Глибина дослідження Grass: AI банк даних в області DePIN
Основні моменти
Grass вирізняється в проекті DePIN завдяки нульовому порогу для режиму "майнінг на ходу", основна перевага полягає в:
Технічні інновації: використання доказів з нульовим знанням та архітектури Solana Layer2 для забезпечення справжності даних, вирішення проблеми "брудних даних" в індустрії ШІ
Користувацька база: 2,5 мільйона користувачів перетворено на вузли даних, що створює перевагу на стороні постачання
Тайминг ринку: відповідає вибуховому попиту на дані AI, гарячим трендам екосистеми Solana тощо.
Ключові моменти подальшого розвитку Grass:
Короткостроково: реалізація технологій децентралізації у 2025 році
Проміжний: верифікація масштабу закупівлі даних підприємств ШІ
Довгостроковий: регулювання конфіденційності даних та прав власності
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "бум токенів приховує вакуум попиту" - якщо не вдасться реалізувати зростання замовлень від AI-клієнтів, ідеальний бізнес-виробничий цикл може перетворитися на бульбашку на стороні пропозиції.
DePIN інтегрує глобальні невикористані ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токенну економіку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до 80% невивільненої вартості даних.
Майбутня конкуренція в AI насправді є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN надає технологічне оптимальне рішення. Революційність Grass полягає в реалізації цієї інтеграції.
DePIN( децентралізована фізична інфраструктурна мережа ) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, за допомогою технології блокчейн. Основна логіка полягає в наступному: стимулювання внесків громади через токени для використання невикористаних ресурсів, створення децентралізованої інфраструктурної мережі, заміна традиційних централізованих постачальників послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більше переваг у таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ( та цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, в двох основних категоріях і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: зокрема, децентралізована бездротова мережа Helium ), що будується шляхом розгортання гарячих точок спільнотою для створення глобальної комунікаційної мережі;
Цифрова ресурсна мережа: включає в себе Filecoin( децентралізоване зберігання), Aethir( розподілені обчислення) тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Згідно з даними, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, а обсяг ринку сягнув 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення недостатній – менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація ринку DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання незайнятої пропускної здатності ) та сплеск попиту (, наприклад, двосторонній ефект попиту AI на обчислювальні потужності та дані ).
Звісно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації децентралізованих мереж залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
( 1.2 AI дані вимоги: вибуховий ріст та структурні суперечності
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є ключовим двигуном розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ), таких як GPT ###, та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).
Продуктивність та ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані мають вирішальне значення для продуктивності AI-моделей.
Масштаби та характеристики попиту на дані:
Стрибок у масштабах: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювались у реальному часі та були різноманітними;
Витрати на витрати: витрати на збір, очищення та маркування даних в розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що стає основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних:
Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: дані часто розкидані в різних установах та підприємствах, обмін і циркуляція даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної платформи, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: із-за ізоляції даних та відсутності стандартизації відбувається повторне збору даних, глобальне використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання цих даних.
Шлях до розв'язання DePIN:
Розподілене збирання даних: через мережу вузлів захоплювати публічні дані (, такі як соціальні мережі, публічні бази даних ), зменшуючи витрати на збирання даних, підвищуючи ефективність і масштаб збирання даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, разом з нульовими доказами (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення в замкнутому циклі: учасники, які надають дані, отримують токенну винагороду, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створивши децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити економічніше, ефективніше та надійніше джерело даних для навчання моделей AI.
2. Основна інформація про проєкт
Grass створює децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи високоекономічні та різноманітні джерела даних для навчання AI. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу і отримати токенні винагороди - за рік роботи залучено понад 2,5 млн вузлів, а за 10 днів після запуску токена його вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставки від деяких провідних капіталів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Анонімність поточної команди все ще викликає суперечки, прогрес децентралізації обробки даних потрібно відстежувати.
( 2.1 Область діяльності
Grass є DePIN проектом, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, зокрема забезпечує підтримку для розробки штучного інтелекту )AI###.
Його ядро 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 Інтернет-даних з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішено: традиційний веб-скрапінг зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і піддається помилкам або упередженням. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно характеризуються різноманітністю, публікацією з різних регіонів і реальним часом.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані та заохочувати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачі можуть почати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб надання смуги пропускання для заробітку винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися бонусами від зростання штучного інтелекту.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: вартість збору даних у децентралізованій мережі є низькою, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди за внесок у ширину каналу, реалізуючи повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість та надійність даних.
Концептуальний етап: середина 2022 року, проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року знаменує початок фактичного етапу розробки проекту.
Сидорний раунд фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в сидорному раунді, яке очолили певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів США ), включаючи сидорний передраунд ###, очолений певним капіталом.
Користувацьке тестування: в кінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, почнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Май milestone: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аірдроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аірдропу, буде розподілено 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загального постачання ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі, за 10 днів ціна з $0.6 піднялася до $3.89, поступово зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випустити мобільні додатки для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
( 2.3 Стан команди
Згідно з даними, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврат з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджуються на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрито.
Згідно з даними, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
) 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідлова стадія: у 2023 році завершено фінансування на 3,5 мільйона доларів США на сідловій стадії, яке очолили певні капітали. Згідно з даними, загальне фінансування після сідлової стадії досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи передсідлову стадію, очолену певними капіталами.
Раунд A: Завершено раунд A у вересні 2024 року, інвестором виступив певний капітал, участь взяли певний капітал, певний капітал, певний капітал та певний капітал, сума не розкривається.
Інвестори підтримують: це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також показує визнання проєкту в галузі.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на базі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
Наразі не було чітко зазначено про конкретну співпрацю з AI-компаніями або іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp###
3. Технічний аналіз проєкту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева структура вузлів в архітектурі Grass, інновації в обробці ZKP, бухгалтерія даних – ці три елементи складають замкнуту робочу течію, що забезпечує децентралізацію всього ланцюга від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує його децентралізоване бачення.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технологічна реалізація стабільно запроваджуватись, ще потрібно відстежувати.
( 3.1 Ядерна технологічна архітектура: Sovereign Data Rollup
Grass будує перший суверенний агрегатор даних. Він спрощує закупівлю і перетворення даних через глобальну мережу вузлів Grass, що забезпечує доступ до структурованих веб-даних для штучного інтелекту. Інфраструктура підтримується спеціальним даними Rollup на Solana, призначеним для управління повним життєвим циклом даних - джерело, обробка, верифікація та побудова наборів даних. Архітектура зосереджена навколо таких компонентів:
Розбір ключових компонентів технічної архітектури Grass:
Мережа вузлів
Створено з трьох рівнів: валідаторів, маршрутизаторів та Grass-нодів.
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.
Глибокий аналіз проекту Grass DePIN: Порушення та виклики AI банку даних
Глибина дослідження Grass: AI банк даних в області DePIN
Основні моменти
Grass вирізняється в проекті DePIN завдяки нульовому порогу для режиму "майнінг на ходу", основна перевага полягає в:
Ключові моменти подальшого розвитку Grass:
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "бум токенів приховує вакуум попиту" - якщо не вдасться реалізувати зростання замовлень від AI-клієнтів, ідеальний бізнес-виробничий цикл може перетворитися на бульбашку на стороні пропозиції.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
1. Галузевий фон
DePIN інтегрує глобальні невикористані ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токенну економіку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається зі структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до 80% невивільненої вартості даних.
Майбутня конкуренція в AI насправді є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN надає технологічне оптимальне рішення. Революційність Grass полягає в реалізації цієї інтеграції.
1.1 DePIN: Перебудова глобальної парадигми інфраструктури
DePIN( децентралізована фізична інфраструктурна мережа ) є новою економічною моделлю, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси (, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо, за допомогою технології блокчейн. Основна логіка полягає в наступному: стимулювання внесків громади через токени для використання невикористаних ресурсів, створення децентралізованої інфраструктурної мережі, заміна традиційних централізованих постачальників послуг з високими витратами та низькою ефективністю.
В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більше переваг у таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.
DePIN охоплює фізичну інфраструктуру ), таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ( та цифрові ресурси ), такі як зберігання, обчислення (, в двох основних категоріях і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: зокрема, децентралізована бездротова мережа Helium ), що будується шляхом розгортання гарячих точок спільнотою для створення глобальної комунікаційної мережі;
Цифрова ресурсна мережа: включає в себе Filecoin( децентралізоване зберігання), Aethir( розподілені обчислення) тощо, шляхом інтеграції вільних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Згідно з даними, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, а обсяг ринку сягнув 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення недостатній – менше 0,1%. У наступні десять років очікується зростання в 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація ринку DePIN досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проєктів, з річним темпом зростання понад 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання незайнятої пропускної здатності ) та сплеск попиту (, наприклад, двосторонній ефект попиту AI на обчислювальні потужності та дані ).
Звісно, масштабованість, конфіденційність даних та безпека верифікації децентралізованих мереж залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
( 1.2 AI дані вимоги: вибуховий ріст та структурні суперечності
Отримання та обробка даних штучного інтелекту є ключовим двигуном розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей ), таких як GPT ###, та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).
Продуктивність та ефективність AI-моделей в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Високоякісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані мають вирішальне значення для продуктивності AI-моделей.
Масштаби та характеристики попиту на дані:
Стрибок у масштабах: наприклад, для GPT-4 потрібно понад 45 ТБ текстових даних для навчання, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювались у реальному часі та були різноманітними;
Витрати на витрати: витрати на збір, очищення та маркування даних в розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що стає основним комерційним вузьким місцем;
Диференціація сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків, що відповідає вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних:
Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші гіганти контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: дані часто розкидані в різних установах та підприємствах, обмін і циркуляція даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Приватність даних: Збір даних часто пов'язаний із суперечками щодо приватності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної платформи, що викликав протести розробників;
Неефективний обіг: із-за ізоляції даних та відсутності стандартизації відбувається повторне збору даних, глобальне використання даних становить менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюгу: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання цих даних.
Шлях до розв'язання DePIN:
Розподілене збирання даних: через мережу вузлів захоплювати публічні дані (, такі як соціальні мережі, публічні бази даних ), зменшуючи витрати на збирання даних, підвищуючи ефективність і масштаб збирання даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників до внесення даних, що, в свою чергу, підвищує якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: співпраця громади для завершення попередньої обробки даних, разом з нульовими доказами (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване заохочення в замкнутому циклі: учасники, які надають дані, отримують токенну винагороду, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту та пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створивши децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити економічніше, ефективніше та надійніше джерело даних для навчання моделей AI.
2. Основна інформація про проєкт
Grass створює децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, забезпечуючи високоекономічні та різноманітні джерела даних для навчання AI. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у ширину каналу і отримати токенні винагороди - за рік роботи залучено понад 2,5 млн вузлів, а за 10 днів після запуску токена його вартість зросла більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.
Проект отримав ставки від деяких провідних капіталів, спираючись на високу продуктивність ланцюга Solana для реалізації підтвердження та обігу даних.
Анонімність поточної команди все ще викликає суперечки, прогрес децентралізації обробки даних потрібно відстежувати.
( 2.1 Область діяльності
Grass є DePIN проектом, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, зокрема забезпечує підтримку для розробки штучного інтелекту )AI###.
Його ядро 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 Інтернет-даних з різних географічних позицій, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішено: традиційний веб-скрапінг зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і піддається помилкам або упередженням. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету за допомогою децентралізованого підходу, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно характеризуються різноманітністю, публікацією з різних регіонів і реальним часом.
Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані та заохочувати участь через механізм винагород.
Спосіб участі користувачів: Користувачі можуть почати всього за три кроки: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Цей спосіб надання смуги пропускання для заробітку винагороди надає звичайним користувачам можливість ділитися бонусами від зростання штучного інтелекту.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у тому, що: вартість збору даних у децентралізованій мережі є низькою, різноманітність даних є більш багатою; користувачі заробляють винагороди за внесок у ширину каналу, реалізуючи повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних забезпечує прозорість та надійність даних.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
( 2.2 Розвиток
Концептуальний етап: середина 2022 року, проект був запропонований Wynd Labs.
Етап розробки: початок побудови продукту на початку 2023 року знаменує початок фактичного етапу розробки проекту.
Сидорний раунд фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в сидорному раунді, яке очолили певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів США ), включаючи сидорний передраунд ###, очолений певним капіталом.
Користувацьке тестування: в кінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, почнеться користувацьке тестування, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Май milestone: у квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аірдроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аірдропу, буде розподілено 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загального постачання ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі, за 10 днів ціна з $0.6 піднялася до $3.89, поступово зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: проект продовжує розширюватися, триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випустити мобільні додатки для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.
( 2.3 Стан команди
Згідно з даними, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики університету Йорка та бакалаврат з інженерної фізики університету Макмастера.
Члени команди всі з Wynd Labs, зосереджуються на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрито.
Згідно з даними, Wynd Labs була заснована в 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
) 2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідлова стадія: у 2023 році завершено фінансування на 3,5 мільйона доларів США на сідловій стадії, яке очолили певні капітали. Згідно з даними, загальне фінансування після сідлової стадії досягло 4,5 мільйона доларів США, включаючи передсідлову стадію, очолену певними капіталами.
Раунд A: Завершено раунд A у вересні 2024 року, інвестором виступив певний капітал, участь взяли певний капітал, певний капітал, певний капітал та певний капітал, сума не розкривається.
Інвестори підтримують: це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також показує визнання проєкту в галузі.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на базі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
Наразі не було чітко зазначено про конкретну співпрацю з AI-компаніями або іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
! [Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-442ddae78916efb3c3998ddaa1e5a21b.webp###
3. Технічний аналіз проєкту
Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.
Мережева структура вузлів в архітектурі Grass, інновації в обробці ZKP, бухгалтерія даних – ці три елементи складають замкнуту робочу течію, що забезпечує децентралізацію всього ланцюга від збору, перевірки до доставки, що добре підтримує його децентралізоване бачення.
Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи може технологічна реалізація стабільно запроваджуватись, ще потрібно відстежувати.
( 3.1 Ядерна технологічна архітектура: Sovereign Data Rollup
Grass будує перший суверенний агрегатор даних. Він спрощує закупівлю і перетворення даних через глобальну мережу вузлів Grass, що забезпечує доступ до структурованих веб-даних для штучного інтелекту. Інфраструктура підтримується спеціальним даними Rollup на Solana, призначеним для управління повним життєвим циклом даних - джерело, обробка, верифікація та побудова наборів даних. Архітектура зосереджена навколо таких компонентів:
Розбір ключових компонентів технічної архітектури Grass:
Мережа вузлів