Глибина аналізу Grass: яскрава новинка в галузі DePIN

Grass є нещодавно популярним проєктом у сфері DePIN, який інноваційно застосовує модель DePIN у сфері збору даних для ШІ. У цій статті буде проведено глибокий аналіз Grass з кількох точок зору, обговорюючи його інноваційні аспекти, потенціал розвитку та виклики, з якими він стикається.

1. Галузевий фон

Коли демократизація обчислювальної потужності DePIN стикається з даними AI, тихо спалахує рух за рівність даних.

DePIN інтегрує глобальні неактивні ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної здатності ) через токенну економіку, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; водночас, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками щодо конфіденційності та бар'єрами ізоляції, що призводить до того, що 80% вартості даних залишається невивільненою.

Майбутня конкуренція в сфері ШІ є, по суті, подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідальністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.

Революційність Grass полягає в реалізації синергії цих двох аспектів.

1.1 DePIN: Глобальна парадигма реконструкції інфраструктури

DePIN( децентралізована фізична інфраструктурна мережа) — це нова економічна модель, яка інтегрує глобальні розподілені фізичні ресурси(, такі як обчислювальна потужність, зберігання, пропускна здатність, енергія тощо) за допомогою технології блокчейн.

Його основна логіка полягає в тому, що через токенне стимулювання залучаються спільнотні внески вільних ресурсів, створюється децентралізована інфраструктурна мережа, що замінює традиційні централізовані постачальники з високими витратами та низькою ефективністю.

В порівнянні з централізованою моделлю, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна розширюваність.

Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурсні мережі (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції та механізми стимулювання за допомогою технології блокчейн.

• Фізична інфраструктура: на прикладі одного бездротового мережевого проєкту, шляхом впровадження гарячих точок у спільноті створено комунікаційну мережу з глобальним покриттям;

• Цифрова ресурсна мережа: включає в себе певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів формує модель спільної економіки.

Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних пристроїв DePIN перевищила 13 мільйонів одиниць, а ринкова вартість досягла 50 мільярдів доларів, але проникнення становить менше 0,1%. У найближчі десять років очікується зростання в 100-1000 разів.

У 2024 році загальна капіталізація DePIN на ринку досягне 50 мільярдів доларів США, охоплюючи понад 350 проєктів, річний темп зростання перевищить 35%.

Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, наприклад, використання вільної пропускної спроможності ) та сплеск попиту (, наприклад, двосторонній ефект попиту AI на обчислювальну потужність та дані ).

Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та перевірка безпеки залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.

1.2 AI дані потреби: вибухове зростання та структурні суперечності

"Дані є нафтою нової ери"

Отримання та обробка даних AI є основним рушійним фактором розвитку штучного інтелекту, особливо під час навчання великих мовних моделей (, таких як GPT ), та генеративних нейронних мереж (, таких як MidJourney ).

Продуктивність і ефективність моделей штучного інтелекту в значній мірі залежать від якості та кількості навчальних даних. Якісні, різноманітні та географічно репрезентативні дані є надзвичайно важливими для продуктивності моделей штучного інтелекту.

Обсяги і характеристики вимог до даних:

• Стрибок у масштабі: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45 ТБ текстових даних, а швидкість ітерації генеративного ШІ вимагає, щоб дані оновлювались у реальному часі та були різноманітними;

• Частка витрат: витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ складають понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;

• Розділення сцен: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від випадкових баз даних, що відповідають вимогам конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.

Традиційні проблеми постачання даних:

• Дані бар'єри: ключові підприємства/суб'єкти та інші великі компанії контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;

• Острівці даних: дані часто розпорошені між різними установами та підприємствами, обмін та обіг даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до того, що ресурси даних не можуть бути повною мірою використані.

• Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з конфліктами щодо приватності та авторських прав, як, наприклад, випадок з платним API певної соціальної платформи, який викликав протести розробників;

• Неефективний обіг: ізоляція даних та відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальне використання даних становить менше 20%;

• Переривання вартісного ланцюга: індивідуальні учасники, що створюють дані, не можуть отримати вигоду від подальшого використання даних.

Шлях до розв'язання проблем DePIN:

• Розподілене збори даних: шляхом мережі вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність і масштаб збору даних;

• Підвищення якості та різноманітності даних: завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що, в свою чергу, підвищить якість і різноманітність даних, покращуючи узагальнюючу здатність AI моделей.

• Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади над попередньою обробкою даних, поєднуючи нульові знання (ZK) для забезпечення достовірності даних;

• Токенізоване заохочення закритого циклу: учасники даних отримують токен-нагороди, а замовники купують структуровані набори даних за токени, що створює пряме співвідношення попиту і пропозиції.

Проект Grass знаходиться на перетині DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створюючи децентралізовану мережу збору даних, що має на меті забезпечити економічніші, ефективніші та надійніші джерела даних для навчання моделей AI.

У наступних розділах ми детально проаналізуємо конкретні механізми, технічні характеристики, сценарії застосування та перспективи розвитку проекту Grass.

2. Основна інформація про проект

Швидке розширення Grass неможливе без її дуже низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати «мінером» AI-даних, обмінюючи невикористану пропускну здатність на майбутні дивіденди.

Grass побудував децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, яка надає високоефективні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам достатньо встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність і отримати винагороду у токенах - протягом року залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токен за 10 днів з моменту запуску зріс більш ніж у 5 разів, що підтверджує його бізнес-логіку.

Проект отримав підтримку від провідних капіталів, таких як Polychain та Hack VC, спираючись на високу продуктивність блокчейну Solana для забезпечення прав власності на дані та їх обігу.

Поточна анонімність команди ще викликає суперечки, прогрес в децентралізованій обробці даних потребує подальшого моніторингу.

2.1 Область діяльності

Grass є проектом DePIN, який збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористану пропускну здатність пристроїв користувачів, особливо підтримуючи розробку для штучного інтелекту (AI).

Його основою є мережа житлових проксі (residential proxy network), яка дозволяє компаніям використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору інтернет-даних з різних географічних розташувань, що є дуже корисним для навчання моделей ШІ, які потребують різноманітних та географічно репрезентативних даних.

• Вирішена проблема: традиційний веб-скрапінг зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і схильним до помилок або упередженості. Grass має на меті забезпечити надійні, перевірені інтернет-дані за допомогою децентралізованого підходу, а дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів та в режимі реального часу.

• Візія та місія: Візія Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, дані збираються, перевіряються та структуризуються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані та заохочувати участь через механізм винагород.

• Спосіб участі користувачів: Користувачеві потрібно лише три кроки, щоб почати: відвідати офіційний сайт Grass, встановити розширення/клієнт, підключитися та почати заробляти Grass Points. Такий спосіб внесення в обіг для заробітку винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися перевагами зростання ШІ.

Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у: низьких витратах на збори даних у децентралізованій мережі, більшій різноманітності даних; користувачі заробляють винагороди, вносячи пропускну здатність, що забезпечує повернення вартості даних; використання технології блокчейн для перевірки даних, що гарантує прозорість та надійність даних.

! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту

2.2 Історія розвитку

Концептуальний етап: в середині 2022 року проект був запропонований компанією Wynd Labs.

Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що позначає перехід проекту до фактичного етапу розробки.

Сидоровий раунд фінансування: у 2023 році Grass завершила фінансування в розмірі 3,5 мільйона доларів США в сидоровому раунді, яке очолили Polychain Capital і Tribe Capital, загалом 4,5 мільйона доларів США (, включаючи сидоровий передраунд, очолений No Limit Holdings ).

Користувацьке тестування: в кінці 2023 року буде запущено розширення для браузера Chrome, почнеться користувацьке тестування для залучення ранніх користувачів.

Мілестон: у квітні 2024 року проєкт оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.

Перший аірдроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аірдропу, розподіл 100 мільйонів GRASS токенів ( 10% загального обсягу ), винагорода для ранніх користувачів.

Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запустять певну торгову платформу та інші біржі, протягом 10 днів ціна зросла з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.

Поточний стан: проект продовжує розширюватися, наразі триває друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та залученість користувачів.

2.3 Стан команди

Згідно з даними Rootdata, Grass був розроблений Wynd Labs, засновником є Андреј Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики Йоркського університету та ступінь бакалавра з інженерної фізики Макмастерського університету.

Члени команди походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.

Згідно з Tracxn, Wynd Labs була заснована у 2022 році, її основним продуктом є Grass.

Команда має досвід у сфері блокчейну та штучного інтелекту, але недостатня прозорість інформації може вплинути на довіру інвесторів та користувачів. Досвід Радоніча надає проекту репутацію, але анонімність інших членів може викликати занепокоєння.

2.4 Фінансування та важливі партнери

Інвестори та підтримка

Сідентський раунд: у 2023 році завершено фінансування на 3,5 мільйона доларів США в сідентському раунді, яке очолили Polychain Capital та Tribe Capital. Згідно з Rootdata, загальний обсяг фінансування після сідентського раунду досяг 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідентську передраунду, що була очолена No Limit Holdings.

Раунд фінансування A: У вересні 2024 року завершено раунд фінансування A, під керівництвом HackVC, за участю Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard, сума не розкривається.

Підтримка інвесторів: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice та Brevan Howard - це відомі інвестори в галузі. Отримання їхньої підтримки також свідчить про визнання проекту в індустрії.

Партнер

Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність і масштабованість Solana.

Наразі не згадуються конкретні співпраці з AI-компаніями або іншими проєктами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутніх співпраць.

3. Технічний аналіз проекту

Grass намагається перерозподілити вартість даних від великих технологічних компаній до звичайних користувачів.

Мережева структура вузлів у технологічній архітектурі Grass, інновації в обробці ZKP, дані бухгалтерії – ці три елементи складають замкнений робочий цикл, забезпечуючи децентралізацію всього ланцюга від збору, верифікації до доставки, що добре підтримує їхню децентралізовану візію.

Однак, поточні централізовані операції потребують вирішення, чи зможе технічна реалізація стабільно впровадитися, ще потрібно відстежити.

3.1 Ядерна технологічна архітектура: Sovereign Data Rollup

Grass будує перший суверенний збір даних. Він спрощує закупівлю та перетворення даних через глобально розподілену мережу вузлів Grass, що дозволяє універсальний доступ до структурованих веб-даних для ШІ. Інфраструктура підтримується спеціалізованим даними Rollup на Solana, що призначена для управління повним життєвим циклом даних - джерело, обробка, верифікація та побудова наборів даних. Архітектура зосереджена навколо таких компонентів:

Розбір технічної архітектури Grass