Informe de investigación profunda de Grass: una nueva estrella brillante en el campo de DePIN, el banco de datos de IA en expansión

Contenido clave TL; DR

• El factor clave por el cual Grass puede destacar entre numerosos proyectos DePIN es su modelo de participación sin barreras, donde la base de usuarios es fundamental y otros factores son amplificadores.

Grass a través de "tecnología + modelo" impulsa la ruptura de la competencia en la industria DePIN ------ utilizando pruebas de cero conocimiento y la arquitectura Layer2 de Solana para garantizar la autenticidad de los datos, resolviendo el problema de "datos sucios" en la industria de la IA; al mismo tiempo, adopta el modelo de "minería de ancho de banda → incentivos de puntos" para convertir a 2,5 millones de usuarios en nodos de datos, formando una ventaja en el lado de la oferta.

La combinación de la explosión de la demanda de datos de IA, el aumento de la popularidad de Solana y DePIN, y estrategias operativas razonables, han llevado a Grass a convertirse en el proyecto líder en el ámbito de DePIN relacionado con datos de IA.

• Puntos clave a tener en cuenta para el desarrollo futuro de Grass:

Visión a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿podrá completarse sin problemas la transición descentralizada en 2025?

Verificación de la demanda a medio plazo: escala de compra de datos reales de empresas de IA;

Juego de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.

El mayor riesgo actual radica en "la popularidad de los tokens oculta la brecha de demanda"------si en el futuro no se puede lograr un aumento significativo en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degenerar de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja del lado de la oferta.

1. Contexto de la industria

Cuando la democratización de la potencia de cálculo de DePIN se encuentra con la crisis de datos de la IA, un movimiento por la equidad de datos está surgiendo silenciosamente.

DePIN integra recursos globales ociosos mediante incentivos de tokens (, como potencia de cálculo, almacenamiento y ancho de banda ), para construir una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias de privacidad y islas de datos, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se libere.

La competencia futura de la IA es, en esencia, un doble juego entre la eficiencia en la obtención de datos y la conformidad ética, y DePIN ofrece la solución técnica óptima.

La disruptividad de Grass radica en la realización de la fusión de estos dos.

1.1 DePIN: Reconfiguración del paradigma global de infraestructura

Definición y lógica central

En los últimos años, con la madurez de la tecnología blockchain y el surgimiento de la filosofía Web3, diversas industrias están explorando caminos de transformación descentralizada. DePIN es precisamente la manifestación de esta tendencia en el ámbito de la infraestructura. DePIN(, cuyo nombre completo es Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, ) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos globales descentralizados a través de la tecnología blockchain, como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc. (.

Su lógica central radica en:** impulsar la contribución de recursos ociosos de la comunidad a través de incentivos en tokens, construyendo una red de infraestructura descentralizada,** reemplazando el modelo de alto costo y baja eficiencia de los proveedores de servicios centralizados tradicionales.

Impulso de la industria

En comparación con el modelo centralizado, la transformación descentralizada de la infraestructura física tiene mayores ventajas en términos de estructura de costos, modelos de gobernanza, resiliencia de la red y escalabilidad ecológica.

Subdivisiones y casos típicos

Según la definición de Messari, DePIN abarca infraestructura física ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y logra la coincidencia de oferta y demanda y un mecanismo de incentivos a través de la tecnología blockchain.

• Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, construyendo una red de comunicación de cobertura global a través del despliegue de dispositivos de punto de acceso en la comunidad;

• Red de recursos digitales: incluye un proyecto de almacenamiento descentralizado, un proyecto de computación distribuida, etc., formando un modelo de economía compartida a través de la integración de recursos ociosos.

Potencial de mercado

Según los datos de Messari, hasta 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado de 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0,1%. En los próximos diez años, se espera un crecimiento de 100--1000 veces.

En 2024, la capitalización de mercado del sector DePIN alcanzará los 50 mil millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.

Su motor central radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización de ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la demanda de poder de cálculo y datos por parte de la IA ( y el efecto bidireccional.

Por supuesto, la escalabilidad de las redes descentralizadas, la privacidad de los datos y la verificación de seguridad siguen siendo los desafíos clave en el desarrollo de DePIN.

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) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales

"Los datos son el petróleo de la nueva era ###Data es el nuevo petróleo ("

La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje ) como GPT ( y redes neuronales generativas ) como MidJourney (.

El rendimiento y la efectividad de los modelos de IA dependen en gran medida de la calidad y la cantidad de los datos de entrenamiento. Los datos de alta calidad, diversificados y con representación geográfica son fundamentales para el rendimiento de los modelos de IA.

Escala y características de la demanda de datos

• Aumento de magnitud: Tomando como ejemplo GPT-4, se requieren más de 45TB de datos de texto para el entrenamiento, y la velocidad de iteración de la IA generativa exige que los datos se actualicen y diversifiquen en tiempo real;

• Proporción de costos: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un cuello de botella central para la comercialización;

• Diversificación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos conforme a la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento de los usuarios.

Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales

• Barreras de datos: las grandes empresas/entidades controlan amplias fuentes de datos, los desarrolladores pequeños y medianos enfrentan altas barreras y precios injustos;

• Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, y el intercambio y la circulación de datos enfrentan numerosos obstáculos, lo que lleva a que los recursos de datos no se utilicen plenamente.

• Privacidad de datos: La recolección de datos a menudo implica controversias sobre la privacidad y los derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de desarrolladores;

• Baja eficiencia en la circulación: Las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel global es inferior al 20%;

• Interrupción de la cadena de valor: Los contribuyentes individuales que crean datos no pueden obtener beneficios de su uso posterior.

Ruta de ruptura de DePIN

• Recolección de datos distribuidos: A través de una red de nodos, se capturan datos públicos ) como redes sociales y bases de datos públicas (, reduciendo el costo de recolección de datos y mejorando la eficiencia y la escala de la recolección de datos;

• Mejorar la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se puede atraer a más participantes a contribuir con datos, lo que a su vez mejora la calidad y diversidad de los datos, aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.

• Limpieza y etiquetado descentralizados: colaboración de la comunidad para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la veracidad de los datos;

• Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre oferta y demanda.

El proyecto Grass se encuentra en la intersección de DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto de DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, construyendo una red descentralizada de captura de datos, con el objetivo de proporcionar fuentes de datos más económicas, eficientes y confiables para el entrenamiento de modelos de IA.

En los próximos capítulos, analizaremos en profundidad los mecanismos específicos, características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro del proyecto Grass.

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2. Información básica del proyecto

La rápida expansión de Grass se debe a su baja barrera de entrada. Permite que cada usuario se convierta en un 'minero' de datos de IA, canjeando su ancho de banda ocioso por dividendos futuros.

Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alto costo-efectividad y alta diversidad para el entrenamiento de IA. Los usuarios solo necesitan instalar el cliente para contribuir con ancho de banda y obtener recompensas en tokens ------ en un año, ha atraído a más de 2.5 millones de nodos, el aumento de precios de los tokens en los primeros 10 días superó 5 veces, validando su lógica comercial.

El proyecto ha recibido apuestas de capitales de primera línea como ciertos capitales y ciertos VC, apoyándose en la alta rendimiento de la cadena Solana para realizar la certificación y el flujo de datos.

La anonimidad del equipo actual sigue siendo un tema de controversia, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos necesitan ser monitoreados.

) 2.1 Alcance del negocio

Grass es un proyecto DePIN que recoge y valida datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, y proporciona apoyo especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial ###AI(.

Su núcleo es a través de la red de proxies residenciales )residential proxy network(, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y extraer datos de Internet de diferentes ubicaciones geográficas, lo cual es muy útil para el entrenamiento de modelos de IA que requieren datos diversos y representativos geográficamente.

• Problema resuelto: La extracción de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta en baja eficiencia y propensión a errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de Internet confiables y verificados a través de un enfoque descentralizado, y los datos proporcionados por los usuarios descentralizados poseen naturalmente características de diversidad, publicación en múltiples regiones y en tiempo real.

• Visión y Misión: La visión de Grass es crear una capa de datos de Internet descentralizada, donde los datos se recopilan, verifican y estructuran de manera de mínima confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para contribuir a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.

• Método de participación del usuario: Los usuarios solo necesitan tres pasos para comenzar: visitar el sitio web de Grass, instalar la extensión / cliente, conectarse y comenzar a ganar Grass Points. Esta forma de contribuir con el ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes una oportunidad para compartir los beneficios del crecimiento de la IA.

En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de captura de datos en una red descentralizada, mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.

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) 2.2 Desarrollo

Fase de concepto: A mediados de 2022, el proyecto fue propuesto por Wynd Labs.

Fase de desarrollo: La construcción del producto comenzó a principios de 2023, marcando la entrada del proyecto en la fase de desarrollo real.

Ronda de financiamiento semilla: En 2023, Grass completó una ronda de financiamiento semilla de 3,5 millones de dólares, liderada por cierto capital y cierto capital, con un total de 4,5 millones de dólares ### incluyendo la ronda de financiamiento semilla previa liderada por cierta institución (.

Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario, para atraer la participación de los primeros usuarios.

Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció que contaba con más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, y está creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, a marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.

Primer Airdrop: El 21 de octubre de 2024 se anunciará el primer airdrop, asignando 100 millones de tokens GRASS ), 10% del suministro total (, recompensando a los usuarios tempranos.

Intercambio en línea: Lanzamiento en cierta plataforma el 28 de octubre de 2024, después de 10 días de precio desde $0.6 hasta $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.

Estado actual: El proyecto sigue expandiéndose, actualmente se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios inactivos; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.

) 2.3 Situación del equipo

Según datos públicos, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, su fundador es Andrej Radonjic, quien es el CEO de Wynd Labs y posee una maestría en Matemáticas y Estadística de la Universidad de York y una licenciatura en Ingeniería Física de la Universidad McMaster.

Los miembros del equipo provienen de Wynd Labs, enfocados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y AI, con experiencia en los campos relevantes. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha divulgado ampliamente, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.

Según datos públicos, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.

2.4 Financiamiento y socios importantes

Inversores y apoyo

Ronda Semilla: Se completó una ronda de financiamiento semilla de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por cierto capital y cierto capital. Según datos públicos, el financiamiento total después de la ronda semilla alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla liderada por cierta institución.

Ronda A de financiamiento: Se completó la ronda A de financiamiento en septiembre de 2024, liderada por un VC, con la participación de ciertos capitales, ciertos capitales, ciertos capitales y ciertos capitales, el monto no fue revelado.

Apoyo de inversores: Los inversores mencionados anteriormente son bastante conocidos en la industria. Obtener su apoyo también es significativo.