AI+DePINの組み合わせ：Grassエアドロップが間もなく開始されます。

8月15日、GrassはXプラットフォームでそのクローズドテスト段階の終了を発表し、今後のエアドロップ資格を決定するためのスナップショットを実施していると述べました。ユーザーのネットワーク参加度（エポック加重）は、報酬を得るための基準となります。
今後数週間以内に、チームは詳細なエアドロップ資格チェックガイドを提供し、トークンエコノミクスに関するさらなる情報を共有する予定です。Grassの今後の段階は、コアインフラの構築から大規模開発のサポートへと移行し、ユーザーの興味とネットワークを組み合わせたアプリケーションを展開します。このスナップショットは、今後のエアドロップ資格を決定するために使用され、ユーザーのネットワーク参加度（エポック加重）が報酬の基準となります。
報道によれば、Grassのユーザー数は200万人に達しています。分散型ネットワークとして、Grassは公共ネットワークへのアクセスを通じて、AIモデルのトレーニングに必要なデータを提供することを目指しています。これにより、Grassは構造化データセットのクリーニングと準備に拡張する過程で、AIデータ層の重要な構成要素となり、AI分野における基盤的地位を確立しました。

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資金調達と技術背景

Grassの背後にあるチームWynd Networkは、Polychain CapitalとTribe Capitalが主導する350万ドルのシードラウンド資金調達を成功裏に完了しました。これにより、以前にNo Limit Holdingsが主導したシードラウンド前の資金調達を加え、Wyndの総資金調達額は450万ドルに達しました。

このラウンドの資金は、Bitscale、Big Brain、Advisors Anonymous、Typhon V、Mozaikなどの企業から提供されました。資金は戦略的にGrassの技術基盤の強化、ノードネットワークの拡大、データ検証プロセスの改善に使用されます。
Grassは、ユーザーが未使用のインターネット接続を販売することでAIラボがモデルのトレーニングに必要なネットワークデータを取得するのを助ける分散型の帯域幅市場です。GrassはユーザーのIPアドレスを利用して余剰帯域幅を販売し、多くのウェブサイトがデータセンターのIPアドレスに課す制限を回避します。全過程は匿名かつ100%プライベートであり、ユーザーのプライバシーとデータの安全性が保証されています。
収集された帯域幅は、ネットワークから生データを抽出し、AIデータセットに変換するために使用されます。大量のトレーニングデータを必要とするAI開発者や研究者にとって、これらのデータセットは非常に有用です。Grassのコア技術は、Wynd Labsによって開発されたSocratesであり、これはAI開発ツールで、ネットワーク上から非構造化データを収集し、それを構造化して読みやすくすることに特化しています。したがって、Grassは他のAIシステムにモデルのトレーニングに必要なデータを提供するAIデータウェアハウスとなります。
Grassは、AI、Depin、Solana技術を組み合わせた最初のプロジェクトであり、AIのデータ層として位置付けられています。

AIデータ層は、人工知能開発プロセスの重要な出発点であり、データの収集と準備を主に担当し、モデルのトレーニングの基盤を提供します。AI分野では、データの質が極めて重要です。なぜなら、モデルの能力はトレーニングデータの関連性とパターンに完全に依存しているからです。最先端のAIモデルであっても、トレーニングデータに偏りや質の低さがあれば、予測結果が不正確になる可能性があります。
さらに、AIとWeb3の融合において、データはコアコンポーネントとして、計算リソースと共にAI競争の重要なリソースを構成します。業界の大部分が計算面に注目している一方で、データ取得プロセスにおける生データは、公共インターネットデータへのアクセスやデータ保護を含む多くの興味深い価値の方向性を提供します。
公共インターネットデータへのアクセス：この方向性は、数日以内にインターネット全体をクロールし、大量のデータセットを取得する分散型クローラーネットワークを構築することを目指しています。また、非常に具体的なインターネットデータにリアルタイムでアクセスすることも可能です。しかし、インターネット上の大量のデータセットをクロールするには、ネットワークの需要が非常に高く、少なくとも数百のノードが必要です。幸いなことに、Grassは200万以上のノードを持つ分散型クローラーネットワークを構築しており、インターネット全体をクロールすることを目指して積極的にインターネット帯域幅を共有しています。これは、貴重なリソースを引き付ける経済的インセンティブの大きな可能性を示しています。
保護されたデータへのアクセス：Grassは公共データに対して公平な競争環境を提供していますが、潜在的なデータの利用、つまり専有データセットへのアクセスの問題が依然として存在します。多くのスタートアップが暗号学的ツールを利用して、AI開発者が敏感な情報をプライベートに保ちながら、専有データセットの基礎データ構造を利用して大規模言語モデルを構築および微調整できるようにしています。
要するに、GrassはAIデータ層の代表として、ユーザーがデータの準備と収集プロセスに参加し、そこから利益を得ることを可能にします。このプロセスは、AIモデルの性能にとって極めて重要であり、AIシステムの実施における総作業量の大部分を占めています。

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市場の潜在能力

GrassはSolana上に構築されており、Solanaの高スループットの利点を活用できます。
しかし、L1上で各クロールタスクのトレーサビリティを保存することは不可能であるため、Grassはロールアップを構築し、ZKプロセッサを使用してトレーサビリティ証明をバッチ処理し、その後Solanaに公開します。このロールアップは「AIのデータ層」と呼ばれ、すべてのクロールデータのデータ台帳となります。
GrassのWeb3優先アプローチは、中央集権的な住宅代理店に対していくつかの利点を提供します。まず、報酬を使用してユーザーに帯域幅を直接共有するよう奨励することで、AI生成の価値をより公平に分配し、アプリケーション開発者がそのコードをバンドルするコストを節約します。
市場の潜在能力に関して、Grassは現在220万の独立ユーザーを有しており、TGEの後にはさらに多くのユーザーが流入するでしょう。なぜなら、彼らは何の悪影響もないことに気づくからです。さらに、Grassネットワークはそのユーザーによって所有され、運営されています。ユーザーはノードを運営し、Grassポイントを獲得することでネットワークの持分を得ます。彼らはネットワークの運営を助けているからです。他のネットワークとは異なり、Grassはすべての参加者が利益を得られる公平な共同プロジェクトを目指しています。
他の市場の潜在能力には以下が含まれます：
Grassの広範な分布：ノードは190以上の国から来ており、50%がアジア太平洋地域、40%がアメリカとEU、10%が世界の他の地域に分布しています。
強固な技術基盤：毎秒100万のネットワークリクエストを処理し、わずか1週間で世界中の220万以上のノードを通じて公共データをクロールする能力を持ち、GoogleやMicrosoftなどの企業と競争できる実力を備えています。
プロジェクトの長期的なライフサイクル：Grassは堅実な製品ロードマップを持ち、常に拡張しています。
強力で信頼できる投資サポート：PolychainとTribeが主導し、豪華な投資陣を有しています。
参加の容易さ：Grassノードを運営するのは非常に簡単で、ユーザーは登録してChrome拡張機能をインストールするだけで、アプリケーションが残りの作業を行います。これにより、誰でもほとんど労力をかけずにAIの発展に参加できます。
分散型とオープンソースAIのサポート：Grassは、従来の人工知能のトレーニングを助けるだけでなく、ネットワークデータへのアクセスの代替経路を作成することで、分散型とオープンソースAIの創出をサポートします。従来、GoogleやMicrosoftなどの企業は公共ネットワークのデータインデックス権を独占していましたが、Grassはこのサービスを提供することで、すべての人が公共ネットワークデータにアクセスできるようにし、少数の企業がAIの発展を独占するのを防ぐことを目指しています。
Grassのユーザー規模がさらに20倍に拡大すれば、ChatGPTに代わるAIをゼロからトレーニングする能力を持つことができ、これがDEPINトラックでリーダーになる実力の一因でもあります。

まとめ

Grassの使命は、Web 2.0時代の誤りを正し、Web3の価値観の発展を推進することです。
Grassに参加することで、ユーザーはネットワークの構築に対して報酬を得るだけでなく、より公平で公正な世界の創造を助けています。AIの発展はデータ層から始まり、Grassは私たちが望む世界を生きるために必要なインフラを構築することに尽力しています。
このプロセスにおいて、GrassはユーザーにAI革命に参加する手段を提供するだけでなく、分散型とオープンソースAIの発展を促進し、すべての人が公共ネットワークデータに公平にアクセスし利用できるようにしています。Grassの革新と独自のポジショニングは、AIとWeb3分野において重要な地位を占めることを可能にし、この分野のリーダーになることが期待されています。