Análise Profundidade do Grass: A Brilhante Nova Estrela no Campo DePIN

Grass é um projeto que tem recebido muita atenção recentemente na área de DePIN, aplicando de forma inovadora o modelo DePIN no campo da coleta de dados de IA. Este artigo fará uma análise aprofundada do Grass sob várias perspectivas, explorando suas inovações, potencial de desenvolvimento e desafios enfrentados.

1. Contexto da Indústria

Quando a democratização do poder de computação do DePIN encontra a crise de dados da IA, um movimento de igualdade de dados irrompe silenciosamente.

O DePIN integra os recursos ociosos globais através da economia de tokens, como ( poder de computação, armazenamento e largura de banda ), construindo uma rede de infraestrutura distribuída; ao mesmo tempo, a indústria de IA enfrenta uma escassez estrutural de dados, monopólios de gigantes, controvérsias de privacidade e barreiras de ilhas, resultando em 80% do valor dos dados não sendo liberado.

A competição futura de IA é, em essência, um duplo jogo de eficiência na obtenção de dados e conformidade ética, e o DePIN oferece a solução técnica ideal.

A disrupção do Grass reside na realização da fusão entre estes dois.

1.1 DePIN: Reconstruir o paradigma global da infraestrutura

DePIN( é uma rede de infraestrutura física descentralizada) que integra recursos físicos globais descentralizados(, como poder de computação, armazenamento, largura de banda, energia, etc., através da tecnologia blockchain), sendo um novo modelo econômico.

A sua lógica central reside em: impulsionar a contribuição da comunidade através de incentivos em tokens para construir uma rede de infraestrutura descentralizada, substituindo o modelo de prestadores de serviços centralizados de alto custo e baixa eficiência.

Em comparação com o modelo centralizado, a transformação descentralizada da infraestrutura física apresenta vantagens maiores em termos de estrutura de custos, modelo de governança, resiliência da rede e expansão ecológica.

De acordo com a definição da Messari, DePIN abrange infraestruturas físicas ( como redes sem fio, redes de energia ) e redes de recursos digitais ( como armazenamento, computação ), e realiza a correspondência de oferta e procura e mecanismos de incentivo através da tecnologia blockchain.

• Infraestrutura física: representado por um projeto de rede sem fios, construção de uma rede de comunicação com cobertura global através da implantação de dispositivos de hotspot na comunidade;

• Rede de recursos digitais: inclui um projeto de armazenamento descentralizado, um projeto de computação distribuída, etc., formando um modelo de economia compartilhada através da integração de recursos ociosos.

De acordo com os dados da Messari, até 2024, o número global de dispositivos DePIN ultrapassou 13 milhões, com um tamanho de mercado de 50 bilhões de dólares, mas a taxa de penetração é inferior a 0,1%. Nos próximos dez anos, espera-se um crescimento de 100 a 1000 vezes.

Em 2024, o valor total de mercado da pista DePIN atinge 50 mil milhões de dólares, abrangendo mais de 350 projetos, com uma taxa de crescimento anual superior a 35%.

O seu principal motor está na melhoria da eficiência dos recursos (, como a utilização da largura de banda ociosa ) e a explosão da demanda (, como a demanda da IA por capacidade computacional e dados ), o efeito bilateral.

Claro, a escalabilidade da rede descentralizada, a privacidade dos dados e a validação de segurança continuam a ser os principais desafios no desenvolvimento do DePIN.

1.2 Necessidade de Dados de IA: Crescimento Explosivo e Contradições Estruturais

"Os dados são o petróleo da nova era"

A obtenção e o processamento de dados de IA são os principais motores do desenvolvimento da inteligência artificial, especialmente ao treinar grandes modelos de linguagem ( como o GPT ) e redes neurais generativas ( como o MidJourney ).

O desempenho e os efeitos dos modelos de IA dependem, em grande parte, da qualidade e da quantidade dos dados de treino. Dados de alta qualidade, diversificados e representativos geograficamente são essenciais para o desempenho dos modelos de IA.

Escala e características da demanda de dados:

• Aumento de nível: por exemplo, o GPT-4 requer mais de 45TB de dados textuais para treinamento, enquanto a velocidade de iteração da IA generativa exige que os dados sejam atualizados e diversificados em tempo real;

• Percentagem de custo: Os custos de coleta, limpeza e rotulagem de dados no desenvolvimento de IA representam mais de 40% do orçamento total, tornando-se o principal gargalo da comercialização;

• Diversificação de cenários: a condução autónoma requer dados de sensores de alta precisão, a IA médica depende de bases de dados de casos em conformidade com a privacidade, a IA social depende de dados de comportamento do utilizador.

Pontos de dor na oferta de dados tradicionais:

• Barreiras de dados: empresas/entidades centrais e outros gigantes controlam amplas fontes de dados, desenvolvedores pequenos e médios enfrentam altos obstáculos e preços injustos;

• Ilhas de dados: os dados frequentemente estão dispersos em diferentes instituições e empresas, e o compartilhamento e a circulação de dados enfrentam muitos obstáculos, levando a uma utilização inadequada dos recursos de dados.

• Privacidade de dados: A coleta de dados muitas vezes envolve disputas de privacidade e direitos autorais, como o caso de cobrança de API de uma determinada plataforma social que provocou protestos por parte dos desenvolvedores;

• Baixa eficiência de circulação: ilhas de dados e falta de padronização levam à coleta duplicada, com uma taxa de utilização de dados global inferior a 20%;

• Interrupção da cadeia de valor: os contribuintes individuais que criam dados não conseguem lucrar com o uso posterior dos dados.

Caminho para a solução do DePIN:

• Coleta de dados distribuída: através da rede de nós, capturar dados públicos ( como redes sociais, bases de dados públicas ), reduzindo o custo da coleta de dados, aumentando a eficiência e a escala da coleta de dados;

• Melhorar a qualidade e diversidade dos dados: através do mecanismo de incentivo DePIN, é possível atrair mais participantes para contribuir com dados, aumentando assim a qualidade e diversidade dos dados e melhorando a capacidade de generalização dos modelos de IA.

• Limpeza e rotulagem descentralizadas: Colaboração da comunidade para concluir o pré-processamento de dados, combinando prova de conhecimento zero (ZK) para garantir a autenticidade dos dados;

• Incentivo de tokenização em ciclo fechado: os contribuidores de dados recebem recompensas em tokens, e a parte demandante compra conjuntos de dados estruturados com tokens, formando uma correspondência direta entre oferta e demanda.

O projeto Grass está situado na interseção entre DePIN e a indústria de dados de IA, aplicando de forma inovadora o conceito DePIN no campo da coleta de dados de IA, criando uma rede descentralizada de captura de dados, com o objetivo de fornecer fontes de dados mais econômicas, eficientes e confiáveis para o treinamento de modelos de IA.

Nos capítulos seguintes, iremos analisar em profundidade os mecanismos específicos do projeto Grass, características técnicas, cenários de aplicação e perspectivas de desenvolvimento futuro.

2. Informação básica do projeto

A rápida expansão do Grass deve-se ao seu baixíssimo nível de participação. Permite que cada usuário se torne um "minerador" de dados de IA, trocando largura de banda ociosa por dividendos futuros.

Grass constrói uma rede descentralizada de captura de dados através da arquitetura DePIN, oferecendo fontes de dados de alto custo-benefício e alta diversidade para o treinamento de IA. Os usuários só precisam instalar o cliente para contribuir com largura de banda e obter recompensas em tokens - em um ano de operação, atraiu mais de 2,5 milhões de nós, com o lançamento do token tendo uma valorização de mais de 5 vezes em 10 dias, validando sua lógica comercial.

O projeto obteve o apoio de capital de primeira linha, como Polychain e Hack VC, baseando-se na alta performance da cadeia Solana para realizar a certificação e circulação de dados.

A atual anonimidade da equipe ainda é controversa, e o progresso da descentralização do processamento de dados deve ser acompanhado.

2.1 Escopo dos negócios

Grass é um projeto DePIN que coleta e valida dados da internet através da largura de banda não utilizada dos dispositivos dos usuários, oferecendo suporte especialmente para o desenvolvimento de inteligência artificial (AI).

O seu núcleo é através da rede de proxies residenciais (residential proxy network), permitindo que as empresas utilizem a conexão à internet dos utilizadores para aceder e extrair dados da internet de diferentes localizações geográficas, o que é muito útil para o treino de modelos de IA que necessitam de dados diversificados e representativos geograficamente.

• Problema resolvido: A captura de dados da rede tradicional é geralmente realizada por sistemas centralizados, o que resulta em baixa eficiência e suscetibilidade a erros ou preconceitos. O Grass visa fornecer dados da internet confiáveis e verificados de forma descentralizada, e os dados fornecidos por usuários descentralizados têm características inerentes de diversidade, publicação em várias regiões e em tempo real.

• Visão e Missão: A visão do Grass é criar uma camada de dados na internet descentralizada, onde os dados são coletados, verificados e estruturados de forma a minimizar a confiança. Sua missão é capacitar os usuários a contribuírem para a camada de dados e incentivar a participação por meio de um mecanismo de recompensas.

• Forma de participação do usuário: O usuário só precisa de três passos para começar: visitar o site oficial do Grass, instalar a extensão/clientes e conectar-se para começar a ganhar Grass Points. Esta forma de contribuir com largura de banda para ganhar recompensas oferece aos usuários comuns uma oportunidade de compartilhar os dividendos do crescimento da IA.

Em resumo, as principais características e vantagens do Grass são: o baixo custo de captura de dados em uma rede descentralizada, maior diversidade de dados; os usuários ganham recompensas ao contribuir com largura de banda, realizando a valorização dos dados; a utilização de tecnologia blockchain para verificar os dados, garantindo a transparência e a confiabilidade dos dados.

2.2 Desenvolvimento

Fase de conceito: Em meados de 2022, o projeto foi proposto pela Wynd Labs.

Fase de desenvolvimento: o início da construção do produto em 2023 marca a entrada do projeto na fase de desenvolvimento real.

Rodada de financiamento seed: Em 2023, a Grass completou 3,5 milhões de dólares em financiamento seed, liderado pela Polychain Capital e Tribe Capital, totalizando 4,5 milhões de dólares (, incluindo ) liderado pela No Limit Holdings na rodada pré-seed.

Teste de usuário: No final de 2023, será lançado um programa de extensão para o navegador Chrome, iniciando os testes com usuários e atraindo a participação de usuários iniciais.

Marco: Em abril de 2024, o projeto anunciou mais de 2 milhões de dispositivos de nós conectados, crescendo rapidamente. De acordo com os dados do DePIN Scan, até março de 2025, seus usuários ativos já ultrapassaram 2,5 milhões.

Primeiro airdrop: O primeiro airdrop será anunciado em 21 de outubro de 2024, com a distribuição de 100 milhões de tokens GRASS, 10% do suprimento total, recompensando usuários precoces.

Exchange listado: No dia 28 de outubro de 2024, será listado em uma determinada plataforma de negociação, e em 10 dias, o preço subiu de $0.6 para $3.89, aumentando de forma estável cerca de 5 vezes.

Estado atual: o projeto continua a expandir-se, estando em curso o incentivo à inatividade dos utilizadores na segunda fase; está previsto o lançamento de aplicações móveis para Android e iPhone, a fim de aumentar a escala da rede e a participação dos utilizadores.

( 2.3 Situação da Equipa

De acordo com os dados da Rootdata, o Grass foi desenvolvido pela Wynd Labs, cujo fundador é Andrej Radonjic, que é o CEO da Wynd Labs, possuindo um mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade de York e um bacharelado em Engenharia Física pela Universidade McMaster.

Os membros da equipe são todos da Wynd Labs, focados no desenvolvimento de tecnologias de blockchain e IA, com experiência nas áreas relevantes. No entanto, as informações específicas dos membros não foram amplamente divulgadas, apenas a identidade de Radonjic foi revelada.

De acordo com a Tracxn, a Wynd Labs foi fundada em 2022, e o seu produto principal é o Grass.

O histórico da equipe demonstra uma capacidade profissional nas áreas de blockchain e IA, mas a falta de transparência da informação pode afetar a confiança dos investidores e usuários. A experiência de Radonjic confere credibilidade ao projeto, mas o anonimato de outros membros pode levantar preocupações.

) 2.4 Financiamento e Parceiros Importantes

Investidores e suporte

Rodada de sementes: em 2023, foi concluído um financiamento de 3,5 milhões de dólares na rodada de sementes, liderado pela Polychain Capital e Tribe Capital. De acordo com a Rootdata, o financiamento total após a rodada de sementes atingiu 4,5 milhões de dólares, incluindo a rodada pré-semente liderada pela No Limit Holdings.

Rodada A de financiamento: A rodada A de financiamento foi concluída em setembro de 2024, com a HackVC liderando, e a participação da Polychain, Delphi, Lattice e Brevan Howard, com o valor não divulgado.

Apoio dos investidores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice e Brevan Howard são investidores bastante conhecidos no setor. Obter o apoio deles também demonstra o reconhecimento do projeto na indústria.

Parceiro

Plataforma de blockchain: construída na rede Solana, o projeto utiliza o alto desempenho e a escalabilidade da Solana.

Atualmente, não há menções claras sobre colaborações específicas com empresas de IA ou outros projetos, mas o ecossistema da rede Solana pode oferecer oportunidades para colaborações futuras.

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3. Análise técnica do projeto

Grass tenta redistribuir o valor dos dados das grandes empresas de tecnologia para os usuários comuns.

A rede de nós na arquitetura técnica Grass, inovações no processamento de ZKP e o livro de dados formam um fluxo de trabalho em circuito fechado, descentralizando toda a cadeia desde a coleta, validação até a entrega, apoiando assim bem a sua visão de descentralização.

No entanto, a operação centralizada atual precisa ser resolvida, a implementação técnica ainda precisa ser monitorizada para ver se pode ser realizada de forma suave.

( 3.1 Arquitetura de Tecnologia Fundamental: Sovereign Data Rollup

A Grass está a construir o primeiro agregado de dados soberanos. Simplifica a aquisição e conversão de dados através de uma rede de nós Grass distribuída globalmente, permitindo o acesso a dados web estruturados gerais por IA. A infraestrutura é suportada por um Rollup de dados dedicado na Solana, destinado a gerir o ciclo de vida completo dos dados - origem, processamento, validação e construção de conjuntos de dados. A arquitetura gira em torno dos seguintes componentes:

Desmontar a arquitetura técnica do Grass