Глубина анализа Grass: яркая новая звезда в области DePIN, путь расширения AI-банка данных
Основные моменты
Как Grass выделяется среди множества проектов DePIN?
Ключевым фактором является безбарьерная модель майнинга, пользователь является основой, все остальные факторы - это рычаги.
Grass через "технологии + модели" преодолевает барьеры в индустрии DePIN - используя нулевые знания и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения真实性 данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулы для очков", превращает 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя преимущества на стороне предложения.
Учитывая резкий рост спроса на данные AI, популярность экосистемы Solana и концепции DePIN, а также разумные стратегии управления, это обеспечило его лидирующее положение в области DePIN данных AI.
На какие ключевые факторы нужно обратить внимание в дальнейшем развитии Grass?
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли успешно завершить процесс децентрализации в 2025 году;
Среднесрочная проверка спроса: объем закупок данных компаниями ИИ;
Долгосрочная игра на соблюдение норм: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "безумии токенов, скрывающем вакуум спроса" - если в будущем не удастся обеспечить рост заказов от клиентов с ИИ, идеальный бизнес-замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
Когда демократизация вычислительной мощности DePIN сталкивается с трудностями данных AI, тихо разгорается движение за равенство данных.
DePIN интегрирует глобальные неиспользуемые ресурсы ( вычислительной мощности, хранения, пропускной способности ) через токеномику, создавая распределенную инфраструктурную сеть; в то же время, индустрия ИИ сталкивается со структурным дефицитом данных, монополией гигантов, спорами о конфиденциальности и барьерами изоляторов, что приводит к тому, что 80% ценности данных не используется.
Будущее соревнование в области ИИ по своей сути является двойной игрой эффективности получения данных и этической соответствия, а DePIN предлагает техническое оптимальное решение.
Прорыв в Grass заключается в реализации слияния этих двух аспектов.
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейна и появлением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(, полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.) с помощью технологии блокчейна.
Суть заключается в следующем: путем токенов, которые стимулируют сообщество вносить вклад в неиспользуемые ресурсы, создается децентрализованная инфраструктурная сеть, заменяющая традиционные централизованные сервисы с высокими затратами и низкой эффективностью.
Драйверы отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет большие преимущества с точки зрения структуры затрат, модели управления, устойчивости сети и экологической расширяемости.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы сети (, такие как хранение, вычисления ) двух основных категорий, и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: представлена децентрализованной беспроводной сетью Helium(, которая строит глобальную коммуникационную сеть через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя децентрализованное хранилище Filecoin), распределенные вычисления Aethir( и т.д., формируя модель совместной экономики через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, к 2024 году количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, однако уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовым темпом роста свыше 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов ), такое как использование неиспользуемой пропускной способности ( и всплеск спроса ), например, двусторонний эффект спроса AI на вычислительные мощности и данные (.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.
) 1.2 AI-данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей ###, таких как GPT (, и генеративных нейронных сетей ), таких как MidJourney (.
Производительность и эффективность модели ИИ во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически представительные имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Объем и характеристики требований к данным
Уровень скачка: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует, чтобы данные обновлялись и разнообразились в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что стало ключевым препятствием для коммерциализации;
Дифференциация сцен: Автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соответствующих норм конфиденциальности баз данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные болевые точки поставки данных
Данные барьеры: Ключевые компании/субъекты и другие гиганты контролируют обширные источники данных, разработчики малого и среднего бизнеса сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто распределены между различными учреждениями и компаниями, что создает множество препятствий для обмена и циркуляции данных, в результате чего ресурсы данных не могут быть использованы в полной мере.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, протесты разработчиков, вызванные платой за API Reddit;
Низкая эффективность обращения: Острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки стоимости: индивидуальные создатели данных не могут получать прибыль от последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: Сбор открытых данных ), таких как социальные сети и публичные базы данных (, через сеть узлов, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Улучшение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных и улучшит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое доказательство )ZK( для обеспечения подлинности данных;
Токенизированный замкнутый цикл стимулов: участники, предоставляющие данные, получают токены в качестве вознаграждения, а потребители покупают структурированные наборы данных за токены, что формирует прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, предназначенную для обеспечения более экономичного, эффективного и надежного источника данных для тренировки AI моделей.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сферы применения и перспективы развития проекта Grass.
![Т草Глубина исследование: DePIN яркая звезда, расширяющийся AI банк данных])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основная информация о проекте
Быстрое расширение Grass невозможно без его крайне низкого порога участия. Это позволяет каждому пользователю стать 'горняком' AI-данных, обменивая неиспользуемую пропускную способность на будущие дивиденды.
Grass строит децентрализованную сеть сбора данных через архитектуру DePIN, предоставляя источники данных с высокой стоимостью для AI-обучения и высокой разнообразностью. Пользователи могут просто установить клиент, чтобы внести свой вклад в пропускную способность и получать токеновые вознаграждения - за год привлечено более 2,5 миллионов узлов, а первичное предложение токенов за 10 дней увеличилось более чем в 5 раз, что подтверждает его коммерческую логику.
Проект получил поддержку от таких топовых капиталов, как Polychain, Hack VC и других, основываясь на высокопроизводительной цепи Solana для реализации подтверждения и передачи данных.
Текущая анонимность команды все еще вызывает споры, прогресс в децентрализации обработки данных требует дальнейшего наблюдения.
) 2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, особенно поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании 住宅代理网络###residential proxy network(, что позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических мест, что очень полезно для тренировки AI моделей, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема решения: Традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и частым ошибкам или предвзятости. Grass нацелен на предоставление надежных, проверенных интернет-данных с помощью децентрализованного подхода, и данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообразием регионов и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия заключается в том, чтобы дать пользователям возможность вносить свой вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизмов вознаграждения.
Способы участия пользователей: Пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В общем, ключевые особенности и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждение, предоставляя пропускную способность, реализуя возврат ценности данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
) 2.2 Этапы развития
Концептуальная стадия: В середине 2022 года концепция проекта была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало строительства продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сид-финансирование: В 2023 году Grass завершила сид-финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое возглавили Polychain Capital и Tribe Capital, всего 4,5 миллиона долларов (, включая сид-пре-финансирование на ), возглавляемое No Limit Holdings.
Пользовательское тестирование: В конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Этап: В апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, и он быстро растет. По данным DePIN Scan, на март 2025 года число его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен о проведении первого аирдропа, будет распределено 100 миллионов токенов GRASS ###, что составляет 10% от общего объема (, в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
**Биржа: **28 октября 2024 года на определенной торговой платформе и других биржах, цена за 10 дней поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, сейчас идет второй этап стимуляции пользователей для挂机; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.3 Состояние команды
Согласно данным Rootdata, Grass был разработан Wynd Labs, основателем которого является Андрей Радоньяк, являющийся CEO Wynd Labs, имеющим степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко обнародована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её ключевым продуктом является Grass.
( 2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, в котором ведущими участниками выступили Polychain Capital и Tribe Capital. Согласно Rootdata, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая предсидировочный раунд, возглавляемый No Limit Holdings.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, лидирует HackVC, участвуют Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: такие как HackVC, Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard являются известными инвесторами в отрасли.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Глубина анализа Grass: как новички на рынке DePIN перестраивают цепочку данных AI
Глубина анализа Grass: яркая новая звезда в области DePIN, путь расширения AI-банка данных
Основные моменты
Ключевым фактором является безбарьерная модель майнинга, пользователь является основой, все остальные факторы - это рычаги.
Grass через "технологии + модели" преодолевает барьеры в индустрии DePIN - используя нулевые знания и архитектуру Solana Layer2 для обеспечения真实性 данных, решая проблему "грязных данных" в AI-индустрии; одновременно применяя модель "майнинг пропускной способности → стимулы для очков", превращает 2,5 миллиона пользователей в узлы данных, формируя преимущества на стороне предложения.
Учитывая резкий рост спроса на данные AI, популярность экосистемы Solana и концепции DePIN, а также разумные стратегии управления, это обеспечило его лидирующее положение в области DePIN данных AI.
Краткосрочный взгляд на внедрение технологий: удастся ли успешно завершить процесс децентрализации в 2025 году;
Среднесрочная проверка спроса: объем закупок данных компаниями ИИ;
Долгосрочная игра на соблюдение норм: правила конфиденциальности данных и собственности.
Текущий максимальный риск заключается в "безумии токенов, скрывающем вакуум спроса" - если в будущем не удастся обеспечить рост заказов от клиентов с ИИ, идеальный бизнес-замкнутый цикл может деградировать из положительного цикла "данные-капитал" в пузырь на стороне предложения.
1. Отраслевой фон
1.1 DePIN: Глобальная парадигма реконструкции инфраструктуры
Определение и основная логика
В последние годы, с развитием технологий блокчейна и появлением концепции Web3, различные отрасли исследуют пути децентрализованной трансформации. DePIN является проявлением этой тенденции в области инфраструктуры. DePIN(, полное название Decentralized Physical Infrastructure Networks, децентрализованные физические инфраструктурные сети) — это новая экономическая модель, которая интегрирует глобальные распределенные физические ресурсы(, такие как вычислительная мощность, хранение, пропускная способность, энергия и т. д.) с помощью технологии блокчейна.
Суть заключается в следующем: путем токенов, которые стимулируют сообщество вносить вклад в неиспользуемые ресурсы, создается децентрализованная инфраструктурная сеть, заменяющая традиционные централизованные сервисы с высокими затратами и низкой эффективностью.
Драйверы отрасли
По сравнению с централизованной моделью, децентрализованная трансформация физической инфраструктуры имеет большие преимущества с точки зрения структуры затрат, модели управления, устойчивости сети и экологической расширяемости.
Сегментированные области и типичные примеры
Согласно определению Messari, DePIN охватывает физическую инфраструктуру (, такую как беспроводные сети, энергетические сети ) и цифровые ресурсы сети (, такие как хранение, вычисления ) двух основных категорий, и реализует соответствие спроса и предложения, а также механизмы стимулирования с помощью технологий блокчейн.
Физическая инфраструктура: представлена децентрализованной беспроводной сетью Helium(, которая строит глобальную коммуникационную сеть через развертывание точек доступа сообществом;
Цифровая ресурсная сеть: включает в себя децентрализованное хранилище Filecoin), распределенные вычисления Aethir( и т.д., формируя модель совместной экономики через интеграцию неиспользуемых ресурсов.
Рыночный потенциал
Согласно данным Messari, к 2024 году количество устройств DePIN в мире превысило 13 миллионов, а объем рынка достиг 50 миллиардов долларов, однако уровень проникновения составляет менее 0,1%. В течение следующих десяти лет ожидается рост 100-1000 раз.
В 2024 году общая рыночная капитализация сектора DePIN достигнет 50 миллиардов долларов, охватывая более 350 проектов с годовым темпом роста свыше 35%.
Его основной движущей силой является повышение эффективности ресурсов ), такое как использование неиспользуемой пропускной способности ( и всплеск спроса ), например, двусторонний эффект спроса AI на вычислительные мощности и данные (.
Конечно, масштабируемость децентрализованных сетей, конфиденциальность данных и безопасность верификации остаются ключевыми вызовами для развития DePIN.
![Т草Глубина исследований: DePIN - яркая звезда, расширяющийся AI-банк данных])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-2ffc599e2fb968adefed2fb4adbe7807.webp(
) 1.2 AI-данные требования: взрывной рост и структурные противоречия
"Данные — это нефть нового времени (Data is the new oil)"
Получение и обработка данных ИИ являются основным двигателем развития искусственного интеллекта, особенно при обучении крупных языковых моделей ###, таких как GPT (, и генеративных нейронных сетей ), таких как MidJourney (.
Производительность и эффективность модели ИИ во многом зависят от качества и количества обучающих данных. Данные высокого качества, разнообразные и географически представительные имеют решающее значение для производительности модели ИИ.
Объем и характеристики требований к данным
Уровень скачка: например, для GPT-4 требуется более 45 ТБ текстовых данных для обучения, а скорость итерации генеративного ИИ требует, чтобы данные обновлялись и разнообразились в реальном времени;
Доля затрат: Затраты на сбор, очистку и аннотирование данных в разработке ИИ составляют более 40% от общего бюджета, что стало ключевым препятствием для коммерциализации;
Дифференциация сцен: Автономное вождение требует данных с высокоточных датчиков, медицинский ИИ зависит от соответствующих норм конфиденциальности баз данных случаев, социальный ИИ зависит от данных о поведении пользователей.
Традиционные болевые точки поставки данных
Данные барьеры: Ключевые компании/субъекты и другие гиганты контролируют обширные источники данных, разработчики малого и среднего бизнеса сталкиваются с высокими барьерами и несправедливыми ценами;
Острова данных: Данные часто распределены между различными учреждениями и компаниями, что создает множество препятствий для обмена и циркуляции данных, в результате чего ресурсы данных не могут быть использованы в полной мере.
Конфиденциальность данных: Сбор данных часто связан с вопросами конфиденциальности и авторских прав, как, например, протесты разработчиков, вызванные платой за API Reddit;
Низкая эффективность обращения: Острова данных и отсутствие стандартизации приводят к повторному сбору, мировая степень использования данных составляет менее 20%;
Прерывание цепочки стоимости: индивидуальные создатели данных не могут получать прибыль от последующего использования данных.
Путь решения DePIN
Распределенный сбор данных: Сбор открытых данных ), таких как социальные сети и публичные базы данных (, через сеть узлов, что снижает затраты на сбор данных и повышает эффективность и масштаб сбора данных;
Улучшение качества и разнообразия данных: С помощью механизма стимулов DePIN можно привлечь больше участников для внесения данных, что повысит качество и разнообразие данных и улучшит обобщающую способность AI моделей.
Децентрализованная очистка и аннотация: Сообщество совместно выполняет предварительную обработку данных, сочетая нулевое доказательство )ZK( для обеспечения подлинности данных;
Токенизированный замкнутый цикл стимулов: участники, предоставляющие данные, получают токены в качестве вознаграждения, а потребители покупают структурированные наборы данных за токены, что формирует прямое соответствие спроса и предложения.
Проект Grass находится на пересечении DePIN и индустрии AI данных и инновационно применяет концепцию DePIN в области сбора данных AI, создавая децентрализованную сеть захвата данных, предназначенную для обеспечения более экономичного, эффективного и надежного источника данных для тренировки AI моделей.
В следующих главах мы подробно проанализируем конкретные механизмы, технические характеристики, сферы применения и перспективы развития проекта Grass.
![Т草Глубина исследование: DePIN яркая звезда, расширяющийся AI банк данных])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-53ff22e3333759cdc38081bea3e4148f.webp(
2. Основная информация о проекте
) 2.1 Область деятельности
Grass является проектом DePIN, который собирает и проверяет интернет-данные через неиспользуемую пропускную способность пользовательских устройств, особенно поддерживая разработку для искусственного интеллекта (AI).
Его основа заключается в использовании 住宅代理网络###residential proxy network(, что позволяет компаниям использовать интернет-соединение пользователей для доступа и сбора интернет-данных из различных географических мест, что очень полезно для тренировки AI моделей, требующих разнообразных и географически репрезентативных данных.
Проблема решения: Традиционный веб-скрапинг обычно выполняется централизованными системами, что приводит к низкой эффективности и частым ошибкам или предвзятости. Grass нацелен на предоставление надежных, проверенных интернет-данных с помощью децентрализованного подхода, и данные, предоставляемые децентрализованными пользователями, естественно обладают разнообразием, многообразием регионов и актуальностью.
Видение и миссия: Видение Grass заключается в создании децентрализованного уровня интернет-данных, где данные собираются, проверяются и структурируются с минимизацией доверия. Его миссия заключается в том, чтобы дать пользователям возможность вносить свой вклад в уровень данных и стимулировать участие с помощью механизмов вознаграждения.
Способы участия пользователей: Пользователям нужно всего три шага, чтобы начать: посетить официальный сайт Grass, установить расширение/клиент и подключиться, чтобы начать зарабатывать Grass Points. Этот способ предоставления полосы пропускания для получения вознаграждений дает обычным пользователям возможность делиться дивидендами от роста ИИ.
В общем, ключевые особенности и преимущества Grass заключаются в следующем: низкая стоимость сбора данных в децентрализованной сети, более разнообразные данные; пользователи зарабатывают вознаграждение, предоставляя пропускную способность, реализуя возврат ценности данных; использование технологии блокчейн для проверки данных, что обеспечивает прозрачность и надежность данных.
) 2.2 Этапы развития
Концептуальная стадия: В середине 2022 года концепция проекта была предложена Wynd Labs.
Этап разработки: Начало строительства продукта в начале 2023 года ознаменовало переход проекта в стадию реальной разработки.
Сид-финансирование: В 2023 году Grass завершила сид-финансирование на сумму 3,5 миллиона долларов, которое возглавили Polychain Capital и Tribe Capital, всего 4,5 миллиона долларов (, включая сид-пре-финансирование на ), возглавляемое No Limit Holdings.
Пользовательское тестирование: В конце 2023 года будет запущено расширение для браузера Chrome, начнется пользовательское тестирование, чтобы привлечь ранних пользователей.
Этап: В апреле 2024 года проект объявил о более чем 2 миллионах подключенных узловых устройств, и он быстро растет. По данным DePIN Scan, на март 2025 года число его активных пользователей превысило 2,5 миллиона.
Первый аирдроп: 21 октября 2024 года будет объявлен о проведении первого аирдропа, будет распределено 100 миллионов токенов GRASS ###, что составляет 10% от общего объема (, в качестве вознаграждения для ранних пользователей.
**Биржа: **28 октября 2024 года на определенной торговой платформе и других биржах, цена за 10 дней поднялась с $0.6 до $3.89, стабильно увеличившись примерно в 5 раз.
Текущий статус: Проект продолжает расширяться, сейчас идет второй этап стимуляции пользователей для挂机; планируется запуск мобильных приложений для Android и iPhone, чтобы увеличить масштаб сети и вовлеченность пользователей.
! [Глубокий исследовательский отчет о траве: звезды DePIN, расширение банка данных ИИ])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp(
) 2.3 Состояние команды
Согласно данным Rootdata, Grass был разработан Wynd Labs, основателем которого является Андрей Радоньяк, являющийся CEO Wynd Labs, имеющим степень магистра математики и статистики в Университете Йорка и степень бакалавра инженерной физики в Университете Макмастера.
Члены команды все из Wynd Labs, сосредоточены на разработке технологий блокчейна и ИИ, имеют опыт в соответствующих областях. Однако конкретная информация о членах не была широко обнародована, только личность Радонича была раскрыта.
Согласно Tracxn, Wynd Labs была основана в 2022 году, а её ключевым продуктом является Grass.
( 2.4 Финансирование и важные партнеры
Инвесторы и поддержка
Сидировочный раунд: в 2023 году завершен сидировочный раунд финансирования на сумму 3,5 миллиона долларов, в котором ведущими участниками выступили Polychain Capital и Tribe Capital. Согласно Rootdata, общий объем финансирования после сидировочного раунда достиг 4,5 миллиона долларов, включая предсидировочный раунд, возглавляемый No Limit Holdings.
Раунд A: Завершение раунда A финансирования в сентябре 2024 года, лидирует HackVC, участвуют Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard, сумма не раскрыта.
Поддержка инвесторов: такие как HackVC, Polychain, Delphi, Lattice и Brevan Howard являются известными инвесторами в отрасли.