Grass Derinlik Analizi: DePIN alanındaki parlak yeni yıldız

Grass, son dönemlerde DePIN alanında dikkat çeken bir projedir ve DePIN modelini yenilikçi bir şekilde AI veri toplama alanında uygulamaktadır. Bu makale, Grass'ı çeşitli açılardan derinlemesine analiz edecek, yenilikçi yönlerini, gelişim potansiyelini ve karşılaştığı zorlukları tartışacaktır.

1. Sektör Arka Planı

DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi, AI'nin veri sıkıntısıyla karşılaştığında, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak verdi.

DePIN, token ekonomisi aracılığıyla küresel olarak kullanılmayan kaynakları ( hesaplama gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtılmış bir altyapı ağı kurar; bu arada, AI endüstrisi, verilerin yapısal bir kıtlık ile karşı karşıya, devlerin tekelci yapısı, gizlilik tartışmaları ve ada engelleri nedeniyle verilerin %80'inin değeri serbest bırakılmamıştır.

Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri elde etme verimliliği ile etik uyumluluğun çift yönlü mücadelesidir ve DePIN, teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır.

Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminden kaynaklanmaktadır.

1.1 DePIN: Altyapıyı Yeniden Yapılandırmanın Küresel Paradigması

DePIN( merkeziyetsiz fiziksel altyapı ağı), blockchain teknolojisi aracılığıyla küresel olarak dağıtılmış fiziksel kaynakları(, örneğin hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi) entegre eden yeni bir ekonomik modeldir.

Temel mantığı, topluluk katkılarını teşvik etmek için token teşvikleri aracılığıyla boşta duran kaynakları kullanarak merkezi olmayan bir altyapı ağı inşa etmek ve geleneksel merkezi hizmet sağlayıcıların yüksek maliyetli, düşük verimli modellerini değiştirmektir.

Merkezi modellere kıyasla, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetişim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişleyebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlar sunmaktadır.

Messari'nin tanımına göre, DePIN, fiziksel altyapıları ( kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital kaynak ağları ( gibi depolama, hesaplama ) olmak üzere iki ana kategoriye kapsar ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleşmesi ile teşvik mekanizmaları sağlar.

• Fiziksel altyapı: Belirli bir kablosuz ağ projesi örneği olarak, topluluk aracılığıyla nokta cihazları dağıtarak küresel kapsama alanına sahip bir iletişim ağı oluşturma;

• Dijital kaynak ağı: belirli bir merkeziyetsiz depolama projesi, belirli bir dağıtık hesaplama projesi gibi, atıl kaynakları bir araya getirerek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.

Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelinde DePIN cihaz sayısı 13 milyonun üzerine çıkmış, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0,1'in altında kalmaktadır. Önümüzdeki on yılda %100 ile %1000 arasında bir büyüme beklenmektedir.

2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.

Kardinal itici gücü, kaynak verimliliğinin artırılmasında (, boşta kalan bant genişliğinin kullanımı ) ve patlayan talep (, örneğin AI'nın hesaplama gücü ve veri talebinin ) karşılıklı etkisinde yatmaktadır.

Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala temel zorluklardır.

1.2 AI veri talebi: patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler

"Veri, yeni çağın petrolüdür"

Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür; özellikle de büyük dil modelleri ( gibi GPT ) ve ( gibi üretken sinir ağları MidJourney ) eğitilirken.

AI modelinin performansı ve etkisi büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitlendirilmiş ve coğrafi olarak temsil edici veriler, AI modelinin performansı açısından hayati öneme sahiptir.

Veri talep ölçeği ve özellikleri:

• Ölçek sıçraması: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'den fazla metin verisi gereklidir ve üretken yapay zekanın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı güncellenmesi ve çeşitlendirilmesini gerektirir;

• Maliyet Payı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturmakta ve ticarileşmenin ana sıkıntısı haline gelmektedir;

• Senaryo ayrışması: Otonom sürüş yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar, tıbbi AI gizlilik uyumlu vaka havuzuna dayanır, sosyal AI kullanıcı davranış verilerine dayanır.

Geleneksel veri sağlama acıları:

• Veri engelleri: Ana şirketler/aktörler gibi devlerin geniş veri kaynaklarını kontrol etmesi, küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşılaşmasına neden olur;

• Veri Adası: Veriler genellikle farklı kuruluşlar ve işletmeler arasında dağınık halde bulunur, veri paylaşımı ve dolaşımı birçok engelle karşılaşır, bu da veri kaynaklarının tam olarak kullanılamamasına neden olur.

• Veri gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin, bir sosyal medya platformu API ücretlendirme olayı geliştiricilerin protestosuna yol açmıştır;

• Verimsiz dolaşım: Veri adaları ve standart eksikliği, tekrar veri toplama ile sonuçlanmakta ve küresel veri kullanım oranı %20'nin altında kalmaktadır;

• Değer zinciri kesintisi: Veri yaratan bireysel katkı sahipleri, sonraki verilerin kullanımında kâr elde edemez.

DePIN'in kırılma yolu:

• Dağıtık veri toplama: Düğüm ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanı gibi açık verileri ( toplamak, veri toplama maliyetini düşürmek, veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;

• Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkıda bulunması sağlanarak, verilerin kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, AI modellerinin genelleme yeteneği geliştirilebilir.

• Merkeziyetsiz temizleme ve etiketleme: Topluluk işbirliği ile veri ön işleme tamamlanır, veri doğruluğunu sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( kullanılır;

• Tokenizasyon teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıda bulunanlar token ödülleri alır, talep edenler yapılandırılmış veri setlerini token ile satın alır ve doğrudan arz-talep eşleşmesi oluşturur.

Grass projesi, DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasındadır ve yenilikçi bir şekilde DePIN kavramını AI veri toplama alanında uygulamaktadır. Merkeziyetsiz bir veri toplama ağı oluşturmuş olup, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamayı amaçlamaktadır.

Sonraki bölümlerde, Grass projesinin belirli mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama senaryolarını ve gelecekteki gelişim potansiyelini derinlemesine inceleyeceğiz.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(

2. Proje Temel Bilgileri

Grass'ın hızlı yayılması, son derece düşük katılım eşiklerinden kaynaklanmaktadır. Her kullanıcının AI verilerinin "madencisi" olmasına, kullanılmayan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirmesine olanak tanır.

Grass, DePIN mimarisi aracılığıyla merkeziyetsiz veri toplama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet-performans ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunmaktadır. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilirler - bir yıl içinde 2,5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token lansmanının ilk 10 gününde %500'den fazla artış göstermiştir, bu da ticari mantığını doğrulamaktadır.

Proje, Polychain, Hack VC gibi önde gelen sermayelerin desteğini alarak, Solana'nın yüksek performanslı zincirine dayanarak veri mülkiyeti ve akışını sağlamaktadır.

Mevcut takımın anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizleşme ilerlemesi takip edilmelidir.

) 2.1 İş Kapsamı

Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliğini kullanarak internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka ###AI( geliştirmeye destek sağlamaktadır.

Temel olarak, 住宅代理网络)residential proxy network( aracılığıyla, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardan internet verilerine erişimini ve bunları çekmesini sağlar, bu da AI model eğitiminde çeşitlilik ve coğrafi temsil yeteneği için çok faydalıdır.

• Çözümlediği sorun: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da düşük verimlilik ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir şekilde güvenilir, doğrulanmış internet verileri sunmayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğası gereği çeşitlilik, çok bölgeli yayın ve gerçek zamanlı özelliklere sahiptir.

• Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmak; verilerin güveni en az düzeyde toplanması, doğrulanması ve yapılandırılmasıdır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödüllendirme mekanizması aracılığıyla teşvik etmektir.

• Kullanıcı katılım yöntemi: Kullanıcılar yalnızca üç adımda başlayabilir: Grass resmi web sitesini ziyaret edin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliğini ödül kazanmak için kullanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme kazançlarını paylaşma fırsatı sunar.

Özetle, Grass'ın temel özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısı yaparak ödül kazanır, veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blok zinciri teknolojisi kullanılır, verilerin şeffaflığı ve güvenilirliği sağlanır.

![Grass Derinlik araştırması: DePIN göz alıcı yıldız, genişleyen AI veri bankası])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(

) 2.2 Gelişim Süreci

Kavram aşaması: 2022 ortalarında, proje Wynd Labs tarafından kavramsal olarak önerildi.

Geliştirme aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini göstermektedir.

Tohum Aşaması Finansmanı: 2023'te, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, Polychain Capital ve Tribe Capital liderliğinde, toplam 4.5 milyon dolar ### No Limit Holdings'in liderlik ettiği tohum ön aşaması ( dahil.

Kullanıcı testi: 2023 yılının sonunda, Chrome tarayıcı uzantısı piyasaya sürülecek, kullanıcı testleri başlayacak ve erken dönem kullanıcıları katılmaya teşvik edilecektir.

Kilometre Taşı: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazı ile hızlı bir büyüme gösterdiğini duyurdu. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla aktif kullanıcı sayısı 2.5 milyonu geçti.

İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop'un yapılacağı duyuruldu, 100 milyon GRASS token ) toplam arzın %10'u (, erken kullanıcıları ödüllendirmek için.

Borsa Açılışı: 28 Ekim 2024'te belirli bir ticaret platformu gibi borsalarda açılış yapacak, 10 gün içinde fiyat $0.6'dan $3.89'a çıkarak yaklaşık 5 katına stabil bir şekilde yükseldi.

Mevcut durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekletme teşvikleri sürüyor; ağın ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.

) 2.3 Takım Durumu

Rootdata verilerine göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir, kurucusu Andrej Radonjic'tir, kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur ve York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik alanında yüksek lisans derecesine ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği alanında lisans derecesine sahiptir.

Ekip üyeleri Wynd Labs'tan gelmektedir, blockchain ve AI teknolojisi geliştirmeye odaklanmakta olup, ilgili alanda deneyime sahiptir. Ancak, belirli üye bilgileri geniş çapta açıklanmamış, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edilmiştir.

Tracxn'e göre, Wynd Labs 2022 yılında kuruldu, ana ürünü Grass'tır.

Ekip arka planı, blok zinciri ve AI alanındaki uzmanlık yeteneklerini gösteriyor, ancak bilgi şeffaflığının eksikliği yatırımcılar ve kullanıcıların güvenini etkileyebilir. Radonjic'in deneyimi projeye itibar kazandırıyor, ancak diğer üyelerin anonimliği endişelere yol açabilir.

2.4 Finansman ve Önemli İş Ortakları

Yatırımcılar ve destek

Tohum Aşaması: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamlandı, Polychain Capital ve Tribe Capital tarafından yönetildi. Rootdata'ya göre, tohum aşaması sonrası toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, buna No Limit Holdings'in liderlik ettiği tohum ön aşaması da dahil.

A turu finansmanı: Eylül 2024'te A turu finansmanı tamamlandı, HackVC liderliğinde, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard katıldı, miktar açıklanmadı.

Yatırımcı desteği: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard gibi endüstride tanınmış yatırımcılar. Onların desteğini almak, projenin sektördeki tanınırlığını da gösteriyor.

Ortaklar

Blok zinciri platformu: Solana ağına dayalı olarak inşa edilmiştir, proje Solana'nın yüksek performansını ve ölçeklenebilirliğini kullanmaktadır.

Şu anda AI şirketleri veya diğer projelerle belirli bir işbirliği açıkça belirtilmemiştir, ancak Solana ağının ekosistemi gelecekte işbirliği fırsatları sunabilir.

![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8593de2d2e4360b40bef787e7bb9844f.webp(

3. Proje Teknoloji Analizi

Grass, verinin değerini büyük teknoloji şirketlerinden sıradan kullanıcılara yeniden dağıtmayı hedefliyor.

Grass teknolojik mimarisindeki düğüm ağı, ZKP işleme yenilikleri ve veri defteri, bu üçü kapalı döngü iş akışını oluşturur, toplama, doğrulama ve teslimata kadar tüm zincir merkeziyetsizliği destekleyerek merkeziyetsiz vizyonunu iyi bir şekilde destekler.

Ancak, mevcut merkezi operasyonun çözülmesi gereken, teknik uygulamanın sorunsuz bir şekilde hayata geçirilip geçirilemeyeceği hala izlenmelidir.

) 3.1 Temel Teknoloji Mimarisi: Sovereign Data Rollup

Grass, ilk egemen veri toplayıcısını inşa ediyor. Bu, dünya çapında dağıtılmış Grass düğüm ağı aracılığıyla veri tedarikini ve dönüşümünü basitleştirerek, AI genel yapılandırılmış Web verilerine erişimi sağlıyor. Altyapı, verinin tam yaşam döngüsünü yönetmek için tasarlanmış Solana üzerindeki özel veri Rollup ile desteklenmektedir - kaynak, işleme, doğrulama ve veri seti oluşturma. Bu mimari, aşağıdaki bileşenler etrafında şekillenmektedir:

Grass'ın teknik mimarisini parçalamak