DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) с помощью блокчейн-технологий, создавая распределенную инфраструктурную сеть. В то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изоляторов, что приводит к тому, что 80% ценности данных не раскрыто.
Будущее конкуренции в области ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической соблюдаемостью, а DePIN предоставляет технически оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологии блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(, полное название Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобально распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологии блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы с помощью токенов стимулировать вклад сообщества в неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную сеть инфраструктуры, заменяющую высокозатратные и низкоэффективные модели традиционных централизованных сервисов.
Отраслевые драйверы
По сравнению с централизованными моделями, децентрализация физической инфраструктуры имеет преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает две основные категории: физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ), и цифровые ресурсы (, такие как хранилище, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, создание глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределенных вычислений и т.д., формируя модель共享经济 через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным, по состоянию на 2024 год, количество глобальных DePIN-устройств превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовыми темпами роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной спрос (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ), создающая двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации по-прежнему остаются ключевыми проблемами для развития DePIN.
Потребность в данных AI: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные - это нефть нового времени"
Получение и обработка данных ИИ являются основным движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют жизненно важное значение для производительности моделей ИИ.
Требования к данным: масштаб и характеристики
Уровень роста: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что стало основным коммерческим узким местом;
Разделение сцен: для автономного вождения требуются данные с высокоточными датчиками, медицинский ИИ зависит от баз данных случаев, соответствующих требованиям конфиденциальности, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: основные компании/игроки и другие гиганты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто распределены между различными учреждениями и компаниями, и обмен данными и их циркуляция сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к недостаточному использованию данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, который вызвал протесты среди разработчиков;
Низкая эффективность обращения: острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерыв цепочки создания стоимости: индивидуальные создатели данных не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные сети, публичные базы данных ), что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI-моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, используя доказательства с нулевым разглашением (ZK) для обеспечения достоверности данных;
Токенизированный мотивационный замкнутый цикл: участники данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, нуждающиеся в данных, покупают структурированные наборы данных за токены, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы проекта Grass, его технические характеристики, области применения и перспективы будущего развития.
Основная информация о проекте
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователи могут просто установить клиент и внести свой вклад в пропускную способность, получая вознаграждение в токенах - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за 10 дней с момента запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил инвестиции от одного из ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации удостоверения и оборота данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего отслеживания.
Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, в частности, поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора данных из интернета в различных географических точках, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую решает: традиционный веб-скрейпинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокому риску ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, обладают естественным разнообразием, многообразием регионов публикации и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия состоит в том, чтобы дать пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие через механизмы вознаграждения.
Способ участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В целом, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкие затраты на сбор данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологий блокчейна для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
История развития
Концептуальная стадия: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: Начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое было возглавлено некоторыми капиталами, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на предварительном этапе, возглавленное некоторой компанией ).
Пользовательское тестирование: в конце 2023 года будет выпущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Этапы: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, к марту 2025 года количество активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, будет распределено 100 миллионов токенов GRASS (, что составляет 10% от общего объема ), в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж и, за 10 дней цена поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно возросла примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, в настоящее время осуществляется второй этап мотивации пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
Состояние команды
Согласно данным, Grass был разработан Wynd Labs, а его основатель Андреј Радонйич является CEO Wynd Labs, имея степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все来自 Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно открытым данным, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её основным продуктом является Grass.
Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, который был возглавлен некоторым капиталом и некоторым капиталом. Согласно данным, общее финансирование после сидировочного раунда достигло 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд, возглавленный некоторой компанией.
Раунд финансирования A: Завершение раунда A запланировано на сентябрь 2024 года, ведущее участие принимает некий капитал, а также участвуют другие капиталы, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: это известные инвесторы в отрасли. Получение их поддержки также демонстрирует признание проекта в индустрии.
Партнер
Блокчейн платформа: построенная на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается о конкретном сотрудничестве с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
Анализ технологии проекта
Grass пытается перераспределить стоимость данных от крупных технологических компаний к обычным пользователям.
Сетевая структура узлов в архитектуре Grass, инновации в обработке ZKP и учет данных формируют замкнутый рабочий процесс, обеспечивая децентрализацию всей цепочки от сбора и верификации до доставки, что хорошо поддерживает его децентрализованное видение.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо следить за тем, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
Основная технологическая архитектура: Суверенный Data Rollup
Grass строит первый суверенный агрегатор данных. Он упрощает закупку и преобразование данных через глобально распределенную сеть узлов Grass, что позволяет AI универсальный доступ к структурированным веб-данным. Инфраструктура поддерживается специализированным Rollup на Solana, предназначенным для управления полным жизненным циклом данных - источником, обработкой, проверкой и построением наборов данных. Архитектура основана на следующих компонентах:
Разбор ключевых компонентов технической архитектуры Grass:
Узловая сеть
Состоит из трех уровней: валидатор, маршрутизатор и узел Grass.
Пользователи делятся неиспользуемой интернет-пропускной способностью, устанавливая расширение для браузера/десктопное приложение, создавая узлы Grass, которые объединяются в глобальную распределенную сеть. В настоящее время у Grass более 2,5 миллионов узлов, охватывающих более 190 стран, ежедневно собирающих около 100 ТБ данных, предоставляя разнообразные и географически репрезентативные источники данных для разработки ИИ.
Grass маршрутизатор соединяет узел Grass с валидатором. Маршрутизатор отвечает за сеть узлов и ретрансляцию ширины канала.
Валидаторы принимают, проверяют и обрабатывают транзакции, распределенные маршрутизатором. Затем они генерируют ZK-доказательства для проверки данных сессии в блокчейне. На текущем этапе сбор данных осуществляется централизованной системой, в будущем планируется реализовать децентрализацию через сеть второго уровня.
Нулевое знание ( ZK ) процессор
Grass использует доказательства с нулевым разглашением для проверки источника данных, чтобы гарантировать
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
12 Лайков
Награда
12
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
AirdropDreamBreaker
· 07-22 11:43
Его бабушка, вот еще один, кто будет играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
liquidation_watcher
· 07-21 19:22
抓紧 войти в позицию 草很猛的
Посмотреть ОригиналОтветить0
BridgeTrustFund
· 07-19 20:06
depin стремительный старт?
Посмотреть ОригиналОтветить0
MondayYoloFridayCry
· 07-19 19:54
Звучит очень круто, на самом деле это просто интеграция неиспользуемых машин.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BasementAlchemist
· 07-19 19:49
Не надо заниматься этой ерундой, DePIN обманул столько неудачников.
Grass объединяет DePIN и данные AI для построения децентрализованной сети захвата данных
Отраслевой контекст
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) с помощью блокчейн-технологий, создавая распределенную инфраструктурную сеть. В то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изоляторов, что приводит к тому, что 80% ценности данных не раскрыто.
Будущее конкуренции в области ИИ по своей сути является двойной игрой между эффективностью получения данных и этической соблюдаемостью, а DePIN предоставляет технически оптимальное решение.
Революционность Grass заключается в реализации слияния этих двух элементов.
DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологии блокчейн и возникновением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(, полное название Децентрализованные Физические Инфраструктурные Сети, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобально распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т.д.) с помощью технологии блокчейн.
Его основная логика заключается в том, чтобы с помощью токенов стимулировать вклад сообщества в неиспользуемые ресурсы, создавая децентрализованную сеть инфраструктуры, заменяющую высокозатратные и низкоэффективные модели традиционных централизованных сервисов.
Отраслевые драйверы
По сравнению с централизованными моделями, децентрализация физической инфраструктуры имеет преимущества в таких аспектах, как структура затрат, модели управления, устойчивость сети и экологическая расширяемость.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает две основные категории: физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ), и цифровые ресурсы (, такие как хранилище, вычисления ), и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: на примере одного проекта беспроводной сети, создание глобальной сети связи через развертывание точек доступа в сообществе;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя некоторые проекты децентрализованного хранения, некоторые проекты распределенных вычислений и т.д., формируя модель共享经济 через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным, по состоянию на 2024 год, количество глобальных DePIN-устройств превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, но уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующего десятилетия ожидается рост в 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов, с годовыми темпами роста более 35%.
Его основным движущим фактором является повышение эффективности ресурсов (, такое как использование неиспользуемой пропускной способности ) и взрывной спрос (, например, потребность ИИ в вычислительной мощности и данных ), создающая двусторонний эффект.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации по-прежнему остаются ключевыми проблемами для развития DePIN.
Потребность в данных AI: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные - это нефть нового времени"
Получение и обработка данных ИИ являются основным движущим фактором развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей (, таких как GPT), и генеративных нейронных сетей (, таких как MidJourney).
Производительность и эффективность модели ИИ в значительной степени зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически репрезентативные имеют жизненно важное значение для производительности моделей ИИ.
Требования к данным: масштаб и характеристики
Уровень роста: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных, а скорость итерации генеративного ИИ требует обновления и разнообразия данных в реальном времени;
Доля затрат: затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что стало основным коммерческим узким местом;
Разделение сцен: для автономного вождения требуются данные с высокоточными датчиками, медицинский ИИ зависит от баз данных случаев, соответствующих требованиям конфиденциальности, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные проблемы поставки данных
Данные барьеры: основные компании/игроки и другие гиганты контролируют обширные источники данных, малые и средние разработчики сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: данные часто распределены между различными учреждениями и компаниями, и обмен данными и их циркуляция сталкиваются с множеством препятствий, что приводит к недостаточному использованию данных.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, случай с платным API одной социальной платформы, который вызвал протесты среди разработчиков;
Низкая эффективность обращения: острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерыв цепочки создания стоимости: индивидуальные создатели данных не могут извлекать выгоду из последующего использования данных.
Путь решения проблемы DePIN
Распределенный сбор данных: сбор открытых данных через сеть узлов (, таких как социальные сети, публичные базы данных ), что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Повышение качества и разнообразия данных: с помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных, а также улучшит обобщающую способность AI-моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, используя доказательства с нулевым разглашением (ZK) для обеспечения достоверности данных;
Токенизированный мотивационный замкнутый цикл: участники данных получают токеновые вознаграждения, а стороны, нуждающиеся в данных, покупают структурированные наборы данных за токены, что приводит к прямому соответствию спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI-данных, инновационно применяя концепцию DePIN в области сбора данных для AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, целью которой является предоставление более экономичных, эффективных и надежных источников данных для обучения моделей AI.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы проекта Grass, его технические характеристики, области применения и перспективы будущего развития.
Основная информация о проекте
Grass строит децентрализованную сеть захвата данных через архитектуру DePIN, предоставляя высокоэффективные и разнообразные источники данных для обучения ИИ. Пользователи могут просто установить клиент и внести свой вклад в пропускную способность, получая вознаграждение в токенах - за год привлечено более 2,5 миллиона узлов, а токены за 10 дней с момента запуска выросли более чем в 5 раз, что подтверждает его бизнес-логику.
Проект получил инвестиции от одного из ведущих капиталов, полагаясь на высокопроизводительную цепочку Solana для реализации удостоверения и оборота данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего отслеживания.
Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, в частности, поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании сети жилых прокси (residential proxy network), которая позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора данных из интернета в различных географических точках, что очень полезно для обучения моделей ИИ, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема, которую решает: традиционный веб-скрейпинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и высокому риску ошибок или предвзятости. Grass стремится предоставить надежные, проверенные интернет-данные через децентрализованный подход, при этом данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, обладают естественным разнообразием, многообразием регионов публикации и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия состоит в том, чтобы дать пользователям возможность вносить вклад в уровень данных и стимулировать участие через механизмы вознаграждения.
Способ участия пользователей: пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность поделиться дивидендами от роста ИИ.
В целом, ключевые характеристики и преимущества Grass заключаются в следующем: низкие затраты на сбор данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждения, внося свой вклад в пропускную способность, что позволяет вернуть ценность данных; использование технологий блокчейна для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
История развития
Концептуальная стадия: в середине 2022 года проект был предложен Wynd Labs.
Этап разработки: Начало создания продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сидировочное финансирование: в 2023 году Grass завершила сидировочное финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое было возглавлено некоторыми капиталами, в общей сложности 4,5 миллиона долларов (, включая сидировочное финансирование на предварительном этапе, возглавленное некоторой компанией ).
Пользовательское тестирование: в конце 2023 года будет выпущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Этапы: в апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, которые быстро растут. Согласно данным DePIN Scan, к марту 2025 года количество активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен первый аирдроп, будет распределено 100 миллионов токенов GRASS (, что составляет 10% от общего объема ), в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
Запуск на бирже: 28 октября 2024 года запуск на одной из бирж и, за 10 дней цена поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно возросла примерно в 5 раз.
Текущая ситуация: проект продолжает расширяться, в настоящее время осуществляется второй этап мотивации пользователей; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
Состояние команды
Согласно данным, Grass был разработан Wynd Labs, а его основатель Андреј Радонйич является CEO Wynd Labs, имея степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все来自 Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах команды не была широко раскрыта, только личность Радонича была обнародована.
Согласно открытым данным, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её основным продуктом является Grass.
Финансирование и важные партнеры по сотрудничеству
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, который был возглавлен некоторым капиталом и некоторым капиталом. Согласно данным, общее финансирование после сидировочного раунда достигло 4,5 миллиона долларов, включая сидировочный раунд, возглавленный некоторой компанией.
Раунд финансирования A: Завершение раунда A запланировано на сентябрь 2024 года, ведущее участие принимает некий капитал, а также участвуют другие капиталы, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: это известные инвесторы в отрасли. Получение их поддержки также демонстрирует признание проекта в индустрии.
Партнер
Блокчейн платформа: построенная на сети Solana, проект использует высокую производительность и масштабируемость Solana.
В настоящее время не упоминается о конкретном сотрудничестве с AI-компаниями или другими проектами, но экосистема сети Solana может предоставить возможности для будущего сотрудничества.
Анализ технологии проекта
Grass пытается перераспределить стоимость данных от крупных технологических компаний к обычным пользователям.
Сетевая структура узлов в архитектуре Grass, инновации в обработке ZKP и учет данных формируют замкнутый рабочий процесс, обеспечивая децентрализацию всей цепочки от сбора и верификации до доставки, что хорошо поддерживает его децентрализованное видение.
Однако текущие централизованные операции требуют решения, и необходимо следить за тем, сможет ли техническая реализация пройти гладко.
Основная технологическая архитектура: Суверенный Data Rollup
Grass строит первый суверенный агрегатор данных. Он упрощает закупку и преобразование данных через глобально распределенную сеть узлов Grass, что позволяет AI универсальный доступ к структурированным веб-данным. Инфраструктура поддерживается специализированным Rollup на Solana, предназначенным для управления полным жизненным циклом данных - источником, обработкой, проверкой и построением наборов данных. Архитектура основана на следующих компонентах:
Разбор ключевых компонентов технической архитектуры Grass:
Узловая сеть
Состоит из трех уровней: валидатор, маршрутизатор и узел Grass.
Пользователи делятся неиспользуемой интернет-пропускной способностью, устанавливая расширение для браузера/десктопное приложение, создавая узлы Grass, которые объединяются в глобальную распределенную сеть. В настоящее время у Grass более 2,5 миллионов узлов, охватывающих более 190 стран, ежедневно собирающих около 100 ТБ данных, предоставляя разнообразные и географически репрезентативные источники данных для разработки ИИ.
Grass маршрутизатор соединяет узел Grass с валидатором. Маршрутизатор отвечает за сеть узлов и ретрансляцию ширины канала.
Валидаторы принимают, проверяют и обрабатывают транзакции, распределенные маршрутизатором. Затем они генерируют ZK-доказательства для проверки данных сессии в блокчейне. На текущем этапе сбор данных осуществляется централизованной системой, в будущем планируется реализовать децентрализацию через сеть второго уровня.
Нулевое знание ( ZK ) процессор