Análisis de Profundidad de Grass: La brillante nueva estrella en el campo DePIN

Grass es un proyecto que ha llamado mucho la atención recientemente en el campo de DePIN, aplicando de manera innovadora el modelo DePIN en el ámbito de la recopilación de datos de IA. Este artículo realizará un análisis profundo de Grass desde múltiples ángulos, explorando sus innovaciones, potencial de desarrollo y los desafíos que enfrenta.

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 silencioso por la equidad de datos estalla.

DePIN integra recursos globales ociosos a través de la economía de tokens ( capacidad de cómputo, almacenamiento, ancho de banda ), construyendo una red de infraestructura distribuida; al mismo tiempo, la industria de la IA enfrenta una escasez estructural de datos, monopolios de gigantes, controversias sobre la privacidad y barreras de aislamiento, lo que lleva a que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.

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

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

1.1 DePIN: Reconstrucción del paradigma global de infraestructuras

DePIN( es una nueva modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente) como potencia de cálculo, almacenamiento, ancho de banda, energía, etc.( a través de la tecnología blockchain.

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

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.

Según la definición de Messari, DePIN abarca infraestructuras físicas ) como redes inalámbricas, redes de energía ( y redes de recursos digitales ) como almacenamiento, computación (, y realiza la coincidencia de oferta y demanda y mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.

• Infraestructura física: representado por un proyecto de red inalámbrica, se construye una red de comunicación con cobertura global mediante el despliegue de dispositivos de puntos de acceso en la comunidad;

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

Según los datos de Messari, a finales de 2024, el número de dispositivos DePIN en todo el mundo ha superado los 13 millones, con un tamaño de mercado que alcanza los 50 mil millones de dólares, pero la tasa de penetración es inferior al 0.1%. Se espera que en los próximos diez años crezca entre 100 y 1000 veces.

En 2024, el valor total 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 principal fuerza motriz radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización del ancho de banda ocioso ( y la explosión de la demanda ), como la necesidad de IA de poder de cálculo y datos (, el efecto bilateral.

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"

La obtención y el procesamiento de datos de IA son el motor central del desarrollo de la inteligencia artificial, especialmente al entrenar 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 cantidad de los datos de entrenamiento. Datos de alta calidad, diversos y representativos geográficamente son cruciales para el rendimiento de los modelos de IA.

Escala y características de la demanda de datos:

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

• Proporción de costos: El costo de la recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representa más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico 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 que cumplen con la privacidad, la IA social depende de los datos de comportamiento del usuario.

Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales:

• Barreras de datos: las grandes empresas/entidades centrales 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 recopilación de datos a menudo involucra disputas de privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de API de una plataforma social que provocó protestas de los desarrolladores;

• Circulación ineficiente: la falta de estandarización y las islas de datos conducen a la recolección duplicada, y 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 beneficiarse del uso posterior de esos datos.

Ruta de solución para DePIN:

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

• Mejora de la calidad y diversidad de los datos: A través del mecanismo de incentivos DePIN, se pueden atraer más participantes para contribuir con datos, mejorando así la calidad y diversidad de los datos, y aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.

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

• Incentivo de tokenización en ciclo cerrado: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y los demandantes compran conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa de oferta y demanda.

El proyecto Grass se encuentra en la intersección entre DePIN y la industria de datos de IA, aplicando de manera innovadora el concepto 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 del proyecto Grass, sus características técnicas, escenarios de aplicación y perspectivas de desarrollo futuro.

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2. Información básica del proyecto

La rápida expansión de Grass no podría existir sin su extremadamente bajo umbral de participación. Permite que cada usuario se convierta en un "minero" de datos de IA, intercambiando ancho de banda ocioso por beneficios futuros.

Grass construye una red de captura de datos descentralizada a través de la arquitectura DePIN, proporcionando fuentes de datos de alta relación calidad-precio 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 lanzamiento del token tuvo un aumento de más de 5 veces en 10 días, validando su lógica comercial.

El proyecto ha sido respaldado por capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, aprovechando la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y el flujo de datos.

La anonimidad actual del equipo sigue siendo objeto de controversia, y el progreso de la descentralización en el procesamiento de datos necesita ser seguido.

) 2.1 Alcance del negocio

Grass es un proyecto DePIN que recopila y verifica datos de Internet a través del ancho de banda no utilizado de los dispositivos de los usuarios, proporcionando soporte especialmente para el desarrollo de inteligencia artificial ###AI(.

Su núcleo es a través de una red de proxies residenciales )residential proxy network(, que permite a las empresas utilizar la conexión a Internet de los usuarios para acceder y rastrear 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.

• Problemas resueltos: La extracción de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que provoca ineficiencias y una mayor propensión a errores o sesgos. Grass tiene como objetivo proporcionar datos de internet confiables y verificados de manera descentralizada, y los datos proporcionados por usuarios descentralizados tienen características intrínsecas 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 que minimice la confianza. Su misión es empoderar a los usuarios para que contribuyan a la capa de datos y motivar la participación a través de un mecanismo de recompensas.

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

En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: bajo costo de recopilación 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 conceptual: 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 Polychain Capital y Tribe Capital, sumando un total de 4.5 millones de dólares ###, incluyendo la ronda previa de semillas de ( liderada por No Limit Holdings.

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

Hito: En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos de conexión, que están en rápido crecimiento. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.

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

Intercambio en línea: el 28 de octubre de 2024, se lanzará en una plataforma de intercambio y otros intercambios, en 10 días el precio subió de $0.6 a $3.89, aumentando de manera constante aproximadamente 5 veces.

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

) 2.3 Situación del equipo

Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, el CEO de Wynd Labs, que tiene una maestría en matemáticas y estadísticas de la Universidad de York y una licenciatura en física de ingeniería 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 campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no ha sido ampliamente divulgada, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.

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

El fondo del equipo muestra una capacidad profesional en el ámbito de blockchain y AI, pero la falta de transparencia de la información puede afectar la confianza de los inversores y usuarios. La experiencia de Radonjic aporta credibilidad al proyecto, pero el anonimato de otros miembros puede generar preocupaciones.

2.4 Financiamiento y socios estratégicos importantes

Inversores y soporte

Ronda de semillas: se completó una ronda de financiación de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según Rootdata, la financiación total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa de semillas liderada por No Limit Holdings.

Ronda A de financiación: se completó la ronda A de financiación en septiembre de 2024, liderada por HackVC, con la participación de Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard, el monto no fue revelado.

Apoyo de inversores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard son algunos de los inversores más conocidos en la industria. Obtener su apoyo también muestra el reconocimiento del proyecto en la industria.

socio

Plataforma de blockchain: construida sobre la red Solana, el proyecto utiliza el alto rendimiento y la escalabilidad de Solana.

Actualmente no se mencionan colaboraciones específicas con empresas de IA u otros proyectos, pero el ecosistema de la red Solana podría ofrecer oportunidades para futuras colaboraciones.

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3. Análisis técnico del proyecto

Grass intenta redistribuir el valor de los datos de las grandes empresas tecnológicas a los usuarios comunes.

La red de nodos en la arquitectura tecnológica de Grass, la innovación en el procesamiento ZKP y el libro de datos, forman un flujo de trabajo cerrado, descentralizando toda la cadena desde la recolección, verificación hasta la entrega, lo que apoya adecuadamente su visión de descentralización.

Sin embargo, la operación centralizada actual necesita ser resuelta, la implementación técnica debe ser rastreada para ver si puede llevarse a cabo de manera fluida.

) 3.1 Arquitectura tecnológica central: Sovereign Data Rollup

Grass está construyendo el primer agregado de datos soberanos. Simplifica la adquisición y conversión de datos a través de una red de nodos de Grass distribuidos globalmente, facilitando el acceso a datos web estructurados de IA. La infraestructura está respaldada por un Rollup de datos dedicado en Solana, diseñado para gestionar el ciclo de vida completo de los datos: origen, procesamiento, verificación y construcción de conjuntos de datos. La arquitectura se desarrolla en torno a los siguientes componentes:

Descomponer la arquitectura técnica de Grass