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Grass:AIデータバンクの拡大を支援するDePIN分野の新星
Grassデプス研究:DePIN分野の輝かしい新星、AIデータバンクの拡張の道
##箇条書きコンテンツTL; 博士
Grassは「技術+モデル」の二重エンジンを通じてDePIN競技で際立っています:
Grassの今後の発展の重要なポイント:
最大のリスクは「トークンの狂乱が需要の真空を覆い隠す」ことです——もしAI顧客の注文が増えなければ、ビジネスのフライホイールは「データ-資本」の正の循環から供給側のバブルに退化する可能性があります。
! グラス詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク
1. 業界背景
DePINの算力の民主化がAIのデータのジレンマに出会ったとき、データの平等を求める運動が静かに勃発した。
DePINはトークン経済を通じて世界中の未使用リソース(の計算能力、ストレージ、帯域幅)を統合し、分散型インフラストラクチャネットワークを構築します。同時に、AI産業はデータの構造的な不足に直面しており、巨人の独占、プライバシーの争い、孤立の壁が原因で、80％のデータ価値が解放されていません。
未来のAI競争は、本質的にはデータ取得の効率と倫理的遵守の二重の駆け引きであり、DePINは技術的最適解を提供します。
Grassの破壊的な特性は、これら二つの融合によって実現される。
1.1 DePIN:インフラを再構築するグローバルパラダイム
DePIN(の正式名称はDecentralized Physical Infrastructure Networks（去中心化物理基盤ネットワーク）)であり、これはブロックチェーン技術を通じて、計算能力、ストレージ、帯域幅、エネルギーなどの世界中に分散した物理リソース(を統合する新しい経済モデルです。
その核心的な論理は、トークンのインセンティブを通じてコミュニティが余剰リソースを貢献することを促し、分散型のインフラネットワークを構築し、伝統的な中央集権的サービスプロバイダーの高コスト・低効率モデルを置き換えることにあります。
中央集権的なモデルと比較して、物理インフラの非中央集権化は、コスト構造、ガバナンスモデル、ネットワークのレジリエンス、エコシステムの拡張性などの面で大きな利点があります。
Messariの定義によると、DePINは物理インフラ)、例えば無線ネットワーク、エネルギーネットワーク(とデジタル資源ネットワーク)、例えばストレージ、コンピューティング(の2つの大カテゴリーを含み、ブロックチェーン技術を通じて供給と需要のマッチングおよびインセンティブメカニズムを実現します。
物理基盤: Helium)を代表とする分散型無線ネットワーク(を通じて、コミュニティがホットスポットデバイスを展開し、グローバルにカバーされた通信ネットワークを構築する;
デジタルリソースネットワーク: Filecoin)の去中心化ストレージ(、Aethir)の分散コンピューティング(などを含み、余剰リソースを統合して共有経済モデルを形成します。
Messariのデータによると、2024年までに、世界中のDePINデバイスの数は1300万台を突破し、市場規模は500億ドルに達しますが、浸透率は0.1%未満です。今後10年間で100〜1000倍の成長が期待されています。
2024年、DePIN分野の総市場価値は500億ドルに達し、350以上のプロジェクトを含み、年成長率は35％を超えます。
その核心的な推進力は、リソース効率の向上)、例えば余剰帯域幅の利用(と需要の爆発)、例えばAIによる計算能力とデータの需要(の双方の効果にあります。
もちろん、分散型ネットワークのスケーラビリティ、データプライバシー、セキュリティ検証は、DePINの発展における重要な課題です。
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) 1.2 AIデータ需要:爆発的な成長と構造的矛盾
「データは新しい時代の石油###Data、新しいoil(」
AIデータの取得と処理は人工知能の発展の核心的な推進力であり、特に大規模な言語モデル)であるGPT(や生成的神経ネットワーク)であるMidJourney(のトレーニングにおいて重要です。
AIモデルの性能と効果は、トレーニングデータの質と量に大きく依存します。高品質で多様性があり、地理的に代表的なデータはAIモデルの性能にとって非常に重要です。
データの需要規模と特徴:
レベルアップ: GPT-4を例にとると、トレーニングには45TB以上のテキストデータが必要であり、生成型AIのイテレーション速度はデータのリアルタイム更新と多様性を要求します;
コスト比: AI開発におけるデータ収集、クレンジング、注釈のコストは総予算の40%以上を占めており、商業化の核心的なボトルネックとなっています;
シーンの分化: 自動運転は高精度のセンサーデータを必要とし、医療AIはプライバシーに準拠した症例データベースに依存し、ソーシャルAIはユーザー行動データに依存する。
従来のデータ供給の問題点:
データバリア:コア企業/主体などの巨人が広範なデータソースを制御しており、中小の開発者は高いハードルと不公平な価格設定に直面している;
データの孤島: データはしばしば異なる機関や企業に分散しており、データの共有と流通には多くの障害があり、データ資源が十分に活用できない。
データプライバシー: データ収集はプライバシーと著作権の争いにしばしば関与します;
非効率的な流通: データの孤島と標準化の欠如が重複収集を引き起こし、世界のデータ利用率は20%未満である;
価値チェーンの中断: データを創造する個々の貢献者は、その後のデータの利用から利益を得ることができない。
DePINのゲームブレイキングの道のり:
分散型データ収集:ノードネットワークを通じて、ソーシャルメディア、公共データベース)などの公開データを取得し、データ収集のコストを削減し、データ収集の効率と規模を向上させる;
データの質と多様性を向上させる: DePINインセンティブメカニズムを通じて、より多くの参加者がデータを提供することを促進し、データの質と多様性を向上させ、AIモデルの汎用性を高めることができます。
中心化されていない洗浄とラベリング: コミュニティ協力によるデータ前処理を行い、ゼロ知識証明(ZK)を組み合わせてデータの真実性を確保する;
トークン化インセンティブのクローズドループ: データ提供者はトークン報酬を得て、需要側はトークンで構造化データセットを購入し、供給と需要の直接的なマッチングを形成する
GrassプロジェクトはDePINとAIデータ産業の交差点に位置しており、革新的にDePINの理念をAIデータ収集分野に適用し、分散型データ収集ネットワークを構築しています。これはAIモデルのトレーニングに対して、より経済的で、より効率的で、より信頼性の高いデータソースを提供することを目指しています。
次の章では、Grassプロジェクトの具体的なメカニズム、技術的特徴、アプリケーションシーン、および将来の発展の見通しをデプスに分析します。
! 草詳細調査レポート:DePINスターズ、拡大するAIデータバンク
2. プロジェクト基本情報
GrassはDePINアーキテクチャを通じて、分散型データキャプチャネットワークを構築し、AIトレーニングに高コストパフォーマンスと高多様性のデータソースを提供します。ユーザーはクライアントをインストールするだけで帯域幅を提供し、トークン報酬を得ることができます——1年で250万以上のノードを引き付け、トークンの初発10日間で5倍以上の上昇を記録し、そのビジネスロジックを検証しています。
プロジェクトはPolychainやHack VCなどのトップキャピタルからの投資を受け、Solanaの高性能チェーンに依存してデータの権利確認と流通を実現しています。
現在のチームの匿名性にはまだ議論があり、データ処理の分散化の進展は追跡が必要です。
( 2.1 事業範囲
GrassはDePINプロジェクトであり、ユーザーのデバイスから未使用の帯域幅を通じてインターネットデータを収集および検証し、特に人工知能)AI###の開発をサポートします。
その核心は住宅プロキシネットワーク(residential proxy network)を通じて、企業がユーザーのインターネット接続を使用して、異なる地理的位置のインターネットデータにアクセスし、取得することを許可することであり、これはAIモデルのトレーニングに多様性と地理的代表性のあるデータが非常に役立ちます。
解決された問題: 伝統的なネットワークのスクレイピングは通常、集中型システムによって行われており、効率が悪く、エラーや偏見が発生しやすいです。Grassは、非中央集権的な方法で信頼性が高く、検証されたインターネットデータを提供することを目的としており、非中央集権的なユーザーが提供するデータは天然に多様性、多地域での発信、リアルタイムの特徴を持っています。
ビジョンとミッション:Grassのビジョンは、分散型のインターネットデータレイヤーを作成することであり、データは信頼最小化の方法で収集、検証、構造化されます。そのミッションは、ユーザーにデータレイヤーに貢献する権限を与え、報酬メカニズムを通じて参加を促すことです。
ユーザー参加方法:ユーザーは3つのステップで開始できます: Grassの公式サイトにアクセスし、拡張機能/クライアントをインストールし、接続してGrass Pointsを獲得し始めます。このような貢献帯域幅による報酬獲得の方法は、一般ユーザーにAI成長の配当を共有する機会を提供します。
まとめると、Grassの重要な特徴と利点は次のとおりです: 分散型ネットワークによるデータ取得コストが低く、データの多様性がより豊富であること; ユーザーが帯域幅を提供することで報酬を得て、データの価値を回帰させること; ブロックチェーン技術を使用してデータを検証し、データの透明性と信頼性を確保すること。
( 2.2 履歴
概念段階:2022年中期、プロジェクトはWynd Labsによって提案されました。
開発段階:2023年初めに製品構築が始まり、プロジェクトが実際の開発段階に入ったことを示しています。
シードラウンドファイナンス:2023年、Grassは350万ドルのシードラウンドファイナンスを完了し、Polychain CapitalとTribe Capitalがリード投資家となり、合計450万ドル)はNo Limit Holdingsがリードしたシード前ラウンド###を含みます。
ユーザーテスト:2023年末にChromeブラウザ拡張機能をリリースし、ユーザーテストを開始して、初期ユーザーの参加を促します。
マイルストーン:2024年4月、プロジェクトは200万を超える接続ノードデバイスを発表し、急速に成長しています。DePIN Scanのデータによると、2025年3月までにそのアクティブユーザーは250万を超えました。
初回エアドロップ:2024年10月21日に初回エアドロップを発表し、1億枚のGRASSトークン(10%の総供給量)を配布し、初期ユーザーに報酬を与えます。
取引所に上場:2024年10月28日に某取引プラットフォームなどの取引所に上場し、上場から10日間で価格が$0.6から$3.89に、着実に約5倍に上昇しました。
現在の状態: プロジェクトは引き続き拡張中で、第二段階のユーザー放置インセンティブが進行中です。AndroidとiPhoneのモバイルアプリを導入する予定で、ネットワークの規模とユーザー参加度を増加させることを目指しています。
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( 2.3 チーム状況
Rootdataによると、Grassは、ヨーク大学で数学と統計学の修士号を、マクマスター大学で工学物理学の学士号を取得したWynd LabsのCEOであるAndrej Radonjic氏によってWynd Labsによって開発されました。
チームメンバーは全員Wynd Labs出身で、ブロックチェーンとAI技術の開発に特化しており、関連分野の経験を持っています。しかし、具体的なメンバー情報は広く公開されておらず、Radonjicの身分のみが明らかにされています。
Tracxnによると、Wynd Labsは2022年に設立され、コア製品はGrassです。
) 2.4 ファイナンスと重要なパートナーシップ
投資家とサポート
シードラウンド:2023年に350万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、Polychain CapitalとTribe Capitalがリード投資家となりました。Rootdataによると、シードラウンド後の総資金調達額は450万ドルに達し、No Limit Holdingsがリードしたシード前ラウンドが含まれています。
シリーズA資金調達:HackVCが主導し、Polychain、Delphi、Lattice、Brevan Howardが参加したシリーズA資金調達の金額は非公開で、2024年9月に終了しました。
投資家サポート：HackVC、Polychain、Delphi、Lattice、Brevan Howardなどは業界内で比較的知名な投資家です。彼らのサポートを得ることは、プロジェクトが業界内での認知度を示しています。
パートナー
ブロックチェーンプラットフォーム: Solanaネットワークに基づいて構築されており、プロジェクトはSolanaの高性能とスケーラビリティを利用しています。
現在、AI企業や他のプロジェクトとの具体的な提携は明言されていませんが、Solanaネットワークのエコシステムは将来の協力の機会を提供する可能性があります。
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3. プロジェクト技術解析
Grassはデータの価値を大手テクノロジー企業から一般ユーザーに再配分しようとしています。
Grass技術アーキテクチャにおけるノードネットワーク、ZKP処理の革新、データ元帳、これら三つがクローズドループワークフローを構成し、収集、検証から提供までの全チェーンを去中心化し、その去中心化のビジョンを良好にサポートしています。
しかし、現在の集中型操作が解決すべきは、技術の実施が平等であるかどうかです。
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後でyyの轍を踏まないでください。人をカモにしたら逃げる