DePIN інтегрує глобальні неактивні ресурси через блокчейн-технології ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ), створюючи мережу розподіленої інфраструктури. Водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечностями щодо конфіденційності та бар'єрами островів, що призводить до того, що 80% вартості даних не було реалізовано.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації цієї інтеграції.
DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та зростанням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є відображенням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( повна назва Децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна спроможність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенів стимулювати внесок спільноти вивільненими ресурсами, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, яка замінює традиційну централізовану модель з високими витратами та низькою ефективністю.
Галузеві рушії
У порівнянні з централізованою моделлю, децентралізація фізичної інфраструктури має значні переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна масштабованість.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурсні мережі (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі певного проекту бездротової мережі, створення комунікаційної мережі глобального покриття через впровадження точок доступу в спільноті;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
ринковий потенціал
Згідно з даними, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, а обсяг ринку досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%, в наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сфери досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проектів, з річним темпом зростання понад 35%.
Основним двигуном є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаних каналів ) та вибух попиту (, наприклад, потреба ІІ в обчислювальних потужностях та даних ).
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпека верифікації залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
Попит на дані AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є основним рушійним чинником розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ( таких як GPT ) та генеративних нейронних мереж ( таких як MidJourney ).
Продуктивність та ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Розмір і характеристики вимог до даних
Стрибок у масштабах: наприклад, для GPT-4 потрібно більше 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювалися в реальному часі та були різноманітними;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних під час розробки ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що стало основним комерційним вузьким місцем;
Сцена диференціації: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від відповідних до конфіденційності бази випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: великі компанії/суб'єкти контролюють широкі джерела даних, а малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливим ціноутворенням;
Острівці даних: дані часто розпорошені між різними установами та підприємствами, обмін та обіг даних стикається з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з конфіденційністю та авторськими правами, наприклад, інцидент з оплатою API певної соціальної платформи викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях вирішення проблеми DePIN
Розподілений збір даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні мережі, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштабність збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що, своєю чергою, підвищить якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, в поєднанні з нульовими знаннями (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізовані стимули замкнутого циклу: учасники даних отримують токен-нагороди, а замовники купують структуровані набори даних за токени, утворюючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та індустрії даних штучного інтелекту, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних для ШІ, створюючи децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей штучного інтелекту.
У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технологічні особливості, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
Основна інформація про проект
Grass побудував децентралізовану мережу збору даних за допомогою архітектури DePIN, щоб забезпечити AI тренування високоякісними та різноманітними джерелами даних за вигідною ціною. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати нагороду у вигляді токенів - протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту запуску зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від деякого топового капіталу, спираючись на високопродуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Поточна анонімність команди викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані за допомогою невикористаного пропускного здатності пристроїв користувачів, спеціально підтримуючи розробку для штучного інтелекту (AI).
Його основою є мережа住宅代理网络(residential proxy network), яка дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та схильності до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає у створенні децентралізованого інтернет-шар даних, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає у наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані та заохочувати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Такий спосіб внеску в пропускну здатність для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися прибутками від зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізована мережа має низькі витрати на збори даних, дані є більш різноманітними; користувачі отримують винагороду за внесок у пропускну здатність, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість та надійність даних.
Історія розвитку
Етап концепції: в середині 2022 року проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року знаменує вхід проекту в фактичний етап розробки.
Сидневе фінансування: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США на стадії сіянця, яке очолили певний капітал і певний капітал, загальна сума становила 4,5 мільйона доларів США (, включаючи попереднє фінансування сіянця на суму ), яке очолила певна компанія.
Тестування користувачів: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, щоб розпочати тестування користувачів та залучити ранніх учасників.
Міленіум: У квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року кількість активних користувачів перевищила 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загальної кількості ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск певної біржі тощо, за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно зростаючи приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, наразі триває другий етап стимулювання користувачів; заплановано випуск мобільних додатків для Android та iPhone з метою збільшення масштабів мережі та участі користувачів.
Стан команди
Згідно з даними, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних областях. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з відкритими даними, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сидеральний раунд: у 2023 році завершено фінансування сидерального раунду на 3,5 мільйона доларів США, яке було очолене певним капіталом та певним капіталом. За даними, загальне фінансування після сидерального раунду досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи сидеральний передраунд, очолений певною компанією.
Раунд A фінансування: Раунд A фінансування буде завершено у вересні 2024 року, лідером виступить певний капітал, інші учасники - певний капітал тощо, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в галузі.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
Наразі не згадуються конкретні співпраці з AI-компаніями або іншими проєктами, але екосистема мережі Solana може забезпечити можливості для майбутньої співпраці.
Технічний аналіз проекту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева архітектура вузлів Grass, інновації обробки ZKP, бухгалтерія даних, ці три елементи формують замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізовану візію з етапу збору, перевірки до доставки в усій ланцюговій структурі.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технологічне впровадження відбутися гладко, ще потрібно відстежувати.
Ядро технологічної архітектури: Суверенний даних Rollup
Grass будує перший суверенний агрегатор даних. Він спрощує придбання та перетворення даних через глобально розподілену мережу вузлів Grass, що дозволяє AI загальний доступ до структурованих веб-даних. Інфраструктура підтримується спеціалізованим даним Rollup на Solana, призначеним для управління повним життєвим циклом даних - джерела, обробка, верифікація та складання наборів даних. Архітектура зосереджена навколо таких компонентів:
Розбір основних компонентів технічної архітектури Grass:
вузлова мережа
Складається з трьох рівнів: валідаторів, маршрутизаторів і Grass-нодів.
Користувачі діляться невикористаною інтернет-пропускною здатністю, встановлюючи розширення для браузера/десктопний додаток, утворюючи окремі вузли Grass, які об'єднуються в глобальну розподілену мережу. Наразі Grass має понад 2,5 мільйона вузлів, охоплюючи більше 190 країн, щодня збираючи близько 100 ТБ даних, що забезпечує різноманітні та географічно репрезентативні джерела даних для розробки штучного інтелекту.
Grass маршрутизатор підключає Grass вузли до валідаторів. Маршрутизатор відповідає за мережу вузлів та ретрансляцію пропускної здатності.
Верифікатори отримують, перевіряють і обробляють трансакції, розподілені маршрутизатором. Потім вони генерують ZK-докази для перевірки даних сесії в ланцюгу. На поточному етапі збір даних обробляється централізованою системою, у майбутньому планується реалізувати децентралізацію через мережі Layer 2.
Нульові знання ( ZK ) процесор
Grass використовує доказ нульового знання для перевірки джерела даних, забезпечуючи
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
12 лайків
Нагородити
12
5
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
AirdropDreamBreaker
· 07-22 11:43
Його бабусі, знову прийшов обман для дурнів.
Переглянути оригіналвідповісти на0
liquidation_watcher
· 07-21 19:22
抓紧 увійти в позицію 草很猛的
Переглянути оригіналвідповісти на0
BridgeTrustFund
· 07-19 20:06
depin чи це початок шаленої гонки?
Переглянути оригіналвідповісти на0
MondayYoloFridayCry
· 07-19 19:54
Слухай, це звучить дуже вражаюче, насправді це просто інтеграція невикористовуваних машин.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BasementAlchemist
· 07-19 19:49
Не займайтеся цим фальшивим DePIN, скільки невдах він обдурив.
Grass об'єднує DePIN і дані штучного інтелекту для створення децентралізованої мережі збору даних
Галузевий фон
DePIN інтегрує глобальні неактивні ресурси через блокчейн-технології ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ), створюючи мережу розподіленої інфраструктури. Водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечностями щодо конфіденційності та бар'єрами островів, що призводить до того, що 80% вартості даних не було реалізовано.
Майбутня конкуренція в сфері ШІ, по суті, є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технічне оптимальне рішення.
Революційність Grass полягає в реалізації цієї інтеграції.
DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та зростанням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є відображенням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( повна назва Децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна спроможність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, щоб за допомогою токенів стимулювати внесок спільноти вивільненими ресурсами, створюючи децентралізовану інфраструктурну мережу, яка замінює традиційну централізовану модель з високими витратами та низькою ефективністю.
Галузеві рушії
У порівнянні з централізованою моделлю, децентралізація фізичної інфраструктури має значні переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна масштабованість.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурсні мережі (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання через технологію блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі певного проекту бездротової мережі, створення комунікаційної мережі глобального покриття через впровадження точок доступу в спільноті;
Цифрова ресурсна мережа: включає певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
ринковий потенціал
Згідно з даними, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, а обсяг ринку досяг 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менше 0,1%, в наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація DePIN-сфери досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проектів, з річним темпом зростання понад 35%.
Основним двигуном є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаних каналів ) та вибух попиту (, наприклад, потреба ІІ в обчислювальних потужностях та даних ).
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпека верифікації залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
Попит на дані AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери"
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є основним рушійним чинником розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ( таких як GPT ) та генеративних нейронних мереж ( таких як MidJourney ).
Продуктивність та ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані є критично важливими для продуктивності AI-моделей.
Розмір і характеристики вимог до даних
Стрибок у масштабах: наприклад, для GPT-4 потрібно більше 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювалися в реальному часі та були різноманітними;
Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних під час розробки ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що стало основним комерційним вузьким місцем;
Сцена диференціації: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від відповідних до конфіденційності бази випадків, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
традиційні проблеми постачання даних
Бар'єри даних: великі компанії/суб'єкти контролюють широкі джерела даних, а малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливим ціноутворенням;
Острівці даних: дані часто розпорошені між різними установами та підприємствами, обмін та обіг даних стикається з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з конфіденційністю та авторськими правами, наприклад, інцидент з оплатою API певної соціальної платформи викликав протести розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях вирішення проблеми DePIN
Розподілений збір даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні мережі, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштабність збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що, своєю чергою, підвищить якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, в поєднанні з нульовими знаннями (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізовані стимули замкнутого циклу: учасники даних отримують токен-нагороди, а замовники купують структуровані набори даних за токени, утворюючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та індустрії даних штучного інтелекту, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних для ШІ, створюючи децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання моделей штучного інтелекту.
У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технологічні особливості, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
Основна інформація про проект
Grass побудував децентралізовану мережу збору даних за допомогою архітектури DePIN, щоб забезпечити AI тренування високоякісними та різноманітними джерелами даних за вигідною ціною. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу та отримати нагороду у вигляді токенів - протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту запуску зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від деякого топового капіталу, спираючись на високопродуктивний ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Поточна анонімність команди викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані за допомогою невикористаного пропускного здатності пристроїв користувачів, спеціально підтримуючи розробку для штучного інтелекту (AI).
Його основою є мережа住宅代理网络(residential proxy network), яка дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI-моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Вирішена проблема: традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що призводить до низької ефективності та схильності до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає у створенні децентралізованого інтернет-шар даних, де дані збираються, перевіряються та структуровані з мінімізацією довіри. Його місія полягає у наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані та заохочувати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Такий спосіб внеску в пропускну здатність для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися прибутками від зростання ШІ.
Підсумовуючи, ключові особливості та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізована мережа має низькі витрати на збори даних, дані є більш різноманітними; користувачі отримують винагороду за внесок у пропускну здатність, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість та надійність даних.
Історія розвитку
Етап концепції: в середині 2022 року проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року знаменує вхід проекту в фактичний етап розробки.
Сидневе фінансування: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США на стадії сіянця, яке очолили певний капітал і певний капітал, загальна сума становила 4,5 мільйона доларів США (, включаючи попереднє фінансування сіянця на суму ), яке очолила певна компанія.
Тестування користувачів: наприкінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, щоб розпочати тестування користувачів та залучити ранніх учасників.
Міленіум: У квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року кількість активних користувачів перевищила 2,5 мільйона.
Перший аерозоль: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аерозолю, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загальної кількості ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск певної біржі тощо, за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно зростаючи приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, наразі триває другий етап стимулювання користувачів; заплановано випуск мобільних додатків для Android та iPhone з метою збільшення масштабів мережі та участі користувачів.
Стан команди
Згідно з даними, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних областях. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з відкритими даними, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сидеральний раунд: у 2023 році завершено фінансування сидерального раунду на 3,5 мільйона доларів США, яке було очолене певним капіталом та певним капіталом. За даними, загальне фінансування після сидерального раунду досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи сидеральний передраунд, очолений певною компанією.
Раунд A фінансування: Раунд A фінансування буде завершено у вересні 2024 року, лідером виступить певний капітал, інші учасники - певний капітал тощо, сума не розголошується.
Підтримка інвесторів: це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проєкту в галузі.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
Наразі не згадуються конкретні співпраці з AI-компаніями або іншими проєктами, але екосистема мережі Solana може забезпечити можливості для майбутньої співпраці.
Технічний аналіз проекту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева архітектура вузлів Grass, інновації обробки ZKP, бухгалтерія даних, ці три елементи формують замкнутий робочий процес, що підтримує децентралізовану візію з етапу збору, перевірки до доставки в усій ланцюговій структурі.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технологічне впровадження відбутися гладко, ще потрібно відстежувати.
Ядро технологічної архітектури: Суверенний даних Rollup
Grass будує перший суверенний агрегатор даних. Він спрощує придбання та перетворення даних через глобально розподілену мережу вузлів Grass, що дозволяє AI загальний доступ до структурованих веб-даних. Інфраструктура підтримується спеціалізованим даним Rollup на Solana, призначеним для управління повним життєвим циклом даних - джерела, обробка, верифікація та складання наборів даних. Архітектура зосереджена навколо таких компонентів:
Розбір основних компонентів технічної архітектури Grass:
вузлова мережа
Складається з трьох рівнів: валідаторів, маршрутизаторів і Grass-нодів.
Користувачі діляться невикористаною інтернет-пропускною здатністю, встановлюючи розширення для браузера/десктопний додаток, утворюючи окремі вузли Grass, які об'єднуються в глобальну розподілену мережу. Наразі Grass має понад 2,5 мільйона вузлів, охоплюючи більше 190 країн, щодня збираючи близько 100 ТБ даних, що забезпечує різноманітні та географічно репрезентативні джерела даних для розробки штучного інтелекту.
Grass маршрутизатор підключає Grass вузли до валідаторів. Маршрутизатор відповідає за мережу вузлів та ретрансляцію пропускної здатності.
Верифікатори отримують, перевіряють і обробляють трансакції, розподілені маршрутизатором. Потім вони генерують ZK-докази для перевірки даних сесії в ланцюгу. На поточному етапі збір даних обробляється централізованою системою, у майбутньому планується реалізувати децентралізацію через мережі Layer 2.
Нульові знання ( ZK ) процесор