# Grassデプス研究:DePIN領域におけるAIデータバンク## ポイント内容Grassはゼロハードルの"放置マイニング"モデルでDePINプロジェクトにおいて際立っており、その核心的な利点は:- 技術革新:ゼロ知識証明とSolana Layer2アーキテクチャを利用してデータの真実性を確保し、AI業界の"汚れたデータ"の痛点を解決する- ユーザー基盤:250万ユーザーがデータノードに転換され、供給側の優位性を形成する- 市場タイミング: AIデータ需要の爆発、Solanaエコシステムの熱狂などのトレンドに合致Grassの今後の発展の重要なポイント:- 短期的:分散型テクノロジーは2025年に実装される予定- 中期:AIエンタープライズデータ調達の規模検証 - 長期:データプライバシーと所有権の規制コンプライアンス現在の最大のリスクは「トークン狂騒が需要の真空を隠す」ことです - AI顧客注文の急増が実現しなければ、完璧なビジネスフライホイールは供給側のバブルに退化する可能性があります。! [グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807)## 1. 業界背景DePINはトークン経済を通じて、世界中の未使用リソース(の計算能力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。同時に、AI産業はデータの構造的不足、巨大企業の独占、プライバシー問題、孤立した障壁に直面しており、80%のデータ価値が解放されていません。未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重の駆け引きであり、DePINは技術的最適解を提供します。Grassの破壊的な点は、この二者の融合実現にあります。### 1.1 DePIN:インフラを再構築するグローバルパラダイムDePIN(非中央集权型物理インフラネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの世界中の分散物理資源(を統合する新しい経済モデルです。その核心的な論理は、トークンインセンティブを通じてコミュニティが未使用の資源を提供し、非中央集権的なインフラネットワークを構築することにより、従来の中央集権型サービスプロバイダーの高コスト・低効率のモデルを置き換えることにあります。中央集権型のモデルと比較して、物理インフラの非中央集権化は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークの回復力、エコシステムの拡張性などの面で大きな利点があります。DePINは、無線ネットワーク、エネルギーネットワーク)などの物理インフラストラクチャ(と、ストレージ、コンピューティング)などのデジタルリソースネットワーク(の2つの大きなカテゴリをカバーし、ブロックチェーン技術を通じて供給と需要のマッチングおよびインセンティブメカニズムを実現します。- 物理基盤: Helium)の分散型無線ネットワーク(を代表とし、コミュニティによるホットスポット機器の展開を通じて、グローバルにカバーされた通信ネットワークを構築する;- デジタルリソースネットワーク: Filecoin)の去中心化ストレージ(、Aethir)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成します。データによると、2024年までに、世界のDePINデバイスの数は1300万台を超え、市場規模は500億ドルに達しますが、浸透率は0.1%未満であり、今後10年間で100倍から1000倍に成長する見込みです。2024年、DePIN分野の総市場価値は500億ドルに達し、350を超えるプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。その核心的な推進力は、リソース効率の向上)、例えば、未使用の帯域幅の利用(と需要の爆発)、例えば、AIによる計算能力とデータの需要(の双方向的な効果にあります。もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、およびセキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題であり続けています。! [グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-53ff22e33333759cdc38081bea3e4148f() 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大規模言語モデル###のトレーニングや、生成的神経ネットワーク(のトレーニングにおいて、GPT)やMidJourney(のような。AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質、多様性、地理的代表性のあるデータは、AIモデルの性能にとって重要です。データの需要規模と特徴:- スケールアップ: GPT-4を例にとると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様性を要求する;- コスト比:AI開発におけるデータ収集、クレンジング、アノテーションのコストは総予算の40%以上を占め、商業化の核心的なボトルネックとなっています;- シーンの分化:自動運転は高精度センサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザーの行動データに依存します。従来のデータ供給の痛点:- データバリア:コア企業/主体などの巨大企業が広範なデータソースを支配しており、中小開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面しています;- データ孤島: データはしばしば異なる機関や企業に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があるため、データ資源が十分に活用されていない- データプライバシー:データ収集はプライバシーや著作権の争議に関わることが多く、あるプラットフォームのAPI料金事件が開発者の抗議を引き起こした。- 非効率な流通: データの孤島と標準化の欠如が重複収集を引き起こし、世界のデータ利用率は20%未満である;- 価値連鎖の中断: データを創造する個々の貢献者は、その後のデータの使用から利益を得ることができない。DePINのゲームブレイキングの道のり:- 分散型データ収集:ノードネットワークを通じて公開データ)を取得し、ソーシャルメディアや公共データベース(などからデータ収集のコストを削減し、データ収集の効率と規模を向上させる;- データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供することを促し、データの質と多様性を高め、AIモデルの汎用性を向上させることができます。- 中央集権的洗浄とラベリング: コミュニティの協力によりデータの前処理を完了し、ゼロ知識証明)ZK(を組み合わせてデータの真実性を確保する;- トークン化インセンティブのクローズドループ: データ提供者がトークン報酬を受け取り、需要者がトークンで構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成するGrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、DePINの理念をAIデータ収集分野に革新的に適用し、分散型データ収集ネットワークを構築しました。これはAIモデルのトレーニングにより経済的で効率的、かつ信頼性の高いデータソースを提供することを目的としています。! [草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1(## 2. プロジェクト基本情報GrassはDePINアーキテクチャを通じて、分散型データキャッチネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスで多様なデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで帯域幅を提供し、トークン報酬を得ることができます - 1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発10日間で5倍以上の増加を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。プロジェクトは、特定のトップキャピタルからの投資を受け、Solanaの高性能チェーンを利用してデータの権利確認と流通を実現します。現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の非中央集権化の進展は今後のフォローが必要です。) 2.1 事業範囲GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を通じてインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能###AI(の開発をサポートします。そのコアは、住宅プロキシネットワーク)residential proxy network(を介して、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にします。これは、AIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のあるデータが必要な場合に非常に役立ちます。- 解決された問題: 伝統的なネットワークスクレイピングは通常、中央集権的なシステムによって行われるため、効率が悪く、エラーや偏見が発生しやすい。Grassは、分散型の方法を通じて信頼性が高く、検証済みのインターネットデータを提供することを目的としており、分散型ユーザーが提供するデータは、多様性、地域における発信、リアルタイム性を有する。- ビジョンと使命:Grassのビジョンは、分散型インターネットデータ層を構築し、データを信頼最小化の方法で収集、検証、構造化することです。その使命は、ユーザーにデータ層に貢献する権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を奨励することです。- ユーザー参加方法:ユーザーは3つのステップで始めることができます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrass Pointsを獲得し始めます。この貢献帯域幅を通じて報酬を獲得する方法は、一般ユーザーにAI成長の配当を共有する機会を提供します。まとめると、Grassの重要な特徴と利点は次のとおりです: 分散型ネットワークによるデータ取得コストが低く、データの多様性がより豊富であること; ユーザーが帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値を回帰させること; ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保すること。! [草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク])https://img-cdn.gateio.im/social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f() 2.2 履歴概念段階:2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。開発段階:2023年初めに製品構築を開始し、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。シードラウンドの資金調達:2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資家となり、合計450万ドル###には某キャピタルがリードしたシード前ラウンド(が含まれています。ユーザーテスト:2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始し、初期ユーザーの参加を促します。マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万以上の接続ノードデバイスを発表し、急速に成長しています。データによると、2025年3月までにアクティブユーザーは250万を超えています。初回エアドロップ: 2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークン)を配布し、総供給量の10%(を早期ユーザーに報酬として提供します。取引所に上場: 2024年10月28日に某取引所に上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に、着実に約5倍に上昇しました。現在の状態:プロジェクトは引き続き拡大しており、第二段階のユーザー放置インセンティブを進めています。AndroidとiPhoneのモバイルアプリを導入する計画があり、ネットワークの規模とユーザーの参加度を増やすことを目指しています。) 2.3 チーム状況データによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創業者はAndrej Radonjicであり、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学および統計学の修士号を取得し、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に焦点を当て、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身元のみが明らかにされています。データによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。### 2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ投資家とサポートシードラウンド:2023年に350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルが主導しました。データによると、シードラウンド後の総資金調達は450万ドルに達し、某キャピタルが主導したシード前ラウンドが含まれています。Aラウンドの資金調達:2024年9月にAラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルが主導し、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタルが参加、金額は未公開。投資家サポート:これらは業界内で比較的有名な投資家です。彼らのサポートを得ることは、プロジェクトが業界内での認知度を示しています。パートナーブロックチェーンプラットフォーム: Solanaネットワークに基づいて構築されており、プロジェクトはSolanaの高性能とスケーラビリティを活用しています。現在、AI企業や他のプロジェクトとの具体的な提携については明確に言及されていませんが、Solanaネットワークのエコシステムは将来の提携の機会を提供する可能性があります。! [草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク]###https://img-cdn.gateio.im/social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b(## 3. プロジェクト技術解析Grassはデータの価値を大手テクノロジー企業から一般ユーザーに再分配しようとしています。Grass技術アーキテクチャにおけるノードネットワーク、ZKP処理の革新、データ台帳、三者はクローズドループワークフローを構成し、収集、検証から納品までの全チェーンを分散化し、その分散化のビジョンをより良くサポートしています。しかし、現在の集中型オペレーションは解決する必要があり、技術の実施がスムーズに行えるかどうかは引き続き追跡する必要があります。) 3.1 コア テクノロジ アーキテクチャ: ソブリン データ ロールアップGrassは最初の主権データ集約を構築しています。それは、世界中に分散したGrassノードネットワークを通じてデータの調達と変換を簡素化し、AIに対して一般的な構造化Webデータへのアクセスを提供します。このインフラはSolana上の専用データRollupによって支えられ、データの完全なライフサイクル - 情報源、処理、検証、データセット構築 - を管理することを目的としています。このアーキテクチャは以下のコンポーネントを中心に展開されています:Grassの技術アーキテクチャにおけるコアコンポーネントの分解:ノードネットワーク- バリデーター、ルーター、Grassノードの三層構成
Grass DePINプロジェクトデプス分析:AIデータバンクの破壊と挑戦
Grassデプス研究:DePIN領域におけるAIデータバンク
ポイント内容
Grassはゼロハードルの"放置マイニング"モデルでDePINプロジェクトにおいて際立っており、その核心的な利点は:
Grassの今後の発展の重要なポイント:
現在の最大のリスクは「トークン狂騒が需要の真空を隠す」ことです - AI顧客注文の急増が実現しなければ、完璧なビジネスフライホイールは供給側のバブルに退化する可能性があります。
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1. 業界背景
DePINはトークン経済を通じて、世界中の未使用リソース(の計算能力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラネットワークを構築します。同時に、AI産業はデータの構造的不足、巨大企業の独占、プライバシー問題、孤立した障壁に直面しており、80%のデータ価値が解放されていません。
未来のAI競争は、本質的にデータ取得の効率と倫理的コンプライアンスの二重の駆け引きであり、DePINは技術的最適解を提供します。Grassの破壊的な点は、この二者の融合実現にあります。
1.1 DePIN:インフラを再構築するグローバルパラダイム
DePIN(非中央集权型物理インフラネットワーク)は、ブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの世界中の分散物理資源(を統合する新しい経済モデルです。その核心的な論理は、トークンインセンティブを通じてコミュニティが未使用の資源を提供し、非中央集権的なインフラネットワークを構築することにより、従来の中央集権型サービスプロバイダーの高コスト・低効率のモデルを置き換えることにあります。
中央集権型のモデルと比較して、物理インフラの非中央集権化は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークの回復力、エコシステムの拡張性などの面で大きな利点があります。
DePINは、無線ネットワーク、エネルギーネットワーク)などの物理インフラストラクチャ(と、ストレージ、コンピューティング)などのデジタルリソースネットワーク(の2つの大きなカテゴリをカバーし、ブロックチェーン技術を通じて供給と需要のマッチングおよびインセンティブメカニズムを実現します。
物理基盤: Helium)の分散型無線ネットワーク(を代表とし、コミュニティによるホットスポット機器の展開を通じて、グローバルにカバーされた通信ネットワークを構築する;
デジタルリソースネットワーク: Filecoin)の去中心化ストレージ(、Aethir)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成します。
データによると、2024年までに、世界のDePINデバイスの数は1300万台を超え、市場規模は500億ドルに達しますが、浸透率は0.1%未満であり、今後10年間で100倍から1000倍に成長する見込みです。
2024年、DePIN分野の総市場価値は500億ドルに達し、350を超えるプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。
その核心的な推進力は、リソース効率の向上)、例えば、未使用の帯域幅の利用(と需要の爆発)、例えば、AIによる計算能力とデータの需要(の双方向的な効果にあります。
もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、およびセキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題であり続けています。
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) 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾
AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大規模言語モデル###のトレーニングや、生成的神経ネットワーク(のトレーニングにおいて、GPT)やMidJourney(のような。
AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質、多様性、地理的代表性のあるデータは、AIモデルの性能にとって重要です。
データの需要規模と特徴:
スケールアップ: GPT-4を例にとると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様性を要求する;
コスト比:AI開発におけるデータ収集、クレンジング、アノテーションのコストは総予算の40%以上を占め、商業化の核心的なボトルネックとなっています;
シーンの分化:自動運転は高精度センサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザーの行動データに依存します。
従来のデータ供給の痛点:
データバリア:コア企業/主体などの巨大企業が広範なデータソースを支配しており、中小開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面しています;
データ孤島: データはしばしば異なる機関や企業に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があるため、データ資源が十分に活用されていない
データプライバシー:データ収集はプライバシーや著作権の争議に関わることが多く、あるプラットフォームのAPI料金事件が開発者の抗議を引き起こした。
非効率な流通: データの孤島と標準化の欠如が重複収集を引き起こし、世界のデータ利用率は20%未満である;
価値連鎖の中断: データを創造する個々の貢献者は、その後のデータの使用から利益を得ることができない。
DePINのゲームブレイキングの道のり:
分散型データ収集:ノードネットワークを通じて公開データ)を取得し、ソーシャルメディアや公共データベース(などからデータ収集のコストを削減し、データ収集の効率と規模を向上させる;
データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供することを促し、データの質と多様性を高め、AIモデルの汎用性を向上させることができます。
中央集権的洗浄とラベリング: コミュニティの協力によりデータの前処理を完了し、ゼロ知識証明)ZK(を組み合わせてデータの真実性を確保する;
トークン化インセンティブのクローズドループ: データ提供者がトークン報酬を受け取り、需要者がトークンで構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成する
GrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、DePINの理念をAIデータ収集分野に革新的に適用し、分散型データ収集ネットワークを構築しました。これはAIモデルのトレーニングにより経済的で効率的、かつ信頼性の高いデータソースを提供することを目的としています。
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2. プロジェクト基本情報
GrassはDePINアーキテクチャを通じて、分散型データキャッチネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスで多様なデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで帯域幅を提供し、トークン報酬を得ることができます - 1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発10日間で5倍以上の増加を記録し、そのビジネスロジックを検証しました。
プロジェクトは、特定のトップキャピタルからの投資を受け、Solanaの高性能チェーンを利用してデータの権利確認と流通を実現します。
現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の非中央集権化の進展は今後のフォローが必要です。
) 2.1 事業範囲
GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスの未使用帯域幅を通じてインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能###AI(の開発をサポートします。
そのコアは、住宅プロキシネットワーク)residential proxy network(を介して、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを可能にします。これは、AIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のあるデータが必要な場合に非常に役立ちます。
解決された問題: 伝統的なネットワークスクレイピングは通常、中央集権的なシステムによって行われるため、効率が悪く、エラーや偏見が発生しやすい。Grassは、分散型の方法を通じて信頼性が高く、検証済みのインターネットデータを提供することを目的としており、分散型ユーザーが提供するデータは、多様性、地域における発信、リアルタイム性を有する。
ビジョンと使命:Grassのビジョンは、分散型インターネットデータ層を構築し、データを信頼最小化の方法で収集、検証、構造化することです。その使命は、ユーザーにデータ層に貢献する権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を奨励することです。
ユーザー参加方法:ユーザーは3つのステップで始めることができます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrass Pointsを獲得し始めます。この貢献帯域幅を通じて報酬を獲得する方法は、一般ユーザーにAI成長の配当を共有する機会を提供します。
まとめると、Grassの重要な特徴と利点は次のとおりです: 分散型ネットワークによるデータ取得コストが低く、データの多様性がより豊富であること; ユーザーが帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値を回帰させること; ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保すること。
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) 2.2 履歴
概念段階:2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。
開発段階:2023年初めに製品構築を開始し、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。
シードラウンドの資金調達:2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルがリード投資家となり、合計450万ドル###には某キャピタルがリードしたシード前ラウンド(が含まれています。
ユーザーテスト:2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始し、初期ユーザーの参加を促します。
マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万以上の接続ノードデバイスを発表し、急速に成長しています。データによると、2025年3月までにアクティブユーザーは250万を超えています。
初回エアドロップ: 2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークン)を配布し、総供給量の10%(を早期ユーザーに報酬として提供します。
取引所に上場: 2024年10月28日に某取引所に上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に、着実に約5倍に上昇しました。
現在の状態:プロジェクトは引き続き拡大しており、第二段階のユーザー放置インセンティブを進めています。AndroidとiPhoneのモバイルアプリを導入する計画があり、ネットワークの規模とユーザーの参加度を増やすことを目指しています。
) 2.3 チーム状況
データによると、GrassはWynd Labsによって開発され、創業者はAndrej Radonjicであり、彼はWynd LabsのCEOであり、ヨーク大学で数学および統計学の修士号を取得し、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得しています。
チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に焦点を当て、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身元のみが明らかにされています。
データによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。
2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ
投資家とサポート
シードラウンド:2023年に350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルと某キャピタルが主導しました。データによると、シードラウンド後の総資金調達は450万ドルに達し、某キャピタルが主導したシード前ラウンドが含まれています。
Aラウンドの資金調達:2024年9月にAラウンドの資金調達を完了し、某キャピタルが主導し、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタル、某キャピタルが参加、金額は未公開。
投資家サポート:これらは業界内で比較的有名な投資家です。彼らのサポートを得ることは、プロジェクトが業界内での認知度を示しています。
パートナー
ブロックチェーンプラットフォーム: Solanaネットワークに基づいて構築されており、プロジェクトはSolanaの高性能とスケーラビリティを活用しています。
現在、AI企業や他のプロジェクトとの具体的な提携については明確に言及されていませんが、Solanaネットワークのエコシステムは将来の提携の機会を提供する可能性があります。
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3. プロジェクト技術解析
Grassはデータの価値を大手テクノロジー企業から一般ユーザーに再分配しようとしています。
Grass技術アーキテクチャにおけるノードネットワーク、ZKP処理の革新、データ台帳、三者はクローズドループワークフローを構成し、収集、検証から納品までの全チェーンを分散化し、その分散化のビジョンをより良くサポートしています。
しかし、現在の集中型オペレーションは解決する必要があり、技術の実施がスムーズに行えるかどうかは引き続き追跡する必要があります。
) 3.1 コア テクノロジ アーキテクチャ: ソブリン データ ロールアップ
Grassは最初の主権データ集約を構築しています。それは、世界中に分散したGrassノードネットワークを通じてデータの調達と変換を簡素化し、AIに対して一般的な構造化Webデータへのアクセスを提供します。このインフラはSolana上の専用データRollupによって支えられ、データの完全なライフサイクル - 情報源、処理、検証、データセット構築 - を管理することを目的としています。このアーキテクチャは以下のコンポーネントを中心に展開されています:
Grassの技術アーキテクチャにおけるコアコンポーネントの分解:
ノードネットワーク