Análisis Profundidad de Grass: La brillante estrella en el campo DePIN, el camino de expansión del banco de datos AI
Contenido clave
¿Cómo se destaca Grass entre los numerosos proyectos DePIN?
El factor clave es el modo de minería sin umbral, los usuarios son la base, otros factores son palancas.
Grass a través de la "tecnología + modelo" impulsa la ruptura de barreras en la industria DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para asegurar la autenticidad de los datos, abordando el dolor del "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando 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 creciente demanda de datos de IA, el auge del ecosistema Solana y del concepto DePIN, así como una estrategia operativa razonable, han contribuido a su posición de liderazgo en el campo de DePIN relacionado con datos de IA.
¿Cuáles son los factores clave que se deben tener en cuenta para el desarrollo futuro de Grass?
Visión a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿Podrá completarse con éxito la transformación hacia la descentralización en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: el tamaño de la adquisición de datos de las empresas de IA;
Juegos de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la fiesta de los tokens oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se puede lograr un crecimiento en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el 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, estalla silenciosamente un movimiento por la equidad de datos.
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 grandes empresas, controversias sobre la privacidad y barreras de isla, lo que provoca que el 80% del valor de los datos no se haya liberado.
La competencia futura de la IA es, en esencia, un juego dual 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 esta fusión.
1.1 DePIN: Reestructuración 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 rutas de transformación descentralizada. DePIN representa esta tendencia en el campo de la infraestructura. DePIN(, que significa Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, ) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente 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 de 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.
Subsectores 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 mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representada por Helium), una red inalámbrica descentralizada(, construida a través de la implementación de dispositivos de puntos de acceso por la comunidad para crear una red de comunicación con cobertura global;
Red de recursos digitales: incluye almacenamiento descentralizado de Filecoin), computación distribuida de Aethir(, etc., formando un modelo de economía compartida mediante la integración de recursos ociosos.
Potencial del 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 la próxima década, se espera que crezca 100-1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50,000 millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor principal radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización del ancho de banda inactivo ( y la explosión de la demanda ), como el efecto bilateral de la demanda de poder de cálculo y datos por parte de la IA (.
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.
) 1.2 Demanda de datos de IA: crecimiento explosivo y contradicciones estructurales
"Los datos son el nuevo petróleo (Data is the new oil)"
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. Los 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 45TB de datos de texto 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: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diferenciación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: Las grandes empresas/actores centrales controlan una amplia variedad de fuentes de datos, lo que plantea altas barreras y precios injustos para los desarrolladores pequeños y medianos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, 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 disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de Reddit que provocó protestas entre los desarrolladores;
Baja circulación: Las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: Los contribuyentes individuales que generan datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Camino para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: Captura de datos públicos a través de una red de nodos ), 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, mejorando así la calidad y diversidad de los datos, y aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y anotación descentralizadas: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y la parte demandante compra conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre 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 de DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, 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.
La rápida expansión de Grass se debe a 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 futuros dividendos.
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 su primer año atrajo a más de 2.5 millones de nodos, con un aumento de más de 5 veces en los primeros 10 días de lanzamiento del token, validando su lógica comercial.
El proyecto ha sido respaldado por capitales de primer nivel como Polychain y Hack VC, apoyándose en la cadena de alto rendimiento de Solana para lograr la certificación y circulación de datos.
La anonimidad actual del equipo sigue siendo controvertida, y los avances en la descentralización del procesamiento de datos deben ser seguidos.
) 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, especialmente para proporcionar soporte al 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.
Problemas resueltos: La recopilación de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta ineficiente y propenso 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 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 contribuir a la capa de datos y estimular 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 ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada y una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
) 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 el inicio de la fase de desarrollo real del proyecto.
Financiación de ronda semilla: En 2023, Grass completó una financiación de ronda semilla de 3,5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4,5 millones de dólares ( incluyendo la ronda semilla anterior liderada por No Limit Holdings ).
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario, atrayendo la participación de usuarios tempranos.
**Hito: ** En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer Airdrop: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribución de 100 millones de tokens GRASS ###10% del suministro total (, recompensa para los primeros usuarios.
Intercambio en línea: El 28 de octubre de 2024, se lanzará en una plataforma de intercambio y otros intercambios, y 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, y se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo de espera; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, el CEO de Wynd Labs, quien tiene 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, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y IA, con experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública de manera amplia, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
( 2.4 Financiación y socios estratégicos importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: Se completó una ronda de financiamiento de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según Rootdata, el financiamiento total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla 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 a los inversores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard son algunos de los nombres más conocidos en la industria.
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Análisis profundo de Grass: cómo los nuevos talentos de DePIN reconfiguran la cadena de suministro de datos de IA
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Contenido clave
El factor clave es el modo de minería sin umbral, los usuarios son la base, otros factores son palancas.
Grass a través de la "tecnología + modelo" impulsa la ruptura de barreras en la industria DePIN - utilizando pruebas de conocimiento cero y la arquitectura Solana Layer2 para asegurar la autenticidad de los datos, abordando el dolor del "datos sucios" en la industria de IA; al mismo tiempo, adoptando 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 creciente demanda de datos de IA, el auge del ecosistema Solana y del concepto DePIN, así como una estrategia operativa razonable, han contribuido a su posición de liderazgo en el campo de DePIN relacionado con datos de IA.
Visión a corto plazo sobre la implementación técnica: ¿Podrá completarse con éxito la transformación hacia la descentralización en 2025?
Validación de la demanda a medio plazo: el tamaño de la adquisición de datos de las empresas de IA;
Juegos de cumplimiento a largo plazo: reglas de privacidad de datos y propiedad.
El mayor riesgo actual radica en "la fiesta de los tokens oculta un vacío de demanda" - si en el futuro no se puede lograr un crecimiento en los pedidos de clientes de IA, el ciclo comercial perfecto podría degradarse de un ciclo positivo de "datos-capital" a una burbuja en el lado de la oferta.
1. Contexto de la industria
1.1 DePIN: Reestructuración 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 rutas de transformación descentralizada. DePIN representa esta tendencia en el campo de la infraestructura. DePIN(, que significa Redes de Infraestructura Física Descentralizadas, ) es un nuevo modelo económico que integra recursos físicos dispersos globalmente 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 de 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.
Subsectores 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 mecanismos de incentivos a través de la tecnología blockchain.
Infraestructura física: representada por Helium), una red inalámbrica descentralizada(, construida a través de la implementación de dispositivos de puntos de acceso por la comunidad para crear una red de comunicación con cobertura global;
Red de recursos digitales: incluye almacenamiento descentralizado de Filecoin), computación distribuida de Aethir(, etc., formando un modelo de economía compartida mediante la integración de recursos ociosos.
Potencial del 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 la próxima década, se espera que crezca 100-1000 veces.
En 2024, el valor total de mercado de la pista DePIN alcanzará los 50,000 millones de dólares, abarcando más de 350 proyectos, con una tasa de crecimiento anual superior al 35%.
Su motor principal radica en la mejora de la eficiencia de los recursos ), como la utilización del ancho de banda inactivo ( y la explosión de la demanda ), como el efecto bilateral de la demanda de poder de cálculo y datos por parte de la IA (.
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 nuevo petróleo (Data is the new oil)"
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. Los 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 45TB de datos de texto 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: Los costos de recolección, limpieza y etiquetado de datos en el desarrollo de IA representan más del 40% del presupuesto total, convirtiéndose en un núcleo crítico para la comercialización;
Diferenciación de escenarios: la conducción autónoma requiere datos de sensores de alta precisión, la IA médica depende de bases de datos de casos que cumplan con la privacidad, la IA social depende de datos de comportamiento del usuario.
Puntos de dolor en el suministro de datos tradicionales
Barreras de datos: Las grandes empresas/actores centrales controlan una amplia variedad de fuentes de datos, lo que plantea altas barreras y precios injustos para los desarrolladores pequeños y medianos;
Islas de datos: Los datos a menudo están dispersos en diferentes instituciones y empresas, 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 disputas sobre privacidad y derechos de autor, como el incidente de cobro de la API de Reddit que provocó protestas entre los desarrolladores;
Baja circulación: Las islas de datos y la falta de estandarización provocan la recolección duplicada, la tasa de utilización de datos a nivel mundial es inferior al 20%;
Interrupción de la cadena de valor: Los contribuyentes individuales que generan datos no pueden beneficiarse del uso posterior de esos datos.
Camino para romper el estancamiento de DePIN
Recolección de datos distribuida: Captura de datos públicos a través de una red de nodos ), 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, mejorando así la calidad y diversidad de los datos, y aumentando la capacidad de generalización de los modelos de IA.
Limpieza y anotación descentralizadas: colaboración comunitaria para completar el preprocesamiento de datos, combinando pruebas de conocimiento cero )ZK( para garantizar la autenticidad de los datos;
Cierre de incentivos tokenizados: los contribuyentes de datos reciben recompensas en tokens, y la parte demandante compra conjuntos de datos estructurados con tokens, formando una coincidencia directa entre 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 de DePIN en el ámbito de la recolección de datos de IA, construyendo una red de captura de datos descentralizada, 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
) 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, especialmente para proporcionar soporte al 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.
Problemas resueltos: La recopilación de datos en redes tradicionales suele ser realizada por sistemas centralizados, lo que resulta ineficiente y propenso 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 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 contribuir a la capa de datos y estimular 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 ancho de banda para ganar recompensas ofrece a los usuarios comunes la oportunidad de compartir los dividendos del crecimiento de la IA.
En resumen, las características clave y ventajas de Grass son: el bajo costo de captura de datos en una red descentralizada y una mayor diversidad de datos; los usuarios ganan recompensas al contribuir con ancho de banda, logrando así el retorno del valor de los datos; se utiliza tecnología blockchain para verificar los datos, asegurando la transparencia y confiabilidad de los mismos.
) 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 el inicio de la fase de desarrollo real del proyecto.
Financiación de ronda semilla: En 2023, Grass completó una financiación de ronda semilla de 3,5 millones de dólares, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital, con un total de 4,5 millones de dólares ( incluyendo la ronda semilla anterior liderada por No Limit Holdings ).
Prueba de usuario: A finales de 2023, se lanzará una extensión para el navegador Chrome, comenzando las pruebas de usuario, atrayendo la participación de usuarios tempranos.
**Hito: ** En abril de 2024, el proyecto anunció más de 2 millones de dispositivos de nodos conectados, creciendo rápidamente. Según los datos de DePIN Scan, hasta marzo de 2025, sus usuarios activos han superado los 2.5 millones.
Primer Airdrop: Anuncio del primer airdrop el 21 de octubre de 2024, distribución de 100 millones de tokens GRASS ###10% del suministro total (, recompensa para los primeros usuarios.
Intercambio en línea: El 28 de octubre de 2024, se lanzará en una plataforma de intercambio y otros intercambios, y 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, y se está llevando a cabo la segunda fase de incentivos para usuarios en modo de espera; se planea lanzar aplicaciones móviles para Android y iPhone para aumentar la escala de la red y la participación de los usuarios.
![Grass Profundidad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(
) 2.3 Situación del equipo
Según los datos de Rootdata, Grass fue desarrollado por Wynd Labs, cuyo fundador es Andrej Radonjic, el CEO de Wynd Labs, quien tiene 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, centrados en el desarrollo de tecnologías de blockchain y IA, con experiencia en campos relacionados. Sin embargo, la información específica sobre los miembros no se ha hecho pública de manera amplia, solo se ha revelado la identidad de Radonjic.
Según Tracxn, Wynd Labs se fundó en 2022, y su producto principal es Grass.
( 2.4 Financiación y socios estratégicos importantes
Inversores y apoyo
Ronda de semillas: Se completó una ronda de financiamiento de 3.5 millones de dólares en 2023, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. Según Rootdata, el financiamiento total después de la ronda de semillas alcanzó los 4.5 millones de dólares, incluyendo la ronda previa a la semilla 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 a los inversores: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice y Brevan Howard son algunos de los nombres más conocidos en la industria.