Grass Derinlik Analizi: DePIN alanının parlayan yeni yıldızı, AI veri bankasının genişleme yolu
Önemli Noktalar
Grass, birçok DePIN projesi arasında nasıl öne çıkıyor?
Temel faktör, sıfır eşiğe sahip madencilik modelidir, kullanıcılar temeldir, diğer faktörler kaldıracıdır.
Grass, "teknoloji + model" ikilisi ile DePIN sektöründeki engelleri aşmakta - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri doğruluğunu sağlamakta, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözmektedir; aynı zamanda "band genişliği madenciliği → puan teşvik" modeli ile 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında avantaj oluşturmaktadır.
AI verisi talebinin patlaması, Solana ekosisteminin ve DePIN kavramının popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi etkenler, onu AI veri türü DePIN alanındaki lider konumuna getirdi.
Grass'ın sonraki gelişimi için hangi ana faktörlere dikkat edilmesi gerekiyor?
Kısa vadede teknoloji uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı bir şekilde tamamlanabilir mi;
Orta Vadede Talep Doğrulaması: AI şirketlerinin veri satın alma ölçeği;
Uzun vadede uyum oyunları: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk "token şenliği talep boşluğunu örtbas ediyor" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişlerinde bir artış sağlanamazsa, mükemmel ticari kapama "veri - sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
DePIN'in hesap gücünün demokratikleşmesi AI'nın veri krizine karşı, sessiz bir veri eşitliği hareketi patlak verdi.
DePIN, token ekonomisi aracılığıyla küresel boşta kalan kaynakları ( işlem gücü, depolama, bant genişliği ) entegre ederek dağıtılmış altyapı ağı inşa ediyor; aynı zamanda, AI endüstrisi, verilerin yapısal eksiklikleri, devlerin tekelciliği, gizlilik tartışmaları ve adacık engelleri ile karşı karşıya kalıyor, bu da verilerin %80'inin değerinin ortaya çıkmamasına neden oluyor.
Gelecekteki AI rekabeti, esasen veri edinme verimliliği ve etik uyumluluğun ikili bir mücadelesidir, ve DePIN teknik olarak en iyi çözümü sunmaktadır.
Grass'ın devrimciliği, bu iki unsurun birleşiminde yatmaktadır.
1.1 DePIN: Altyapıyı yeniden yapılandırmanın küresel paradigması
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 fikrinin yükselişi ile çeşitli sektörler merkeziyetsiz dönüşüm yollarını keşfetmektedir. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN(, merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları (Decentralized Physical Infrastructure Networks) olarak adlandırılan ), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla dünya genelindeki dağınık fiziksel kaynakları (, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi ) bir araya getiren yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirerek, merkezi olmayan bir altyapı ağı inşa etmek, geleneksel merkezi hizmet sağlayıcılarının yüksek maliyetli ve düşük verimli modellerini değiştirmek.
Sektör Dinamikleri
Merkezi modelle karşılaştırıldığında, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlar sunmaktadır.
Alt Alanlar ve Tipik Durumlar
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapıyı ( kapsar, örneğin kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital varlık ağlarını (, örneğin depolama, hesaplama ) iki ana kategoriye ayırır ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları gerçekleştirir.
Fiziksel Altyapı: Helium( merkeziyetsiz kablosuz ağ) örneği ile, topluluk tarafından dağıtılan hotspot cihazları aracılığıyla küresel kapsama alanına sahip bir iletişim ağı inşa edilir;
Dijital Kaynak Ağı: Filecoin( merkeziyetsiz depolama), Aethir( dağıtık hesaplama) gibi, atıl kaynakları birleştirerek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelindeki DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0,1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyüme potansiyeline sahiptir.
2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır ( atıl band genişliğinin kullanımı ) ve talep patlamasıdır ( AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebinin ) iki yönlü etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala önemli zorluklar.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür (Data, yeni petrol )"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle ( gibi büyük dil modellerinin eğitimi sırasında, GPT) ve ( gibi üretken sinir ağları, MidJourney).
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Büyüklük Atlama: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'den fazla metin verisi gereklidir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlenmesini gerektirir;
Maliyet Oranı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin temel darboğazı haline gelmiştir;
Sahne Ayrımı: Otonom sürüş, yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar; tıbbi yapay zeka, gizlilik uyumlu vaka veritabanına dayanır; sosyal yapay zeka ise kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel Veri Sağlama Ağrıları
Veri Engelleri: Ana şirketler/aktörler gibi devlerin geniş veri kaynaklarını kontrol etmesi, küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşılaşmasına neden olur;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kuruluşlar ve işletmeler arasında dağılmış durumdadır, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşılaşmakta, bu da veri kaynaklarının tam olarak kullanılmasını engellemektedir.
Veri Gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin Reddit API ücretli olayı geliştiricilerin protestolarına yol açtı;
Düşük Verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplama ile sonuçlanmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında kalmaktadır;
Değer zinciri kesintisi: Veri oluşturan bireysel katkı sahipleri, sonraki verilerin kullanımında kar elde edemez.
DePIN'in Çözüm Yolu
Dağıtık Veri Toplama: Düğümler ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( yakalamak, veri toplama maliyetlerini düşürmek ve veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkısında bulunması sağlanarak veri kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, bu da AI modellerinin genelleme yeteneğini geliştirir.
Merkeziyetsiz Temizleme ve Etiketleme: Topluluk iş birliği ile veri ön işleme tamamlanır, verilerin gerçekliğini sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile birleştirilir;
Tokenizasyon teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf yapılandırılmış veri setlerini token ile satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve inovatif bir şekilde DePIN fikrini AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı kuruyor. Amacı, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamaktır.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin spesifik mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama alanlarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz.
Grass'ın hızlı genişlemesi, son derece düşük katılım eşiğine bağlıdır. Her kullanıcının AI verilerinin 'madencisi' olmasını sağlar, kullanılmayan bant genişliğini gelecekteki kazançlarla değiştirebilir.
Grass, DePIN yapısı ile merkeziyetsiz veri toplama ağı inşa ederek, AI eğitimi için yüksek maliyet etkinliği ve yüksek çeşitlilikte veri kaynakları sunar. Kullanıcılar yalnızca istemciyi kurarak bant genişliği katkısında bulunabilir ve token ödülleri kazanabilir - bir yıl içinde 2.5 milyondan fazla düğüm çekmiştir, token lansmanının 10. gününde %500'den fazla artış göstermiştir ve bu ticari mantığını doğrulamaktadır.
Proje, Polychain, Hack VC gibi üst düzey sermayelerin desteğini alarak, Solana'nın yüksek performanslı zincirine dayanarak veri haklarının belirlenmesi ve akışını sağlamaktadır.
Mevcut ekip anonimliği hâlâ tartışmalı, veri işleme merkeziyetsizliği ile ilgili gelişmelerin takip edilmesi gerekiyor.
) 2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliği aracılığıyla internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka ###AI( geliştirmeye destek sağlamaktadır.
Temel olarak, ) konut proxy ağı üzerinden, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişmelerini ve bunları toplamalarını sağlar. Bu, AI model eğitiminde çeşitlendirilmiş ve coğrafi olarak temsil edici verilere ihtiyaç duyan çok faydalıdır.
Çözülen Sorunlar: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizlik ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir ve doğrulanmış internet verileri sunmayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgelilik ve gerçek zamanlı özellikler taşımaktadır.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmaktır; veriler, güvenin en az düzeyde olduğu bir şekilde toplanır, doğrulanır ve yapılandırılır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları ile teşvik etmektir.
Kullanıcı Katılım Yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass'ın resmi web sitesine gidin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliği ile ödül kazanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârlarını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın ana özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısı yaparak ödül kazanır, veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blockchain teknolojisi kullanarak verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
( 2.2 Gelişim Süreci
Kavram aşaması: 2022 yılının ortalarında, proje Wynd Labs tarafından kavramsal olarak ortaya konmuştur.
Geliştirme Aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Aşaması Finansmanı: 2023 yılında, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, Polychain Capital ve Tribe Capital öncülük etti, toplam 4.5 milyon dolar ), No Limit Holdings tarafından öncülük edilen tohum öncesi tur dahil ###.
Kullanıcı Testi: 2023 yılının sonunda Chrome tarayıcı uzantısını piyasaya sürmek, kullanıcı testlerine başlamak ve erken kullanıcıları katılmaya teşvik etmek.
Dönüm Noktası: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazının olduğunu duyurdu ve hızla büyüyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla, aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop duyurulacak, 1 milyon GRASS tokeni ( toplam arzın %10'u ), erken kullanıcıları ödüllendirecek.
Borsa Üzerinde: 28 Ekim 2024'te belirli bir ticaret platformu ve diğer borsalarda işlem görmeye başladı, 10 günde fiyat $0.6'dan $3.89'a çıkmış olup, yaklaşık 5 kat artış gösterdi.
Mevcut Durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekletme teşviki üzerinde çalışılıyor; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
( 2.3 Takım Durumu
Rootdata verilerine göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir. Kurucusu Andrej Radonjic'tir ve kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur. York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisansına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisansına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan geliyor, blockchain ve AI teknolojileri geliştirmeye odaklanıyorlar, ilgili alanlarda deneyime sahipler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açık değil, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edildi.
Tracxn'e göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur ve ana ürünü Grass'tır.
) 2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, Polychain Capital ve Tribe Capital tarafından liderlik edildi. Rootdata'ya göre, tohum turundan sonra toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, buna No Limit Holdings tarafından liderlik edilen tohum öncesi tur da dahildir.
A Serisi Yatırım: Eylül 2024'te A serisi yatırımını HackVC'nin öncülüğünde, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard'ın katılımıyla tamamlandı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard gibi isimler, sektörde oldukça tanınmış yatırımcılardır.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Grass Derinlik analiz: DePIN yarışında yeni oyuncular AI veri endüstri zincirini nasıl yeniden yapılandırıyor
Grass Derinlik Analizi: DePIN alanının parlayan yeni yıldızı, AI veri bankasının genişleme yolu
Önemli Noktalar
Temel faktör, sıfır eşiğe sahip madencilik modelidir, kullanıcılar temeldir, diğer faktörler kaldıracıdır.
Grass, "teknoloji + model" ikilisi ile DePIN sektöründeki engelleri aşmakta - sıfır bilgi kanıtları ve Solana Layer2 mimarisini kullanarak veri doğruluğunu sağlamakta, AI sektöründeki "kirli veri" sorununu çözmektedir; aynı zamanda "band genişliği madenciliği → puan teşvik" modeli ile 2.5 milyon kullanıcıyı veri düğümlerine dönüştürerek arz tarafında avantaj oluşturmaktadır.
AI verisi talebinin patlaması, Solana ekosisteminin ve DePIN kavramının popülaritesi, makul işletme stratejileri gibi etkenler, onu AI veri türü DePIN alanındaki lider konumuna getirdi.
Kısa vadede teknoloji uygulanması: 2025'te merkeziyetsiz dönüşüm başarılı bir şekilde tamamlanabilir mi;
Orta Vadede Talep Doğrulaması: AI şirketlerinin veri satın alma ölçeği;
Uzun vadede uyum oyunları: Veri gizliliği ve mülkiyet kuralları.
Mevcut en büyük risk "token şenliği talep boşluğunu örtbas ediyor" - Eğer gelecekte AI müşteri siparişlerinde bir artış sağlanamazsa, mükemmel ticari kapama "veri - sermaye" pozitif döngüsünden, arz tarafı balonuna gerileyebilir.
1. Sektör Arka Planı
1.1 DePIN: Altyapıyı yeniden yapılandırmanın küresel paradigması
Tanım ve Temel Mantık
Son yıllarda, blok zinciri teknolojisinin olgunlaşması ve Web3 fikrinin yükselişi ile çeşitli sektörler merkeziyetsiz dönüşüm yollarını keşfetmektedir. DePIN, bu eğilimin altyapı alanındaki bir yansımasıdır. DePIN(, merkeziyetsiz Fiziksel Altyapı Ağları (Decentralized Physical Infrastructure Networks) olarak adlandırılan ), blok zinciri teknolojisi aracılığıyla dünya genelindeki dağınık fiziksel kaynakları (, hesaplama gücü, depolama, bant genişliği, enerji gibi ) bir araya getiren yeni bir ekonomik modeldir.
Temel mantığı şudur: Token teşvikleri aracılığıyla topluluk katkılarını harekete geçirerek, merkezi olmayan bir altyapı ağı inşa etmek, geleneksel merkezi hizmet sağlayıcılarının yüksek maliyetli ve düşük verimli modellerini değiştirmek.
Sektör Dinamikleri
Merkezi modelle karşılaştırıldığında, fiziksel altyapının merkeziyetsiz dönüşümü, maliyet yapısı, yönetim modeli, ağ dayanıklılığı ve ekosistem genişletilebilirliği gibi alanlarda daha büyük avantajlar sunmaktadır.
Alt Alanlar ve Tipik Durumlar
Messari'nin tanımına göre, DePIN fiziksel altyapıyı ( kapsar, örneğin kablosuz ağlar, enerji ağları ) ve dijital varlık ağlarını (, örneğin depolama, hesaplama ) iki ana kategoriye ayırır ve blockchain teknolojisi aracılığıyla arz ve talep eşleştirmesi ve teşvik mekanizmaları gerçekleştirir.
Fiziksel Altyapı: Helium( merkeziyetsiz kablosuz ağ) örneği ile, topluluk tarafından dağıtılan hotspot cihazları aracılığıyla küresel kapsama alanına sahip bir iletişim ağı inşa edilir;
Dijital Kaynak Ağı: Filecoin( merkeziyetsiz depolama), Aethir( dağıtık hesaplama) gibi, atıl kaynakları birleştirerek paylaşım ekonomisi modeli oluşturur.
Pazar Potansiyeli
Messari verilerine göre, 2024 itibarıyla dünya genelindeki DePIN cihaz sayısı 13 milyonu aşmış, pazar büyüklüğü 50 milyar dolara ulaşmıştır, ancak penetrasyon oranı %0,1'in altındadır. Önümüzdeki on yılda 100-1000 kat büyüme potansiyeline sahiptir.
2024 yılında, DePIN alanının toplam piyasa değeri 50 milyar dolara ulaşacak, 350'den fazla projeyi kapsayacak ve yıllık büyüme oranı %35'in üzerinde olacak.
Temel itici güç, kaynak verimliliğinin artırılmasıdır ( atıl band genişliğinin kullanımı ) ve talep patlamasıdır ( AI'nın hesaplama gücü ve verilere olan talebinin ) iki yönlü etkisi.
Elbette, merkeziyetsiz ağların ölçeklenebilirliği, veri gizliliği ve güvenlik doğrulaması, DePIN'in gelişiminde hala önemli zorluklar.
1.2 AI veri talebi: Patlama büyümesi ve yapısal çelişkiler
"Veri, yeni çağın petrolüdür (Data, yeni petrol )"
Yapay zeka verilerinin elde edilmesi ve işlenmesi, yapay zekanın gelişiminin temel itici gücüdür, özellikle ( gibi büyük dil modellerinin eğitimi sırasında, GPT) ve ( gibi üretken sinir ağları, MidJourney).
AI modelinin performansı ve etkisi, büyük ölçüde eğitim verilerinin kalitesine ve miktarına bağlıdır. Yüksek kaliteli, çeşitli ve coğrafi olarak temsil edici veriler AI modelinin performansı için hayati öneme sahiptir.
Veri Talep Ölçeği ve Özellikleri
Büyüklük Atlama: GPT-4 örneğinde olduğu gibi, eğitim için 45TB'den fazla metin verisi gereklidir ve üretken AI'nın iterasyon hızı, verilerin gerçek zamanlı olarak güncellenmesini ve çeşitlenmesini gerektirir;
Maliyet Oranı: AI geliştirmede veri toplama, temizleme ve etiketleme maliyetleri toplam bütçenin %40'ından fazlasını oluşturarak ticarileşmenin temel darboğazı haline gelmiştir;
Sahne Ayrımı: Otonom sürüş, yüksek hassasiyetli sensör verilerine ihtiyaç duyar; tıbbi yapay zeka, gizlilik uyumlu vaka veritabanına dayanır; sosyal yapay zeka ise kullanıcı davranış verilerine dayanır.
Geleneksel Veri Sağlama Ağrıları
Veri Engelleri: Ana şirketler/aktörler gibi devlerin geniş veri kaynaklarını kontrol etmesi, küçük ve orta ölçekli geliştiricilerin yüksek engeller ve adaletsiz fiyatlandırma ile karşılaşmasına neden olur;
Veri Adası: Veriler genellikle farklı kuruluşlar ve işletmeler arasında dağılmış durumdadır, veri paylaşımı ve akışı birçok engelle karşılaşmakta, bu da veri kaynaklarının tam olarak kullanılmasını engellemektedir.
Veri Gizliliği: Veri toplama genellikle gizlilik ve telif hakkı tartışmalarını içerir, örneğin Reddit API ücretli olayı geliştiricilerin protestolarına yol açtı;
Düşük Verimlilik: Veri adası ve standart eksikliği, tekrar veri toplama ile sonuçlanmakta, küresel veri kullanım oranı %20'nin altında kalmaktadır;
Değer zinciri kesintisi: Veri oluşturan bireysel katkı sahipleri, sonraki verilerin kullanımında kar elde edemez.
DePIN'in Çözüm Yolu
Dağıtık Veri Toplama: Düğümler ağı aracılığıyla sosyal medya, kamu veritabanları gibi açık verileri ( yakalamak, veri toplama maliyetlerini düşürmek ve veri toplama verimliliğini ve ölçeğini artırmak;
Veri kalitesini ve çeşitliliğini artırma: DePIN teşvik mekanizması sayesinde daha fazla katılımcının veri katkısında bulunması sağlanarak veri kalitesi ve çeşitliliği artırılabilir, bu da AI modellerinin genelleme yeteneğini geliştirir.
Merkeziyetsiz Temizleme ve Etiketleme: Topluluk iş birliği ile veri ön işleme tamamlanır, verilerin gerçekliğini sağlamak için sıfır bilgi kanıtı )ZK( ile birleştirilir;
Tokenizasyon teşvik kapalı döngüsü: Veri katkıcıları token ödülleri alır, talep eden taraf yapılandırılmış veri setlerini token ile satın alır, arz ve talep doğrudan eşleşir.
Grass projesi DePIN ile AI veri endüstrisinin kesişim noktasında yer alıyor ve inovatif bir şekilde DePIN fikrini AI veri toplama alanına uygulayarak merkeziyetsiz bir veri toplama ağı kuruyor. Amacı, AI model eğitimi için daha ekonomik, daha verimli ve daha güvenilir veri kaynakları sağlamaktır.
Sonraki bölümlerde, Grass projesinin spesifik mekanizmalarını, teknik özelliklerini, uygulama alanlarını ve gelecekteki gelişim perspektiflerini derinlemesine inceleyeceğiz.
![Grass Derinlik研报：DePIN亮眼明星，扩张中的AI数据银行])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Proje Temel Bilgileri
) 2.1 İş Kapsamı
Grass, kullanıcı cihazlarının kullanılmayan bant genişliği aracılığıyla internet verilerini toplamak ve doğrulamak için bir DePIN projesidir ve özellikle yapay zeka ###AI( geliştirmeye destek sağlamaktadır.
Temel olarak, ) konut proxy ağı üzerinden, şirketlerin kullanıcıların internet bağlantılarını kullanarak farklı coğrafi konumlardaki internet verilerine erişmelerini ve bunları toplamalarını sağlar. Bu, AI model eğitiminde çeşitlendirilmiş ve coğrafi olarak temsil edici verilere ihtiyaç duyan çok faydalıdır.
Çözülen Sorunlar: Geleneksel ağ taraması genellikle merkezi sistemler tarafından gerçekleştirilir, bu da verimsizlik ve hata veya önyargı olasılığını artırır. Grass, merkeziyetsiz bir yaklaşım ile güvenilir ve doğrulanmış internet verileri sunmayı amaçlamaktadır ve merkeziyetsiz kullanıcılar tarafından sağlanan veriler doğal olarak çeşitlilik, çok bölgelilik ve gerçek zamanlı özellikler taşımaktadır.
Vizyon ve Misyon: Grass'ın vizyonu, merkeziyetsiz bir internet veri katmanı oluşturmaktır; veriler, güvenin en az düzeyde olduğu bir şekilde toplanır, doğrulanır ve yapılandırılır. Misyonu, kullanıcılara veri katmanına katkıda bulunma gücü vermek ve katılımı teşvik etmek için ödül mekanizmaları ile teşvik etmektir.
Kullanıcı Katılım Yöntemi: Kullanıcılar sadece üç adımda başlayabilir: Grass'ın resmi web sitesine gidin, uzantıyı/istemciyi yükleyin, bağlanın ve Grass Points kazanmaya başlayın. Bu katkı bant genişliği ile ödül kazanma yöntemi, sıradan kullanıcılara AI büyüme kârlarını paylaşma fırsatı sunmaktadır.
Özetle, Grass'ın ana özellikleri ve avantajları şunlardır: merkeziyetsiz ağın veri toplama maliyeti düşüktür, veri çeşitliliği daha zengindir; kullanıcılar bant genişliği katkısı yaparak ödül kazanır, veri değerinin geri dönüşünü sağlar; verileri doğrulamak için blockchain teknolojisi kullanarak verilerin şeffaflığını ve güvenilirliğini garanti eder.
( 2.2 Gelişim Süreci
Kavram aşaması: 2022 yılının ortalarında, proje Wynd Labs tarafından kavramsal olarak ortaya konmuştur.
Geliştirme Aşaması: 2023 yılının başında ürün inşasına başlanması, projenin gerçek geliştirme aşamasına girdiğini işaret ediyor.
Tohum Aşaması Finansmanı: 2023 yılında, Grass 3.5 milyon dolar tohum aşaması finansmanı tamamladı, Polychain Capital ve Tribe Capital öncülük etti, toplam 4.5 milyon dolar ), No Limit Holdings tarafından öncülük edilen tohum öncesi tur dahil ###.
Kullanıcı Testi: 2023 yılının sonunda Chrome tarayıcı uzantısını piyasaya sürmek, kullanıcı testlerine başlamak ve erken kullanıcıları katılmaya teşvik etmek.
Dönüm Noktası: Nisan 2024'te, proje 2 milyondan fazla bağlantı noktası cihazının olduğunu duyurdu ve hızla büyüyor. DePIN Scan verilerine göre, Mart 2025 itibarıyla, aktif kullanıcı sayısı 2,5 milyonu geçti.
İlk Airdrop: 21 Ekim 2024'te ilk airdrop duyurulacak, 1 milyon GRASS tokeni ( toplam arzın %10'u ), erken kullanıcıları ödüllendirecek.
Borsa Üzerinde: 28 Ekim 2024'te belirli bir ticaret platformu ve diğer borsalarda işlem görmeye başladı, 10 günde fiyat $0.6'dan $3.89'a çıkmış olup, yaklaşık 5 kat artış gösterdi.
Mevcut Durum: Proje genişlemeye devam ediyor, ikinci aşama kullanıcı bekletme teşviki üzerinde çalışılıyor; ağ ölçeğini ve kullanıcı katılımını artırmak için Android ve iPhone mobil uygulamaları piyasaya sürülmesi planlanıyor.
( 2.3 Takım Durumu
Rootdata verilerine göre, Grass Wynd Labs tarafından geliştirilmiştir. Kurucusu Andrej Radonjic'tir ve kendisi Wynd Labs'ın CEO'sudur. York Üniversitesi'nden matematik ve istatistik yüksek lisansına ve McMaster Üniversitesi'nden mühendislik fiziği lisansına sahiptir.
Ekip üyeleri Wynd Labs'tan geliyor, blockchain ve AI teknolojileri geliştirmeye odaklanıyorlar, ilgili alanlarda deneyime sahipler. Ancak belirli üye bilgileri geniş çapta kamuya açık değil, yalnızca Radonjic'in kimliği ifşa edildi.
Tracxn'e göre, Wynd Labs 2022 yılında kurulmuştur ve ana ürünü Grass'tır.
) 2.4 Finansman ve Önemli Ortaklar
Yatırımcılar ve Destek
Tohum Turu: 2023 yılında 3.5 milyon dolar tohum turu finansmanı tamamlandı, Polychain Capital ve Tribe Capital tarafından liderlik edildi. Rootdata'ya göre, tohum turundan sonra toplam finansman 4.5 milyon dolara ulaştı, buna No Limit Holdings tarafından liderlik edilen tohum öncesi tur da dahildir.
A Serisi Yatırım: Eylül 2024'te A serisi yatırımını HackVC'nin öncülüğünde, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard'ın katılımıyla tamamlandı, tutar açıklanmadı.
Yatırımcı Desteği: HackVC, Polychain, Delphi, Lattice ve Brevan Howard gibi isimler, sektörde oldukça tanınmış yatırımcılardır.