DePIN integra recursos globales ociosos a través de la tecnología blockchain (, como potencia de cálculo, almacenamiento y ancho de banda ), para construir una red de infraestructura distribuida. Al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, una doble lucha entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
DePIN: Un nuevo paradigma global para la reconstrucción de infraestructuras
definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, que significa Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain), como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, entre otros(.
Su lógica central radica en: incentivar a la comunidad a contribuir con recursos ociosos a través de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicio centralizados tradicionales.
) impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías: infraestructura física ### como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y realiza la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante la implementación de dispositivos de hotspot en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento descentralizado, un proyecto de computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
) Potencial del mercado
Según los datos, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado que alcanza los 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. En los próximos diez años, se espera que crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ###, como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de IA de potencia de cálculo y datos (, efecto bidireccional.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, la estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar grandes modelos de lenguaje ) como GPT ( y redes neuronales generativas ) como MidJourney (.
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
) Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos de texto para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central para la comercialización.
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social se basa en datos de comportamiento del usuario.
Puntos dolorosos en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las empresas principales/actores dominantes controlan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de una plataforma social que provocó protestas entre los desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, y la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
La ruta para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos, se captura información pública ### como redes sociales, bases de datos públicas (, lo que reduce el costo de recolección de datos y mejora la eficiencia y la escala de la recolección de datos.
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para que contribuyan con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización del modelo de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración de la comunidad para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Incentivos de tokenización en un ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
Información básica del proyecto
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento del token tuvo un aumento superior a 5 veces en 10 días, lo que valida su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la apuesta de un capital de primer nivel, aprovechando la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la verificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita seguimiento.
Ámbito de negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, proporcionando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial )AI(.
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales )residential proxy network(, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales generalmente es realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de Internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen intrínsecamente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la necesidad de confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, la estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
Historia de desarrollo
Fase de concepto: a mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiación de semillas: En 2023, Grass completó una financiación de semillas de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares ) incluyendo la ronda de semillas previa liderada por cierta empresa (.
Pruebas de usuario: A finales de 2023, lanzaremos una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer la participación de usuarios tempranos.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que cuenta con más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados y está en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS ), 10% del suministro total (, recompensando a los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: Se lanzará en un intercambio el 28 de octubre de 2024, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante y multiplicándose por aproximadamente 5.
Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, una estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
Situación del equipo
Según los datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, y tienen experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según datos públicos, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
Financiamiento y socios estratégicos
) Inversores y apoyo
Ronda semilla: Se completó una ronda de financiamiento de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por cierto capital y cierto capital. Según los datos, el financiamiento total después de la ronda semilla alcanza los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por cierta empresa.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de cierto capital, la cantidad no se ha divulgado.
Apoyo de inversores: Estos son inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también muestra el reconocimiento del proyecto en el sector.
socios
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto utiliza el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.
Actualmente no se mencionan específicamente colaboraciones con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.
Análisis técnico del proyecto
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos en la arquitectura técnica de Grass constituyen un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recopilación, verificación hasta la entrega, apoyando así su visión descentralizada.
Sin embargo, la operación centralizada actual necesita resolverse, aún se debe rastrear si la implementación técnica puede llevarse a cabo de manera estable.
Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup
Grass está construyendo el primer agregado de datos soberano. Simplifica la adquisición y conversión de datos a través de una red de nodos de Grass distribuidos globalmente, lo que permite el acceso a datos web estructurados genéricos de IA. La infraestructura está respaldada por un Rollup de datos dedicado en Solana, diseñado para gestionar el ciclo de vida completo de los datos: origen, procesamiento, validación y construcción de conjuntos de datos. La arquitectura gira en torno a los siguientes componentes:
Descomponer los componentes centrales de la arquitectura técnica de Grass:
red de nodos
Está compuesto por tres capas: validadores, enrutadores y nodos Grass.
Los usuarios comparten el ancho de banda de Internet no utilizado instalando una extensión de navegador/aplicación de escritorio, formando nodos Grass, que se agrupan para formar una red distribuida global. Actualmente, Grass ya cuenta con más de 2.5 millones de nodos, cubriendo más de 190 países y capturando aproximadamente 100 TB de datos diariamente, proporcionando fuentes de datos diversas y geográficamente representativas para el desarrollo de IA.
El enrutador Grass conecta el nodo Grass al validador. El enrutador es responsable de la red de nodos y de retransmitir el ancho de banda.
Los validadores reciben, verifican y procesan en lotes las transacciones distribuidas por el enrutador. Luego, generan pruebas ZK para verificar los datos de la sesión en la cadena. En la etapa actual, la recopilación de datos es gestionada por un sistema centralizado, y se planea implementar la descentralización a través de una red de Capa 2 en el futuro.
prueba de cero conocimiento ### ZK ( procesador
Grass utiliza pruebas de conocimiento cero para verificar la procedencia de los datos, asegurando
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AirdropDreamBreaker
· 07-22 11:43
Él, maldita sea, otro que viene a tomar a la gente por tonta.
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liquidation_watcher
· 07-21 19:22
¡Introduce una posición! La hierba está muy fuerte.
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BridgeTrustFund
· 07-19 20:06
¿El punto de partida del depin desbocado?
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MondayYoloFridayCry
· 07-19 19:54
Suena elegante, en realidad solo se trata de integrar máquinas inactivas.
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BasementAlchemist
· 07-19 19:49
No engañes con este DePIN, ¿cuántos tontos ha estafado?
Grass fusiona DePIN con datos de IA para construir una red de captura de datos descentralizada.
Contexto de la industria
DePIN integra recursos globales ociosos a través de la tecnología blockchain (, como potencia de cálculo, almacenamiento y ancho de banda ), para construir una red de infraestructura distribuida. Al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia de IA en el futuro es, en esencia, una doble lucha entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.
La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.
DePIN: Un nuevo paradigma global para la reconstrucción de infraestructuras
definición y lógica central
En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento del concepto Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, que significa Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain), como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, entre otros(.
Su lógica central radica en: incentivar a la comunidad a contribuir con recursos ociosos a través de tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada que reemplace el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicio centralizados tradicionales.
) impulso de la industria
En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.
Subsectores y casos típicos
Según la definición de Messari, DePIN abarca dos grandes categorías: infraestructura física ### como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y realiza la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante la implementación de dispositivos de hotspot en la comunidad;
Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento descentralizado, un proyecto de computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.
) Potencial del mercado
Según los datos, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado que alcanza los 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. En los próximos diez años, se espera que crezca entre 100 y 1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ###, como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de IA de potencia de cálculo y datos (, efecto bidireccional.
Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, la estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el petróleo de la nueva era"
La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar grandes modelos de lenguaje ) como GPT ( y redes neuronales generativas ) como MidJourney (.
El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.
) Escala y características de la demanda de datos
Aumento de escala: tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos de texto para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;
Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central para la comercialización.
Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social se basa en datos de comportamiento del usuario.
Puntos dolorosos en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: las empresas principales/actores dominantes controlan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;
Islas de datos: los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.
Privacidad de datos: La recopilación de datos a menudo implica disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de una plataforma social que provocó protestas entre los desarrolladores;
Circulación ineficiente: las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, y la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: los contribuyentes individuales que crean datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
La ruta para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: a través de una red de nodos, se captura información pública ### como redes sociales, bases de datos públicas (, lo que reduce el costo de recolección de datos y mejora la eficiencia y la escala de la recolección de datos.
Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer a más participantes para que contribuyan con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización del modelo de IA.
Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración de la comunidad para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Incentivos de tokenización en un ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.
El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el campo de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.
En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.
Información básica del proyecto
Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens - en un año, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, y el lanzamiento del token tuvo un aumento superior a 5 veces en 10 días, lo que valida su lógica comercial.
El proyecto ha recibido la apuesta de un capital de primer nivel, aprovechando la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la verificación y el flujo de datos.
La anonimidad del equipo actual sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita seguimiento.
Ámbito de negocio
Grass es un proyecto DePIN que recopila y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, proporcionando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial )AI(.
Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales )residential proxy network(, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.
Problema resuelto: La captura de datos en redes tradicionales generalmente es realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en una baja eficiencia y la posibilidad de errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de Internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen intrínsecamente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.
Visión y misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera que minimice la necesidad de confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.
Forma de participación del usuario: los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión/cliente y conectarse para comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, la estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
Historia de desarrollo
Fase de concepto: a mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.
Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.
Ronda de financiación de semillas: En 2023, Grass completó una financiación de semillas de 3.5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, con un total de 4.5 millones de dólares ) incluyendo la ronda de semillas previa liderada por cierta empresa (.
Pruebas de usuario: A finales de 2023, lanzaremos una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario para atraer la participación de usuarios tempranos.
Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que cuenta con más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados y está en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Airdrop inicial: se anunciará el primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribuyendo 100 millones de tokens GRASS ), 10% del suministro total (, recompensando a los usuarios tempranos.
Intercambio en línea: Se lanzará en un intercambio el 28 de octubre de 2024, y en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante y multiplicándose por aproximadamente 5.
Estado actual: el proyecto continúa expandiéndose, se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android e iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
![Grass Informe de investigación en profundidad: DePIN, una estrella brillante, el banco de datos de IA en expansión])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
Situación del equipo
Según los datos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y tiene una maestría en matemáticas y estadística de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería de la Universidad McMaster.
Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain e IA, y tienen experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según datos públicos, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
Financiamiento y socios estratégicos
) Inversores y apoyo
Ronda semilla: Se completó una ronda de financiamiento de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por cierto capital y cierto capital. Según los datos, el financiamiento total después de la ronda semilla alcanza los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda anterior a la semilla liderada por cierta empresa.
Ronda A de financiación: Se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por cierto capital, con la participación de cierto capital, la cantidad no se ha divulgado.
Apoyo de inversores: Estos son inversores bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también muestra el reconocimiento del proyecto en el sector.
socios
Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto utiliza el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.
Actualmente no se mencionan específicamente colaboraciones con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.
Análisis técnico del proyecto
Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.
La red de nodos, la innovación en el procesamiento de ZKP y el libro de datos en la arquitectura técnica de Grass constituyen un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recopilación, verificación hasta la entrega, apoyando así su visión descentralizada.
Sin embargo, la operación centralizada actual necesita resolverse, aún se debe rastrear si la implementación técnica puede llevarse a cabo de manera estable.
Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup
Grass está construyendo el primer agregado de datos soberano. Simplifica la adquisición y conversión de datos a través de una red de nodos de Grass distribuidos globalmente, lo que permite el acceso a datos web estructurados genéricos de IA. La infraestructura está respaldada por un Rollup de datos dedicado en Solana, diseñado para gestionar el ciclo de vida completo de los datos: origen, procesamiento, validación y construcción de conjuntos de datos. La arquitectura gira en torno a los siguientes componentes:
Descomponer los componentes centrales de la arquitectura técnica de Grass:
red de nodos
Está compuesto por tres capas: validadores, enrutadores y nodos Grass.
Los usuarios comparten el ancho de banda de Internet no utilizado instalando una extensión de navegador/aplicación de escritorio, formando nodos Grass, que se agrupan para formar una red distribuida global. Actualmente, Grass ya cuenta con más de 2.5 millones de nodos, cubriendo más de 190 países y capturando aproximadamente 100 TB de datos diariamente, proporcionando fuentes de datos diversas y geográficamente representativas para el desarrollo de IA.
El enrutador Grass conecta el nodo Grass al validador. El enrutador es responsable de la red de nodos y de retransmitir el ancho de banda.
Los validadores reciben, verifican y procesan en lotes las transacciones distribuidas por el enrutador. Luego, generan pruebas ZK para verificar los datos de la sesión en la cadena. En la etapa actual, la recopilación de datos es gestionada por un sistema centralizado, y se planea implementar la descentralización a través de una red de Capa 2 en el futuro.
prueba de cero conocimiento ### ZK ( procesador