Grass en la intersección de AI y blockchain: de la agregación de datos a la revolución ecológica

¿Por qué de repente Grass se ha vuelto popular? Un nuevo canal para la demanda de datos AI

Recientemente, las voces en el mundo de las criptomonedas discutiendo sobre Grass son cada vez más frecuentes. Este proyecto, construido sobre la cadena de Solana, intenta resolver un problema central: el entrenamiento de modelos de AI requiere una cantidad enorme de datos de alta calidad, pero las actuales formas de recopilación de datos son ineficientes y costosas.

La idea de Grass es sencilla: aprovechar una red de nodos distribuidos, extrayendo datos de redes abiertas a partir del ancho de banda ocioso de usuarios de internet en todo el mundo. Tras limpiar y estructurar estos datos, se convierten en conjuntos de datos útiles para el entrenamiento de AI. Parece una idea simple, pero la tecnología que hay detrás no es nada trivial.

Arquitectura técnica de Grass: lógica de implementación de la agregación de datos en dos capas

Para entender cómo funciona Grass, hay que analizar su diseño técnico. El proyecto utiliza una arquitectura de Data Rollup en 2 capas, compuesta por múltiples componentes que trabajan en conjunto:

Verificación en la cadena y flujo de datos: el sistema usa validadores con zk-SNARKs (pruebas de conocimiento cero) para verificar la autenticidad de los datos de la red. Un router actúa como centro de datos, conectando los datos recopilados por los nodos distribuidos de Grass con los validadores, garantizando la seguridad de la red. Tras el procesamiento, un ZK processor escribe la prueba de validez en la cadena de Solana, creando un registro inmutable.

Procesamiento en el borde y limpieza de datos: los datos originales recopilados no están listos para usar directamente. El modelo Edge Embedding estructura, normaliza y limpia estos datos, generando conjuntos de datos que la AI puede usar directamente. El libro mayor de datos de Grass funciona como un sistema completo de almacenamiento y trazabilidad, vinculando los datos con sus pruebas zk-SNARK correspondientes.

Mecanismo de incentivos para nodos: usuarios comunes de internet aportan ancho de banda ocioso a través de la aplicación de Grass, y el sistema automáticamente utiliza estos recursos para recopilar información de redes abiertas. Esta arquitectura aprovecha la alta capacidad de TPS (transacciones por segundo) de Solana, que puede llegar a millones, haciendo que todo el proceso de flujo de datos sea eficiente y transparente.

Equipo fundador y antecedentes de financiación: la estrategia de Wynd Labs

Grass ha sido desarrollado por el equipo de Wynd Labs, que tiene una orientación estratégica clara en blockchain y AI. En la fase inicial, el proyecto obtuvo una inversión de 3.5 millones de dólares en la primera ronda, liderada por Polychain Capital y Tribe Capital. En rondas posteriores, participaron instituciones como Bitscale, Big Brain, Typhon V, entre otras, lo que da solidez a su estructura de financiación.

El objetivo de Wynd Labs es construir una red de recopilación y procesamiento de datos verdaderamente descentralizada. Ven en la era de los grandes modelos una gran demanda de datos de alta calidad, mientras que la cadena de suministro de datos actual presenta muchas ineficiencias. Al descentralizar los derechos de recopilación de datos a los usuarios comunes y usar blockchain para garantizar transparencia, Grass busca crear un nuevo sistema económico de datos.

Token GRASS: diseño central de incentivos económicos

GRASS es el token utilitario que impulsa todo el ecosistema, y su economía se basa en varios mecanismos clave:

Estructura de incentivos multidimensional: los proveedores de datos (operadores de nodos) reciben recompensas en GRASS por recopilar y verificar datos de la red. Los poseedores del token pueden participar en staking para obtener beneficios de la red, votar en gobernanza e incluso recibir incentivos adicionales de seguridad.

Tarifas de transacción y respaldo de valor: cada transacción de verificación y acceso a datos requiere gastar GRASS, creando una demanda continua del token. A medida que la ecosistema se expanda, esta demanda por tarifas de transacción probablemente aumentará.

Mecanismo deflacionario: Grass implementa mecanismos de quema y acuñación para regular la oferta en circulación, gestionando dinámicamente la cantidad total de tokens en función de la actividad en la cadena, evitando presiones inflacionarias por exceso de oferta.

Gobernanza comunitaria: los poseedores de GRASS tienen derechos de voto para decisiones importantes como ajustes en parámetros del ecosistema y lanzamiento de nuevas funciones, asegurando que el proyecto sea impulsado por la comunidad y no por una gestión centralizada.

Lanzamiento de airdrop y aceleración del crecimiento de usuarios

El proyecto ha lanzado un plan de airdrop para acelerar la adquisición de usuarios. Los usuarios acumulan puntos descargando la app de Grass y invitando a nuevos usuarios; además, se ofrecen recompensas adicionales por invitaciones de segundo y tercer nivel, creando una cadena de incentivos de crecimiento viral.

El airdrop usa un mecanismo de Epoch, donde se mide la contribución de los usuarios mensualmente. Este diseño periódico ofrece expectativas de beneficios crecientes para los participantes activos. Aunque la fecha exacta de lanzamiento del token aún no se ha confirmado, se espera que ocurra tras la fase beta, lo que sin duda generará entusiasmo y participación.

Posicionamiento de Grass en el mercado: infraestructura de datos para la era de la AI

Desde una perspectiva más macro, Grass busca posicionarse como una infraestructura de datos. Actualmente, la obtención de datos para entrenar modelos de AI sigue dependiendo en exceso de rastreadores centralizados o compra de datos, con espacio para mejorar en eficiencia y costos. Grass, incentivando a usuarios comunes a contribuir con ancho de banda, puede construir una red de recopilación de datos más resistente y de menor costo.

La alta capacidad de TPS de Solana proporciona soporte en cadena para el gran volumen de flujo de datos, y el sistema de pruebas zk-SNARK garantiza la autenticidad de los datos. Esta combinación tecnológica es relativamente poco común en los proyectos actuales de blockchain.

Riesgos y oportunidades potenciales

Por supuesto, todo proyecto tiene riesgos que evaluar. Los desafíos de Grass incluyen:

• Garantizar la calidad continua de los datos y los costos de verificación
• Mantener la motivación de participación a largo plazo de los usuarios
• Proteger la seguridad de la red a escala

Pero si logra optimizar estos aspectos, Grass tiene un espacio potencial en la economía de datos para AI.