Báo cáo nghiên cứu độ sâu Grass: DePIN ngôi sao sáng, ngân hàng dữ liệu AI đang mở rộng
Nội dung điểm chính TL; DR
Grass nổi bật trong dự án DePIN thông qua mô hình tham gia không rào cản
Lợi thế cốt lõi nằm ở "công nghệ + mô hình" hai động cơ:
Khía cạnh kỹ thuật: Bằng chứng không biết và kiến trúc Solana Layer2 đảm bảo tính xác thực của dữ liệu, giải quyết vấn đề "dữ liệu bẩn" trong ngành AI;
Mặt chế độ: Thông qua "khai thác băng thông → khuyến khích điểm" chuyển đổi 2,5 triệu người dùng thành nút dữ liệu, hình thành lợi thế phía cung.
Sự gia tăng nhu cầu dữ liệu AI, hỗ trợ từ hệ sinh thái Solana và các yếu tố khác, Grass trở thành dự án DePIN dẫn đầu trong lĩnh vực dữ liệu AI.
Các nút quan trọng trong phát triển tương lai của Grass
Ngắn hạn: Liệu việc chuyển đổi phi tập trung vào năm 2025 có thể hoàn thành suôn sẻ?
Giai đoạn trung hạn: Quy mô thu mua dữ liệu thực tế của doanh nghiệp AI
Dài hạn: Xu hướng chính sách quản lý quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu
Rủi ro lớn nhất hiện tại là "sự thao túng token che giấu khoảng trống nhu cầu" - nếu trong tương lai đơn hàng của khách hàng AI không tăng lên, vòng tròn thương mại hoàn hảo có thể từ chu kỳ tích cực "dữ liệu - vốn" thoái hóa thành bong bóng ở phía cung.
1. Bối cảnh ngành
DePIN thông qua việc khuyến khích bằng token để tích hợp các nguồn lực nhàn rỗi toàn cầu ( sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông ), xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phân tán. Trong khi đó, ngành công nghiệp AI đang phải đối mặt với tình trạng thiếu dữ liệu, sự độc quyền của các ông lớn, tranh cãi về quyền riêng tư và các đảo dữ liệu dẫn đến 80% giá trị dữ liệu chưa được giải phóng.
Bản chất của cuộc cạnh tranh AI trong tương lai là cuộc đấu tranh kép giữa hiệu quả thu thập dữ liệu và tính tuân thủ, trong khi DePIN cung cấp giải pháp kỹ thuật tối ưu. Sự đột phá của Grass nằm ở việc tích hợp hai yếu tố này.
1.1 DePIN：Tái cấu trúc mô hình hạ tầng toàn cầu
DePIN( mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) tích hợp tài nguyên vật lý phân tán toàn cầu( như sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông, năng lượng, v.v.) mô hình kinh tế mới thông qua công nghệ blockchain. Logic cốt lõi của nó là thông qua khuyến khích token để thúc đẩy sự đóng góp của cộng đồng cho các tài nguyên nhàn rỗi, xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phi tập trung, thay thế mô hình dịch vụ tập trung truyền thống với chi phí cao và hiệu quả thấp.
So với mô hình tập trung, DePIN có ưu thế lớn hơn ở các khía cạnh như cấu trúc chi phí, mô hình quản trị, khả năng phục hồi của mạng lưới và khả năng mở rộng sinh thái.
Theo định nghĩa của Messari, DePIN bao gồm hai loại cơ sở hạ tầng vật lý ( như mạng không dây, mạng năng lượng ) và mạng tài nguyên số ( như lưu trữ, tính toán ), và thông qua công nghệ blockchain để thực hiện sự phù hợp giữa cung và cầu cùng với cơ chế khuyến khích.
Cơ sở hạ tầng vật lý: đại diện cho một dự án mạng không dây phi tập trung, xây dựng mạng lưới truyền thông toàn cầu thông qua việc triển khai thiết bị điểm nóng bởi cộng đồng;
Mạng lưới tài nguyên số: bao gồm một dự án lưu trữ phi tập trung, một dự án tính toán phân tán, v.v., thông qua việc tích hợp các tài nguyên nhàn rỗi để hình thành mô hình kinh tế chia sẻ.
Theo dữ liệu từ Messari, tính đến năm 2024, số lượng thiết bị DePIN toàn cầu đã vượt qua 13 triệu chiếc, quy mô thị trường đạt 50 tỷ USD, nhưng tỷ lệ thâm nhập chưa đạt 0,1%. Trong mười năm tới, có khả năng tăng trưởng từ 100 đến 1000 lần.
Năm 2024, tổng giá trị thị trường trong lĩnh vực DePIN đạt 50 tỷ USD, bao gồm hơn 350 dự án, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm vượt 35%.
Động lực cốt lõi của nó nằm ở việc nâng cao hiệu quả tài nguyên ( như việc sử dụng băng thông nhàn rỗi ) và sự bùng nổ nhu cầu ( như nhu cầu về sức mạnh tính toán và dữ liệu từ AI ) với hiệu ứng hai chiều.
Tất nhiên, khả năng mở rộng của mạng phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu và xác thực an ninh vẫn là những thách thức chính trong sự phát triển của DePIN.
1.2 Nhu cầu dữ liệu AI: Tăng trưởng bùng nổ và mâu thuẫn cấu trúc
"Dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới"
Việc thu thập và xử lý dữ liệu AI là động lực cốt lõi cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn ( như GPT ) và các mạng nơ-ron sinh ( như MidJourney ).
Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI phần lớn phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo. Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có tính đại diện địa lý là cực kỳ quan trọng đối với hiệu suất của mô hình AI.
Quy mô và đặc điểm nhu cầu dữ liệu:
Bước nhảy vọt về quy mô: Lấy GPT-4 làm ví dụ, việc huấn luyện cần hơn 45TB dữ liệu văn bản, trong khi tốc độ lặp lại của AI sinh sinh yêu cầu dữ liệu được cập nhật và đa dạng hóa theo thời gian.
Tỷ lệ chi phí: Chi phí thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu trong phát triển AI chiếm hơn 40% tổng ngân sách, trở thành nút thắt cổ chai cốt lõi trong thương mại hóa;
Phân hóa cảnh: Lái xe tự động cần dữ liệu cảm biến độ chính xác cao, AI y tế phụ thuộc vào kho dữ liệu bệnh án tuân thủ quy định về quyền riêng tư, AI xã hội phụ thuộc vào dữ liệu hành vi người dùng.
Điểm đau trong việc cung cấp dữ liệu truyền thống:
Rào cản dữ liệu: Các doanh nghiệp/cơ quan lớn như các ông lớn kiểm soát nhiều nguồn dữ liệu, các nhà phát triển nhỏ và vừa phải đối mặt với ngưỡng cao và định giá không công bằng;
Đảo dữ liệu: Dữ liệu thường phân tán trong tay các tổ chức và doanh nghiệp khác nhau, việc chia sẻ và lưu thông dữ liệu gặp nhiều trở ngại, dẫn đến tài nguyên dữ liệu không thể được sử dụng đầy đủ.
Quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu thường liên quan đến tranh chấp về quyền riêng tư và bản quyền, chẳng hạn như sự kiện thu phí API của một nền tảng mạng xã hội đã dẫn đến sự phản đối từ các nhà phát triển;
Lưu thông kém hiệu quả: Đảo dữ liệu và thiếu chuẩn hóa dẫn đến thu thập trùng lặp, tỷ lệ sử dụng dữ liệu toàn cầu chưa đến 20%;
Gián đoạn chuỗi giá trị: Những người đóng góp dữ liệu không thể thu lợi từ việc sử dụng dữ liệu sau này.
Đường đi đến sự bùng nổ của DePIN:
Thu thập dữ liệu phân tán: Thông qua mạng lưới nút để thu thập dữ liệu công khai ( như phương tiện truyền thông xã hội, cơ sở dữ liệu công cộng ), giảm chi phí thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả và quy mô thu thập dữ liệu;
Nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu: Thông qua cơ chế khuyến khích DePIN, có thể thu hút nhiều người tham gia đóng góp dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu, cải thiện khả năng tổng quát của mô hình AI.
Rửa và gán nhãn phi tập trung: Hợp tác cộng đồng hoàn thành việc xử lý dữ liệu, kết hợp chứng minh không kiến thức (ZK) đảm bảo tính xác thực của dữ liệu;
Khuyến khích đóng vòng token hóa: Người đóng góp dữ liệu nhận phần thưởng bằng token, bên có nhu cầu mua bộ dữ liệu có cấu trúc bằng token,形成供需直接匹配
Dự án Grass đang nằm ở giao điểm giữa DePIN và ngành công nghiệp dữ liệu AI, một cách sáng tạo áp dụng ý tưởng DePIN vào lĩnh vực thu thập dữ liệu AI, xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung, nhằm cung cấp nguồn dữ liệu kinh tế hơn, hiệu quả hơn và đáng tin cậy hơn cho việc đào tạo mô hình AI.
2. Thông tin cơ bản của dự án
Grass xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua kiến trúc DePIN, cung cấp nguồn dữ liệu có chi phí hiệu quả và đa dạng cao cho đào tạo AI. Người dùng chỉ cần cài đặt ứng dụng khách để đóng góp băng thông và nhận phần thưởng bằng token - trong vòng một năm đã thu hút hơn 2,5 triệu nút, token tăng hơn 5 lần chỉ sau 10 ngày phát hành, xác thực logic kinh doanh của nó.
Dự án nhận được sự đầu tư từ một tổ chức đầu tư hàng đầu, dựa vào chuỗi Solana hiệu suất cao để thực hiện quyền xác nhận và chuyển giao dữ liệu.
Tính ẩn danh của đội ngũ hiện tại vẫn còn gây tranh cãi, tiến trình phi tập trung trong xử lý dữ liệu cần được theo dõi.
2.1 Phạm vi kinh doanh
Grass là một dự án DePIN, thu thập và xác thực dữ liệu internet thông qua băng thông chưa sử dụng của thiết bị người dùng, đặc biệt hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Nó cốt lõi là thông qua mạng đại lý nhà ở (residential proxy network), cho phép các công ty sử dụng kết nối internet của người dùng để truy cập và thu thập dữ liệu internet từ các vị trí địa lý khác nhau, điều này rất hữu ích cho việc đào tạo mô hình AI cần dữ liệu đa dạng và đại diện địa lý.
Vấn đề được giải quyết: Việc thu thập dữ liệu trên mạng truyền thống thường được thực hiện bởi các hệ thống tập trung, hiệu quả thấp và dễ xảy ra lỗi hoặc thiên kiến. Grass nhằm cung cấp dữ liệu internet đáng tin cậy và đã được xác thực thông qua cách tiếp cận phi tập trung, và dữ liệu được cung cấp bởi người dùng phi tập trung tự nhiên có tính đa dạng, phát hành từ nhiều khu vực và thời gian thực.
Tầm nhìn và sứ mệnh: Tầm nhìn của Grass là tạo ra một lớp dữ liệu internet phi tập trung, trong đó dữ liệu được thu thập, xác minh và cấu trúc theo cách tối thiểu hóa lòng tin. Sứ mệnh của nó là trao quyền cho người dùng đóng góp vào lớp dữ liệu và khuyến khích sự tham gia thông qua cơ chế thưởng.
Cách tham gia của người dùng: Người dùng chỉ cần ba bước để bắt đầu: Truy cập trang web chính thức của Grass, cài đặt tiện ích mở rộng/ứng dụng khách, kết nối và bắt đầu kiếm điểm Grass. Cách đóng góp băng thông để kiếm thưởng này mang đến cho người dùng thông thường một cơ hội chia sẻ lợi ích từ sự tăng trưởng của AI.
Tóm lại, các đặc điểm và lợi thế chính của Grass là: mạng phi tập trung thu thập dữ liệu với chi phí thấp, sự đa dạng của dữ liệu phong phú hơn; người dùng kiếm được phần thưởng bằng cách đóng góp băng thông, thực hiện giá trị dữ liệu trở lại; sử dụng công nghệ blockchain để xác minh dữ liệu, đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của dữ liệu.
2.2 Quá trình phát triển
Giai đoạn khái niệm: Giữa năm 2022, dự án được Wynd Labs đề xuất ý tưởng.
Giai đoạn phát triển: Bắt đầu xây dựng sản phẩm vào đầu năm 2023, đánh dấu dự án bước vào giai đoạn phát triển thực tế.
Vòng gọi vốn hạt giống: Năm 2023, Grass hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,5 triệu USD, do một tổ chức đầu tư dẫn dắt, tổng cộng 4,5 triệu USD ( bao gồm vòng gọi vốn hạt giống trước do một tổ chức đầu tư khác dẫn dắt ).
Kiểm tra người dùng: Vào cuối năm 2023, phát hành tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome, bắt đầu kiểm tra người dùng, thu hút người dùng sớm tham gia.
Cột mốc: Tháng 4 năm 2024, dự án công bố có hơn 2 triệu thiết bị nút kết nối, đang phát triển nhanh chóng. Theo dữ liệu từ DePIN Scan, tính đến tháng 3 năm 2025, số lượng người dùng hoạt động đã vượt quá 2,5 triệu.
Airdrop đầu tiên: Vào ngày 21 tháng 10 năm 2024, sẽ công bố tiến hành airdrop đầu tiên, phân phối 100 triệu token GRASS ( 10% tổng cung ), thưởng cho người dùng sớm.
Sàn giao dịch ra mắt: Ngày 28 tháng 10 năm 2024 ra mắt trên một sàn giao dịch, giá tăng từ $0.6 lên $3.89 trong 10 ngày, tăng ổn định gấp khoảng 5 lần.
Trạng thái hiện tại: Dự án tiếp tục mở rộng, đang tiến hành giai đoạn hai của khuyến khích người dùng treo máy; dự kiến ra mắt ứng dụng di động Android và iPhone để tăng quy mô mạng lưới và mức độ tham gia của người dùng.
2.3 Tình hình đội ngũ
Theo dữ liệu công khai, Grass được phát triển bởi Wynd Labs, người sáng lập là Andrej Radonjic, ông là CEO của Wynd Labs, có bằng thạc sĩ toán học và thống kê của Đại học York và bằng cử nhân vật lý kỹ thuật của Đại học McMaster.
Các thành viên trong đội đều đến từ Wynd Labs, chuyên về phát triển công nghệ blockchain và AI, có kinh nghiệm trong các lĩnh vực liên quan. Tuy nhiên, thông tin cụ thể về các thành viên chưa được công khai rộng rãi, chỉ có danh tính của Radonjic được tiết lộ.
Theo thông tin công khai, Wynd Labs được thành lập vào năm 2022, sản phẩm cốt lõi chính là Grass.
2.4 Tài trợ và đối tác quan trọng
Nhà đầu tư và hỗ trợ
Vòng hạt giống: Hoàn thành vòng hạt giống 3,5 triệu đô la Mỹ vào năm 2023, do một tổ chức đầu tư dẫn đầu. Theo dữ liệu công khai, tổng số vốn huy động sau vòng hạt giống đạt 4,5 triệu đô la Mỹ, bao gồm cả vòng trước hạt giống do một tổ chức đầu tư khác dẫn đầu.
Vòng A: Hoàn thành vòng A vào tháng 9 năm 2024, được dẫn dắt bởi một tổ chức đầu tư, nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng khác tham gia, số tiền không được công bố.
Hỗ trợ nhà đầu tư: Sự hỗ trợ từ nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng cho thấy mức độ công nhận của dự án trong ngành.
Đối tác
Nền tảng blockchain: Xây dựng trên mạng Solana, dự án tận dụng hiệu suất cao và khả năng mở rộng của Solana.
Hiện tại chưa rõ ràng đề cập đến sự hợp tác cụ thể với các công ty AI hoặc các dự án khác, nhưng hệ sinh thái của mạng Solana có thể cung cấp cơ hội hợp tác trong tương lai.
3. Phân tích kỹ thuật dự án
Mạng lưới nút trong kiến trúc công nghệ Grass, đổi mới xử lý ZKP, sổ cái dữ liệu, ba yếu tố này tạo thành quy trình làm việc khép kín, từ thu thập, xác minh đến giao hàng, toàn bộ chuỗi phân cấp, hỗ trợ tốt cho tầm nhìn phi tập trung của nó,
Tuy nhiên, các hoạt động tập trung hiện tại cần giải quyết, việc triển khai công nghệ có thể được thực hiện một cách suôn sẻ hay không vẫn cần phải theo dõi.
3.1 Kiến trúc công nghệ cốt lõi: Sovereign Data Rollup
Grass đang xây dựng tổng hợp dữ liệu chủ quyền đầu tiên. Nó đơn giản hóa việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu thông qua mạng lưới các nút Grass phân bố toàn cầu, từ đó tạo điều kiện cho việc truy cập dữ liệu Web có cấu trúc AI. Hạ tầng được hỗ trợ bởi Rollup dữ liệu chuyên dụng trên Solana, nhằm quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu - nguồn gốc, xử lý, xác thực và xây dựng tập dữ liệu. Kiến trúc xoay quanh các thành phần sau:
Phân tích các thành phần cốt lõi trong kiến trúc kỹ thuật của Grass
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
6 thích
Phần thưởng
6
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
DegenWhisperer
· 9giờ trước
Chỉ với lượng dữ liệu này mà còn khoe khoang?
Xem bản gốcTrả lời0
ContractSurrender
· 9giờ trước
Cỏ cỏ thật sự quá mạnh.
Xem bản gốcTrả lời0
DegenApeSurfer
· 9giờ trước
Có chút cuốn, nhanh chóng nhập một vị thế
Xem bản gốcTrả lời0
ShadowStaker
· 9giờ trước
hmm một l2 khác trên sol? không chắc là stack zkp đã được thử nghiệm đủ để chiến đấu thật sự...
Xem bản gốcTrả lời0
SerumSquirrel
· 9giờ trước
Chúng ta có thể theo kịp Tài chính phi tập trung để cá cược không?
Phân tích độ sâu Grass: DePIN ngôi sao mới xây dựng ngân hàng dữ liệu AI với mô hình công nghệ hai động lực
Báo cáo nghiên cứu độ sâu Grass: DePIN ngôi sao sáng, ngân hàng dữ liệu AI đang mở rộng
Nội dung điểm chính TL; DR
Lợi thế cốt lõi nằm ở "công nghệ + mô hình" hai động cơ:
Khía cạnh kỹ thuật: Bằng chứng không biết và kiến trúc Solana Layer2 đảm bảo tính xác thực của dữ liệu, giải quyết vấn đề "dữ liệu bẩn" trong ngành AI;
Mặt chế độ: Thông qua "khai thác băng thông → khuyến khích điểm" chuyển đổi 2,5 triệu người dùng thành nút dữ liệu, hình thành lợi thế phía cung.
Sự gia tăng nhu cầu dữ liệu AI, hỗ trợ từ hệ sinh thái Solana và các yếu tố khác, Grass trở thành dự án DePIN dẫn đầu trong lĩnh vực dữ liệu AI.
Ngắn hạn: Liệu việc chuyển đổi phi tập trung vào năm 2025 có thể hoàn thành suôn sẻ?
Giai đoạn trung hạn: Quy mô thu mua dữ liệu thực tế của doanh nghiệp AI
Dài hạn: Xu hướng chính sách quản lý quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu
Rủi ro lớn nhất hiện tại là "sự thao túng token che giấu khoảng trống nhu cầu" - nếu trong tương lai đơn hàng của khách hàng AI không tăng lên, vòng tròn thương mại hoàn hảo có thể từ chu kỳ tích cực "dữ liệu - vốn" thoái hóa thành bong bóng ở phía cung.
1. Bối cảnh ngành
DePIN thông qua việc khuyến khích bằng token để tích hợp các nguồn lực nhàn rỗi toàn cầu ( sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông ), xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phân tán. Trong khi đó, ngành công nghiệp AI đang phải đối mặt với tình trạng thiếu dữ liệu, sự độc quyền của các ông lớn, tranh cãi về quyền riêng tư và các đảo dữ liệu dẫn đến 80% giá trị dữ liệu chưa được giải phóng.
Bản chất của cuộc cạnh tranh AI trong tương lai là cuộc đấu tranh kép giữa hiệu quả thu thập dữ liệu và tính tuân thủ, trong khi DePIN cung cấp giải pháp kỹ thuật tối ưu. Sự đột phá của Grass nằm ở việc tích hợp hai yếu tố này.
1.1 DePIN：Tái cấu trúc mô hình hạ tầng toàn cầu
DePIN( mạng lưới cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung) tích hợp tài nguyên vật lý phân tán toàn cầu( như sức mạnh tính toán, lưu trữ, băng thông, năng lượng, v.v.) mô hình kinh tế mới thông qua công nghệ blockchain. Logic cốt lõi của nó là thông qua khuyến khích token để thúc đẩy sự đóng góp của cộng đồng cho các tài nguyên nhàn rỗi, xây dựng mạng lưới cơ sở hạ tầng phi tập trung, thay thế mô hình dịch vụ tập trung truyền thống với chi phí cao và hiệu quả thấp.
So với mô hình tập trung, DePIN có ưu thế lớn hơn ở các khía cạnh như cấu trúc chi phí, mô hình quản trị, khả năng phục hồi của mạng lưới và khả năng mở rộng sinh thái.
Theo định nghĩa của Messari, DePIN bao gồm hai loại cơ sở hạ tầng vật lý ( như mạng không dây, mạng năng lượng ) và mạng tài nguyên số ( như lưu trữ, tính toán ), và thông qua công nghệ blockchain để thực hiện sự phù hợp giữa cung và cầu cùng với cơ chế khuyến khích.
Cơ sở hạ tầng vật lý: đại diện cho một dự án mạng không dây phi tập trung, xây dựng mạng lưới truyền thông toàn cầu thông qua việc triển khai thiết bị điểm nóng bởi cộng đồng;
Mạng lưới tài nguyên số: bao gồm một dự án lưu trữ phi tập trung, một dự án tính toán phân tán, v.v., thông qua việc tích hợp các tài nguyên nhàn rỗi để hình thành mô hình kinh tế chia sẻ.
Theo dữ liệu từ Messari, tính đến năm 2024, số lượng thiết bị DePIN toàn cầu đã vượt qua 13 triệu chiếc, quy mô thị trường đạt 50 tỷ USD, nhưng tỷ lệ thâm nhập chưa đạt 0,1%. Trong mười năm tới, có khả năng tăng trưởng từ 100 đến 1000 lần.
Năm 2024, tổng giá trị thị trường trong lĩnh vực DePIN đạt 50 tỷ USD, bao gồm hơn 350 dự án, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm vượt 35%.
Động lực cốt lõi của nó nằm ở việc nâng cao hiệu quả tài nguyên ( như việc sử dụng băng thông nhàn rỗi ) và sự bùng nổ nhu cầu ( như nhu cầu về sức mạnh tính toán và dữ liệu từ AI ) với hiệu ứng hai chiều.
Tất nhiên, khả năng mở rộng của mạng phi tập trung, quyền riêng tư dữ liệu và xác thực an ninh vẫn là những thách thức chính trong sự phát triển của DePIN.
1.2 Nhu cầu dữ liệu AI: Tăng trưởng bùng nổ và mâu thuẫn cấu trúc
"Dữ liệu là dầu mỏ của thời đại mới"
Việc thu thập và xử lý dữ liệu AI là động lực cốt lõi cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn ( như GPT ) và các mạng nơ-ron sinh ( như MidJourney ).
Hiệu suất và hiệu quả của mô hình AI phần lớn phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo. Dữ liệu chất lượng cao, đa dạng và có tính đại diện địa lý là cực kỳ quan trọng đối với hiệu suất của mô hình AI.
Quy mô và đặc điểm nhu cầu dữ liệu:
Bước nhảy vọt về quy mô: Lấy GPT-4 làm ví dụ, việc huấn luyện cần hơn 45TB dữ liệu văn bản, trong khi tốc độ lặp lại của AI sinh sinh yêu cầu dữ liệu được cập nhật và đa dạng hóa theo thời gian.
Tỷ lệ chi phí: Chi phí thu thập, làm sạch và gán nhãn dữ liệu trong phát triển AI chiếm hơn 40% tổng ngân sách, trở thành nút thắt cổ chai cốt lõi trong thương mại hóa;
Phân hóa cảnh: Lái xe tự động cần dữ liệu cảm biến độ chính xác cao, AI y tế phụ thuộc vào kho dữ liệu bệnh án tuân thủ quy định về quyền riêng tư, AI xã hội phụ thuộc vào dữ liệu hành vi người dùng.
Điểm đau trong việc cung cấp dữ liệu truyền thống:
Rào cản dữ liệu: Các doanh nghiệp/cơ quan lớn như các ông lớn kiểm soát nhiều nguồn dữ liệu, các nhà phát triển nhỏ và vừa phải đối mặt với ngưỡng cao và định giá không công bằng;
Đảo dữ liệu: Dữ liệu thường phân tán trong tay các tổ chức và doanh nghiệp khác nhau, việc chia sẻ và lưu thông dữ liệu gặp nhiều trở ngại, dẫn đến tài nguyên dữ liệu không thể được sử dụng đầy đủ.
Quyền riêng tư dữ liệu: Việc thu thập dữ liệu thường liên quan đến tranh chấp về quyền riêng tư và bản quyền, chẳng hạn như sự kiện thu phí API của một nền tảng mạng xã hội đã dẫn đến sự phản đối từ các nhà phát triển;
Lưu thông kém hiệu quả: Đảo dữ liệu và thiếu chuẩn hóa dẫn đến thu thập trùng lặp, tỷ lệ sử dụng dữ liệu toàn cầu chưa đến 20%;
Gián đoạn chuỗi giá trị: Những người đóng góp dữ liệu không thể thu lợi từ việc sử dụng dữ liệu sau này.
Đường đi đến sự bùng nổ của DePIN:
Thu thập dữ liệu phân tán: Thông qua mạng lưới nút để thu thập dữ liệu công khai ( như phương tiện truyền thông xã hội, cơ sở dữ liệu công cộng ), giảm chi phí thu thập dữ liệu, nâng cao hiệu quả và quy mô thu thập dữ liệu;
Nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu: Thông qua cơ chế khuyến khích DePIN, có thể thu hút nhiều người tham gia đóng góp dữ liệu, từ đó nâng cao chất lượng và sự đa dạng của dữ liệu, cải thiện khả năng tổng quát của mô hình AI.
Rửa và gán nhãn phi tập trung: Hợp tác cộng đồng hoàn thành việc xử lý dữ liệu, kết hợp chứng minh không kiến thức (ZK) đảm bảo tính xác thực của dữ liệu;
Khuyến khích đóng vòng token hóa: Người đóng góp dữ liệu nhận phần thưởng bằng token, bên có nhu cầu mua bộ dữ liệu có cấu trúc bằng token,形成供需直接匹配
Dự án Grass đang nằm ở giao điểm giữa DePIN và ngành công nghiệp dữ liệu AI, một cách sáng tạo áp dụng ý tưởng DePIN vào lĩnh vực thu thập dữ liệu AI, xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung, nhằm cung cấp nguồn dữ liệu kinh tế hơn, hiệu quả hơn và đáng tin cậy hơn cho việc đào tạo mô hình AI.
2. Thông tin cơ bản của dự án
Grass xây dựng một mạng lưới thu thập dữ liệu phi tập trung thông qua kiến trúc DePIN, cung cấp nguồn dữ liệu có chi phí hiệu quả và đa dạng cao cho đào tạo AI. Người dùng chỉ cần cài đặt ứng dụng khách để đóng góp băng thông và nhận phần thưởng bằng token - trong vòng một năm đã thu hút hơn 2,5 triệu nút, token tăng hơn 5 lần chỉ sau 10 ngày phát hành, xác thực logic kinh doanh của nó.
Dự án nhận được sự đầu tư từ một tổ chức đầu tư hàng đầu, dựa vào chuỗi Solana hiệu suất cao để thực hiện quyền xác nhận và chuyển giao dữ liệu.
Tính ẩn danh của đội ngũ hiện tại vẫn còn gây tranh cãi, tiến trình phi tập trung trong xử lý dữ liệu cần được theo dõi.
2.1 Phạm vi kinh doanh
Grass là một dự án DePIN, thu thập và xác thực dữ liệu internet thông qua băng thông chưa sử dụng của thiết bị người dùng, đặc biệt hỗ trợ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI).
Nó cốt lõi là thông qua mạng đại lý nhà ở (residential proxy network), cho phép các công ty sử dụng kết nối internet của người dùng để truy cập và thu thập dữ liệu internet từ các vị trí địa lý khác nhau, điều này rất hữu ích cho việc đào tạo mô hình AI cần dữ liệu đa dạng và đại diện địa lý.
Vấn đề được giải quyết: Việc thu thập dữ liệu trên mạng truyền thống thường được thực hiện bởi các hệ thống tập trung, hiệu quả thấp và dễ xảy ra lỗi hoặc thiên kiến. Grass nhằm cung cấp dữ liệu internet đáng tin cậy và đã được xác thực thông qua cách tiếp cận phi tập trung, và dữ liệu được cung cấp bởi người dùng phi tập trung tự nhiên có tính đa dạng, phát hành từ nhiều khu vực và thời gian thực.
Tầm nhìn và sứ mệnh: Tầm nhìn của Grass là tạo ra một lớp dữ liệu internet phi tập trung, trong đó dữ liệu được thu thập, xác minh và cấu trúc theo cách tối thiểu hóa lòng tin. Sứ mệnh của nó là trao quyền cho người dùng đóng góp vào lớp dữ liệu và khuyến khích sự tham gia thông qua cơ chế thưởng.
Cách tham gia của người dùng: Người dùng chỉ cần ba bước để bắt đầu: Truy cập trang web chính thức của Grass, cài đặt tiện ích mở rộng/ứng dụng khách, kết nối và bắt đầu kiếm điểm Grass. Cách đóng góp băng thông để kiếm thưởng này mang đến cho người dùng thông thường một cơ hội chia sẻ lợi ích từ sự tăng trưởng của AI.
Tóm lại, các đặc điểm và lợi thế chính của Grass là: mạng phi tập trung thu thập dữ liệu với chi phí thấp, sự đa dạng của dữ liệu phong phú hơn; người dùng kiếm được phần thưởng bằng cách đóng góp băng thông, thực hiện giá trị dữ liệu trở lại; sử dụng công nghệ blockchain để xác minh dữ liệu, đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của dữ liệu.
2.2 Quá trình phát triển
Giai đoạn khái niệm: Giữa năm 2022, dự án được Wynd Labs đề xuất ý tưởng.
Giai đoạn phát triển: Bắt đầu xây dựng sản phẩm vào đầu năm 2023, đánh dấu dự án bước vào giai đoạn phát triển thực tế.
Vòng gọi vốn hạt giống: Năm 2023, Grass hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 3,5 triệu USD, do một tổ chức đầu tư dẫn dắt, tổng cộng 4,5 triệu USD ( bao gồm vòng gọi vốn hạt giống trước do một tổ chức đầu tư khác dẫn dắt ).
Kiểm tra người dùng: Vào cuối năm 2023, phát hành tiện ích mở rộng trình duyệt Chrome, bắt đầu kiểm tra người dùng, thu hút người dùng sớm tham gia.
Cột mốc: Tháng 4 năm 2024, dự án công bố có hơn 2 triệu thiết bị nút kết nối, đang phát triển nhanh chóng. Theo dữ liệu từ DePIN Scan, tính đến tháng 3 năm 2025, số lượng người dùng hoạt động đã vượt quá 2,5 triệu.
Airdrop đầu tiên: Vào ngày 21 tháng 10 năm 2024, sẽ công bố tiến hành airdrop đầu tiên, phân phối 100 triệu token GRASS ( 10% tổng cung ), thưởng cho người dùng sớm.
Sàn giao dịch ra mắt: Ngày 28 tháng 10 năm 2024 ra mắt trên một sàn giao dịch, giá tăng từ $0.6 lên $3.89 trong 10 ngày, tăng ổn định gấp khoảng 5 lần.
Trạng thái hiện tại: Dự án tiếp tục mở rộng, đang tiến hành giai đoạn hai của khuyến khích người dùng treo máy; dự kiến ra mắt ứng dụng di động Android và iPhone để tăng quy mô mạng lưới và mức độ tham gia của người dùng.
2.3 Tình hình đội ngũ
Theo dữ liệu công khai, Grass được phát triển bởi Wynd Labs, người sáng lập là Andrej Radonjic, ông là CEO của Wynd Labs, có bằng thạc sĩ toán học và thống kê của Đại học York và bằng cử nhân vật lý kỹ thuật của Đại học McMaster.
Các thành viên trong đội đều đến từ Wynd Labs, chuyên về phát triển công nghệ blockchain và AI, có kinh nghiệm trong các lĩnh vực liên quan. Tuy nhiên, thông tin cụ thể về các thành viên chưa được công khai rộng rãi, chỉ có danh tính của Radonjic được tiết lộ.
Theo thông tin công khai, Wynd Labs được thành lập vào năm 2022, sản phẩm cốt lõi chính là Grass.
2.4 Tài trợ và đối tác quan trọng
Nhà đầu tư và hỗ trợ
Vòng hạt giống: Hoàn thành vòng hạt giống 3,5 triệu đô la Mỹ vào năm 2023, do một tổ chức đầu tư dẫn đầu. Theo dữ liệu công khai, tổng số vốn huy động sau vòng hạt giống đạt 4,5 triệu đô la Mỹ, bao gồm cả vòng trước hạt giống do một tổ chức đầu tư khác dẫn đầu.
Vòng A: Hoàn thành vòng A vào tháng 9 năm 2024, được dẫn dắt bởi một tổ chức đầu tư, nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng khác tham gia, số tiền không được công bố.
Hỗ trợ nhà đầu tư: Sự hỗ trợ từ nhiều tổ chức đầu tư nổi tiếng cho thấy mức độ công nhận của dự án trong ngành.
Đối tác
Nền tảng blockchain: Xây dựng trên mạng Solana, dự án tận dụng hiệu suất cao và khả năng mở rộng của Solana.
Hiện tại chưa rõ ràng đề cập đến sự hợp tác cụ thể với các công ty AI hoặc các dự án khác, nhưng hệ sinh thái của mạng Solana có thể cung cấp cơ hội hợp tác trong tương lai.
3. Phân tích kỹ thuật dự án
Mạng lưới nút trong kiến trúc công nghệ Grass, đổi mới xử lý ZKP, sổ cái dữ liệu, ba yếu tố này tạo thành quy trình làm việc khép kín, từ thu thập, xác minh đến giao hàng, toàn bộ chuỗi phân cấp, hỗ trợ tốt cho tầm nhìn phi tập trung của nó,
Tuy nhiên, các hoạt động tập trung hiện tại cần giải quyết, việc triển khai công nghệ có thể được thực hiện một cách suôn sẻ hay không vẫn cần phải theo dõi.
3.1 Kiến trúc công nghệ cốt lõi: Sovereign Data Rollup
Grass đang xây dựng tổng hợp dữ liệu chủ quyền đầu tiên. Nó đơn giản hóa việc thu thập và chuyển đổi dữ liệu thông qua mạng lưới các nút Grass phân bố toàn cầu, từ đó tạo điều kiện cho việc truy cập dữ liệu Web có cấu trúc AI. Hạ tầng được hỗ trợ bởi Rollup dữ liệu chuyên dụng trên Solana, nhằm quản lý toàn bộ vòng đời dữ liệu - nguồn gốc, xử lý, xác thực và xây dựng tập dữ liệu. Kiến trúc xoay quanh các thành phần sau:
Phân tích các thành phần cốt lõi trong kiến trúc kỹ thuật của Grass