طموحات Grass في تقاطع الذكاء الاصطناعي وسلسلة الكتل: من تجميع البيانات إلى ثورة النظام البيئي

لماذا فجأة أصبح Grass شائعًا؟ قناة جديدة لطلب بيانات الذكاء الاصطناعي

مؤخرًا، تزايدت الأصوات في عالم العملات الرقمية حول Grass. هذا المشروع المبني على سلسلة Solana يحاول حل مشكلة جوهرية: تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يتطلب كميات هائلة من البيانات عالية الجودة، لكن طرق جمع البيانات الحالية غير فعالة وتكلفتها مرتفعة.

فكرة Grass مباشرة جدًا — استغلال شبكة عقد موزعة، من خلال استغلال عرض النطاق الترددي غير المستخدم لمستخدمي الإنترنت حول العالم لاستخراج بيانات الشبكة العامة، ومعالجتها وتنظيفها ثم تحويلها إلى مجموعات بيانات قابلة للتدريب على الذكاء الاصطناعي. تبدو الفكرة بسيطة، لكن التقنية وراءها ليست سهلة.

الهيكل التقني لـ Grass: منطق تنفيذ تجميع البيانات في طبقتين

لفهم كيفية عمل Grass، من الضروري فهم تصميمه التقني. يستخدم المشروع بنية Data Rollup ذات الطبقتين، والتي تتكون من عدة مكونات تعمل بتناغم:

التحقق على السلسلة وتدفق البيانات: يستخدم النظام Validator باستخدام zk-SNARK لإثبات المعرفة الصفرية للتحقق من صحة بيانات الشبكة. يعمل Router كمحور للبيانات، يربط بين بيانات جمع عقد Grass الموزعة والمحققين، مع ضمان أمان الشبكة. بعد الانتهاء من معالجة البيانات، يقوم معالج ZK بكتابة إثبات الصحة على سلسلة Solana، مما يخلق سجلًا لا يمكن تعديله.

المعالجة الطرفية وتنظيف البيانات: البيانات الشبكية الأصلية التي تم جمعها ليست جاهزة للاستخدام مباشرة. يتولى نموذج Edge Embedding مسؤولية تنظيم هذه البيانات، وتطبيعها وتنظيفها، لإنتاج مجموعة بيانات يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامها مباشرة. كما أن دفتر حسابات Grass للبيانات يعمل كنظام تخزين كامل ومرجع، يربط البيانات مع إثبات zk-SNARK الخاص بها.

آلية تحفيز العقد: يساهم مستخدمو الإنترنت العاديون عبر تطبيق Grass بعرض النطاق الترددي غير المستخدم، ويقوم النظام تلقائيًا باستخدام هذه الموارد لجمع معلومات الشبكة العامة. تستفيد هذه البنية من أداء Solana الذي يصل إلى ملايين المعاملات في الثانية، مما يجعل تدفق البيانات فعالًا وشفافًا.

الفريق المؤسس وخلفية التمويل: استراتيجية Wynd Labs

تم تطوير Grass بواسطة فريق Wynd Labs، الذي يمتلك توجهًا استراتيجيًا واضحًا في مجالي البلوكشين والذكاء الاصطناعي. حصل المشروع على تمويل أولي بقيمة 3.5 مليون دولار في جولة التمويل المبكرة، بقيادة Polychain Capital وTribe Capital، وشارك في جولات لاحقة مؤسسات مثل Bitscale وBig Brain وTyphon V، مما يعكس هيكل تمويل قوي.

هدف Wynd Labs هو بناء شبكة حقيقية لجمْع ومعالجة البيانات لا مركزية بالكامل. هم يرون أن: عصر النماذج الكبيرة يتطلب بيانات عالية الجودة، بينما سلسلة إمداد البيانات الحالية تحتوي على العديد من العمليات غير الفعالة. من خلال تفويض حقوق جمع البيانات للمستخدمين العاديين، مع ضمان الشفافية عبر تقنية البلوكشين، يسعى Grass لبناء نظام اقتصادي جديد للبيانات.

رمز GRASS: التصميم الأساسي للحوافز الاقتصادية

يعد GRASS رمزًا عمليًا يدفع النظام البيئي بأكمله، ويتركز تصميم اقتصاد رمزه حول عدة آليات رئيسية:

هيكل حوافز متعدد الأبعاد: يحصل مزودو البيانات (مشغلو العقد) على مكافآت GRASS مقابل جمع والتحقق من بيانات الشبكة. يمكن لحاملي الرموز المشاركة في Staking لتحقيق أرباح من الشبكة، والمشاركة في التصويت على الحوكمة، وربما الحصول على حوافز أمنية إضافية.

رسوم المعاملات ودعم القيمة: كل عملية تحقق من البيانات أو وصول إليها تتطلب استهلاك GRASS، مما يخلق طلبًا مستمرًا على الرمز. مع توسع التطبيقات البيئية، من المتوقع أن يزداد الطلب على رسوم المعاملات هذه.

آلية الانكماش: صممت Grass آليات حرق وصدور لضبط المعروض من الرموز، وتدير ديناميكيًا إجمالي العرض استنادًا إلى النشاط على السلسلة، لتجنب ضغوط التضخم الناتجة عن فائض العرض.

حوكمة المجتمع: يملك حاملو GRASS حقوق تصويت، ويشاركون في اتخاذ القرارات المهمة مثل تعديل معلمات النظام وإطلاق ميزات جديدة، مما يضمن أن يكون المشروع بقيادة المجتمع وليس إدارة مركزية.

إطلاق Airdrop وتسريع نمو المستخدمين

أطلق المشروع خطة Airdrop لتسريع جذب المستخدمين. يمكن للمستخدمين كسب نقاط من خلال تنزيل تطبيق Grass ودعوة مستخدمين جدد، كما أن هناك مكافآت إضافية للدعوات من المستوى الثاني والثالث، مما يخلق سلسلة حوافز لانتشار فيروسي.

يعتمد Airdrop على آلية Epoch، حيث يتم إحصاء مساهمات المستخدمين شهريًا، مما يمنح المشاركين المستمرين توقعات لزيادة العوائد مع مرور الوقت. على الرغم من أن التاريخ الدقيق لإطلاق الرمز لم يُعلن بعد، إلا أنه من المتوقع أن يكون بعد انتهاء مرحلة الاختبار التجريبي، مما سيشعل حماس المشاركة بلا شك.

تحديد سوق Grass: البنية التحتية للبيانات في عصر الذكاء الاصطناعي

من منظور أوسع، يسعى Grass إلى احتلال موقع طبقة البنية التحتية للبيانات. حاليًا، لا تزال طرق جمع بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تعتمد بشكل مفرط على الزواحف المركزية أو شراء البيانات، مع وجود مجال كبير لتحسين الكفاءة والتكلفة. من خلال تحفيز المستخدمين العاديين على تقديم عرض النطاق الترددي، يمكن نظريًا بناء شبكة جمع بيانات أكثر مرونة وأقل تكلفة.

تدعم خصائص Solana عالية TPS تدفق البيانات على نطاق واسع، وتضمن إثباتات zk-SNARK صحة البيانات، مما يجعل هذه المجموعة التقنية نادرة نسبيًا بين مشاريع البلوكشين الحالية.

المخاطر والفرص المحتملة

لكن، كما هو الحال مع أي مشروع، من الضروري تقييم المخاطر. تشمل التحديات التي يواجهها Grass:

• ضمان جودة البيانات المستمرة وتكاليف التحقق
• الحفاظ على دافع المشاركة طويل الأمد للمستخدمين
• حماية الشبكة عند التوسع

لكن، إذا تمكن من تحسين هذه الجوانب باستمرار، فإن مساحة إمكانيات Grass في اقتصاد البيانات للذكاء الاصطناعي حقيقية وقابلة للتطوير.