Pesquisa Profundidade sobre Grass: Banco de Dados de AI no campo DePIN
Conteúdo dos Pontos
Grass destacou-se no projeto DePIN através do modo de "mineração automática" sem barreiras, com as seguintes vantagens principais:
Inovação tecnológica: utilizar provas de conhecimento zero e a arquitetura Layer2 da Solana para garantir a autenticidade dos dados, resolvendo o ponto crítico dos "dados sujos" na indústria de IA.
Base de usuários: 2,5 milhões de usuários convertidos em nós de dados, formando uma vantagem do lado da oferta
Timing de mercado: alinhado com a explosão da demanda por dados de IA, tendências quentes do ecossistema Solana, etc.
Pontos-chave para o desenvolvimento futuro do Grass:
Curto prazo: implementação da tecnologia descentralizada em 2025
Período Intermediário: Validação da escala de aquisição de dados de empresas de IA
Longo prazo: conformidade com a regulamentação de privacidade de dados e propriedade
O maior risco atual reside na "festa dos tokens que oculta o vácuo de demanda" - se não forem realizados pedidos de clientes de IA em grande volume, a roda de negócios perfeita pode degenerar em uma bolha do lado da oferta.
1. Contexto da Indústria
DePIN integra recursos ociosos globais através da economia de tokens (, potência de computação, armazenamento, largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída; ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma escassez estrutural de dados, monopólio dos gigantes, controvérsias de privacidade e barreiras de ilhas, resultando em 80% do valor dos dados não sendo liberado.
A competição futura em IA é, essencialmente, um jogo duplo entre a eficiência na obtenção de dados e a conformidade ética, e o DePIN oferece a solução técnica ideal. A disrupção do Grass reside na realização da fusão entre esses dois aspectos.
1.1 DePIN: Reconfigurar o paradigma global da infraestrutura
DePIN( rede de infraestrutura física descentralizada) é um novo modelo econômico que integra recursos físicos descentralizados em todo o mundo(, como poder computacional, armazenamento, largura de banda, energia, etc., por meio da tecnologia blockchain). Sua lógica central reside em: impulsionar a contribuição da comunidade com recursos ociosos por meio de incentivos em tokens, construindo uma rede de infraestrutura descentralizada que substitui o modelo de prestadores de serviços centralizados de alto custo e baixa eficiência.
Em comparação com o modelo centralizado, a transformação descentralizada da infraestrutura física apresenta vantagens maiores em termos de estrutura de custos, modelos de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.
DePIN abrange infraestruturas físicas ( como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais ( como armazenamento, computação ) em duas grandes categorias, e realiza o matching de oferta e demanda e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.
Infraestrutura física: representada pela rede sem fio descentralizada Helium(, construída através da implementação de dispositivos de hotspot pela comunidade, formando uma rede de comunicação com cobertura global;
Rede de recursos digitais: inclui armazenamento descentralizado Filecoin), computação distribuída Aethir(, entre outros, formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.
De acordo com os dados, até 2024, o número global de dispositivos DePIN ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Nos próximos dez anos, espera-se um crescimento de 100 a 1000 vezes.
Em 2024, o valor de mercado total da área DePIN atinge 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.
O seu principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos ), como a utilização de largura de banda ociosa ( e a explosão da demanda ), como a necessidade de poder computacional e dados pela IA (, que gera um efeito bilateral.
Certamente, a escalabilidade, a privacidade dos dados e a verificação de segurança das redes descentralizadas continuam a ser os principais desafios no desenvolvimento do DePIN.
) 1.2 Necessidade de Dados de IA: Crescimento Explosivo e Contradições Estruturais
A obtenção e o processamento de dados de IA são o motor central do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT ) e redes neurais gerativas ### como o MidJourney (.
O desempenho e os efeitos do modelo de IA dependem, em grande medida, da qualidade e quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são cruciais para o desempenho do modelo de IA.
Escala e características da demanda de dados:
Aumento de magnitude: tomando o GPT-4 como exemplo, o treinamento requer mais de 45TB de dados textuais, enquanto a velocidade de iteração da IA gerativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;
Proporção de custos: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se um gargalo central na comercialização;
Diferenciação de cenários: A condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bibliotecas de casos em conformidade com a privacidade, e a IA social depende de dados de comportamento do usuário.
Pontos críticos da oferta de dados tradicionais:
Barreiras de dados: grandes empresas/entidades controlam amplas fontes de dados, enquanto desenvolvedores pequenos e médios enfrentam altas barreiras e preços injustos;
Ilhas de dados: os dados estão frequentemente dispersos entre diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam muitos obstáculos, resultando na subutilização dos recursos de dados.
Privacidade de Dados: A coleta de dados frequentemente envolve disputas de privacidade e direitos autorais, como o incidente de cobrança de API de uma determinada plataforma que provocou protestos por parte dos desenvolvedores;
Baixa eficiência de circulação: ilhas de dados e a falta de padronização levam à coleta duplicada, com uma taxa de utilização global de dados inferior a 20%;
Interrupção da cadeia de valor: os indivíduos que criam dados não conseguem lucrar com a utilização posterior dos dados.
Caminho para a quebra do DePIN:
Coleta de dados distribuídos: através de uma rede de nós, capturar dados públicos ) como redes sociais, bases de dados públicas (, reduzindo o custo da coleta de dados e aumentando a eficiência e a escala da coleta de dados;
Melhorar a qualidade e diversidade dos dados: Através do mecanismo de incentivos DePIN, é possível atrair mais participantes para contribuir com dados, aumentando assim a qualidade e diversidade dos dados, melhorando a capacidade de generalização dos modelos de IA.
Limpeza e rotulagem descentralizadas: colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados, combinando prova de conhecimento zero )ZK( para garantir a autenticidade dos dados;
Incentivo de tokenização em ciclo fechado: os contribuintes de dados recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes compram conjuntos de dados estruturados com tokens, formando uma correspondência direta entre oferta e demanda.
O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.
Grass constrói uma rede de captura de dados descentralizada através da arquitetura DePIN, oferecendo fontes de dados de alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários precisam apenas instalar o cliente para contribuir com largura de banda e receber recompensas em tokens - após um ano de operação, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, e o token teve um aumento de mais de 5 vezes nos primeiros 10 dias de lançamento, validando sua lógica comercial.
O projeto recebeu apostas de alguns dos principais capitais, apoiando-se na cadeia de alta performance Solana para realizar a certificação e circulação de dados.
A atual anonimidade da equipe ainda é controversa, e o progresso da descentralização no processamento de dados ainda precisa ser acompanhado.
) 2.1 Escopo de Negócios
Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, oferecendo suporte especialmente para o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).
O seu núcleo é permitir que as empresas utilizem a conexão à Internet dos utilizadores através da rede de proxies residenciais ###residential proxy network(, para aceder e extrair dados da Internet de diferentes localizações geográficas, o que é muito útil para o treinamento de modelos de IA que requerem dados diversificados e representativos geograficamente.
Problema resolvido: A captura de dados na rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, o que resulta em baixa eficiência e suscetibilidade a erros ou preconceitos. O Grass visa fornecer dados da internet confiáveis e verificados de uma maneira descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados possuem, por natureza, características de diversidade, publicação em múltiplas regiões e em tempo real.
Visão e Missão: A visão da Grass é criar uma camada de dados da internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. Sua missão é capacitar os usuários a contribuírem para a camada de dados e incentivar a participação através de um mecanismo de recompensas.
Formas de participação do usuário: os usuários só precisam de três passos para começar: visitar o site oficial do Grass, instalar a extensão/programa cliente, conectar-se e começar a ganhar Grass Points. Este método de contribuir com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.
Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: custos baixos de captura de dados em uma rede descentralizada, diversidade de dados mais rica; os usuários ganham recompensas ao contribuir com largura de banda, realizando o retorno do valor dos dados; uso de tecnologia blockchain para verificar dados, garantindo a transparência e a confiabilidade dos dados.
Fase de conceito: meados de 2022, o projeto foi proposto pela Wynd Labs.
Fase de desenvolvimento: início da construção do produto em 2023, marcando a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.
Rodada de financiamento seed: Em 2023, a Grass completou 3,5 milhões de dólares em financiamento seed, liderada por um certo capital e um certo capital, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo a rodada seed anterior liderada por um certo capital ).
Teste de usuário: no final de 2023, será lançado um programa de extensão para o navegador Chrome, iniciando testes com usuários e atraindo a participação de usuários iniciais.
Marco: em abril de 2024, o projeto anunciou mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, em rápido crescimento. De acordo com os dados, até março de 2025, seus usuários ativos já ultrapassaram 2,5 milhões.
Primeiro airdrop: o primeiro airdrop será anunciado a 21 de outubro de 2024, com a distribuição de 100 milhões de tokens GRASS ###, 10% do total da oferta (, recompensando os primeiros utilizadores.
Exchange listagem: No dia 28 de outubro de 2024, será listado em uma determinada exchange, e em 10 dias o preço subiu de $0.6 para $3.89, aumentando de forma estável cerca de 5 vezes.
Estado atual: o projeto continua a expandir-se, a segunda fase da motivação de usuários em espera está em andamento; está previsto o lançamento de aplicações móveis para Android e iPhone, para aumentar a escala da rede e a participação dos usuários.
) 2.3 Situação da equipe
De acordo com os dados, Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs, possuindo um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e uma licenciatura em Engenharia Física pela Universidade McMaster.
Os membros da equipe são todos da Wynd Labs, focados no desenvolvimento de tecnologias de blockchain e IA, com experiência nas áreas relevantes. No entanto, as informações específicas sobre os membros não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.
De acordo com os dados, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e o seu produto principal é o Grass.
( 2.4 Financiamento e Parceiros Importantes
Investidores e apoio
Rodada de sementes: Em 2023, foi concluída uma rodada de sementes no valor de 3,5 milhões de dólares, liderada por um certo capital e um certo capital. De acordo com os dados, o total de financiamento após a rodada de sementes alcançou 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada anterior de sementes liderada por um certo capital.
Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, liderada por um certo capital, com a participação de certos capital, certos capital, certos capital e certos capital, com o valor não divulgado.
Apoio dos investidores: Estes são investidores bastante conhecidos na indústria. Obter o apoio deles também demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.
Parceiro
Plataforma de blockchain: construída com base na rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.
Atualmente, não foi mencionada uma colaboração específica com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.
A Grass está a tentar redistribuir o valor dos dados das grandes empresas de tecnologia para utilizadores comuns.
A rede de nós na arquitetura técnica do Grass, a inovação no tratamento de ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia desde a coleta, verificação até a entrega, apoiando bem a sua visão descentralizada.
No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida, a implementação da tecnologia ainda precisa ser acompanhada para garantir que ocorra de forma estável.
3.1 Arquitetura de Tecnologia Central: Sovereign Data Rollup
Grass está construindo o primeiro agregado de dados soberanos. Ele simplifica a aquisição e a conversão de dados através de uma rede global de nós Grass, permitindo acesso a dados da Web estruturados de forma genérica para IA. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, projetado para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados - origem, processamento, validação e construção de conjuntos de dados. A arquitetura gira em torno dos seguintes componentes:
Desmontar os componentes principais da arquitetura técnica do Grass:
Rede de nós
Composto por três camadas: validadores, roteadores e nós Grass
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Análise Profunda do Projeto Grass DePIN: A Disrupção e os Desafios do Banco de Dados de IA
Pesquisa Profundidade sobre Grass: Banco de Dados de AI no campo DePIN
Conteúdo dos Pontos
Grass destacou-se no projeto DePIN através do modo de "mineração automática" sem barreiras, com as seguintes vantagens principais:
Pontos-chave para o desenvolvimento futuro do Grass:
O maior risco atual reside na "festa dos tokens que oculta o vácuo de demanda" - se não forem realizados pedidos de clientes de IA em grande volume, a roda de negócios perfeita pode degenerar em uma bolha do lado da oferta.
1. Contexto da Indústria
DePIN integra recursos ociosos globais através da economia de tokens (, potência de computação, armazenamento, largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída; ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma escassez estrutural de dados, monopólio dos gigantes, controvérsias de privacidade e barreiras de ilhas, resultando em 80% do valor dos dados não sendo liberado.
A competição futura em IA é, essencialmente, um jogo duplo entre a eficiência na obtenção de dados e a conformidade ética, e o DePIN oferece a solução técnica ideal. A disrupção do Grass reside na realização da fusão entre esses dois aspectos.
1.1 DePIN: Reconfigurar o paradigma global da infraestrutura
DePIN( rede de infraestrutura física descentralizada) é um novo modelo econômico que integra recursos físicos descentralizados em todo o mundo(, como poder computacional, armazenamento, largura de banda, energia, etc., por meio da tecnologia blockchain). Sua lógica central reside em: impulsionar a contribuição da comunidade com recursos ociosos por meio de incentivos em tokens, construindo uma rede de infraestrutura descentralizada que substitui o modelo de prestadores de serviços centralizados de alto custo e baixa eficiência.
Em comparação com o modelo centralizado, a transformação descentralizada da infraestrutura física apresenta vantagens maiores em termos de estrutura de custos, modelos de governança, resiliência da rede e escalabilidade ecológica.
DePIN abrange infraestruturas físicas ( como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais ( como armazenamento, computação ) em duas grandes categorias, e realiza o matching de oferta e demanda e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.
Infraestrutura física: representada pela rede sem fio descentralizada Helium(, construída através da implementação de dispositivos de hotspot pela comunidade, formando uma rede de comunicação com cobertura global;
Rede de recursos digitais: inclui armazenamento descentralizado Filecoin), computação distribuída Aethir(, entre outros, formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.
De acordo com os dados, até 2024, o número global de dispositivos DePIN ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Nos próximos dez anos, espera-se um crescimento de 100 a 1000 vezes.
Em 2024, o valor de mercado total da área DePIN atinge 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.
O seu principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos ), como a utilização de largura de banda ociosa ( e a explosão da demanda ), como a necessidade de poder computacional e dados pela IA (, que gera um efeito bilateral.
Certamente, a escalabilidade, a privacidade dos dados e a verificação de segurança das redes descentralizadas continuam a ser os principais desafios no desenvolvimento do DePIN.
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) 1.2 Necessidade de Dados de IA: Crescimento Explosivo e Contradições Estruturais
A obtenção e o processamento de dados de IA são o motor central do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT ) e redes neurais gerativas ### como o MidJourney (.
O desempenho e os efeitos do modelo de IA dependem, em grande medida, da qualidade e quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são cruciais para o desempenho do modelo de IA.
Escala e características da demanda de dados:
Aumento de magnitude: tomando o GPT-4 como exemplo, o treinamento requer mais de 45TB de dados textuais, enquanto a velocidade de iteração da IA gerativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;
Proporção de custos: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se um gargalo central na comercialização;
Diferenciação de cenários: A condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bibliotecas de casos em conformidade com a privacidade, e a IA social depende de dados de comportamento do usuário.
Pontos críticos da oferta de dados tradicionais:
Barreiras de dados: grandes empresas/entidades controlam amplas fontes de dados, enquanto desenvolvedores pequenos e médios enfrentam altas barreiras e preços injustos;
Ilhas de dados: os dados estão frequentemente dispersos entre diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam muitos obstáculos, resultando na subutilização dos recursos de dados.
Privacidade de Dados: A coleta de dados frequentemente envolve disputas de privacidade e direitos autorais, como o incidente de cobrança de API de uma determinada plataforma que provocou protestos por parte dos desenvolvedores;
Baixa eficiência de circulação: ilhas de dados e a falta de padronização levam à coleta duplicada, com uma taxa de utilização global de dados inferior a 20%;
Interrupção da cadeia de valor: os indivíduos que criam dados não conseguem lucrar com a utilização posterior dos dados.
Caminho para a quebra do DePIN:
Coleta de dados distribuídos: através de uma rede de nós, capturar dados públicos ) como redes sociais, bases de dados públicas (, reduzindo o custo da coleta de dados e aumentando a eficiência e a escala da coleta de dados;
Melhorar a qualidade e diversidade dos dados: Através do mecanismo de incentivos DePIN, é possível atrair mais participantes para contribuir com dados, aumentando assim a qualidade e diversidade dos dados, melhorando a capacidade de generalização dos modelos de IA.
Limpeza e rotulagem descentralizadas: colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados, combinando prova de conhecimento zero )ZK( para garantir a autenticidade dos dados;
Incentivo de tokenização em ciclo fechado: os contribuintes de dados recebem recompensas em tokens, enquanto os demandantes compram conjuntos de dados estruturados com tokens, formando uma correspondência direta entre oferta e demanda.
O projeto Grass está localizado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, construindo uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.
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2. Informação Básica do Projeto
Grass constrói uma rede de captura de dados descentralizada através da arquitetura DePIN, oferecendo fontes de dados de alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários precisam apenas instalar o cliente para contribuir com largura de banda e receber recompensas em tokens - após um ano de operação, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, e o token teve um aumento de mais de 5 vezes nos primeiros 10 dias de lançamento, validando sua lógica comercial.
O projeto recebeu apostas de alguns dos principais capitais, apoiando-se na cadeia de alta performance Solana para realizar a certificação e circulação de dados.
A atual anonimidade da equipe ainda é controversa, e o progresso da descentralização no processamento de dados ainda precisa ser acompanhado.
) 2.1 Escopo de Negócios
Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, oferecendo suporte especialmente para o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).
O seu núcleo é permitir que as empresas utilizem a conexão à Internet dos utilizadores através da rede de proxies residenciais ###residential proxy network(, para aceder e extrair dados da Internet de diferentes localizações geográficas, o que é muito útil para o treinamento de modelos de IA que requerem dados diversificados e representativos geograficamente.
Problema resolvido: A captura de dados na rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, o que resulta em baixa eficiência e suscetibilidade a erros ou preconceitos. O Grass visa fornecer dados da internet confiáveis e verificados de uma maneira descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados possuem, por natureza, características de diversidade, publicação em múltiplas regiões e em tempo real.
Visão e Missão: A visão da Grass é criar uma camada de dados da internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. Sua missão é capacitar os usuários a contribuírem para a camada de dados e incentivar a participação através de um mecanismo de recompensas.
Formas de participação do usuário: os usuários só precisam de três passos para começar: visitar o site oficial do Grass, instalar a extensão/programa cliente, conectar-se e começar a ganhar Grass Points. Este método de contribuir com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.
Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: custos baixos de captura de dados em uma rede descentralizada, diversidade de dados mais rica; os usuários ganham recompensas ao contribuir com largura de banda, realizando o retorno do valor dos dados; uso de tecnologia blockchain para verificar dados, garantindo a transparência e a confiabilidade dos dados.
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) 2.2 Desenvolvimento
Fase de conceito: meados de 2022, o projeto foi proposto pela Wynd Labs.
Fase de desenvolvimento: início da construção do produto em 2023, marcando a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.
Rodada de financiamento seed: Em 2023, a Grass completou 3,5 milhões de dólares em financiamento seed, liderada por um certo capital e um certo capital, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo a rodada seed anterior liderada por um certo capital ).
Teste de usuário: no final de 2023, será lançado um programa de extensão para o navegador Chrome, iniciando testes com usuários e atraindo a participação de usuários iniciais.
Marco: em abril de 2024, o projeto anunciou mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, em rápido crescimento. De acordo com os dados, até março de 2025, seus usuários ativos já ultrapassaram 2,5 milhões.
Primeiro airdrop: o primeiro airdrop será anunciado a 21 de outubro de 2024, com a distribuição de 100 milhões de tokens GRASS ###, 10% do total da oferta (, recompensando os primeiros utilizadores.
Exchange listagem: No dia 28 de outubro de 2024, será listado em uma determinada exchange, e em 10 dias o preço subiu de $0.6 para $3.89, aumentando de forma estável cerca de 5 vezes.
Estado atual: o projeto continua a expandir-se, a segunda fase da motivação de usuários em espera está em andamento; está previsto o lançamento de aplicações móveis para Android e iPhone, para aumentar a escala da rede e a participação dos usuários.
) 2.3 Situação da equipe
De acordo com os dados, Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs, possuindo um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e uma licenciatura em Engenharia Física pela Universidade McMaster.
Os membros da equipe são todos da Wynd Labs, focados no desenvolvimento de tecnologias de blockchain e IA, com experiência nas áreas relevantes. No entanto, as informações específicas sobre os membros não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.
De acordo com os dados, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e o seu produto principal é o Grass.
( 2.4 Financiamento e Parceiros Importantes
Investidores e apoio
Rodada de sementes: Em 2023, foi concluída uma rodada de sementes no valor de 3,5 milhões de dólares, liderada por um certo capital e um certo capital. De acordo com os dados, o total de financiamento após a rodada de sementes alcançou 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada anterior de sementes liderada por um certo capital.
Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, liderada por um certo capital, com a participação de certos capital, certos capital, certos capital e certos capital, com o valor não divulgado.
Apoio dos investidores: Estes são investidores bastante conhecidos na indústria. Obter o apoio deles também demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.
Parceiro
Plataforma de blockchain: construída com base na rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.
Atualmente, não foi mencionada uma colaboração específica com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.
![GrassProfundidade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. Análise Técnica do Projeto
A Grass está a tentar redistribuir o valor dos dados das grandes empresas de tecnologia para utilizadores comuns.
A rede de nós na arquitetura técnica do Grass, a inovação no tratamento de ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia desde a coleta, verificação até a entrega, apoiando bem a sua visão descentralizada.
No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida, a implementação da tecnologia ainda precisa ser acompanhada para garantir que ocorra de forma estável.
3.1 Arquitetura de Tecnologia Central: Sovereign Data Rollup
Grass está construindo o primeiro agregado de dados soberanos. Ele simplifica a aquisição e a conversão de dados através de uma rede global de nós Grass, permitindo acesso a dados da Web estruturados de forma genérica para IA. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, projetado para gerenciar todo o ciclo de vida dos dados - origem, processamento, validação e construção de conjuntos de dados. A arquitetura gira em torno dos seguintes componentes:
Desmontar os componentes principais da arquitetura técnica do Grass:
Rede de nós