmesi, gizlilik tartışmaları ve veri adaları, verilerin %80'inin değerinin serbest bırakılmamasına neden olmaktadır.
Gelecekteki AI rekabetinin özü, veri edinim verimliliği ve uyumluluğun ikili mücadelesidir ve DePIN, teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır. Grass'ın devrimci yönü, bu ikisinin entegrasyonunu gerçekleştirmesidir.
1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden Şekillendiren Küresel Paradigma
DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blockchain teknolojisi aracılığıyla küresel dağıtılmış fiziksel kaynakları(, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi) yeni bir ekonomik modelde entegre eder. Temel mantığı, topluluk katkısını teşvik etmek için token teşvikleri aracılığıyla boşta kalan kaynakları harekete geçirmek, merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli ve düşük verimli modellerinin yerini alacak merkeziyetsiz bir altyapı ağı inşa etmektir.
Merkeziyete kıyasla, DePIN maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlara sahiptir.
Messari'ye göre, DePIN, fiziksel altyapıları (, örneğin kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital kaynak ağlarını (, örneğin depolama, hesaplama ) iki ana kategori olarak kapsamaktadır ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları gerçekleştirmektedir.
Fiziksel altyapı: Bir merkeziyetsiz kablosuz ağ projesi örneği olarak, topluluk tarafından yerleştirilen hotspot cihazları ile küresel bir iletişim ağı inşa etmek;
Dijital Kaynak Ağı: Belirli bir merkeziyetsiz depolama projesi, belirli bir dağıtık hesaplama projesi gibi, atıl kaynakların birleştirilmesiyle paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış ve pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, fakat penetrasyon oranı %0.1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyüme göstermesi beklenmektedir.
2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşıyor, 350'den fazla projeyi kapsıyor, yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artmasında yatmaktadır (, örneğin atıl bant genişliği kullanımı ) ve patlayan talep (, örneğin AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebi ) ile çift yönlü etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN gelişiminin ana zorlukları olmaya devam ediyor.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişki
"Veri, yeni çağın petrolüdür"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle de büyük dil modelleri ( gibi GPT ) ve üretken sinir ağları ( gibi MidJourney ) eğitilirken.
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri talep ölçeği ve özellikleri:
Ölçek sıçraması: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'dan fazla metin verisi gerekmektedir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlendirilmesini gerektirir;
Maliyet oranı: AI geliştirme sürecinde veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin temel darboğazı haline geliyor;
Senaryo farklılaşması: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka havuzuna dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel veri sağlama sıkıntıları:
Veri engelleri: Ana şirketler/özne gibi devlerin geniş veri kaynaklarını kontrol etmesi, küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin yüksek engellerle ve adaletsiz fiyatlandırmalarla karşılaşmasına neden oluyor;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kuruluşlar ve işletmeler arasında dağılmış durumda olup, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşı karşıya kalmakta, bu da veri kaynaklarının yeterince kullanılamamasına neden olmaktadır.
Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin bir sosyal medya platformunun API ücretlendirme olayı geliştiricilerin protestolarına neden olmuştur;
Düşük verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplanmasına neden oluyor, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında;
Değer zincirinin kesintiye uğraması: Veri oluşturan bireysel katkıda bulunanlar, sonraki verilerin kullanımından yararlanamaz.
DePIN'in kırılma yolu:
Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( toplamak, veri toplama maliyetini düşürmek, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkısında bulunması sağlanarak veri kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, bu da AI modellerinin genelleme yeteneğini geliştirir.
Merkeziyetsiz temizlik ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme gerçekleştirilir, sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile verilerin gerçekliği sağlanır;
Tokenleştirilmiş teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf token ile yapılandırılmış veri setleri satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer almaktadır ve yenilikçi bir şekilde DePIN fikrini AI veri toplama alanında uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı inşa etmiştir. Amacı, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamaktır.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
2. Proje Temel Bilgileri
Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama ağı kurarak AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunmaktadır. Kullanıcılar, yalnızca istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilir - bir yıl içinde 2.5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token ilk açılışında 10 günde %500'ün üzerinde bir artış göstermiştir, bu da ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, Solana yüksek performans zincirine dayanarak veri hak sahipliği ve akışını sağlamak için birinci sınıf bir yatırım kuruluşunun desteğini aldı.
Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizliği ilerlemesi takip edilmeye ihtiyaç duyuyor.
) 2.1 Hizmet Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplayan ve doğrulayan bir DePIN projesidir. Özellikle yapay zeka ###AI( geliştirmeye destek sağlar.
Temel olarak, )residential proxy network( üzerinden bir konut proxy ağı aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantısını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişim ve veri toplama imkanı tanımaktadır; bu, AI model eğitimi için çeşitlilik ve coğrafi temsili olan verilere ihtiyaç duymaktadır.
Çözüm üretilen sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsiz ve hata veya önyargı yapma olasılığının yüksek olduğu anlamına gelir. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir, doğrulanmış internet verileri sağlamayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve gerçek zamanlı özelliklere sahiptir.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak, verilerin güveni en aza indirgenmiş bir şekilde toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları aracılığıyla teşvik etmektir.
Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass'ın resmi web sitesine gidin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Puanları kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanmak için kullanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme bonusunu paylaşma fırsatı sunar.
Özetle, Grass'ın ana özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar katkıda bulundukları bant genişliği ile ödül kazanarak veri değerinin geri dönüşümünü sağlar; veri doğruluğunu sağlamak için blok zinciri teknolojisi kullanılır, bu da verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(
) 2.2 Gelişim Süreci
Kavram aşaması: 2022 ortalarında, proje Wynd Labs tarafından önerildi.
Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlandı ve bu, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini göstermektedir.
Tohum turu finansmanı: 2023 yılında, Grass 350.000 dolarlık tohum turu finansmanı sağladı, bir yatırım kuruluşu liderliğinde, toplam 450.000 dolar ###, başka bir yatırım kuruluşunun liderliğindeki tohum ön turu ( dahil.
Kullanıcı Testi: 2023 sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testlerine başlanacak ve erken kullanıcıların katılımı sağlanacak.
Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantılı düğüm cihazını duyurdu ve hızla büyümeye devam ediyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu aştı.
İlk airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 100 milyon GRASS token ) toplam arzın %10'u (, erken kullanıcıları ödüllendirmek için.
Borsa Açılışı: 28 Ekim 2024'te bir borsa açılışı, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a, istikrarlı bir şekilde yaklaşık 5 kat arttı.
Mevcut durum: Proje devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekleme teşviki gerçekleştiriliyor; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
) 2.3 Takım Durumu
Açık verilere göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisans diplomasına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisans diplomasına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'dan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmışlardır, ilgili alanlarda deneyime sahiptirler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açıklanmamıştır, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.
Açık bilgilere göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur, ana ürünü Grass'tır.
2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, bir yatırım kuruluşu liderliğinde. Kamu verilerine göre, tohum turundan sonraki toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, bu da başka bir yatırım kuruluşunun liderliğindeki tohumdan önceki turu içeriyor.
A Serisi Finansman: Eylül 2024'te A Serisi finansman tamamlandı, bir yatırım kuruluşu öncülük etti, diğer birçok tanınmış yatırım kuruluşu katıldı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: Birçok tanınmış yatırım kuruluşunun desteği, projenin sektördeki tanınırlığını göstermektedir.
Ortak
Blok zinciri platformu: Solana ağı üzerinde inşa edilmiş, proje Solana'nın yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.
Şu anda AI şirketleri veya diğer projelerle belirli bir işbirliği belirtilmemiştir, ancak Solana ağı ekosistemi gelecekteki işbirlikleri için fırsatlar sunabilir.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp(
3. Proje Teknik Analizi
Grass teknolojik mimarisindeki düğüm ağı, ZKP işleme yenilikleri ve veri defteri, kapalı döngü iş akışını oluşturarak, toplama, doğrulama ve teslimatın tüm zincirini merkeziyetsiz hale getirir ve merkeziyetsiz vizyonunu iyi bir şekilde destekler.
Ancak, mevcut merkezi işlemlerin çözülmesi gerekiyor, teknolojinin uygulanıp uygulanamayacağına dair takip edilmesi gerekiyor.
) 3.1 Temel Teknoloji Mimarisi: Sovereign Data Rollup
Grass, ilk egemen veri toplayıcısını inşa ediyor. Veri teminini ve dönüşümünü, dünya çapında dağıtılmış Grass düğüm ağı aracılığıyla basitleştirerek AI için genel yapılandırılmış Web verilerine erişim sağlıyor. Altyapı, Solana üzerindeki özel veri Rollup ile destekleniyor ve verilerin tam yaşam döngüsünü yönetmeyi amaçlıyor - kaynak, işleme, doğrulama ve veri seti oluşturma. Bu mimari, aşağıdaki bileşenler etrafında şekilleniyor:
Grass'ın teknik mimarisindeki temel bileşenleri parçalamak