業界背景

DePINはブロックチェーン技術を通じて、世界中の未使用資源(の計算能力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。一方で、AI産業はデータの構造的不足に直面しており、大手企業の独占、プライバシー問題、孤立した障壁が影響し、データ価値の80%が解放されていません。

未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重の駆け引きであり、DePINは技術的な最適解を提供します。

Grassの破壊的な特徴は、この二つの融合によって実現される。

DePIN:インフラストラクチャのグローバルパラダイムの再構築

定義とコアロジック

近年、ブロックチェーン技術の成熟とWeb3の理念の台頭に伴い、さまざまな業界が非中央集権的な転換パスを模索しています。DePINは、インフラストラクチャー分野におけるこのトレンドの具現化です。DePIN(の正式名称はDecentralized Physical Infrastructure Networks、非中央集権的物理インフラネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの世界中の分散された物理資源(を統合する新しい経済モデルです。

その核心的な論理は、トークンのインセンティブを通じてコミュニティが余剰資源を貢献し、分散型インフラネットワークを構築することによって、従来の中央集権的なサービスプロバイダーの高コストで低効率のモデルを置き換えることにあります。

) 業界の推進要因

集中化モデルと比較して、物理インフラの非集中化改造は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークのレジリエンス、生態系の拡張性などの面でより大きな利点があります。

セグメント分野と典型的なケース

Messariの定義によれば、DePINは物理インフラ###、例えば無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(とデジタル資源ネットワーク)、例えばストレージ、計算(の2つのカテゴリを包含し、ブロックチェーン技術を用いて需給のマッチングとインセンティブメカニズムを実現します。

• 物理基盤:ある無線ネットワークプロジェクトを代表として、コミュニティによってホットスポットデバイスを配置し、グローバルカバレッジの通信ネットワークを構築する;

• デジタルリソースネットワーク: ある分散型ストレージプロジェクト、ある分散コンピューティングプロジェクトなどを含み、闲置リソースを統合して共有経済モデルを形成します。

)市場の可能性

データによると、2024年までに、世界のDePINデバイス数は1300万台を突破し、市場規模は500億ドルに達するが、浸透率は0.1%に満たず、今後10年間で100倍から1000倍の成長が期待される。

2024年、DePIN分野の総市場価値は500億ドルに達し、350以上のプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。

そのコアドライバーは、リソース効率の向上###、例えば、未使用の帯域幅の活用(や、AIによる計算能力とデータの需要の急増)という双方向の効果にあります。

もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、そしてセキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題です。

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AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾

"データは新時代の石油です"

AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大規模言語モデル(のトレーニングや、生成型ニューラルネットワーク)の使用、例えばMidJourney(の際に重要です。

AIモデルの性能と効果は、訓練データの質と量に大きく依存しています。高品質で多様性があり、地理的に代表的なデータはAIモデルの性能にとって非常に重要です。

) データ需要の規模と特徴

• スケールの飛躍: GPT-4の例では、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様性を要求します;

• コスト比: AI開発におけるデータ収集、クリーニング、アノテーションのコストが総予算の40%以上を占めており、商業化の核心的なボトルネックとなっている;

• シーンの分化: 自動運転は高精度のセンサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザー行動データに依存します。

( 従来のデータ供給の問題点

• データバリア: コア企業/主体などの巨人が広範なデータソースをコントロールし、中小開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面している;

• データサイロ: データはしばしば異なる機関や企業に分散されており、データの共有と流通は多くの障害に直面しており、データ資源が十分に利用できない。

• データプライバシー: データ収集はしばしばプライバシーや著作権の問題を伴い、あるソーシャルプラットフォームのAPI課金事件が開発者の抗議を引き起こした。

• 非効率的な流通: データの孤島と標準化の欠如が重複した収集を引き起こし、世界のデータ利用率は20%未満です;

• 価値連鎖の中断:データを創造する個人の貢献者が、その後のデータ使用において利益を得ることができない。

) DePINのゲームブレイキングの道のり

• 分散型データ収集: ノードネットワークを通じて、ソーシャルメディアや公共データベース###などの公開データを収集し、データ収集のコストを削減し、効率と規模を向上させる;

• データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供するように促すことができ、データの質と多様性が向上し、AIモデルの一般化能力を高めることができます。

• 非中央集権的な洗浄とラベル付け: コミュニティの協力によりデータの前処理を完了し、ゼロ知識証明###ZK###を組み合わせてデータの真実性を保証します;

• トークン化インセンティブのクローズドループ: データ提供者はトークンの報酬を得て、需要者はトークンを使って構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成する。

GrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、革新的にDePINの理念をAIデータ収集の分野に適用し、分散型データキャッチネットワークを構築しました。これは、AIモデルのトレーニングにより経済的で効率的かつ信頼できるデータソースを提供することを目指しています。

次の章では、Grassプロジェクトの具体的なメカニズム、技術的特徴、適用シーン、そして将来の発展の見通しについて深く分析します。

プロジェクト基本情報

GrassはDePINアーキテクチャを通じて分散型データ収集ネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスで多様なデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで帯域幅を提供し、トークン報酬を得ることができます - ランチから1年で250万を超えるノードを引き付け、トークンの初発10日間で5倍以上の上昇を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。

プロジェクトはあるトップクラスの資本からの投資を受け、Solanaの高性能チェーンに基づいてデータの権利確定と流通を実現します。

現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の非中央集権化の進展はフォローアップが必要です。

事業範囲

GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を利用してインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能(AI)の開発を支援します。

その核心は、住宅プロキシネットワーク(residential proxy network)を通じて、企業がユーザーのインターネット接続を利用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にすることです。これは、AIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のあるデータが非常に役立ちます。

• 解決された問題: 伝統的なネットワークスクレイピングは通常、集中型システムによって行われ、効率が悪く、エラーやバイアスが発生しやすい。Grassは分散型の方法を通じて信頼性のある検証済みのインターネットデータを提供することを目指しており、分散型ユーザーが提供するデータは自然に多様性、多地域での配信、リアルタイムの特徴を持っています。

• ビジョンとミッション:Grassのビジョンは、分散型インターネットデータ層を作成することであり、データは信頼最小化の方法で収集、検証、構造化されます。そのミッションは、ユーザーにデータ層に貢献する権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を促すことです。

• ユーザー参加方法: ユーザーは3つのステップで始めることができます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrass Pointsを獲得し始めます。このように帯域幅を提供して報酬を得る方法は、一般ユーザーにAI成長の配当を共有する機会を提供します。

要約すると、Grassの重要な特徴と利点は次のとおりです：分散型ネットワークによるデータ取得コストが低く、データの多様性が豊富であること; ユーザーが帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値を回帰させること; ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保すること。

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歴史

コンセプト段階: 2022年中頃に、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。

開発段階:2023年初頭に製品構築が始まり、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。

シードラウンドの資金調達: 2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、あるキャピタルとあるキャピタルがリード投資を行い、合計450万ドル(にはある会社がリード投資したシード前ラウンド)が含まれます。

ユーザーテスト: 2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始して、初期ユーザーの参加を促します。

マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万を超える接続ノードデバイスを発表し、急速に成長しています。DePIN Scanのデータによると、2025年3月時点でのアクティブユーザーは250万人を超えています。

初回エアドロップ: 2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークンを(の10%の総供給量)を早期ユーザーに配布します。

取引所に上場: 2024年10月28日に某取引所に上場、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89まで、着実に約5倍に上昇しました。

現在の状況:プロジェクトは引き続き拡張中で、第二段階のユーザー放置インセンティブを進めています; AndroidとiPhoneのモバイルアプリを導入する計画があり、ネットワークの規模とユーザーの参加を増やすことを目指しています。

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チーム状況

データによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創設者はAndrej Radonjicで、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学と統計学の修士号、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。

チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に特化しており、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身元だけが明らかにされています。

公開データによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。

資金調達と重要なパートナーシップ

( 投資家とサポート

シードラウンド: 2023年に350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資を行いました。データによると、シードラウンド後の総資金調達は450万ドルに達し、某社がリードしたシード前ラウンドを含みます。

Aラウンド資金調達:2024年9月にAラウンド資金調達を完了し、某キャピタルが主導し、某キャピタルなどが参加、金額は未公開。

投資家のサポート: これらは業界で比較的有名な投資家です。彼らのサポートを得ることは、プロジェクトが業界内での認知度を示しています。

) パートナー

ブロックチェーンプラットフォーム：Solanaネットワークに基づいて構築されており、プロジェクトはSolanaの高いパフォーマンスとスケーラビリティを利用しています。

現在、AI企業や他のプロジェクトとの具体的な協力については明確に言及されていませんが、Solanaネットワークのエコシステムは将来の協力の機会を提供する可能性があります。

プロジェクト技術解析

Grassはデータの価値を大手テクノロジー企業から一般ユーザーに再分配しようとしています。

Grass技術アーキテクチャにおけるノードネットワーク、ZKP処理の革新、データ台帳の三つが閉ループワークフローを構成し、収集、検証から納品までの全てのチェーンで分散化を実現し、彼らの分散型ビジョンを良好にサポートしています。

しかし、現在の集中型操作は解決が必要であり、技術の実施がスムーズに進むかどうかは引き続き追跡する必要があります。

コア技術アーキテクチャ: ソブリンデータロールアップ

Grassは、最初の主権データアグリゲーションを構築しています。これは、世界中に分散したGrassノードネットワークを通じてデータの調達と変換を簡素化し、AIの汎用構造化Webデータへのアクセスを可能にします。このインフラは、Solana上の専用データRollupによってサポートされており、データの完全なライフサイクル - ソース、処理、検証、データセットの構築 - を管理することを目的としています。このアーキテクチャは、以下のコンポーネントを中心に展開されています:

Grassの技術アーキテクチャにおけるコアコンポーネントの分解:

( ノードネットワーク

• バリデーター、ルーター、Grassノードの三層で構成されています。

• ユーザーはブラウザ拡張機能やデスクトップアプリをインストールすることで未使用のインターネット帯域幅を共有し、Grassノードを構成し、世界的な分散型ネットワークを形成します。現在、Grassには250万を超えるノードがあり、190カ国以上をカバーし、毎日約100TBのデータを収集しており、AI開発に多様で地理的に代表的なデータソースを提供しています。

• GrassルーターはGrassノードをバリデーターに接続します。ルーターはノードネットワークを管理し、帯域幅を中継します。

• 検証者は、ルーターから配信された取引を受け取り、検証し、バッチ処理します。そして、彼らはチェーン上でセッションデータを確認するためにZK証明を生成します。現在の段階では、データ収集は集中型システムによって処理されていますが、将来的にはLayer 2ネットワークを通じて分散化を実現する計画です。

) ゼロ知識証明###ZK###プロセッサ

• Grassはゼロ知識証明を使用してデータの出所を検証し、保証します。