Rapport de recherche approfondi sur Grass : une nouvelle étoile brillante dans le domaine DePIN, la banque de données AI est en expansion
Points clés
Comment Grass se distingue-t-il parmi de nombreux projets DePIN?
Le facteur clé est la participation sans seuil : "L'utilisateur est la pierre angulaire, les autres facteurs ne sont que des leviers".
Grass a brisé l'enfermement de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à connaissance nulle et l'architecture Solana Layer2 pour garantir l'authenticité des données, résolvant ainsi le problème des "données polluées" dans l'industrie de l'IA ; tout en utilisant le modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour convertir 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
En combinant l'explosion de la demande de données AI, le marché florissant de Solana et DePIN, ainsi que des stratégies opérationnelles raisonnables, Grass a établi sa position de leader dans le domaine des DePIN axés sur les données AI.
Quels facteurs clés doivent être pris en compte pour le développement futur de Grass ?
Court terme : la transformation décentralisée peut-elle être réalisée avec succès d'ici 2025 ?
Moyen terme : Validation des besoins en matière de taille des données d'achat des entreprises d'IA ;
Long terme : le jeu de conformité des règles de confidentialité des données et de propriété.
Le risque maximal actuel réside dans "la frénésie des tokens qui masque le vide de la demande" - si les commandes des clients en IA ne parviennent pas à se multiplier à l'avenir, le cycle commercial parfait pourrait se dégrader de la boucle positive "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
DePIN intègre les ressources inutilisées mondiales grâce à des incitations par tokens ( puissance de calcul, stockage, bande passante ), construisant un réseau d'infrastructure distribué; en même temps, l'industrie de l'IA est confrontée à une pénurie structurelle de données, au monopole des géants, aux controverses sur la vie privée et aux îlots de données, entraînant 80 % de la valeur des données non libérée.
La compétition future en IA est essentiellement un double jeu entre l'efficacité d'acquisition des données et la conformité éthique, et DePIN offre la solution technique optimale.
La disruption de Grass réside dans la réalisation de la fusion de ces deux éléments.
1.1 DePIN: un nouveau paradigme mondial pour les infrastructures
Définition et logique centrale
Ces dernières années, avec la maturation de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, divers secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est justement l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN( signifie Réseaux d'Infrastructure Physique Décentralisés, ) est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale, telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc., par le biais de la technologie blockchain.
La logique centrale réside dans : l'incitation par des jetons pour stimuler la contribution de la communauté en ressources inutilisées, construisant un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteurs de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de modèles de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème évolutif.
Domaines spécifiques et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ( telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ) et les réseaux de ressources numériques ( tels que le stockage, le calcul ), et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique: Représenté par un projet de réseau sans fil décentralisé, construit un réseau de communication couvrant le monde entier grâce au déploiement de dispositifs de points d'accès par la communauté;
Réseau de ressources numériques : comprend un certain projet de stockage décentralisé, un certain projet de calcul distribué, etc., en intégrant des ressources inutilisées pour former un modèle d'économie de partage.
Potentiel du marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur principal réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources (, comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ) et l'explosion de la demande (, comme la demande d'IA pour la puissance de calcul et les données ), avec un effet bilatéral.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
( 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le nouveau pétrole)Data is the new oil###"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ( tels que GPT ) et de réseaux de neurones génératifs ( tels que MidJourney ).
Les performances et les résultats des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives sur le plan géographique sont essentielles pour les performances des modèles d'IA.
Exigences en matière de données et caractéristiques
Saut de niveau : Prenons l'exemple de GPT-4, qui nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige des données mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Les coûts de collecte, de nettoyage et d'étiquetage des données dans le développement de l'IA représentent plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement essentiel pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : La conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend d'une base de données de cas conforme à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur traditionnels de l'approvisionnement en données
Barrières de données : Les grandes entreprises/acteurs contrôlent des sources de données étendues, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et des prix injustes;
Îles de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données font face à de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Protection des données : La collecte de données implique souvent des enjeux de vie privée et de droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et le manque de standardisation entraînent une collecte redondante, avec un taux d'utilisation des données mondial de moins de 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : Les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Capturer des données publiques ( telles que les médias sociaux, les bases de données publiques ) via un réseau de nœuds, réduisant le coût de la collecte de données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : Grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer aux données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, renforçant ainsi la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) pour garantir l'authenticité des données;
Boucle de motivation tokenisée : Les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, et les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, créant ainsi une correspondance directe entre l'offre et la demande.
Le projet Grass se trouve à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, construisant un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous allons analyser en profondeur les mécanismes spécifiques du projet Grass, ses caractéristiques techniques, ses cas d'utilisation et ses perspectives de développement futur.
2. Informations de base sur le projet
L'expansion rapide de Grass repose sur son seuil de participation extrêmement bas. Cela permet à chaque utilisateur de devenir un 'mineur' de données AI, échangeant sa bande passante inutilisée contre des dividendes futurs.
Grass construit un réseau de collecte de données décentralisé grâce à l'architecture DePIN, fournissant des sources de données à haute performance et à grande diversité pour l'entraînement de l'IA. Les utilisateurs n'ont qu'à installer le client pour contribuer à la bande passante et obtenir des récompenses en tokens - après un an de lancement, plus de 2,5 millions de nœuds ont été attirés, et le token a augmenté de plus de 5 fois dans les 10 jours suivant son lancement, validant ainsi sa logique commerciale.
Le projet a reçu un investissement de capitaux de premier plan, s'appuyant sur la chaîne haute performance Solana pour réaliser la certification et le transfert des données.
L'anonymat actuel de l'équipe reste controversé, les progrès de la décentralisation du traitement des données doivent être suivis.
( 2.1 Champ d'activité
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie des données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, apportant un soutien particulièrement au développement d'intelligence artificielle )AI###.
Son cœur est de permettre aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs via le réseau de proxy résidentiel (residential proxy network), afin d'accéder et de récupérer des données Internet de différents emplacements géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement des modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problèmes résolus : Le scraping web traditionnel est généralement effectué par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et une propension aux erreurs ou aux biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication dans plusieurs régions et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est de donner aux utilisateurs le pouvoir de contribuer à la couche de données et d'encourager la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Méthode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette manière de contribuer à la bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les caractéristiques clés et avantages de Grass sont : des coûts de collecte de données faibles grâce à un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi un retour sur la valeur des données ; utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
( 2.2 Développement
Phase conceptuelle : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : Début 2023, la construction du produit a commencé, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réelle.
Financement de la ronde de semences : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de semences, dirigé par un certain capital et un certain capital, totalisant 4,5 millions de dollars ), y compris le financement de la ronde pré-sémence dirigé par un certain capital ###.
Test utilisateur : Fin 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant la participation des premiers utilisateurs.
Étape importante : En avril 2024, le projet a annoncé plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, jusqu'en mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS, 10 % de l'approvisionnement total, récompensant les premiers utilisateurs.
Échange lancé : 28 octobre 2024, lancement sur un certain échange, le prix a augmenté de $0,6 à $3,89 en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : Le projet continue de s'étendre, la deuxième phase d'incitation à l'abandon des utilisateurs est en cours ; un lancement d'applications mobiles Android et iPhone est prévu pour augmenter l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
( 2.3 Équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs, titulaire d'un master en mathématiques et statistique de l'Université York et d'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement des technologies blockchain et IA, avec une expérience dans des domaines connexes. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seule l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon certaines données, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
) 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Tour de semences : 350 000 $ de financement par le tour de semences achevé en 2023, dirigé par un certain capital et un certain capital. Selon Rootdata, le financement total après le tour de semences atteint 450 000 $, y compris le tour de pré-sements dirigé par un certain capital.
Financement de la série A : Le financement de la série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certains capitaux, d'un certain capital, d'un certain capital et d'un certain capital, le montant n'ayant pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : Certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux et certains capitaux, etc. sont des investisseurs relativement connus dans le secteur. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet dans l'industrie.
Partenaire
Plateforme de blockchain : construite sur le réseau Solana, le projet tire parti de la haute performance et de l'évolutivité de Solana.
Actuellement, il n'est pas clairement mentionné de collaboration spécifique avec des entreprises d'IA ou d'autres projets, mais l'écosystème du réseau Solana pourrait offrir des opportunités de collaboration future.
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GateUser-ccc36bc5
· Il y a 33m
D'où viennent tous ces leaders ? Arrête de raconter des histoires.
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TokenBeginner'sGuide
· 08-09 17:18
Petit rappel : Les données montrent que le risque de DePIN est actuellement élevé, il est conseillé aux débutants de ne pas agir impulsivement.
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DefiOldTrickster
· 08-09 17:14
Gagner de l'argent facilement avec la bande passante en faisant du Grass, c'est même plus rentable que l'exploitation d'eth à l'époque.
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ForkTrooper
· 08-09 17:13
Qui a dit que l'écosystème sol n'avait pas de bons projets ? La preuve est ici.
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GateUser-5854de8b
· 08-09 17:11
Les seuils sont si bas, c'est vraiment délicieux.
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LongTermDreamer
· 08-09 17:04
Dans trois ans, je serais prêt à échanger un rein contre un Nœud Grass.
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GasGasGasBro
· 08-09 17:04
Encore un Mining qui prend les pigeons pour des cons ?
Grass : Une nouvelle étoile émerge dans le domaine DePIN, la Banque de données AI mène la transformation de l'industrie
Rapport de recherche approfondi sur Grass : une nouvelle étoile brillante dans le domaine DePIN, la banque de données AI est en expansion
Points clés
Le facteur clé est la participation sans seuil : "L'utilisateur est la pierre angulaire, les autres facteurs ne sont que des leviers".
Grass a brisé l'enfermement de DePIN grâce à un double moteur "technologie + modèle" - en utilisant des preuves à connaissance nulle et l'architecture Solana Layer2 pour garantir l'authenticité des données, résolvant ainsi le problème des "données polluées" dans l'industrie de l'IA ; tout en utilisant le modèle "minage de bande passante → incitation par points" pour convertir 2,5 millions d'utilisateurs en nœuds de données, formant ainsi un avantage du côté de l'offre.
En combinant l'explosion de la demande de données AI, le marché florissant de Solana et DePIN, ainsi que des stratégies opérationnelles raisonnables, Grass a établi sa position de leader dans le domaine des DePIN axés sur les données AI.
Court terme : la transformation décentralisée peut-elle être réalisée avec succès d'ici 2025 ?
Moyen terme : Validation des besoins en matière de taille des données d'achat des entreprises d'IA ;
Long terme : le jeu de conformité des règles de confidentialité des données et de propriété.
Le risque maximal actuel réside dans "la frénésie des tokens qui masque le vide de la demande" - si les commandes des clients en IA ne parviennent pas à se multiplier à l'avenir, le cycle commercial parfait pourrait se dégrader de la boucle positive "données-capital" en une bulle du côté de l'offre.
1. Contexte de l'industrie
1.1 DePIN: un nouveau paradigme mondial pour les infrastructures
Définition et logique centrale
Ces dernières années, avec la maturation de la technologie blockchain et l'émergence du concept Web3, divers secteurs explorent des voies de transformation décentralisée. DePIN est justement l'incarnation de cette tendance dans le domaine des infrastructures. DePIN( signifie Réseaux d'Infrastructure Physique Décentralisés, ) est un nouveau modèle économique qui intègre des ressources physiques décentralisées à l'échelle mondiale, telles que la puissance de calcul, le stockage, la bande passante, l'énergie, etc., par le biais de la technologie blockchain.
La logique centrale réside dans : l'incitation par des jetons pour stimuler la contribution de la communauté en ressources inutilisées, construisant un réseau d'infrastructure décentralisé, remplaçant le modèle coûteux et peu efficace des fournisseurs de services centralisés traditionnels.
Moteurs de l'industrie
Comparé au modèle centralisé, la transformation décentralisée des infrastructures physiques présente des avantages significatifs en termes de structure de coûts, de modèles de gouvernance, de résilience du réseau et d'écosystème évolutif.
Domaines spécifiques et cas typiques
Selon la définition de Messari, DePIN couvre les infrastructures physiques ( telles que les réseaux sans fil, les réseaux énergétiques ) et les réseaux de ressources numériques ( tels que le stockage, le calcul ), et réalise un appariement de l'offre et de la demande ainsi qu'un mécanisme d'incitation grâce à la technologie blockchain.
Infrastructure physique: Représenté par un projet de réseau sans fil décentralisé, construit un réseau de communication couvrant le monde entier grâce au déploiement de dispositifs de points d'accès par la communauté;
Réseau de ressources numériques : comprend un certain projet de stockage décentralisé, un certain projet de calcul distribué, etc., en intégrant des ressources inutilisées pour former un modèle d'économie de partage.
Potentiel du marché
Selon les données de Messari, d'ici 2024, le nombre d'appareils DePIN dans le monde a dépassé 13 millions, avec une taille de marché atteignant 50 milliards de dollars, mais le taux de pénétration est inférieur à 0,1 %. Au cours des dix prochaines années, une croissance de 100 à 1000 fois est attendue.
En 2024, la capitalisation totale du marché DePIN atteindra 50 milliards de dollars, couvrant plus de 350 projets, avec un taux de croissance annuel supérieur à 35 %.
Le moteur principal réside dans l'amélioration de l'efficacité des ressources (, comme l'utilisation de la bande passante inutilisée ) et l'explosion de la demande (, comme la demande d'IA pour la puissance de calcul et les données ), avec un effet bilatéral.
Bien sûr, l'évolutivité des réseaux décentralisés, la confidentialité des données et la vérification de la sécurité restent des défis clés pour le développement de DePIN.
( 1.2 Demande de données AI : croissance explosive et contradictions structurelles
"Les données sont le nouveau pétrole)Data is the new oil###"
L'acquisition et le traitement des données AI sont le moteur central du développement de l'intelligence artificielle, en particulier lors de l'entraînement de grands modèles de langage ( tels que GPT ) et de réseaux de neurones génératifs ( tels que MidJourney ).
Les performances et les résultats des modèles d'IA dépendent en grande partie de la qualité et de la quantité des données d'entraînement. Des données de haute qualité, diversifiées et représentatives sur le plan géographique sont essentielles pour les performances des modèles d'IA.
Exigences en matière de données et caractéristiques
Saut de niveau : Prenons l'exemple de GPT-4, qui nécessite plus de 45 To de données textuelles pour l'entraînement, tandis que la vitesse d'itération de l'IA générative exige des données mises à jour et diversifiées en temps réel ;
Coût proportionnel : Les coûts de collecte, de nettoyage et d'étiquetage des données dans le développement de l'IA représentent plus de 40 % du budget total, devenant ainsi un goulot d'étranglement essentiel pour la commercialisation ;
Différenciation des scénarios : La conduite autonome nécessite des données de capteurs de haute précision, l'IA médicale dépend d'une base de données de cas conforme à la vie privée, l'IA sociale dépend des données de comportement des utilisateurs.
Points de douleur traditionnels de l'approvisionnement en données
Barrières de données : Les grandes entreprises/acteurs contrôlent des sources de données étendues, les petits et moyens développeurs font face à des barrières élevées et des prix injustes;
Îles de données : Les données sont souvent dispersées entre différentes institutions et entreprises, et le partage et la circulation des données font face à de nombreux obstacles, ce qui empêche une utilisation optimale des ressources de données.
Protection des données : La collecte de données implique souvent des enjeux de vie privée et de droits d'auteur, comme l'incident de facturation de l'API d'une certaine plateforme sociale qui a suscité des protestations de la part des développeurs ;
Circulation inefficace : Les îlots de données et le manque de standardisation entraînent une collecte redondante, avec un taux d'utilisation des données mondial de moins de 20 % ;
Interruption de la chaîne de valeur : Les contributeurs individuels qui créent des données ne peuvent pas en tirer profit lors de l'utilisation ultérieure des données.
Chemin de rupture de DePIN
Collecte de données distribuée : Capturer des données publiques ( telles que les médias sociaux, les bases de données publiques ) via un réseau de nœuds, réduisant le coût de la collecte de données et augmentant l'efficacité et l'échelle de la collecte de données ;
Améliorer la qualité et la diversité des données : Grâce au mécanisme d'incitation DePIN, il est possible d'attirer davantage de participants à contribuer aux données, ce qui améliore la qualité et la diversité des données, renforçant ainsi la capacité de généralisation des modèles d'IA.
Nettoyage et annotation décentralisés : collaboration communautaire pour le prétraitement des données, combinée à la preuve à divulgation nulle de connaissance (ZK) pour garantir l'authenticité des données;
Boucle de motivation tokenisée : Les contributeurs de données reçoivent des récompenses en tokens, et les demandeurs achètent des ensembles de données structurées avec des tokens, créant ainsi une correspondance directe entre l'offre et la demande.
Le projet Grass se trouve à l'intersection de DePIN et de l'industrie des données AI, appliquant de manière innovante le concept DePIN au domaine de la collecte de données AI, construisant un réseau de collecte de données décentralisé, visant à fournir des sources de données plus économiques, plus efficaces et plus fiables pour l'entraînement des modèles AI.
Dans les chapitres suivants, nous allons analyser en profondeur les mécanismes spécifiques du projet Grass, ses caractéristiques techniques, ses cas d'utilisation et ses perspectives de développement futur.
2. Informations de base sur le projet
( 2.1 Champ d'activité
Grass est un projet DePIN qui collecte et vérifie des données Internet via la bande passante inutilisée des appareils des utilisateurs, apportant un soutien particulièrement au développement d'intelligence artificielle )AI###.
Son cœur est de permettre aux entreprises d'utiliser la connexion Internet des utilisateurs via le réseau de proxy résidentiel (residential proxy network), afin d'accéder et de récupérer des données Internet de différents emplacements géographiques, ce qui est très utile pour l'entraînement des modèles d'IA nécessitant des données diversifiées et représentatives géographiquement.
Problèmes résolus : Le scraping web traditionnel est généralement effectué par des systèmes centralisés, ce qui entraîne une faible efficacité et une propension aux erreurs ou aux biais. Grass vise à fournir des données Internet fiables et vérifiées de manière décentralisée, et les données fournies par des utilisateurs décentralisés présentent naturellement des caractéristiques de diversité, de publication dans plusieurs régions et de temps réel.
Vision et mission : La vision de Grass est de créer une couche de données Internet décentralisée, où les données sont collectées, vérifiées et structurées de manière à minimiser la confiance. Sa mission est de donner aux utilisateurs le pouvoir de contribuer à la couche de données et d'encourager la participation par le biais d'un mécanisme de récompense.
Méthode de participation des utilisateurs : Les utilisateurs n'ont besoin que de trois étapes pour commencer : visiter le site officiel de Grass, installer l'extension/le client, se connecter et commencer à gagner des Grass Points. Cette manière de contribuer à la bande passante pour gagner des récompenses offre aux utilisateurs ordinaires une opportunité de partager les dividendes de la croissance de l'IA.
En résumé, les caractéristiques clés et avantages de Grass sont : des coûts de collecte de données faibles grâce à un réseau décentralisé, une plus grande diversité des données ; les utilisateurs gagnent des récompenses en contribuant de la bande passante, réalisant ainsi un retour sur la valeur des données ; utilisation de la technologie blockchain pour vérifier les données, garantissant ainsi la transparence et la fiabilité des données.
( 2.2 Développement
Phase conceptuelle : Mi-2022, le projet a été proposé par Wynd Labs.
Phase de développement : Début 2023, la construction du produit a commencé, marquant l'entrée du projet dans la phase de développement réelle.
Financement de la ronde de semences : En 2023, Grass a complété un financement de 3,5 millions de dollars pour la ronde de semences, dirigé par un certain capital et un certain capital, totalisant 4,5 millions de dollars ), y compris le financement de la ronde pré-sémence dirigé par un certain capital ###.
Test utilisateur : Fin 2023, lancement d'une extension pour le navigateur Chrome, début des tests utilisateurs, attirant la participation des premiers utilisateurs.
Étape importante : En avril 2024, le projet a annoncé plus de 2 millions de dispositifs de nœuds connectés, en forte croissance. Selon les données de DePIN Scan, jusqu'en mars 2025, le nombre d'utilisateurs actifs a dépassé 2,5 millions.
Premier airdrop : Annonce du premier airdrop le 21 octobre 2024, distribution de 100 millions de jetons GRASS, 10 % de l'approvisionnement total, récompensant les premiers utilisateurs.
Échange lancé : 28 octobre 2024, lancement sur un certain échange, le prix a augmenté de $0,6 à $3,89 en 10 jours, augmentant régulièrement d'environ 5 fois.
État actuel : Le projet continue de s'étendre, la deuxième phase d'incitation à l'abandon des utilisateurs est en cours ; un lancement d'applications mobiles Android et iPhone est prévu pour augmenter l'échelle du réseau et la participation des utilisateurs.
( 2.3 Équipe
Selon les données de Rootdata, Grass a été développé par Wynd Labs, dont le fondateur est Andrej Radonjic, qui est le PDG de Wynd Labs, titulaire d'un master en mathématiques et statistique de l'Université York et d'un baccalauréat en ingénierie physique de l'Université McMaster.
Les membres de l'équipe proviennent tous de Wynd Labs, se concentrant sur le développement des technologies blockchain et IA, avec une expérience dans des domaines connexes. Cependant, les informations spécifiques sur les membres n'ont pas été largement divulguées, seule l'identité de Radonjic a été révélée.
Selon certaines données, Wynd Labs a été fondée en 2022, et son produit phare est Grass.
) 2.4 Financement et partenaires importants
Investisseurs et soutien
Tour de semences : 350 000 $ de financement par le tour de semences achevé en 2023, dirigé par un certain capital et un certain capital. Selon Rootdata, le financement total après le tour de semences atteint 450 000 $, y compris le tour de pré-sements dirigé par un certain capital.
Financement de la série A : Le financement de la série A a été complété en septembre 2024, dirigé par un certain capital, avec la participation de certains capitaux, d'un certain capital, d'un certain capital et d'un certain capital, le montant n'ayant pas été divulgué.
Soutien des investisseurs : Certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux, certains capitaux et certains capitaux, etc. sont des investisseurs relativement connus dans le secteur. Obtenir leur soutien montre également la reconnaissance du projet dans l'industrie.
Partenaire
Plateforme de blockchain : construite sur le réseau Solana, le projet tire parti de la haute performance et de l'évolutivité de Solana.
Actuellement, il n'est pas clairement mentionné de collaboration spécifique avec des entreprises d'IA ou d'autres projets, mais l'écosystème du réseau Solana pourrait offrir des opportunités de collaboration future.
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