Звіт про глибину Grass: яскрава нова зірка в області DePIN, AI-дані банк розширюється
Ключові моменти
Як Grass виділяється серед численних проектів DePIN?
Основний фактор - це нульовий поріг участі, "користувач є основою, інші фактори - це важелі".
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішні суперечки DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення справжності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно використовуючи модель "майнінгу пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйонів користувачів на вузли даних, формуючи перевагу з боку постачання.
Поєднуючи різке зростання попиту на дані AI, гарячий ринок Solana та DePIN, а також розумні операційні стратегії, Grass встановив позицію лідера в категорії DePIN з даними AI.
На які ключові фактори слід звернути увагу в подальшому розвитку Grass?
Короткостроково: Чи зможе децентралізована трансформація завершитися успішно у 2025 році;
Середній термін: підтвердження вимог до масштабів даних закупівель AI-компаній;
Довгостроково: комплаєнс гри з правилами конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "бум токенів приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому замовлення від клієнтів на ШІ не зростатимуть, ідеальний бізнес-замкнутий цикл може деградувати з позитивного кола "дані-капітал" в бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий контекст
DePIN об'єднує глобальні незайняті ресурси ( обчислювальної потужності, зберігання, пропускної спроможності ) через токенізовані стимули, створюючи мережу розподіленої інфраструктури; одночасно, індустрія ШІ стикається з структурним дефіцитом даних, монополією гігантів, суперечками з приводу конфіденційності та ізольованістю даних, в результаті чого 80% вартості даних не було реалізовано.
Майбутня конкуренція в AI, по своїй суті, є подвійною грою між ефективністю отримання даних та етичною відповідністю, а DePIN пропонує технологічне оптимальне рішення.
Глиняний революційний зміст полягає у злитті цих двох аспектів.
1.1 DePIN: глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та виникненням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є втіленням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, що 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 заохочення стимулювати внесок громади у використання невикористаних ресурсів, створюючи децентралізовану мережу інфраструктури, замінюючи традиційні централізовані постачальники послуг з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
На відміну від централізованої моделі, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна масштабованість.
Сегментовані галузі та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції, а також механізми заохочення через технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного децентралізованого бездротового мережевого проєкту, створення комунікаційної мережі з глобальним покриттям шляхом розгортання точок доступу спільнотою;
Цифрові ресурсні мережі: включають певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менш ніж 0,1%. Протягом наступного десятиліття очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація сектора DePIN досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаних пропускних можливостей ) та вибух попиту (, наприклад, потреба штучного інтелекту в обчислювальній потужності та даних ), що створює двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
1.2 Попит на дані AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нового часу(Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних ШІ 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 AI-моделей в значній мірі залежить від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та з географічною репрезентативністю мають вирішальне значення для продуктивності AI-моделей.
Обсяг та характеристики вимог до даних
Стрибок в масштабах: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерацій генеративного ШІ вимагає реального оновлення даних та їх різноманітності;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків з дотриманням конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші великі гравці контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: Дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін і циркуляція даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з конфліктами щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з оплатою API певної соціальної платформи, що викликав протест розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних і відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюзі: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шляхи вирішення проблем DePIN
Розподілене збирання даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштабність збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість і різноманітність даних, а також покращить узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для обробки даних, в поєднанні з нульовим доказом (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання замкнутого циклу: дані учасники отримують токен-ваучери, замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту і пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створив децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання AI моделей.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.
2. Основна інформація про проект
Швидке розширення Grass неможливе без його надзвичайно низького порогу участі. Це дозволяє кожному користувачеві стати 'майнером' AI-даних, обмінюючи резервну пропускну здатність на майбутні дивіденди.
Grass побудував децентралізовану мережу збору даних через архітектуру DePIN, що забезпечує високоефективні та різноманітні джерела даних для навчання ШІ. Користувачам потрібно лише встановити клієнт, щоб внести свій внесок у пропускну здатність та отримати винагороду у токенах - за рік залучено понад 2,5 мільйона вузлів, а токени, які вперше з'явилися на ринку, зросли в ціні більше ніж у 5 разів за 10 днів, що підтверджує їхню бізнес-логіку.
Проект отримав ставку від одного з провідних капіталів, спираючись на високопродуктивну ланцюг Solana для реалізації підтвердження даних та їх обігу.
Поточна анонімність команди все ще викликає суперечки, прогрес у децентралізації обробки даних потребує подальшого моніторингу.
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, що збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористаний пропускний здатність пристроїв користувачів, особливо для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络(residential proxy network), компанії можуть використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і призводить до помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету через децентралізований підхід, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів і реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані, а також у заохоченні участі 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 внесення пропускної здатності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися зростанням AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у: низькій вартості збору даних з децентралізованої мережі, більшій різноманітності даних; користувачі заробляють винагороду, вносячи ширину каналу, реалізуючи повернення вартості даних; використанні технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість та надійність даних.
2.2 Історія розвитку
Етап концепції: у середині 2022 року проект був запропонований компанією Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що знаменує перехід проекту до фактичного етапу розробки.
Seed round financing: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в рамках seed-раунду, яке очолили певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів США (, включаючи seed-раунд перед раундом, очолюваний певним капіталом ).
Тестування користувачів: До кінця 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться тестування користувачів, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Етап: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аеродроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аеродропу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загального обсягу постачання ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі тощо, за 10 днів ціна з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, наразі проходить друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та участь користувачів.
2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики в Університеті Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики в Університеті Макмастера.
Члени команди всі походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів команди не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з деякими даними, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на суму 3,5 мільйона доларів США, яке було лідовано певним капіталом і певним капіталом. Згідно з Rootdata, загальні інвестиції після сідлового раунду досягли 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд перед сідловим раундом, лідований певним капіталом.
Раунд A: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, провідною компанією стала певна компанія, участь взяли певна компанія, певна компанія, певна компанія та певна компанія, сума не розкривається.
Підтримка інвесторів: такі відомі інвестори в галузі, як певний капітал, певний капітал, певний капітал, певний капітал та певний капітал, також є. Отримання їхньої підтримки також демонструє визнання проекту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
На даний момент не зазначено конкретної співпраці з AI-компаніями або іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
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.
15 лайків
Нагородити
15
7
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
GateUser-ccc36bc5
· 33хв. тому
Звідки стільки лідерів? Не бреши.
Переглянути оригіналвідповісти на0
TokenBeginner'sGuide
· 08-09 17:18
Нагадуємо: дивлячись на дані, ризиковий коефіцієнт DePIN наразі є досить високим, рекомендуємо новачкам не діяти імпульсивно та не слідувати за натовпом.
Переглянути оригіналвідповісти на0
DefiOldTrickster
· 08-09 17:14
Лежачи заробляти на пропускній спроможності, займаючись Grass, навіть більше, ніж прибутковість від видобутку ETH у ті часи.
Переглянути оригіналвідповісти на0
ForkTrooper
· 08-09 17:13
Хто сказав, що в екосистемі sol немає хороших проєктів? Ось вам незаперечні докази.
Переглянути оригіналвідповісти на0
GateUser-5854de8b
· 08-09 17:11
Пороги так низькі, справді смачно
Переглянути оригіналвідповісти на0
LongTermDreamer
· 08-09 17:04
Через три роки я готовий віддати одну нирку за один Grass Нода
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasGasGasBro
· 08-09 17:04
Ще один обдурювати людей, як лохів, пов'язаний з майнінгом?
Grass: нова зірка в галузі DePIN, AI-дані банку ведуть до змін в індустрії
Звіт про глибину Grass: яскрава нова зірка в області DePIN, AI-дані банк розширюється
Ключові моменти
Основний фактор - це нульовий поріг участі, "користувач є основою, інші фактори - це важелі".
Grass через "технології + моделі" подолав внутрішні суперечки DePIN - використовуючи нульові знання та архітектуру Solana Layer2 для забезпечення справжності даних, вирішуючи проблему "брудних даних" в AI-індустрії; одночасно використовуючи модель "майнінгу пропускної здатності → стимулювання балів" для перетворення 2,5 мільйонів користувачів на вузли даних, формуючи перевагу з боку постачання.
Поєднуючи різке зростання попиту на дані AI, гарячий ринок Solana та DePIN, а також розумні операційні стратегії, Grass встановив позицію лідера в категорії DePIN з даними AI.
Короткостроково: Чи зможе децентралізована трансформація завершитися успішно у 2025 році;
Середній термін: підтвердження вимог до масштабів даних закупівель AI-компаній;
Довгостроково: комплаєнс гри з правилами конфіденційності даних та власності.
Поточний найбільший ризик полягає в тому, що "бум токенів приховує вакуум попиту" - якщо в майбутньому замовлення від клієнтів на ШІ не зростатимуть, ідеальний бізнес-замкнутий цикл може деградувати з позитивного кола "дані-капітал" в бульбашку на стороні пропозиції.
1. Галузевий контекст
1.1 DePIN: глобальна парадигма реконструкції інфраструктури
Визначення та основна логіка
В останні роки, з розвитком технології блокчейн та виникненням концепції Web3, різні галузі досліджують шляхи децентралізованої трансформації. DePIN є втіленням цієї тенденції в сфері інфраструктури. DePIN( повна назва Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентралізовані фізичні інфраструктурні мережі) є новою економічною моделлю, що 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 заохочення стимулювати внесок громади у використання невикористаних ресурсів, створюючи децентралізовану мережу інфраструктури, замінюючи традиційні централізовані постачальники послуг з їх високими витратами та низькою ефективністю.
Драйвери галузі
На відміну від централізованої моделі, децентралізована трансформація фізичної інфраструктури має більші переваги в таких аспектах, як структура витрат, моделі управління, стійкість мережі та екологічна масштабованість.
Сегментовані галузі та типові випадки
Згідно з визначенням Messari, DePIN охоплює фізичну інфраструктуру (, таку як бездротові мережі, енергетичні мережі ) та цифрові ресурси (, такі як зберігання, обчислення ), і реалізує відповідність попиту та пропозиції, а також механізми заохочення через технології блокчейн.
Фізична інфраструктура: на прикладі одного децентралізованого бездротового мережевого проєкту, створення комунікаційної мережі з глобальним покриттям шляхом розгортання точок доступу спільнотою;
Цифрові ресурсні мережі: включають певний проект децентралізованого зберігання, певний проект розподілених обчислень тощо, шляхом інтеграції невикористаних ресурсів формуючи модель спільної економіки.
Ринковий потенціал
Згідно з даними Messari, станом на 2024 рік, кількість глобальних DePIN пристроїв перевищила 13 мільйонів одиниць, ринкова капіталізація досягла 50 мільярдів доларів, але рівень проникнення становить менш ніж 0,1%. Протягом наступного десятиліття очікується зростання 100-1000 разів.
У 2024 році загальна капіталізація сектора DePIN досягне 50 мільярдів доларів, охоплюючи понад 350 проєктів, річний темп зростання перевищить 35%.
Його основним рушійним фактором є підвищення ефективності ресурсів (, як-от використання невикористаних пропускних можливостей ) та вибух попиту (, наприклад, потреба штучного інтелекту в обчислювальній потужності та даних ), що створює двосторонній ефект.
Звичайно, масштабованість децентралізованих мереж, конфіденційність даних та безпечна верифікація залишаються ключовими викликами для розвитку DePIN.
! Звіт про глибоке дослідження трави: зірки DePIN, розширення банку даних штучного інтелекту
1.2 Попит на дані AI: вибухове зростання та структурні суперечності
"Дані є нафтою нового часу(Data is the new oil)"
Отримання та обробка даних ШІ 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 AI-моделей в значній мірі залежить від якості та кількості навчальних даних. Дані високої якості, різноманітні та з географічною репрезентативністю мають вирішальне значення для продуктивності AI-моделей.
Обсяг та характеристики вимог до даних
Стрибок в масштабах: на прикладі GPT-4, для навчання потрібно понад 45TB текстових даних, а швидкість ітерацій генеративного ШІ вимагає реального оновлення даних та їх різноманітності;
Частка витрат: Витрати на збір, очищення та маркування даних у розробці ШІ становлять понад 40% від загального бюджету, що є основним комерційним вузьким місцем;
Сценарна диференціація: автономне водіння потребує даних з високоточних сенсорів, медичний ШІ залежить від бази даних випадків з дотриманням конфіденційності, соціальний ШІ залежить від даних про поведінку користувачів.
Традиційні проблеми постачання даних
Дані бар'єри: основні підприємства/суб'єкти та інші великі гравці контролюють широкі джерела даних, малі та середні розробники стикаються з високими бар'єрами та несправедливою ціною;
Острівці даних: Дані часто розподілені між різними установами та підприємствами, обмін і циркуляція даних стикаються з численними перешкодами, що призводить до недостатнього використання ресурсів даних.
Конфіденційність даних: Збір даних часто пов'язаний з конфліктами щодо конфіденційності та авторських прав, як, наприклад, випадок з оплатою API певної соціальної платформи, що викликав протест розробників;
Неефективний обіг: ізоляція даних і відсутність стандартизації призводять до повторного збору, глобальна ефективність використання даних менше 20%;
Перерва в ціннісному ланцюзі: індивідуальні учасники, які створюють дані, не можуть отримувати вигоду від подальшого використання даних.
Шляхи вирішення проблем DePIN
Розподілене збирання даних: через мережу вузлів збирати відкриті дані (, такі як соціальні медіа, публічні бази даних ), знижуючи витрати на збір даних, підвищуючи ефективність та масштабність збору даних;
Підвищення якості та різноманітності даних: Завдяки механізму стимулювання DePIN можна залучити більше учасників для внесення даних, що підвищить якість і різноманітність даних, а також покращить узагальнюючу здатність моделей ШІ.
Децентралізоване очищення та маркування: спільна робота громади для обробки даних, в поєднанні з нульовим доказом (ZK) для забезпечення достовірності даних;
Токенізоване стимулювання замкнутого циклу: дані учасники отримують токен-ваучери, замовники купують структуровані набори даних за токени, що формує пряме співвідношення попиту і пропозиції.
Проект Grass знаходиться на перехресті DePIN та індустрії даних AI, інноваційно застосовуючи концепцію DePIN у сфері збору даних AI, створив децентралізовану мережу збору даних, яка має на меті забезпечити більш економічні, ефективні та надійні джерела даних для навчання AI моделей.
У наступних розділах ми глибоко проаналізуємо конкретні механізми, технічні особливості, сценарії використання та перспективи розвитку проекту Grass.
2. Основна інформація про проект
2.1 Область діяльності
Grass є проектом DePIN, що збирає та перевіряє дані з Інтернету через невикористаний пропускний здатність пристроїв користувачів, особливо для підтримки розробки штучного інтелекту (AI).
Його суть полягає в тому, що через住宅代理网络(residential proxy network), компанії можуть використовувати інтернет-з'єднання користувачів для доступу та збору даних з різних географічних локацій, що є дуже корисним для навчання AI моделей, які потребують різноманітних і географічно репрезентативних даних.
Проблема, яку вирішують: Традиційне веб-сканування зазвичай виконується централізованими системами, що є неефективним і призводить до помилок або упереджень. Grass має на меті надати надійні, перевірені дані з Інтернету через децентралізований підхід, причому дані, надані децентралізованими користувачами, природно мають різноманітність, публікацію з різних регіонів і реальний час.
Бачення та місія: Бачення Grass полягає в створенні децентралізованого інтернет-даних шару, де дані збираються, перевіряються та структуруються з мінімізацією довіри. Його місія полягає в наданні користувачам можливості вносити свій внесок у дані, а також у заохоченні участі 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 внесення пропускної здатності для отримання винагороди надає звичайним користувачам можливість поділитися зростанням AI.
Підсумовуючи, ключові характеристики та переваги Grass полягають у: низькій вартості збору даних з децентралізованої мережі, більшій різноманітності даних; користувачі заробляють винагороду, вносячи ширину каналу, реалізуючи повернення вартості даних; використанні технології блокчейн для перевірки даних, що забезпечує прозорість та надійність даних.
2.2 Історія розвитку
Етап концепції: у середині 2022 року проект був запропонований компанією Wynd Labs.
Етап розробки: початок створення продукту на початку 2023 року, що знаменує перехід проекту до фактичного етапу розробки.
Seed round financing: У 2023 році Grass завершила фінансування на суму 3,5 мільйона доларів США в рамках seed-раунду, яке очолили певний капітал та певний капітал, загалом 4,5 мільйона доларів США (, включаючи seed-раунд перед раундом, очолюваний певним капіталом ).
Тестування користувачів: До кінця 2023 року буде випущено розширення для браузера Chrome, розпочнеться тестування користувачів, щоб залучити ранніх користувачів до участі.
Етап: У квітні 2024 року проект оголосив про понад 2 мільйони підключених вузлів пристроїв, які швидко зростають. Згідно з даними DePIN Scan, станом на березень 2025 року його активні користувачі перевищили 2,5 мільйона.
Перший аеродроп: 21 жовтня 2024 року оголошено про проведення першого аеродропу, розподіл 100 мільйонів токенів GRASS ( 10% від загального обсягу постачання ), винагорода для ранніх користувачів.
Запуск на біржі: 28 жовтня 2024 року запуск на певній біржі тощо, за 10 днів ціна з $0.6 до $3.89, стабільно зросла приблизно в 5 разів.
Поточний стан: Проект продовжує розширюватися, наразі проходить друга фаза стимулювання користувачів; планується випуск мобільних додатків для Android та iPhone, щоб збільшити масштаб мережі та участь користувачів.
2.3 Стан команди
Згідно з даними Rootdata, Grass розроблений Wynd Labs, засновником є Андрей Радоніч, який є CEO Wynd Labs, має магістерський ступінь з математики та статистики в Університеті Йорка та бакалаврський ступінь з інженерної фізики в Університеті Макмастера.
Члени команди всі походять з Wynd Labs, зосереджені на розробці технологій блокчейн та ШІ, мають досвід у відповідних галузях. Але конкретна інформація про членів команди не була широко оприлюднена, лише особа Радоніча була розкрита.
Згідно з деякими даними, Wynd Labs була заснована у 2022 році, а її основним продуктом є Grass.
2.4 Фінансування та важливі партнери
Інвестори та підтримка
Сідловий раунд: У 2023 році завершено фінансування сідлового раунду на суму 3,5 мільйона доларів США, яке було лідовано певним капіталом і певним капіталом. Згідно з Rootdata, загальні інвестиції після сідлового раунду досягли 4,5 мільйона доларів США, включаючи сідловий раунд перед сідловим раундом, лідований певним капіталом.
Раунд A: Завершено раунд A фінансування у вересні 2024 року, провідною компанією стала певна компанія, участь взяли певна компанія, певна компанія, певна компанія та певна компанія, сума не розкривається.
Підтримка інвесторів: такі відомі інвестори в галузі, як певний капітал, певний капітал, певний капітал, певний капітал та певний капітал, також є. Отримання їхньої підтримки також демонструє визнання проекту в індустрії.
Партнер
Блокчейн платформа: побудована на основі мережі Solana, проект використовує високу продуктивність та масштабованість Solana.
На даний момент не зазначено конкретної співпраці з AI-компаніями або іншими проектами, але екосистема мережі Solana може надати можливості для майбутньої співпраці.
3.