Penelitian Kedalaman Grass: Bank Data AI di Bidang DePIN
Poin Konten
Grass menonjol dalam proyek DePIN melalui mode "pertambangan otomatis" tanpa hambatan, dengan keunggulan inti sebagai berikut:
Inovasi Teknologi: Memanfaatkan bukti nol-pengetahuan dan arsitektur Solana Layer2 untuk memastikan keaslian data, mengatasi masalah "data kotor" dalam industri AI
Basis pengguna: 2,5 juta pengguna dikonversi menjadi node data, membentuk keunggulan sisi pasokan
Waktu pasar: sesuai dengan ledakan permintaan data AI, tren ekosistem Solana yang panas, dll.
Poin kunci pengembangan lanjutan Grass:
Jangka Pendek: Teknologi desentralisasi akan diterapkan pada tahun 2025
Jangka Menengah: Verifikasi Skala Pengadaan Data Perusahaan AI
Jangka Panjang: Kepatuhan Regulasi Privasi Data dan Kepemilikan
Risiko terbesar saat ini adalah "perayaan token menutupi kekosongan permintaan" - jika tidak dapat mewujudkan peningkatan pesanan pelanggan AI, roda bisnis yang sempurna dapat terdegradasi menjadi gelembung sisi pasokan.
1. Latar Belakang Industri
DePIN mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai di seluruh dunia melalui ekonomi token ( daya komputasi, penyimpanan, bandwidth ), membangun jaringan infrastruktur terdistribusi; sementara itu, industri AI menghadapi kekurangan struktural data, monopoli raksasa, kontroversi privasi, dan penghalang pulau, menyebabkan 80% nilai data tidak terlepas.
Kompetisi AI di masa depan, pada dasarnya adalah permainan ganda antara efisiensi pengambilan data dan kepatuhan etika, dan DePIN menyediakan solusi teknologi yang optimal. Keberanian Grass terletak pada pencapaian integrasi kedua hal ini.
1.1 DePIN: Membangun kembali paradigma global infrastruktur
DePIN( jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi) adalah model ekonomi baru yang mengintegrasikan sumber daya fisik global yang terdistribusi( seperti daya komputasi, penyimpanan, bandwidth, energi, dll) melalui teknologi blockchain. Logika inti dari ini adalah: mendorong kontribusi sumber daya yang tidak terpakai oleh komunitas melalui insentif token, membangun jaringan infrastruktur terdesentralisasi, menggantikan model penyedia layanan terpusat yang mahal dan tidak efisien.
Dibandingkan dengan model terpusat, transformasi desentralisasi terhadap infrastruktur fisik memiliki keunggulan yang lebih besar dalam struktur biaya, model pemerintahan, ketahanan jaringan, dan ekstensibilitas ekosistem.
DePIN mencakup infrastruktur fisik ( seperti jaringan nirkabel, jaringan energi ) dan jaringan sumber daya digital ( seperti penyimpanan, komputasi ) dalam dua kategori besar, dan mewujudkan pencocokan permintaan dan penawaran serta mekanisme insentif melalui teknologi blockchain.
Infrastruktur fisik: dengan Helium( sebagai contoh jaringan nirkabel terdesentralisasi), membangun jaringan komunikasi dengan cakupan global melalui penyebaran perangkat hotspot oleh komunitas;
Jaringan sumber daya digital: termasuk penyimpanan terdesentralisasi Filecoin(, komputasi terdistribusi Aethir), dll., melalui integrasi sumber daya yang tidak terpakai membentuk model ekonomi berbagi.
Menurut data, hingga tahun 2024, jumlah perangkat DePIN di seluruh dunia telah melebihi 13 juta unit, dengan ukuran pasar mencapai 50 miliar dolar AS, tetapi tingkat penetrasi kurang dari 0,1%, dan dalam sepuluh tahun ke depan, diharapkan akan tumbuh 100-1000 kali.
Pada tahun 2024, total kapitalisasi pasar DePIN mencapai 50 miliar USD, mencakup lebih dari 350 proyek, dengan laju pertumbuhan tahunan melebihi 35%.
Inti dari dorongan ini terletak pada peningkatan efisiensi sumber daya ( seperti pemanfaatan bandwidth yang tidak terpakai ) dan ledakan permintaan ( seperti kebutuhan AI terhadap daya komputasi dan data ) yang memiliki efek timbal balik.
Tentu saja, skalabilitas jaringan terdesentralisasi, privasi data, dan verifikasi keamanan tetap menjadi tantangan kunci dalam perkembangan DePIN.
( 1.2 Permintaan Data AI: Pertumbuhan Meledak dan Kontradiksi Struktural
Pengambilan dan pengolahan data AI adalah pendorong utama perkembangan kecerdasan buatan, terutama saat melatih model bahasa besar ) seperti GPT ### dan jaringan saraf generatif ( seperti MidJourney ).
Kinerja dan efektivitas model AI sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan representatif secara geografis sangat penting untuk kinerja model AI.
Skala dan karakteristik kebutuhan data:
Lonjakan skala: Contoh dengan GPT-4, pelatihan memerlukan lebih dari 45TB data teks, sedangkan kecepatan iterasi AI generatif mengharuskan data diperbarui secara real-time dan bervariasi;
Proporsi biaya: Biaya pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data dalam pengembangan AI menyumbang lebih dari 40% dari total anggaran, menjadi kendala inti dalam komersialisasi;
Diferensiasi skenario: Mengemudi otomatis memerlukan data sensor presisi tinggi, AI medis bergantung pada basis data kasus yang mematuhi privasi, AI sosial bergantung pada data perilaku pengguna.
Titik nyeri penyediaan data tradisional:
Hambatan data: perusahaan/entitas inti dan raksasa lainnya mengendalikan sumber data yang luas, pengembang kecil dan menengah menghadapi ambang tinggi dan penetapan harga yang tidak adil;
Pulau data: Data sering kali tersebar di tangan berbagai lembaga dan perusahaan, berbagi dan sirkulasi data menghadapi banyak kendala, menyebabkan sumber daya data tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Privasi Data: Pengumpulan data sering kali melibatkan sengketa privasi dan hak cipta, seperti insiden biaya API di suatu platform yang memicu protes dari para pengembang;
Sirkulasi tidak efisien: Pulau data dan kurangnya standar menyebabkan pengumpulan yang berulang, tingkat pemanfaatan data global kurang dari 20%;
Gangguan rantai nilai: Kontributor individu yang menciptakan data tidak dapat mendapatkan keuntungan dari penggunaan data selanjutnya.
Jalan keluar DePIN:
Pengumpulan data terdistribusi: Mengambil data publik ( melalui jaringan node seperti media sosial, basis data publik ), mengurangi biaya pengumpulan data, serta meningkatkan efisiensi dan skala pengumpulan data;
Meningkatkan kualitas dan keberagaman data: Melalui mekanisme insentif DePIN, dapat menarik lebih banyak peserta untuk menyumbangkan data, sehingga meningkatkan kualitas dan keberagaman data, serta meningkatkan kemampuan generalisasi model AI.
Pembersihan dan penandaan terdesentralisasi: kolaborasi komunitas untuk menyelesaikan praproses data, menggabungkan bukti nol pengetahuan (ZK) untuk memastikan keaslian data;
Insentif tokenisasi dalam lingkaran tertutup: Kontributor data mendapatkan imbalan token, pihak yang membutuhkan membeli dataset terstruktur dengan token, membentuk pencocokan langsung antara penawaran dan permintaan.
Proyek Grass terletak di persimpangan DePIN dan industri data AI, secara inovatif menerapkan konsep DePIN dalam bidang pengumpulan data AI, membangun jaringan pengambilan data yang terdesentralisasi, bertujuan untuk menyediakan sumber data yang lebih ekonomis, lebih efisien, dan lebih andal untuk pelatihan model AI.
2. Informasi Dasar Proyek
Grass membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi melalui arsitektur DePIN, menyediakan sumber data yang biaya-efektif dan beragam untuk pelatihan AI. Pengguna hanya perlu menginstal klien untuk berkontribusi bandwidth dan mendapatkan hadiah token - dalam waktu satu tahun menarik lebih dari 2,5 juta node, dengan lonjakan harga token lebih dari 5 kali lipat dalam 10 hari pertama, membuktikan logika bisnisnya.
Proyek mendapatkan dukungan dari beberapa modal top, mengandalkan rantai berkinerja tinggi Solana untuk mewujudkan penegasan dan perputaran data.
Anonymitas tim saat ini masih menjadi perdebatan, kemajuan desentralisasi dalam pengolahan data perlu diikuti.
( 2.1 Lingkup bisnis
Grass adalah proyek DePIN yang mengumpulkan dan memverifikasi data internet melalui bandwidth tidak terpakai dari perangkat pengguna, khususnya mendukung pengembangan AI )AI###.
Intinya adalah melalui jaringan proxy residensial (residential proxy network), memungkinkan perusahaan untuk menggunakan koneksi internet pengguna untuk mengakses dan mengambil data internet dari lokasi geografis yang berbeda, yang sangat berguna untuk pelatihan model AI yang membutuhkan data yang beragam dan representatif secara geografis.
Masalah yang dipecahkan: Penangkapan jaringan tradisional biasanya dilakukan oleh sistem terpusat, yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan atau bias. Grass bertujuan untuk menyediakan data internet yang dapat diandalkan dan terverifikasi melalui metode desentralisasi, dan data yang disediakan oleh pengguna desentralisasi secara alami memiliki keragaman, publikasi di berbagai daerah, dan karakteristik waktu nyata.
Visi dan Misi: Visi Grass adalah untuk menciptakan lapisan data internet yang terdesentralisasi, di mana data dikumpulkan, diverifikasi, dan disusun dengan cara yang meminimalkan kepercayaan. Misinya adalah memberdayakan pengguna untuk berkontribusi pada lapisan data dan mendorong partisipasi melalui mekanisme penghargaan.
Cara partisipasi pengguna: Pengguna hanya perlu tiga langkah untuk memulai: mengunjungi situs resmi Grass, menginstal ekstensi/klien, menghubungkan dan mulai menghasilkan Grass Points. Cara kontribusi bandwidth untuk mendapatkan imbalan ini memberikan kesempatan bagi pengguna biasa untuk berbagi keuntungan pertumbuhan AI.
Secara ringkas, fitur dan keunggulan utama Grass terletak pada: biaya pengambilan data dalam jaringan terdesentralisasi yang rendah, keragaman data yang lebih kaya; pengguna memperoleh imbalan dengan menyumbangkan bandwidth, mewujudkan pengembalian nilai data; menggunakan teknologi blockchain untuk memverifikasi data, memastikan transparansi dan keandalan data.
( 2.2 Perkembangan
Tahap konsep: Pertengahan tahun 2022, proyek ini diusulkan oleh Wynd Labs.
Tahap pengembangan: Pembangunan produk dimulai pada awal 2023, menandakan bahwa proyek memasuki tahap pengembangan yang nyata.
Putaran pendanaan benih: Pada tahun 2023, Grass menyelesaikan pendanaan benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu modal dan suatu modal, total 4,5 juta dolar AS ) termasuk putaran pra-benih yang dipimpin oleh suatu modal ###.
Uji coba pengguna: Pada akhir 2023, meluncurkan ekstensi browser Chrome, mulai uji coba pengguna, menarik partisipasi pengguna awal.
Tonggak sejarah: Pada April 2024, proyek mengumumkan lebih dari 2 juta perangkat node terhubung, sedang tumbuh dengan cepat. Menurut data, hingga Maret 2025, pengguna aktifnya telah melebihi 2,5 juta.
Airdrop pertama: Airdrop pertama akan diumumkan pada 21 Oktober 2024, dengan distribusi 100 juta token GRASS ( 10% dari total pasokan ), sebagai hadiah bagi pengguna awal.
Bursa yang diluncurkan: Pada 28 Oktober 2024, diluncurkan di suatu bursa, harga meningkat dari $0,6 menjadi $3,89 dalam 10 hari, naik secara stabil sekitar 5 kali lipat.
Status saat ini: Proyek terus berkembang, sedang dalam tahap kedua insentif pengguna untuk berpartisipasi; berencana meluncurkan aplikasi mobile Android dan iPhone untuk meningkatkan skala jaringan dan partisipasi pengguna.
( 2.3 Situasi Tim
Menurut data, Grass dikembangkan oleh Wynd Labs, pendirinya adalah Andrej Radonjic, yang merupakan CEO Wynd Labs, memiliki gelar Magister Matematika dan Statistika dari Universitas York dan gelar Sarjana Fisika Teknik dari Universitas McMaster.
Anggota tim semuanya berasal dari Wynd Labs, yang fokus pada pengembangan teknologi blockchain dan AI, memiliki pengalaman di bidang terkait. Namun, informasi spesifik tentang anggota tidak dipublikasikan secara luas, hanya identitas Radonjic yang diungkapkan.
Berdasarkan data, Wynd Labs didirikan pada tahun 2022, produk intinya adalah Grass.
) 2.4 Pendanaan dan Mitra Kerja Penting
Investor dan dukungan
Putaran benih: Pada tahun 2023, berhasil menyelesaikan pembiayaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu modal dan suatu modal. Menurut data, total pembiayaan setelah putaran benih mencapai 4,5 juta dolar AS, termasuk putaran sebelum benih yang dipimpin oleh suatu modal.
Putaran A: Pendanaan putaran A selesai pada September 2024, dipimpin oleh suatu modal, dengan partisipasi dari modal tertentu, modal tertentu, modal tertentu, dan modal tertentu, jumlahnya tidak diungkapkan.
Dukungan investor: Ini adalah investor yang cukup terkenal di industri. Mendapatkan dukungan mereka juga menunjukkan pengakuan proyek di industri.
Mitra
Platform blockchain: dibangun di atas jaringan Solana, proyek ini memanfaatkan kinerja tinggi dan skalabilitas Solana.
Saat ini belum ada penyebutan jelas mengenai kerjasama konkret dengan perusahaan AI atau proyek lainnya, tetapi ekosistem jaringan Solana mungkin menawarkan peluang untuk kerjasama di masa depan.
Grass berusaha untuk mendistribusikan nilai data dari perusahaan teknologi besar kepada pengguna biasa.
Jaringan node dalam arsitektur teknologi Grass, inovasi pemrosesan ZKP, dan buku data, ketiganya membentuk alur kerja tertutup, mendukung visi desentralisasi secara baik dari pengumpulan, verifikasi hingga pengiriman dalam seluruh rantai.
Namun, saat ini operasi terpusat perlu diselesaikan, implementasi teknologi apakah dapat berjalan lancar masih perlu dipantau.
( 3.1 Arsitektur Teknologi Inti:Sovereign Data Rollup
Grass sedang membangun agregator data kedaulatan pertama. Ini menyederhanakan pengadaan dan konversi data melalui jaringan node Grass yang tersebar secara global, sehingga memungkinkan akses data web yang terstruktur secara umum oleh AI. Infrastruktur didukung oleh Rollup data khusus di Solana, yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data - sumber, pemrosesan, verifikasi, dan pembangunan dataset. Arsitektur ini berfokus pada komponen berikut:
Menguraikan komponen inti dalam arsitektur teknologi Grass:
Jaringan node
Terdiri dari tiga lapisan yaitu validator, router, dan node Grass
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Analisis Mendalam Proyek Grass DePIN: Gangguan dan Tantangan Bank Data AI
Penelitian Kedalaman Grass: Bank Data AI di Bidang DePIN
Poin Konten
Grass menonjol dalam proyek DePIN melalui mode "pertambangan otomatis" tanpa hambatan, dengan keunggulan inti sebagai berikut:
Poin kunci pengembangan lanjutan Grass:
Risiko terbesar saat ini adalah "perayaan token menutupi kekosongan permintaan" - jika tidak dapat mewujudkan peningkatan pesanan pelanggan AI, roda bisnis yang sempurna dapat terdegradasi menjadi gelembung sisi pasokan.
1. Latar Belakang Industri
DePIN mengintegrasikan sumber daya yang tidak terpakai di seluruh dunia melalui ekonomi token ( daya komputasi, penyimpanan, bandwidth ), membangun jaringan infrastruktur terdistribusi; sementara itu, industri AI menghadapi kekurangan struktural data, monopoli raksasa, kontroversi privasi, dan penghalang pulau, menyebabkan 80% nilai data tidak terlepas.
Kompetisi AI di masa depan, pada dasarnya adalah permainan ganda antara efisiensi pengambilan data dan kepatuhan etika, dan DePIN menyediakan solusi teknologi yang optimal. Keberanian Grass terletak pada pencapaian integrasi kedua hal ini.
1.1 DePIN: Membangun kembali paradigma global infrastruktur
DePIN( jaringan infrastruktur fisik terdesentralisasi) adalah model ekonomi baru yang mengintegrasikan sumber daya fisik global yang terdistribusi( seperti daya komputasi, penyimpanan, bandwidth, energi, dll) melalui teknologi blockchain. Logika inti dari ini adalah: mendorong kontribusi sumber daya yang tidak terpakai oleh komunitas melalui insentif token, membangun jaringan infrastruktur terdesentralisasi, menggantikan model penyedia layanan terpusat yang mahal dan tidak efisien.
Dibandingkan dengan model terpusat, transformasi desentralisasi terhadap infrastruktur fisik memiliki keunggulan yang lebih besar dalam struktur biaya, model pemerintahan, ketahanan jaringan, dan ekstensibilitas ekosistem.
DePIN mencakup infrastruktur fisik ( seperti jaringan nirkabel, jaringan energi ) dan jaringan sumber daya digital ( seperti penyimpanan, komputasi ) dalam dua kategori besar, dan mewujudkan pencocokan permintaan dan penawaran serta mekanisme insentif melalui teknologi blockchain.
Infrastruktur fisik: dengan Helium( sebagai contoh jaringan nirkabel terdesentralisasi), membangun jaringan komunikasi dengan cakupan global melalui penyebaran perangkat hotspot oleh komunitas;
Jaringan sumber daya digital: termasuk penyimpanan terdesentralisasi Filecoin(, komputasi terdistribusi Aethir), dll., melalui integrasi sumber daya yang tidak terpakai membentuk model ekonomi berbagi.
Menurut data, hingga tahun 2024, jumlah perangkat DePIN di seluruh dunia telah melebihi 13 juta unit, dengan ukuran pasar mencapai 50 miliar dolar AS, tetapi tingkat penetrasi kurang dari 0,1%, dan dalam sepuluh tahun ke depan, diharapkan akan tumbuh 100-1000 kali.
Pada tahun 2024, total kapitalisasi pasar DePIN mencapai 50 miliar USD, mencakup lebih dari 350 proyek, dengan laju pertumbuhan tahunan melebihi 35%.
Inti dari dorongan ini terletak pada peningkatan efisiensi sumber daya ( seperti pemanfaatan bandwidth yang tidak terpakai ) dan ledakan permintaan ( seperti kebutuhan AI terhadap daya komputasi dan data ) yang memiliki efek timbal balik.
Tentu saja, skalabilitas jaringan terdesentralisasi, privasi data, dan verifikasi keamanan tetap menjadi tantangan kunci dalam perkembangan DePIN.
( 1.2 Permintaan Data AI: Pertumbuhan Meledak dan Kontradiksi Struktural
Pengambilan dan pengolahan data AI adalah pendorong utama perkembangan kecerdasan buatan, terutama saat melatih model bahasa besar ) seperti GPT ### dan jaringan saraf generatif ( seperti MidJourney ).
Kinerja dan efektivitas model AI sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan representatif secara geografis sangat penting untuk kinerja model AI.
Skala dan karakteristik kebutuhan data:
Lonjakan skala: Contoh dengan GPT-4, pelatihan memerlukan lebih dari 45TB data teks, sedangkan kecepatan iterasi AI generatif mengharuskan data diperbarui secara real-time dan bervariasi;
Proporsi biaya: Biaya pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data dalam pengembangan AI menyumbang lebih dari 40% dari total anggaran, menjadi kendala inti dalam komersialisasi;
Diferensiasi skenario: Mengemudi otomatis memerlukan data sensor presisi tinggi, AI medis bergantung pada basis data kasus yang mematuhi privasi, AI sosial bergantung pada data perilaku pengguna.
Titik nyeri penyediaan data tradisional:
Hambatan data: perusahaan/entitas inti dan raksasa lainnya mengendalikan sumber data yang luas, pengembang kecil dan menengah menghadapi ambang tinggi dan penetapan harga yang tidak adil;
Pulau data: Data sering kali tersebar di tangan berbagai lembaga dan perusahaan, berbagi dan sirkulasi data menghadapi banyak kendala, menyebabkan sumber daya data tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.
Privasi Data: Pengumpulan data sering kali melibatkan sengketa privasi dan hak cipta, seperti insiden biaya API di suatu platform yang memicu protes dari para pengembang;
Sirkulasi tidak efisien: Pulau data dan kurangnya standar menyebabkan pengumpulan yang berulang, tingkat pemanfaatan data global kurang dari 20%;
Gangguan rantai nilai: Kontributor individu yang menciptakan data tidak dapat mendapatkan keuntungan dari penggunaan data selanjutnya.
Jalan keluar DePIN:
Pengumpulan data terdistribusi: Mengambil data publik ( melalui jaringan node seperti media sosial, basis data publik ), mengurangi biaya pengumpulan data, serta meningkatkan efisiensi dan skala pengumpulan data;
Meningkatkan kualitas dan keberagaman data: Melalui mekanisme insentif DePIN, dapat menarik lebih banyak peserta untuk menyumbangkan data, sehingga meningkatkan kualitas dan keberagaman data, serta meningkatkan kemampuan generalisasi model AI.
Pembersihan dan penandaan terdesentralisasi: kolaborasi komunitas untuk menyelesaikan praproses data, menggabungkan bukti nol pengetahuan (ZK) untuk memastikan keaslian data;
Insentif tokenisasi dalam lingkaran tertutup: Kontributor data mendapatkan imbalan token, pihak yang membutuhkan membeli dataset terstruktur dengan token, membentuk pencocokan langsung antara penawaran dan permintaan.
Proyek Grass terletak di persimpangan DePIN dan industri data AI, secara inovatif menerapkan konsep DePIN dalam bidang pengumpulan data AI, membangun jaringan pengambilan data yang terdesentralisasi, bertujuan untuk menyediakan sumber data yang lebih ekonomis, lebih efisien, dan lebih andal untuk pelatihan model AI.
2. Informasi Dasar Proyek
Grass membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi melalui arsitektur DePIN, menyediakan sumber data yang biaya-efektif dan beragam untuk pelatihan AI. Pengguna hanya perlu menginstal klien untuk berkontribusi bandwidth dan mendapatkan hadiah token - dalam waktu satu tahun menarik lebih dari 2,5 juta node, dengan lonjakan harga token lebih dari 5 kali lipat dalam 10 hari pertama, membuktikan logika bisnisnya.
Proyek mendapatkan dukungan dari beberapa modal top, mengandalkan rantai berkinerja tinggi Solana untuk mewujudkan penegasan dan perputaran data.
Anonymitas tim saat ini masih menjadi perdebatan, kemajuan desentralisasi dalam pengolahan data perlu diikuti.
( 2.1 Lingkup bisnis
Grass adalah proyek DePIN yang mengumpulkan dan memverifikasi data internet melalui bandwidth tidak terpakai dari perangkat pengguna, khususnya mendukung pengembangan AI )AI###.
Intinya adalah melalui jaringan proxy residensial (residential proxy network), memungkinkan perusahaan untuk menggunakan koneksi internet pengguna untuk mengakses dan mengambil data internet dari lokasi geografis yang berbeda, yang sangat berguna untuk pelatihan model AI yang membutuhkan data yang beragam dan representatif secara geografis.
Masalah yang dipecahkan: Penangkapan jaringan tradisional biasanya dilakukan oleh sistem terpusat, yang tidak efisien dan rentan terhadap kesalahan atau bias. Grass bertujuan untuk menyediakan data internet yang dapat diandalkan dan terverifikasi melalui metode desentralisasi, dan data yang disediakan oleh pengguna desentralisasi secara alami memiliki keragaman, publikasi di berbagai daerah, dan karakteristik waktu nyata.
Visi dan Misi: Visi Grass adalah untuk menciptakan lapisan data internet yang terdesentralisasi, di mana data dikumpulkan, diverifikasi, dan disusun dengan cara yang meminimalkan kepercayaan. Misinya adalah memberdayakan pengguna untuk berkontribusi pada lapisan data dan mendorong partisipasi melalui mekanisme penghargaan.
Cara partisipasi pengguna: Pengguna hanya perlu tiga langkah untuk memulai: mengunjungi situs resmi Grass, menginstal ekstensi/klien, menghubungkan dan mulai menghasilkan Grass Points. Cara kontribusi bandwidth untuk mendapatkan imbalan ini memberikan kesempatan bagi pengguna biasa untuk berbagi keuntungan pertumbuhan AI.
Secara ringkas, fitur dan keunggulan utama Grass terletak pada: biaya pengambilan data dalam jaringan terdesentralisasi yang rendah, keragaman data yang lebih kaya; pengguna memperoleh imbalan dengan menyumbangkan bandwidth, mewujudkan pengembalian nilai data; menggunakan teknologi blockchain untuk memverifikasi data, memastikan transparansi dan keandalan data.
( 2.2 Perkembangan
Tahap konsep: Pertengahan tahun 2022, proyek ini diusulkan oleh Wynd Labs.
Tahap pengembangan: Pembangunan produk dimulai pada awal 2023, menandakan bahwa proyek memasuki tahap pengembangan yang nyata.
Putaran pendanaan benih: Pada tahun 2023, Grass menyelesaikan pendanaan benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu modal dan suatu modal, total 4,5 juta dolar AS ) termasuk putaran pra-benih yang dipimpin oleh suatu modal ###.
Uji coba pengguna: Pada akhir 2023, meluncurkan ekstensi browser Chrome, mulai uji coba pengguna, menarik partisipasi pengguna awal.
Tonggak sejarah: Pada April 2024, proyek mengumumkan lebih dari 2 juta perangkat node terhubung, sedang tumbuh dengan cepat. Menurut data, hingga Maret 2025, pengguna aktifnya telah melebihi 2,5 juta.
Airdrop pertama: Airdrop pertama akan diumumkan pada 21 Oktober 2024, dengan distribusi 100 juta token GRASS ( 10% dari total pasokan ), sebagai hadiah bagi pengguna awal.
Bursa yang diluncurkan: Pada 28 Oktober 2024, diluncurkan di suatu bursa, harga meningkat dari $0,6 menjadi $3,89 dalam 10 hari, naik secara stabil sekitar 5 kali lipat.
Status saat ini: Proyek terus berkembang, sedang dalam tahap kedua insentif pengguna untuk berpartisipasi; berencana meluncurkan aplikasi mobile Android dan iPhone untuk meningkatkan skala jaringan dan partisipasi pengguna.
( 2.3 Situasi Tim
Menurut data, Grass dikembangkan oleh Wynd Labs, pendirinya adalah Andrej Radonjic, yang merupakan CEO Wynd Labs, memiliki gelar Magister Matematika dan Statistika dari Universitas York dan gelar Sarjana Fisika Teknik dari Universitas McMaster.
Anggota tim semuanya berasal dari Wynd Labs, yang fokus pada pengembangan teknologi blockchain dan AI, memiliki pengalaman di bidang terkait. Namun, informasi spesifik tentang anggota tidak dipublikasikan secara luas, hanya identitas Radonjic yang diungkapkan.
Berdasarkan data, Wynd Labs didirikan pada tahun 2022, produk intinya adalah Grass.
) 2.4 Pendanaan dan Mitra Kerja Penting
Investor dan dukungan
Putaran benih: Pada tahun 2023, berhasil menyelesaikan pembiayaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh suatu modal dan suatu modal. Menurut data, total pembiayaan setelah putaran benih mencapai 4,5 juta dolar AS, termasuk putaran sebelum benih yang dipimpin oleh suatu modal.
Putaran A: Pendanaan putaran A selesai pada September 2024, dipimpin oleh suatu modal, dengan partisipasi dari modal tertentu, modal tertentu, modal tertentu, dan modal tertentu, jumlahnya tidak diungkapkan.
Dukungan investor: Ini adalah investor yang cukup terkenal di industri. Mendapatkan dukungan mereka juga menunjukkan pengakuan proyek di industri.
Mitra
Platform blockchain: dibangun di atas jaringan Solana, proyek ini memanfaatkan kinerja tinggi dan skalabilitas Solana.
Saat ini belum ada penyebutan jelas mengenai kerjasama konkret dengan perusahaan AI atau proyek lainnya, tetapi ekosistem jaringan Solana mungkin menawarkan peluang untuk kerjasama di masa depan.
![GrassKedalaman研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp###
3. Analisis Teknologi Proyek
Grass berusaha untuk mendistribusikan nilai data dari perusahaan teknologi besar kepada pengguna biasa.
Jaringan node dalam arsitektur teknologi Grass, inovasi pemrosesan ZKP, dan buku data, ketiganya membentuk alur kerja tertutup, mendukung visi desentralisasi secara baik dari pengumpulan, verifikasi hingga pengiriman dalam seluruh rantai.
Namun, saat ini operasi terpusat perlu diselesaikan, implementasi teknologi apakah dapat berjalan lancar masih perlu dipantau.
( 3.1 Arsitektur Teknologi Inti:Sovereign Data Rollup
Grass sedang membangun agregator data kedaulatan pertama. Ini menyederhanakan pengadaan dan konversi data melalui jaringan node Grass yang tersebar secara global, sehingga memungkinkan akses data web yang terstruktur secara umum oleh AI. Infrastruktur didukung oleh Rollup data khusus di Solana, yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data - sumber, pemrosesan, verifikasi, dan pembangunan dataset. Arsitektur ini berfokus pada komponen berikut:
Menguraikan komponen inti dalam arsitektur teknologi Grass:
Jaringan node