تقرير بحثي معمق عن Grass: نجم جديد في مجال DePIN، صعود بنك البيانات AI
محتوى النقاط TL; DR
كيف تميز Grass بين العديد من مشاريع DePIN؟
العوامل الأساسية هي المشاركة بدون عوائق وبتكلفة صفرية، حيث أن المستخدمين هم الأساس، بينما العوامل الأخرى هي روافع.
تجاوز Grass "الصناعة الداخلية" في صناعة DePIN من خلال "التكنولوجيا + النموذج" كدافع مزدوج ------ باستخدام إثبات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2 لضمان صحة البيانات، وحل نقطة الألم "البيانات غير النظيفة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛ في نفس الوقت، اعتمد نموذج "تعدين النطاق الترددي → مكافآت النقاط" لتحويل 2.5 مليون مستخدم إلى عقد بيانات، مما شكل ميزة ساحقة في جانب العرض.
تجمع بين الزيادة الهائلة في الطلب على بيانات الذكاء الاصطناعي، والاتجاهات الساخنة لـ Solana و DePIN، بالإضافة إلى استراتيجيات التشغيل المعقولة، مما أدى إلى تحقيق مكانتها كقائد في فئة بيانات الذكاء الاصطناعي DePIN.
ما هي العوامل الرئيسية التي يجب الانتباه إليها في تطوير Grass في المستقبل؟
النظر إلى التنفيذ التقني على المدى القصير: هل يمكن أن تكتمل عملية التحول اللامركزي بسلاسة في عام 2025؛
التحقق من الطلب على المدى المتوسط: حجم بيانات الشراء لشركات الذكاء الاصطناعي؛
اللعب على الامتثال على المدى الطويل: قواعد خصوصية البيانات وحقوق الملكية.
الخطر الأكبر الحالي هو "الهوس بالرموز يغطي فراغ الطلب"------ إذا لم يكن من الممكن تحقيق نمو كبير في طلبات العملاء من الذكاء الاصطناعي في المستقبل، فقد يتحول العجلة التجارية المثالية من "البيانات-رأس المال" إلى فقاعة على جانب العرض.
1. خلفية الصناعة
عندما تلتقي ديمقراطية قوة الحوسبة لـ DePIN مع معضلة بيانات الذكاء الاصطناعي، تنفجر حركة حقوق البيانات بهدوء.
DePIN من خلال الاقتصاد الرمزي يدمج الموارد العالمية غير المستخدمة ( من قوة الحوسبة، والتخزين، والنطاق الترددي )، لبناء شبكة بنية تحتية موزعة؛ في الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقصًا هيكليًا في البيانات، حيث تؤدي الهيمنة والاحتكار من قبل العملاق، والنزاعات المتعلقة بالخصوصية، والحواجز المعزولة، إلى عدم إطلاق 80% من قيمة البيانات.
المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي هي في جوهرها لعبة مزدوجة بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال الأخلاقي، بينما تقدم DePIN الحل الأمثل تقنيًا.
تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN：إعادة بناء نموذج البنية التحتية العالمي
التعريف والمنطق الأساسي
في السنوات الأخيرة، مع نضوج تكنولوجيا blockchain وظهور مفهوم Web3، تستكشف مختلف الصناعات مسارات التحول اللامركزية. DePIN هو تجسيد لهذه الاتجاه في مجال البنية التحتية. DePIN( الكامل هو الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية، الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية ) هو نموذج اقتصادي جديد يدمج الموارد الفيزيائية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة والتخزين والنطاق الترددي والطاقة) من خلال تكنولوجيا blockchain.
تكمن المنطق الأساسي في: تحفيز المجتمع من خلال حوافز رمزية لدفع المساهمات في الموارد غير المستخدمة، وبناء شبكة بنية تحتية لامركزية، لتحل محل نموذج مزودي الخدمة المركزي التقليدي عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
دوافع الصناعة
بالمقارنة مع النماذج المركزية، فإن التحول اللامركزي للبنية التحتية المادية له مزايا أكبر من حيث هيكل التكلفة، ونمط الحكم، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
القطاعات الفرعية والحالات النموذجية
وفقًا للتعريفات ذات الصلة، يشمل DePIN البنية التحتية المادية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة ) و شبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحوسبة )، ويحقق تطابق العرض والطلب وآليات الحوافز من خلال تقنية البلوكشين.
البنية التحتية المادية: يمثل مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة النقاط الساخنة بواسطة المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تشمل مشروع تخزين لامركزي معين، مشروع حساب موزع معين، وغيرها، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصادي مشترك.
إمكانات السوق
وفقًا للبيانات ذات الصلة، حتى عام 2024، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليون جهاز، وبلغت قيمة السوق 50 مليار دولار، لكن معدل الاختراق أقل من 0.1٪، ومن المتوقع أن ينمو في العقد المقبل 100--1000 مرة.
في عام 2024، تصل القيمة السوقية الإجمالية لمجال DePIN إلى 50 مليار دولار، مع تغطية أكثر من 350 مشروعًا، ومعدل نمو سنوي يتجاوز 35٪.
تكمن القوة الدافعة الأساسية في تحسين كفاءة الموارد ( مثل استخدام النطاق الترددي غير المستغل ) وتأثير الطلب المتفجر ( مثل الطلب على قوة الحوسبة والبيانات من الذكاء الاصطناعي ).
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: النمو الهائل والتناقضات الهيكلية
"البيانات هي النفط الجديد (Data is the new oil)"
إن الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، خاصة عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والتي تمثل الجغرافيا ضرورية لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
حجم ومتطلبات البيانات والخصائص
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص للتدريب، بينما تتطلب سرعة التكرار للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات في الوقت الفعلي وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تشكل تكاليف جمع البيانات وتنظيفها ووضع العلامات في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الإجمالية، مما يصبح عائقاً رئيسياً أمام التوسع التجاري؛
تنوع المشهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات حساسية عالية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على قواعد بيانات الحالات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي في المجال الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية
حواجز البيانات: تتحكم الشركات الكبرى / الكيانات الأساسية في مصادر البيانات الواسعة، مما يضع المطورين الصغار والمتوسطين أمام عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزيرة البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متفرقة بين مؤسسات وشركات مختلفة، مما يواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العقبات، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتعلق جمع البيانات بالخصوصية ونزاعات حقوق الطبع والنشر، مثل事件收费 API على某平台 الذي أثار احتجاجات المطورين؛
التداول غير الفعال: تؤدي جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع مكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمي أقل من 20%;
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد في إنشاء البيانات لا يمكنهم الربح من استخدام البيانات فيما بعد.
مسار كسر DePIN
جمع البيانات الموزعة：من خلال شبكة العقد لجمع البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، تقليل تكلفة جمع البيانات وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تحسين جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية الحوافز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة في البيانات، مما يعزز جودة البيانات وتنوعها، ويعزز القدرة العامة لنموذج الذكاء الاصطناعي.
غسيل وتسمية لامركزية: يتم الانتهاء من معالجة البيانات بالتعاون مع المجتمع، بالاستعانة بإثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
تحفيز مغلق للتوكنات: يحصل المساهمون في البيانات على مكافآت توكن، بينما يقوم الطرف المستفيد بشراء مجموعات البيانات المهيكلة بالتوكنات، مما يشكل تطابقًا مباشرًا بين العرض والطلب.
مشروع Grass يقع بالضبط عند تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يطبق بشكل مبتكر فكرة DePIN في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، ويقوم ببناء شبكة لالتقاط البيانات بشكل لامركزي، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وأكثر كفاءة وأكثر موثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
في الفصول القادمة، سنقوم بتحليل عميق لآلية مشروع Grass المحددة، والخصائص التقنية، وسيناريوهات التطبيق، وآفاق التنمية المستقبلية.
إن التوسع السريع لـ Grass لا يمكن فصله عن عتبة المشاركة المنخفضة للغاية. مما يسمح لكل مستخدم بأن يصبح "عامل منجم" لبيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنهم استبدال النطاق الترددي غير المستخدم بعوائد مستقبلية.
تقوم Grass ببناء شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية من خلال هيكل DePIN، مما يوفر مصادر بيانات عالية التكلفة ومرتفع التنوع لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في النطاق الترددي والحصول على مكافآت رمزية --- جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة خلال عام واحد، وارتفعت قيمة الرموز المميزة بأكثر من 5 مرات في الأيام العشرة الأولى من الإطلاق، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على رهانات من عدة رؤوس أموال رائدة، بالاعتماد على سلسلة سولانا عالية الأداء لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول سرية الفريق الحالي، وتقدم معالجة البيانات اللامركزية يحتاج إلى متابعة.
2.1 نطاق الأعمال
Grass هو مشروع DePIN، يقوم بجمع والتحقق من بيانات الإنترنت من خلال النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويدعم بشكل خاص تطوير الذكاء الاصطناعي (AI).
جوهرها هو من خلال شبكة الوكلاء السكنية (residential proxy network)، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت للمستخدمين للوصول إلى بيانات الإنترنت من مواقع جغرافية مختلفة، وهذا مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافياً.
المشكلة التي تم حلها: عادة ما يتم تنفيذ سحب الشبكة التقليدي بواسطة أنظمة مركزية، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة وسهولة حدوث الأخطاء أو التحيز. تهدف Grass إلى تقديم بيانات إنترنت موثوقة ومُعتمدة من خلال طريقة لامركزية، كما أن البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزيين تتميز بتنوعها وإصدارها من مناطق متعددة وفي الوقت الحقيقي.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، حيث يتم جمع البيانات والتحقق منها وهيكلتها بطريقة تقلل من الثقة. مهمتها هي تمكين المستخدمين من المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
طرق مشاركة المستخدمين: يحتاج المستخدمون فقط إلى ثلاث خطوات للبدء: زيارة الموقع الرسمي لـ Grass، تثبيت الإضافة / العميل، الاتصال والبدء في كسب نقاط Grass. هذه الطريقة في تقديم النطاق لكسب المكافآت توفر فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة فوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
بشكل ملخص، الخصائص الرئيسية وفوائد Grass هي: تكلفة جمع البيانات في الشبكة اللامركزية منخفضة، وتنوع البيانات أكثر ثراءً؛ يكسب المستخدمون مكافآت من خلال مساهمة النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ يتم استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، مما يضمن شفافية وموثوقية البيانات.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
) 2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: في منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأ بناء المنتج في بداية عام 2023، مما يدل على دخول المشروع في مرحلة التطوير الفعلية.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة بعض رؤوس الأموال، بإجمالي 4.5 مليون دولار ### بما في ذلك الجولة السابقة للتمويل الأولي بقيادة بعض رؤوس الأموال (.
اختبار المستخدمين: بنهاية عام 2023، سيتم إطلاق برنامج توسيع متصفح كروم، والبدء في اختبار المستخدمين، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
**معلم: **في أبريل 2024، أعلن المشروع عن أكثر من 2 مليون جهاز عقد متصل، وهو في نمو سريع. وفقًا للبيانات ذات الصلة، اعتبارًا من مارس 2025، تجاوز عدد مستخدميه النشطين 2.5 مليون.
الإطلاق الأول للإيردروب: تم الإعلان عن الإطلاق الأول للإيردروب في 21 أكتوبر 2024، وتم تخصيص 100 مليون من رموز GRASS )، 10% من إجمالي العرض (، مكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإطلاق: يتم الإطلاق في تبادل معين في 28 أكتوبر 2024، خلال 10 أيام ارتفع السعر من 0.6$ إلى 3.89$، مما يزيد بشكل مطرد حوالي 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من حوافز المستخدمين للراحة؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهاتف المحمول لنظامي Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
) 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو أندريه رادونجيك، وهو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماكماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تقنيات blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن معلومات الأعضاء المحددة لم تُنشر على نطاق واسع، فقط هوية Radonjic تم الكشف عنها.
وفقًا للمعلومات المتاحة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي هو Grass.
تظهر خلفية الفريق القدرة المهنية في مجالات blockchain و AI، لكن نقص الشفافية في المعلومات قد يؤثر على ثقة المستثمرين والمستخدمين. توفر خبرة Radonjic مصداقية للمشروع، لكن عدم الكشف عن هوية الأعضاء الآخرين قد يثير القلق.
2.4 التمويل والشركاء الاستراتيجيون المهمون
المستثمرون والدعم
جولة البذور: تم الانتهاء من تمويل جولة البذور بقيمة 3.5 مليون دولار أمريكي في عام 2023، بقيادة بعض رؤوس الأموال. وفقًا للبيانات العامة، بلغ إجمالي التمويل بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور التي قادتها بعض رؤوس الأموال.
جولة التمويل A: تم الانتهاء من جولة التمويل A في سبتمبر 2024، بقيادة بعض رؤوس الأموال، وشارك فيها العديد من المؤسسات، ولم يتم الكشف عن المبلغ.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 11
أعجبني
11
7
مشاركة
تعليق
0/400
UncleWhale
· 07-23 11:55
又有新حمقىخداع الناس لتحقيق الربح吗
شاهد النسخة الأصليةرد0
FrontRunFighter
· 07-22 10:26
مه، مجرد وعاء العسل يتنكر كـ "تكلفة صفرية". الغابة المظلمة ستلتهم هؤلاء المبتدئين على قيد الحياة
شاهد النسخة الأصليةرد0
JustHodlIt
· 07-21 11:31
إنه واعد للغاية ، المسار السفلي Ha DePIN
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainSherlockGirl
· 07-20 22:49
أراهنك على وعاء من المعكرونة، هؤلاء المستثمرين الكبار يجمعون البضائع بشكل جنوني.
Grass: ظهور بنك بيانات AI في مجال DePIN إعادة تشكيل قيمة البيانات في الشبكة اللامركزية
تقرير بحثي معمق عن Grass: نجم جديد في مجال DePIN، صعود بنك البيانات AI
محتوى النقاط TL; DR
العوامل الأساسية هي المشاركة بدون عوائق وبتكلفة صفرية، حيث أن المستخدمين هم الأساس، بينما العوامل الأخرى هي روافع.
تجاوز Grass "الصناعة الداخلية" في صناعة DePIN من خلال "التكنولوجيا + النموذج" كدافع مزدوج ------ باستخدام إثبات المعرفة الصفرية وبنية Solana Layer2 لضمان صحة البيانات، وحل نقطة الألم "البيانات غير النظيفة" في صناعة الذكاء الاصطناعي؛ في نفس الوقت، اعتمد نموذج "تعدين النطاق الترددي → مكافآت النقاط" لتحويل 2.5 مليون مستخدم إلى عقد بيانات، مما شكل ميزة ساحقة في جانب العرض.
تجمع بين الزيادة الهائلة في الطلب على بيانات الذكاء الاصطناعي، والاتجاهات الساخنة لـ Solana و DePIN، بالإضافة إلى استراتيجيات التشغيل المعقولة، مما أدى إلى تحقيق مكانتها كقائد في فئة بيانات الذكاء الاصطناعي DePIN.
النظر إلى التنفيذ التقني على المدى القصير: هل يمكن أن تكتمل عملية التحول اللامركزي بسلاسة في عام 2025؛
التحقق من الطلب على المدى المتوسط: حجم بيانات الشراء لشركات الذكاء الاصطناعي؛
اللعب على الامتثال على المدى الطويل: قواعد خصوصية البيانات وحقوق الملكية.
الخطر الأكبر الحالي هو "الهوس بالرموز يغطي فراغ الطلب"------ إذا لم يكن من الممكن تحقيق نمو كبير في طلبات العملاء من الذكاء الاصطناعي في المستقبل، فقد يتحول العجلة التجارية المثالية من "البيانات-رأس المال" إلى فقاعة على جانب العرض.
1. خلفية الصناعة
عندما تلتقي ديمقراطية قوة الحوسبة لـ DePIN مع معضلة بيانات الذكاء الاصطناعي، تنفجر حركة حقوق البيانات بهدوء.
DePIN من خلال الاقتصاد الرمزي يدمج الموارد العالمية غير المستخدمة ( من قوة الحوسبة، والتخزين، والنطاق الترددي )، لبناء شبكة بنية تحتية موزعة؛ في الوقت نفسه، تواجه صناعة الذكاء الاصطناعي نقصًا هيكليًا في البيانات، حيث تؤدي الهيمنة والاحتكار من قبل العملاق، والنزاعات المتعلقة بالخصوصية، والحواجز المعزولة، إلى عدم إطلاق 80% من قيمة البيانات.
المنافسة المستقبلية في الذكاء الاصطناعي هي في جوهرها لعبة مزدوجة بين كفاءة الحصول على البيانات والامتثال الأخلاقي، بينما تقدم DePIN الحل الأمثل تقنيًا.
تكمن ثورية Grass في تحقيق دمج هذين العنصرين.
1.1 DePIN：إعادة بناء نموذج البنية التحتية العالمي
التعريف والمنطق الأساسي
في السنوات الأخيرة، مع نضوج تكنولوجيا blockchain وظهور مفهوم Web3، تستكشف مختلف الصناعات مسارات التحول اللامركزية. DePIN هو تجسيد لهذه الاتجاه في مجال البنية التحتية. DePIN( الكامل هو الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية، الشبكات اللامركزية للبنية التحتية الفيزيائية ) هو نموذج اقتصادي جديد يدمج الموارد الفيزيائية الموزعة عالميًا( مثل قوة الحوسبة والتخزين والنطاق الترددي والطاقة) من خلال تكنولوجيا blockchain.
تكمن المنطق الأساسي في: تحفيز المجتمع من خلال حوافز رمزية لدفع المساهمات في الموارد غير المستخدمة، وبناء شبكة بنية تحتية لامركزية، لتحل محل نموذج مزودي الخدمة المركزي التقليدي عالي التكلفة ومنخفض الكفاءة.
دوافع الصناعة
بالمقارنة مع النماذج المركزية، فإن التحول اللامركزي للبنية التحتية المادية له مزايا أكبر من حيث هيكل التكلفة، ونمط الحكم، ومرونة الشبكة، وقابلية التوسع البيئي.
القطاعات الفرعية والحالات النموذجية
وفقًا للتعريفات ذات الصلة، يشمل DePIN البنية التحتية المادية ( مثل الشبكات اللاسلكية، وشبكات الطاقة ) و شبكات الموارد الرقمية ( مثل التخزين، والحوسبة )، ويحقق تطابق العرض والطلب وآليات الحوافز من خلال تقنية البلوكشين.
البنية التحتية المادية: يمثل مشروع شبكة لاسلكية لامركزية معينة، من خلال نشر أجهزة النقاط الساخنة بواسطة المجتمع لبناء شبكة اتصالات تغطي العالم.
شبكة الموارد الرقمية: تشمل مشروع تخزين لامركزي معين، مشروع حساب موزع معين، وغيرها، من خلال دمج الموارد غير المستغلة لتشكيل نموذج اقتصادي مشترك.
إمكانات السوق
وفقًا للبيانات ذات الصلة، حتى عام 2024، تجاوز عدد أجهزة DePIN العالمية 13 مليون جهاز، وبلغت قيمة السوق 50 مليار دولار، لكن معدل الاختراق أقل من 0.1٪، ومن المتوقع أن ينمو في العقد المقبل 100--1000 مرة.
في عام 2024، تصل القيمة السوقية الإجمالية لمجال DePIN إلى 50 مليار دولار، مع تغطية أكثر من 350 مشروعًا، ومعدل نمو سنوي يتجاوز 35٪.
تكمن القوة الدافعة الأساسية في تحسين كفاءة الموارد ( مثل استخدام النطاق الترددي غير المستغل ) وتأثير الطلب المتفجر ( مثل الطلب على قوة الحوسبة والبيانات من الذكاء الاصطناعي ).
بالطبع، تظل قابلية التوسع، وخصوصية البيانات، والتحقق الأمني لشبكات اللامركزية التحديات الرئيسية لتطور DePIN.
! تقرير بحثي متعمق عن العشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
1.2 متطلبات بيانات الذكاء الاصطناعي: النمو الهائل والتناقضات الهيكلية
"البيانات هي النفط الجديد (Data is the new oil)"
إن الحصول على بيانات الذكاء الاصطناعي ومعالجتها هو القوة الدافعة الأساسية لتطور الذكاء الاصطناعي، خاصة عند تدريب نماذج اللغة الكبيرة ( مثل GPT) والشبكات العصبية التوليدية ( مثل MidJourney).
تعتمد أداء وكفاءة نماذج الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير على جودة وكمية بيانات التدريب. تعتبر البيانات عالية الجودة والمتنوعة والتي تمثل الجغرافيا ضرورية لأداء نماذج الذكاء الاصطناعي.
حجم ومتطلبات البيانات والخصائص
قفزة في الحجم: على سبيل المثال، يتطلب GPT-4 أكثر من 45 تيرابايت من بيانات النصوص للتدريب، بينما تتطلب سرعة التكرار للذكاء الاصطناعي التوليدي تحديث البيانات في الوقت الفعلي وتنوعها؛
نسبة التكلفة: تشكل تكاليف جمع البيانات وتنظيفها ووضع العلامات في تطوير الذكاء الاصطناعي أكثر من 40% من الميزانية الإجمالية، مما يصبح عائقاً رئيسياً أمام التوسع التجاري؛
تنوع المشهد: تحتاج القيادة الذاتية إلى بيانات حساسية عالية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي على قواعد بيانات الحالات المتوافقة مع الخصوصية، وتعتمد الذكاء الاصطناعي في المجال الاجتماعي على بيانات سلوك المستخدم.
نقاط الألم في توفير البيانات التقليدية
حواجز البيانات: تتحكم الشركات الكبرى / الكيانات الأساسية في مصادر البيانات الواسعة، مما يضع المطورين الصغار والمتوسطين أمام عوائق عالية وأسعار غير عادلة؛
جزيرة البيانات: غالبًا ما تكون البيانات متفرقة بين مؤسسات وشركات مختلفة، مما يواجه مشاركة البيانات وتداولها العديد من العقبات، مما يؤدي إلى عدم الاستفادة الكاملة من موارد البيانات.
خصوصية البيانات: غالبًا ما تتعلق جمع البيانات بالخصوصية ونزاعات حقوق الطبع والنشر، مثل事件收费 API على某平台 الذي أثار احتجاجات المطورين؛
التداول غير الفعال: تؤدي جزر البيانات وغياب المعايير إلى جمع مكرر، ومعدل استخدام البيانات العالمي أقل من 20%;
انقطاع سلسلة القيمة: المساهمون الأفراد في إنشاء البيانات لا يمكنهم الربح من استخدام البيانات فيما بعد.
مسار كسر DePIN
جمع البيانات الموزعة：من خلال شبكة العقد لجمع البيانات العامة ( مثل وسائل التواصل الاجتماعي، قواعد البيانات العامة )، تقليل تكلفة جمع البيانات وزيادة كفاءة وحجم جمع البيانات؛
تحسين جودة البيانات وتنوعها: من خلال آلية الحوافز DePIN، يمكن جذب المزيد من المشاركين للمساهمة في البيانات، مما يعزز جودة البيانات وتنوعها، ويعزز القدرة العامة لنموذج الذكاء الاصطناعي.
غسيل وتسمية لامركزية: يتم الانتهاء من معالجة البيانات بالتعاون مع المجتمع، بالاستعانة بإثباتات المعرفة الصفرية (ZK) لضمان صحة البيانات؛
تحفيز مغلق للتوكنات: يحصل المساهمون في البيانات على مكافآت توكن، بينما يقوم الطرف المستفيد بشراء مجموعات البيانات المهيكلة بالتوكنات، مما يشكل تطابقًا مباشرًا بين العرض والطلب.
مشروع Grass يقع بالضبط عند تقاطع DePIN وصناعة بيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يطبق بشكل مبتكر فكرة DePIN في مجال جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، ويقوم ببناء شبكة لالتقاط البيانات بشكل لامركزي، تهدف إلى توفير مصادر بيانات أكثر اقتصادية وأكثر كفاءة وأكثر موثوقية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
في الفصول القادمة، سنقوم بتحليل عميق لآلية مشروع Grass المحددة، والخصائص التقنية، وسيناريوهات التطبيق، وآفاق التنمية المستقبلية.
! تقرير بحث العشب المتعمق: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي
2. معلومات أساسية عن المشروع
إن التوسع السريع لـ Grass لا يمكن فصله عن عتبة المشاركة المنخفضة للغاية. مما يسمح لكل مستخدم بأن يصبح "عامل منجم" لبيانات الذكاء الاصطناعي، حيث يمكنهم استبدال النطاق الترددي غير المستخدم بعوائد مستقبلية.
تقوم Grass ببناء شبكة لالتقاط البيانات اللامركزية من خلال هيكل DePIN، مما يوفر مصادر بيانات عالية التكلفة ومرتفع التنوع لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحتاج المستخدمون فقط إلى تثبيت العميل للمساهمة في النطاق الترددي والحصول على مكافآت رمزية --- جذبت أكثر من 2.5 مليون عقدة خلال عام واحد، وارتفعت قيمة الرموز المميزة بأكثر من 5 مرات في الأيام العشرة الأولى من الإطلاق، مما يثبت منطقها التجاري.
حصل المشروع على رهانات من عدة رؤوس أموال رائدة، بالاعتماد على سلسلة سولانا عالية الأداء لتحقيق تأكيد البيانات وتداولها.
لا يزال هناك جدل حول سرية الفريق الحالي، وتقدم معالجة البيانات اللامركزية يحتاج إلى متابعة.
2.1 نطاق الأعمال
Grass هو مشروع DePIN، يقوم بجمع والتحقق من بيانات الإنترنت من خلال النطاق الترددي غير المستخدم لأجهزة المستخدمين، ويدعم بشكل خاص تطوير الذكاء الاصطناعي (AI).
جوهرها هو من خلال شبكة الوكلاء السكنية (residential proxy network)، مما يسمح للشركات باستخدام اتصال الإنترنت للمستخدمين للوصول إلى بيانات الإنترنت من مواقع جغرافية مختلفة، وهذا مفيد جدًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحتاج إلى بيانات متنوعة وتمثيلية جغرافياً.
المشكلة التي تم حلها: عادة ما يتم تنفيذ سحب الشبكة التقليدي بواسطة أنظمة مركزية، مما يؤدي إلى كفاءة منخفضة وسهولة حدوث الأخطاء أو التحيز. تهدف Grass إلى تقديم بيانات إنترنت موثوقة ومُعتمدة من خلال طريقة لامركزية، كما أن البيانات المقدمة من المستخدمين اللامركزيين تتميز بتنوعها وإصدارها من مناطق متعددة وفي الوقت الحقيقي.
الرؤية والرسالة: رؤية Grass هي إنشاء طبقة بيانات إنترنت لامركزية، حيث يتم جمع البيانات والتحقق منها وهيكلتها بطريقة تقلل من الثقة. مهمتها هي تمكين المستخدمين من المساهمة في طبقة البيانات، وتحفيز المشاركة من خلال آلية المكافآت.
طرق مشاركة المستخدمين: يحتاج المستخدمون فقط إلى ثلاث خطوات للبدء: زيارة الموقع الرسمي لـ Grass، تثبيت الإضافة / العميل، الاتصال والبدء في كسب نقاط Grass. هذه الطريقة في تقديم النطاق لكسب المكافآت توفر فرصة للمستخدمين العاديين لمشاركة فوائد نمو الذكاء الاصطناعي.
بشكل ملخص، الخصائص الرئيسية وفوائد Grass هي: تكلفة جمع البيانات في الشبكة اللامركزية منخفضة، وتنوع البيانات أكثر ثراءً؛ يكسب المستخدمون مكافآت من خلال مساهمة النطاق الترددي، مما يحقق عودة قيمة البيانات؛ يتم استخدام تقنية blockchain للتحقق من البيانات، مما يضمن شفافية وموثوقية البيانات.
! [تقرير بحثي متعمق للعشب: DePIN Stars ، توسيع بنك بيانات الذكاء الاصطناعي](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-5a5dc433d77affb341f2409a4573ace1.webp019283746574839201
) 2.2 تاريخ التطوير
مرحلة المفهوم: في منتصف عام 2022، تم اقتراح المفهوم من قبل Wynd Labs.
مرحلة التطوير: بدأ بناء المنتج في بداية عام 2023، مما يدل على دخول المشروع في مرحلة التطوير الفعلية.
جولة التمويل الأولية: في عام 2023، أكملت Grass جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار، بقيادة بعض رؤوس الأموال، بإجمالي 4.5 مليون دولار ### بما في ذلك الجولة السابقة للتمويل الأولي بقيادة بعض رؤوس الأموال (.
اختبار المستخدمين: بنهاية عام 2023، سيتم إطلاق برنامج توسيع متصفح كروم، والبدء في اختبار المستخدمين، لجذب المستخدمين الأوائل للمشاركة.
**معلم: **في أبريل 2024، أعلن المشروع عن أكثر من 2 مليون جهاز عقد متصل، وهو في نمو سريع. وفقًا للبيانات ذات الصلة، اعتبارًا من مارس 2025، تجاوز عدد مستخدميه النشطين 2.5 مليون.
الإطلاق الأول للإيردروب: تم الإعلان عن الإطلاق الأول للإيردروب في 21 أكتوبر 2024، وتم تخصيص 100 مليون من رموز GRASS )، 10% من إجمالي العرض (، مكافأة للمستخدمين الأوائل.
تبادل الإطلاق: يتم الإطلاق في تبادل معين في 28 أكتوبر 2024، خلال 10 أيام ارتفع السعر من 0.6$ إلى 3.89$، مما يزيد بشكل مطرد حوالي 5 مرات.
الحالة الحالية: المشروع مستمر في التوسع، ويتم تنفيذ المرحلة الثانية من حوافز المستخدمين للراحة؛ من المخطط إطلاق تطبيقات الهاتف المحمول لنظامي Android وiPhone لزيادة حجم الشبكة ومشاركة المستخدمين.
) 2.3 حالة الفريق
وفقًا للبيانات العامة، تم تطوير Grass بواسطة Wynd Labs، والمؤسس هو أندريه رادونجيك، وهو الرئيس التنفيذي لشركة Wynd Labs، ويحمل درجة الماجستير في الرياضيات والإحصاء من جامعة يورك ودرجة البكالوريوس في الهندسة الفيزيائية من جامعة ماكماستر.
أعضاء الفريق جميعهم من Wynd Labs، يركزون على تطوير تقنيات blockchain و AI، ولديهم خبرة في المجالات ذات الصلة. لكن معلومات الأعضاء المحددة لم تُنشر على نطاق واسع، فقط هوية Radonjic تم الكشف عنها.
وفقًا للمعلومات المتاحة، تأسست Wynd Labs في عام 2022، والمنتج الرئيسي هو Grass.
تظهر خلفية الفريق القدرة المهنية في مجالات blockchain و AI، لكن نقص الشفافية في المعلومات قد يؤثر على ثقة المستثمرين والمستخدمين. توفر خبرة Radonjic مصداقية للمشروع، لكن عدم الكشف عن هوية الأعضاء الآخرين قد يثير القلق.
2.4 التمويل والشركاء الاستراتيجيون المهمون
المستثمرون والدعم
جولة البذور: تم الانتهاء من تمويل جولة البذور بقيمة 3.5 مليون دولار أمريكي في عام 2023، بقيادة بعض رؤوس الأموال. وفقًا للبيانات العامة، بلغ إجمالي التمويل بعد جولة البذور 4.5 مليون دولار أمريكي، بما في ذلك جولة ما قبل البذور التي قادتها بعض رؤوس الأموال.
جولة التمويل A: تم الانتهاء من جولة التمويل A في سبتمبر 2024، بقيادة بعض رؤوس الأموال، وشارك فيها العديد من المؤسسات، ولم يتم الكشف عن المبلغ.