Глибина аналізу Grass: яскрава зірка в галузі DePIN, шлях розширення AI банку даних
Основний зміст
Як Grass виділяється серед численних проектів DePIN?
Основним фактором є модель видобутку з нульовим порогом, користувачі є основою, інші фактори - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолання бар'єрів в індустрії DePIN - використання нульових знань та архітектури Solana Layer2 для забезпечення справжності даних, вирішення проблеми "брудних даних" в індустрії ІІ; одночасно застосування моделі "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйона користувачів у вузли даних, формуючи переваги на стороні пропозиції.
Завдяки зростаючому попиту на дані AI, популярності екосистеми Solana та концепції DePIN, а також розумним операційним стратегіям, було досягнуто лідируючих позицій у сфері даних AI типу DePIN.
Які ключові фактори потрібно врахувати при подальшому розвитку Grass?
Короткостроковий погляд на технічну реалізацію: чи зможе в 2025 році успішно завершити процес децентралізації;
Середньострокове підтвердження попиту: обсяг закупівлі даних AI-компаній;
Довгострокова гра на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в "божевіллі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться забезпечити зростання замовлень клієнтів на ШІ, ідеальний бізнес-замкнутий цикл може перетворитися з позитивного кругообігу "дані-капітал" на бульбашку з боку пропозиції.
1. Галузевий фон
Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахнула кампанія за рівність даних.
DePIN інтегрує глобальні неактивні ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токеноміку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та ізоляційними бар'єрами, що призводить до 80% незвільненої вартості даних.
Майбутня конкуренція в AI є по суті двосторонньою грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технічне оптимальне рішення.
Руйнування Grass полягає в реалізації їхньої інтеграції.
1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
Останніми роками, з розвитком технології блокчейн і виникненням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи переходу до децентралізації. DePIN є втіленням цієї тенденції у сфері інфраструктури. DePIN( в повному обсязі Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо), за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне стимулювання сприяти внескам спільноти у вивільнені ресурси, створювати децентралізовану інфраструктурну мережу, замінюючи традиційні централізовані постачальники послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції, а також механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі децентралізованої бездротової мережі Helium(, що представляє собою побудову глобальної комунікаційної мережі через розгортання пристроїв гарячих точок спільнотою;
Цифрові ресурси мережі: включають децентралізоване зберігання Filecoin), розподілені обчислення Aethir( тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менш ніж 0,1%. У наступні десять років очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація в сегменті DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи більше 350 проєктів, а річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним драйвером є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання невикористаних пропускних можливостей ( та вибух попиту ), як-от попит AI на обчислювальні потужності та дані (, двосторонній ефект.
Звісно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Потреби в даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери (Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних AI є основним рушієм розвитку штучного інтелекту, особливо при навчанні великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделей.
Обсяги та характеристики вимог до даних
Стрибок рівня: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювалися та були різноманітними;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних в AI-розробці становлять понад 40% від загального бюджету, що стало основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від приватних баз даних випадків, соціальний ШІ покладається на дані поведінки користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Дані бар'єри: Ядро підприємств/суб'єктів та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: Дані часто розпорошені в різних установах і підприємствах, обмін і обіг даних стикаються з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як у випадку з платним доступом до Reddit API, що викликало протести серед розробників;
Неефективний обіг: острови даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальне використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях розв'язання DePIN
Розподілене збирання даних: Через мережу вузлів збирати публічні дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, знижуючи витрати на збір даних та підвищуючи ефективність і масштабність збору даних;
Покращення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість та різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність AI моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для попередньої обробки даних, поєднуючи нульове знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання замкнутого циклу: учасники даних отримують токенну винагороду, а замовники купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити AI моделі тренування більш економічними, більш ефективними та більш надійними джерелами даних.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сфери застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проєкт
Швидке розширення Grass неможливе без дуже низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачу стати 'майнером' AI-даних, обмінюючи вільну пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass будує децентралізовану мережу збору даних за допомогою архітектури DePIN, яка забезпечує високоефективні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність і отримати винагороду у вигляді токенів - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен під час первинного випуску за 10 днів зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його комерційну логіку.
Проект отримав підтримку провідних капіталів, таких як Polychain, Hack VC, спираючись на високу продуктивність Solana для забезпечення прав на дані та їх обігу.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес в децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
) 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через невикористану смугу пропускання користувацьких пристроїв, зокрема для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络###residential proxy network( дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з інтернету з різних географічних位置, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію в різних регіонах та в реальному часі.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуризуються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та стимулювати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та розпочати заробляти Grass Points. Цей спосіб надання пропускної спроможності для заробітку винагород забезпечує звичайним користувачам можливість ділитися дивідендами від зростання AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізовані мережі мають низькі витрати на збору даних, різноманітність даних є більшою; користувачі заробляють винагороди, вносячи свій пропускну здатність, що реалізує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для верифікації даних забезпечує прозорість і надійність даних.
) 2.2 Розвиток
Концептуальна стадія: у середині 2022 року проект був запропонований компанією Wynd Labs.
Етап розробки: Початок побудови продукту на початку 2023 року знаменує перехід проекту в стадію фактичної розробки.
Раунд фінансування на стадії насіння: У 2023 році Grass завершив фінансування на стадії насіння в розмірі 3,5 мільйона доларів, яке було очолено Polychain Capital та Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів (, включаючи раунд фінансування до стадії насіння, очолюваний No Limit Holdings ).
Тестування користувачів: Наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться тестування користувачів, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Мілестон: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
**Перший аірдроп: ** 21 жовтня 2024 року буде оголошено про проведення першого аірдропу, буде розподілено 100 мільйонів токенів GRASS ###10% від загального обсягу постачання (, як винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року на певній торговій платформі та інших біржах, за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно підвищившись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів до знаходження в системі; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d7affb341f2409a4573ace1(
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass розроблений Wynd Labs, засновником якого є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має ступінь магістра математики та статистики Йоркського університету та ступінь бакалавра інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
( 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідлова стадія: У 2023 році завершено фінансування сідлової стадії на суму 3,5 мільйона доларів США за участю Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, загальний обсяг фінансування після сідлової стадії становить 4,5 мільйона доларів США, включаючи фінансування перед сідловою стадією під керівництвом No Limit Holdings.
Раунд A фінансування: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, лідирує HackVC, участь беруть Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard - це досить відомі інвестори в галузі.
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.
Глибина аналізу Grass: як новачки DePIN переосмислюють ланцюг постачання даних AI
Глибина аналізу Grass: яскрава зірка в галузі DePIN, шлях розширення AI банку даних
Основний зміст
Основним фактором є модель видобутку з нульовим порогом, користувачі є основою, інші фактори - це важелі.
Grass через "технології + моделі" подолання бар'єрів в індустрії DePIN - використання нульових знань та архітектури Solana Layer2 для забезпечення справжності даних, вирішення проблеми "брудних даних" в індустрії ІІ; одночасно застосування моделі "майнінг пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйона користувачів у вузли даних, формуючи переваги на стороні пропозиції.
Завдяки зростаючому попиту на дані AI, популярності екосистеми Solana та концепції DePIN, а також розумним операційним стратегіям, було досягнуто лідируючих позицій у сфері даних AI типу DePIN.
Короткостроковий погляд на технічну реалізацію: чи зможе в 2025 році успішно завершити процес децентралізації;
Середньострокове підтвердження попиту: обсяг закупівлі даних AI-компаній;
Довгострокова гра на відповідність: правила конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в "божевіллі токенів, що приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому не вдасться забезпечити зростання замовлень клієнтів на ШІ, ідеальний бізнес-замкнутий цикл може перетворитися з позитивного кругообігу "дані-капітал" на бульбашку з боку пропозиції.
1. Галузевий фон
1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
Останніми роками, з розвитком технології блокчейн і виникненням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи переходу до децентралізації. DePIN є втіленням цієї тенденції у сфері інфраструктури. DePIN( в повному обсязі Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо), за допомогою технології блокчейн.
Його основна логіка полягає в тому, що: через токенне стимулювання сприяти внескам спільноти у вивільнені ресурси, створювати децентралізовану інфраструктурну мережу, замінюючи традиційні централізовані постачальники послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
Сегментовані області та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції, а також механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі децентралізованої бездротової мережі Helium(, що представляє собою побудову глобальної комунікаційної мережі через розгортання пристроїв гарячих точок спільнотою;
Цифрові ресурси мережі: включають децентралізоване зберігання Filecoin), розподілені обчислення Aethir( тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів для формування моделі спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менш ніж 0,1%. У наступні десять років очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна ринкова капіталізація в сегменті DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи більше 350 проєктів, а річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним драйвером є підвищення ефективності ресурсів ), як-от використання невикористаних пропускних можливостей ( та вибух попиту ), як-от попит AI на обчислювальні потужності та дані (, двосторонній ефект.
Звісно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 Потреби в даних AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нової ери (Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних AI є основним рушієм розвитку штучного інтелекту, особливо при навчанні великих мовних моделей ###, таких як GPT (, та генеративних нейронних мереж ), таких як MidJourney (.
Продуктивність і ефективність AI моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та географічно репрезентативні є критично важливими для продуктивності AI моделей.
Обсяги та характеристики вимог до даних
Стрибок рівня: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані постійно оновлювалися та були різноманітними;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних в AI-розробці становлять понад 40% від загального бюджету, що стало основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від приватних баз даних випадків, соціальний ШІ покладається на дані поведінки користувачів.
Больові точки традиційного постачання даних
Дані бар'єри: Ядро підприємств/суб'єктів та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: Дані часто розпорошені в різних установах і підприємствах, обмін і обіг даних стикаються з багатьма перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як у випадку з платним доступом до Reddit API, що викликало протести серед розробників;
Неефективний обіг: острови даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальне використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.
Шлях розв'язання DePIN
Розподілене збирання даних: Через мережу вузлів збирати публічні дані ), такі як соціальні медіа, публічні бази даних (, знижуючи витрати на збір даних та підвищуючи ефективність і масштабність збору даних;
Покращення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість та різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність AI моделей.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для попередньої обробки даних, поєднуючи нульове знання )ZK( для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання замкнутого циклу: учасники даних отримують токенну винагороду, а замовники купують структуровані набори даних за токени, формуючи пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити AI моделі тренування більш економічними, більш ефективними та більш надійними джерелами даних.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сфери застосування та перспективи розвитку проекту Grass.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основна інформація про проєкт
Проект отримав підтримку провідних капіталів, таких як Polychain, Hack VC, спираючись на високу продуктивність Solana для забезпечення прав на дані та їх обігу.
) 2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє інтернет-дані через невикористану смугу пропускання користувацьких пристроїв, зокрема для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络###residential proxy network( дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з інтернету з різних географічних位置, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упереджень. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію в різних регіонах та в реальному часі.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуризуються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані шару та стимулювати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачам потрібно всього три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та розпочати заробляти Grass Points. Цей спосіб надання пропускної спроможності для заробітку винагород забезпечує звичайним користувачам можливість ділитися дивідендами від зростання AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: децентралізовані мережі мають низькі витрати на збору даних, різноманітність даних є більшою; користувачі заробляють винагороди, вносячи свій пропускну здатність, що реалізує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для верифікації даних забезпечує прозорість і надійність даних.
) 2.2 Розвиток
Концептуальна стадія: у середині 2022 року проект був запропонований компанією Wynd Labs.
Етап розробки: Початок побудови продукту на початку 2023 року знаменує перехід проекту в стадію фактичної розробки.
Раунд фінансування на стадії насіння: У 2023 році Grass завершив фінансування на стадії насіння в розмірі 3,5 мільйона доларів, яке було очолено Polychain Capital та Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів (, включаючи раунд фінансування до стадії насіння, очолюваний No Limit Holdings ).
Тестування користувачів: Наприкінці 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться тестування користувачів, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Мілестон: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. За даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
**Перший аірдроп: ** 21 жовтня 2024 року буде оголошено про проведення першого аірдропу, буде розподілено 100 мільйонів токенів GRASS ###10% від загального обсягу постачання (, як винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року на певній торговій платформі та інших біржах, за 10 днів ціна з $0.6 зросла до $3.89, стабільно підвищившись приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів до знаходження в системі; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d7affb341f2409a4573ace1(
) 2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass розроблений Wynd Labs, засновником якого є Андрій Радоніч, який є генеральним директором Wynd Labs, має ступінь магістра математики та статистики Йоркського університету та ступінь бакалавра інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних сферах. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
( 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідлова стадія: У 2023 році завершено фінансування сідлової стадії на суму 3,5 мільйона доларів США за участю Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, загальний обсяг фінансування після сідлової стадії становить 4,5 мільйона доларів США, включаючи фінансування перед сідловою стадією під керівництвом No Limit Holdings.
Раунд A фінансування: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, лідирує HackVC, участь беруть Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розголошена.
Підтримка інвесторів: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard - це досить відомі інвестори в галузі.