Analisis Kedalaman Rumput: Bintang Baru di Bidang DePIN

Grass adalah proyek yang baru-baru ini banyak diperhatikan di bidang DePIN, yang secara inovatif menerapkan model DePIN di bidang pengumpulan data AI. Artikel ini akan menganalisis Grass dari berbagai sudut, mengeksplorasi keunikan inovatifnya, potensi perkembangannya, serta tantangan yang dihadapinya.

1. Latar Belakang Industri

Ketika demokratisasi kekuatan DePIN bertemu dengan dilema data AI, sebuah gerakan kesetaraan data meledak secara diam-diam.

DePIN mengintegrasikan sumber daya global yang tidak terpakai melalui ekonomi token ( daya komputasi, penyimpanan, bandwidth ), membangun jaringan infrastruktur terdistribusi; pada saat yang sama, industri AI menghadapi kekurangan struktural data, monopoli raksasa, kontroversi privasi, dan penghalang pulau, yang mengakibatkan 80% nilai data tidak terlepas.

Persaingan AI di masa depan, pada dasarnya adalah permainan ganda antara efisiensi pengambilan data dan kepatuhan etika, dan DePIN memberikan solusi teknis yang optimal.

Disruptif Grass terletak pada realisasi perpaduan kedua hal ini.

1.1 DePIN: Membangun kembali paradigma infrastruktur global

DePIN( Jaringan Infrastruktur Fisik Terdesentralisasi) adalah model ekonomi baru yang mengintegrasikan sumber daya fisik global yang terdistribusi( seperti daya komputasi, penyimpanan, bandwidth, energi, dan lainnya) melalui teknologi blockchain.

Inti logikanya adalah: melalui insentif token untuk mendorong kontribusi komunitas dari sumber daya yang tidak terpakai, membangun jaringan infrastruktur terdesentralisasi, menggantikan model penyedia layanan terpusat yang berbiaya tinggi dan tidak efisien.

Dibandingkan dengan model terpusat, transformasi desentralisasi dari infrastruktur fisik memiliki keunggulan yang lebih besar dalam hal struktur biaya, model tata kelola, ketahanan jaringan, dan kemampuan untuk memperluas ekosistem.

Menurut definisi Messari, DePIN mencakup infrastruktur fisik ( seperti jaringan nirkabel, jaringan energi ) dan jaringan sumber daya digital ( seperti penyimpanan, komputasi ) dua kategori utama, dan mewujudkan pencocokan penawaran dan permintaan serta mekanisme insentif melalui teknologi blockchain.

• Infrastruktur fisik: dengan proyek jaringan nirkabel tertentu sebagai perwakilan, membangun jaringan komunikasi dengan cakupan global melalui penyebaran perangkat hotspot di komunitas;

• Jaringan sumber daya digital: mencakup proyek penyimpanan terdesentralisasi tertentu, proyek komputasi terdistribusi tertentu, dll., melalui pengintegrasian sumber daya yang tidak terpakai untuk membentuk model ekonomi berbagi.

Menurut data Messari, hingga tahun 2024, jumlah perangkat DePIN global telah melebihi 13 juta unit, dengan ukuran pasar mencapai 50 miliar USD, tetapi tingkat penetrasi kurang dari 0,1%. Dalam sepuluh tahun ke depan, diharapkan akan tumbuh 100-1000 kali lipat.

Pada tahun 2024, total nilai pasar DePIN mencapai 50 miliar USD, mencakup lebih dari 350 proyek, dengan tingkat pertumbuhan tahunan lebih dari 35%.

Inti dari dorongan ini terletak pada peningkatan efisiensi sumber daya ( seperti pemanfaatan bandwidth yang terbuang ) dan ledakan permintaan ( seperti kebutuhan AI akan daya komputasi dan data ) yang bersifat dua arah.

Tentu saja, skalabilitas jaringan terdesentralisasi, privasi data, dan verifikasi keamanan tetap menjadi tantangan kunci dalam perkembangan DePIN.

1.2 Permintaan data AI: pertumbuhan meledak dan kontradiksi struktural

"Data adalah minyak di era baru"

Pengambilan dan pengolahan data AI adalah penggerak utama perkembangan kecerdasan buatan, terutama dalam melatih model bahasa besar ( seperti GPT ) dan jaringan saraf generatif ( seperti MidJourney ).

Kinerja dan efektivitas model AI sangat tergantung pada kualitas dan kuantitas data pelatihan. Data yang berkualitas tinggi, beragam, dan mewakili secara geografis sangat penting bagi kinerja model AI.

Skala dan karakteristik permintaan data:

• Lonjakan skala: Mengambil GPT-4 sebagai contoh, pelatihan memerlukan lebih dari 45TB data teks, sementara kecepatan iterasi AI generatif mengharuskan data diperbarui dan bervariasi secara real-time;

• Proporsi biaya: Biaya pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data dalam pengembangan AI melebihi 40% dari total anggaran, menjadi kendala inti dalam komersialisasi;

• Diferensiasi Skenario: Mengemudi otomatis memerlukan data sensor yang akurat, AI medis bergantung pada basis data kasus yang mematuhi privasi, AI sosial bergantung pada data perilaku pengguna.

Titik sakit penyediaan data tradisional:

• Hambatan data: perusahaan inti/pemangku kepentingan besar mengontrol sumber data yang luas, pengembang kecil dan menengah menghadapi hambatan tinggi dan penetapan harga yang tidak adil;

• Pulau data: Data sering kali tersebar di berbagai lembaga dan perusahaan, berbagi dan peredaran data menghadapi banyak hambatan, yang mengakibatkan sumber daya data tidak dapat dimanfaatkan secara maksimal.

• Privasi data: Pengumpulan data sering kali melibatkan sengketa privasi dan hak cipta, seperti peristiwa biaya API di suatu platform sosial yang memicu protes dari pengembang;

• Sirkulasi yang tidak efisien: Pulau data dan kurangnya standarisasi menyebabkan pengumpulan yang berulang, pemanfaatan data global kurang dari 20%;

• Gangguan rantai nilai: Kontributor individu yang menciptakan data tidak dapat mendapatkan keuntungan dari penggunaan data selanjutnya.

Jalur penyelesaian DePIN:

• Pengumpulan data terdistribusi: Mengumpulkan data publik melalui jaringan node ( seperti media sosial, basis data publik ), mengurangi biaya pengumpulan data, serta meningkatkan efisiensi dan skala pengumpulan data;

• Meningkatkan kualitas dan keberagaman data: Melalui mekanisme insentif DePIN, dapat menarik lebih banyak peserta untuk berkontribusi data, sehingga meningkatkan kualitas dan keberagaman data, serta meningkatkan kemampuan generalisasi model AI.

• Pembersihan dan pelabelan terdesentralisasi: Kolaborasi komunitas untuk menyelesaikan pra-pemrosesan data, menggabungkan bukti nol pengetahuan (ZK) untuk memastikan keaslian data;

• Insentif tokenisasi tertutup: Kontributor data mendapatkan hadiah token, pihak yang membutuhkan membeli dataset terstruktur dengan token, membentuk pencocokan langsung antara penawaran dan permintaan.

Proyek Grass terletak di persimpangan antara DePIN dan industri data AI, secara inovatif menerapkan konsep DePIN dalam bidang pengumpulan data AI, membangun jaringan pengambilan data yang terdesentralisasi, bertujuan untuk menyediakan sumber data yang lebih ekonomis, efisien, dan dapat diandalkan untuk pelatihan model AI.

Dalam bab-bab berikutnya, kita akan menganalisis secara mendalam mekanisme konkret dari proyek Grass, karakteristik teknis, skenario aplikasi, serta prospek perkembangan di masa depan.

2. Informasi Dasar Proyek

Ekspansi cepat Grass tidak terlepas dari ambang partisipasi yang sangat rendah. Membuat setiap pengguna dapat menjadi "penambang" data AI, menukarkan bandwidth yang tidak terpakai dengan dividen di masa depan.

Grass membangun jaringan pengambilan data terdesentralisasi melalui arsitektur DePIN, menyediakan sumber data yang biaya-efektif dan beragam untuk pelatihan AI. Pengguna hanya perlu menginstal klien untuk menyumbangkan bandwidth dan mendapatkan imbalan token - dalam satu tahun diluncurkan menarik lebih dari 2,5 juta node, dan token mengalami kenaikan lebih dari 5 kali lipat dalam 10 hari pertama, membuktikan logika bisnisnya.

Proyek ini mendapatkan dukungan dari modal teratas seperti Polychain, Hack VC, dan lainnya, memanfaatkan rantai performa tinggi Solana untuk mewujudkan pengakuan dan peredaran data.

Anonymitas tim saat ini masih diperdebatkan, kemajuan desentralisasi pengolahan data perlu ditindaklanjuti.

2.1 Lingkup usaha

Grass adalah proyek DePIN yang mengumpulkan dan memverifikasi data internet melalui bandwidth yang tidak terpakai dari perangkat pengguna, khususnya mendukung pengembangan AI(.

Intinya adalah melalui jaringan proxy perumahan )residential proxy network(, memungkinkan perusahaan menggunakan koneksi internet pengguna untuk mengakses dan mengambil data internet dari berbagai lokasi geografis, yang sangat berguna untuk pelatihan model AI yang memerlukan data yang beragam dan representatif secara geografis.

• Masalah yang diselesaikan: Penangkapan jaringan tradisional biasanya dilakukan oleh sistem terpusat, yang tidak efisien dan mudah mengalami kesalahan atau bias. Grass bertujuan untuk menyediakan data internet yang dapat diandalkan dan terverifikasi melalui metode desentralisasi, dan data yang disediakan oleh pengguna desentralisasi secara alami memiliki keragaman, rilis dari berbagai daerah, dan karakteristik waktu nyata.

• Visi dan Misi: Visi Grass adalah menciptakan lapisan data internet terdesentralisasi, di mana data dikumpulkan, diverifikasi, dan disusun dengan cara yang meminimalkan kepercayaan. Misinya adalah memberdayakan pengguna untuk berkontribusi pada lapisan data dan mendorong partisipasi melalui mekanisme penghargaan.

• Cara partisipasi pengguna: Pengguna hanya perlu tiga langkah untuk memulai: mengunjungi situs resmi Grass, menginstal ekstensi/klien, menghubungkan dan mulai menghasilkan Poin Grass. Cara memberikan bandwidth untuk mendapatkan imbalan ini memberikan kesempatan bagi pengguna biasa untuk berbagi dividen pertumbuhan AI.

Secara ringkas, fitur dan keunggulan utama Grass terletak pada: biaya pengambilan data yang rendah dalam jaringan terdesentralisasi, keragaman data yang lebih kaya; pengguna dapat menghasilkan imbalan dengan menyumbangkan bandwidth, mewujudkan pengembalian nilai data; menggunakan teknologi blockchain untuk memverifikasi data, memastikan transparansi dan keandalan data.

![GrassKedalaman研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(

) 2.2 Perkembangan

Tahap konsep: Pertengahan tahun 2022, proyek ini diajukan oleh Wynd Labs.

Tahap pengembangan: Memulai pembangunan produk pada awal tahun 2023, menandai proyek memasuki tahap pengembangan yang nyata.

Putaran pendanaan benih: Pada tahun 2023, Grass menyelesaikan pendanaan benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh Polychain Capital dan Tribe Capital, total 4,5 juta dolar AS ### termasuk putaran pra-benih yang dipimpin oleh No Limit Holdings (.

Pengujian pengguna: Pada akhir 2023, meluncurkan program ekstensi browser Chrome, memulai pengujian pengguna, menarik partisipasi pengguna awal.

Tonggak sejarah: April 2024, proyek mengumumkan lebih dari 2 juta perangkat node yang terhubung, sedang berkembang pesat. Menurut data DePIN Scan, hingga Maret 2025, pengguna aktifnya telah melebihi 2,5 juta.

Airdrop Pertama: Airdrop pertama akan diumumkan pada 21 Oktober 2024, mendistribusikan 100 juta token GRASS )10% dari total pasokan (, sebagai penghargaan bagi pengguna awal.

Bursa yang diluncurkan: Pada 28 Oktober 2024, diluncurkan di suatu platform perdagangan dan bursa lainnya, dalam 10 hari harga meningkat dari $0,6 menjadi $3,89, dengan kenaikan stabil sekitar 5 kali lipat.

Status saat ini: proyek terus berkembang, sedang melaksanakan fase kedua insentif pengguna; rencana untuk meluncurkan aplikasi mobile Android dan iPhone, untuk meningkatkan skala jaringan dan keterlibatan pengguna.

) 2.3 Situasi Tim

Menurut data Rootdata, Grass dikembangkan oleh Wynd Labs, pendirinya adalah Andrej Radonjic, yang merupakan CEO Wynd Labs, memiliki gelar Master di Matematika dan Statistik dari Universitas York serta gelar Bachelor di Fisika Teknik dari Universitas McMaster.

Anggota tim berasal dari Wynd Labs, yang fokus pada pengembangan teknologi blockchain dan AI, memiliki pengalaman di bidang terkait. Namun, informasi tentang anggota spesifik tidak dipublikasikan secara luas, hanya identitas Radonjic yang diungkapkan.

Menurut Tracxn, Wynd Labs didirikan pada tahun 2022, produk inti mereka adalah Grass.

Latar belakang tim menunjukkan kemampuan profesional di bidang blockchain dan AI, tetapi kurangnya transparansi informasi dapat mempengaruhi kepercayaan investor dan pengguna. Pengalaman Radonjic memberikan reputasi pada proyek, tetapi anonimitas anggota lainnya dapat menimbulkan kekhawatiran.

2.4 Pendanaan dan Mitra Kerja Penting

Investor dan dukungan

Putaran benih: Pada tahun 2023, berhasil menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 3,5 juta dolar AS, dipimpin oleh Polychain Capital dan Tribe Capital. Menurut Rootdata, total pendanaan setelah putaran benih mencapai 4,5 juta dolar AS, termasuk putaran pra-benih yang dipimpin oleh No Limit Holdings.

Putaran A pendanaan: Pendanaan putaran A selesai pada bulan September 2024, dipimpin oleh HackVC, dengan partisipasi dari Polychain, Delphi, Lattice, dan Brevan Howard, jumlahnya tidak diungkapkan.

Dukungan investor: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice, dan Brevan Howard adalah beberapa investor yang cukup terkenal di industri ini. Mendapatkan dukungan mereka juga menunjukkan pengakuan proyek di dalam industri.

Mitra

Platform blockchain: dibangun di atas jaringan Solana, proyek ini memanfaatkan kinerja tinggi dan skalabilitas Solana.

Saat ini belum ada penyebutan jelas mengenai kerjasama spesifik dengan perusahaan AI atau proyek lainnya, tetapi ekosistem jaringan Solana mungkin menawarkan peluang untuk kolaborasi di masa depan.

![GrassKedalaman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. Analisis Teknologi Proyek

Grass berusaha untuk mendistribusikan kembali nilai data dari perusahaan teknologi besar kepada pengguna biasa.

Jaringan node dalam arsitektur teknologi Grass, inovasi pemrosesan ZKP, dan buku data, ketiganya membentuk alur kerja tertutup, mendukung desentralisasi dari pengumpulan, verifikasi hingga pengiriman dalam seluruh rantai, dengan baik mendukung visi desentralisasi mereka.

Namun, operasi terpusat saat ini perlu diselesaikan, pelaksanaan teknologi apakah dapat berjalan dengan lancar masih perlu dipantau.

) 3.1 Arsitektur Teknologi Inti: Sovereign Data Rollup

Grass sedang membangun agregasi data kedaulatan pertama. Ini menyederhanakan pengadaan dan konversi data melalui jaringan node Grass yang tersebar secara global, sehingga memungkinkan akses data web terstruktur AI yang umum. Infrastruktur didukung oleh Rollup data khusus di atas Solana, yang dirancang untuk mengelola seluruh siklus hidup data - sumber, pemrosesan, verifikasi, dan pembangunan dataset. Arsitektur ini berpusat pada komponen berikut:

Menganalisis kerangka teknologi Grass