Grass Crypto란 무엇입니까? 2026년에 사용되지 않는 대역폭을 AI 훈련 데이터로 전환하는 DePIN 네트워크

Grass Crypto란 무엇입니까? 2026년에 사용되지 않는 대역폭을 AI 훈련 데이터로 전환하는 DePIN 네트워크

매일 매 순간 평균 가정용 인터넷 연결은 결코 사용하지 못할 용량을 소모합니다. Zoom 통화를 마치고 브라우저를 닫고 책상에서 나가면 광섬유 회선이 유휴 상태가 되어 사용되지 않은 대역폭의 약 95%를 아무도 수집하지 않는 공간으로 밀어넣습니다. 한편, 차세대 첨단 AI 모델을 구축하는 실험실은 하나의 특정 리소스, 즉 단일 AWS 지역에 있는 자동화된 스크레이퍼가 속도 제한, 지역 차단 또는 중독된 캐시 공급 없이는 더 이상 도달할 수 없는 라이브, 공개, 지리적으로 다양한 웹 데이터에 굶주리고 있습니다.

Grass는 이 두 가지 사실 사이에 있는 프로토콜입니다. AI 훈련 연구소가 귀하의 홈 인터넷에서 사용하지 않는 대역폭을 빌려 귀하의 IP에서 공개적으로 사용 가능한 웹 페이지를 가져오도록 허용한 대가로 GRASS라는 Solana 기반 토큰으로 귀하에게 보상을 제공합니다. 규모를 보기 전까지는 그 약속은 그리 크지 않은 것처럼 들립니다. 2026년까지 네트워크는 190개국에 걸쳐 250만 개 이상의 활성 노드를 보유하고 YouTube의 약 20%와 7,000테라바이트 이상의 공개 웹 데이터를 색인화했으며 주거용 파이프를 통해 흐르는 데이터가 실제이고 변조되지 않았으며 합법적으로 수집되었는지 확인하는 것이 전체 작업인 레이어 2 스타일 체인인 최초의 주권 데이터 롤업으로 자체적으로 재구축되었습니다.

그 단어의 조합이 세 가지 산업이 하나의 제품에 융합된 것처럼 느껴진다면 대략 올바른 직관입니다. 잔디는 동시에 분산형 물리적 인프라 네트워크, 기초 모델 훈련을 위한 데이터 파이프라인 및 맞춤형 블록체인. 이 가이드에서는 세 가지를 모두 사용하여 Grass를 만든 사람, 아키텍처가 실제로 어떻게 작동하는지, AI 연구소가 주거용 데이터에 대해 비용을 지불하는 이유, 토큰의 기능, 다음과 같은 동료와 비교하는 방법을 일반 영어로 설명합니다. io.net 및 렌더링, 운영자와 구매자 모두의 실제 위험이 실제로 존재하는 곳입니다.

일반 영어로 잔디란 무엇입니까?

롤업 및 DePIN 라벨을 제거하면 Grass는 양면 시장입니다. 공급 측면에서 개인은 경량 브라우저 확장 프로그램이나 모바일 앱을 설치하고 해당 소프트웨어는 다른 사람을 대신하여 웹 페이지를 가져오도록 인터넷 연결을 정중하게 요청합니다. 수요 측면에서 대규모 공개 웹 페이지(일반적으로 AI 교육 연구소 및 대규모 엔터프라이즈 데이터 제공업체)를 필요로 하는 고객은 단일 하이퍼스케일 데이터 센터 대신 실제 주거용 연결을 통해 요청을 라우팅하기 위해 GRASS 토큰으로 네트워크에 비용을 지불합니다.

왜 귀찮게 하나요? 개방형 웹은 데이터 센터 IP에서 방문할 때와 실제 가정에서 방문할 때 매우 다르게 동작하기 때문입니다. 데이터 센터 범위는 안티 봇 시스템으로 표시되고, 낮은 품질의 콘텐츠를 제공하고, 지역 버전의 페이지에서 차단되거나, 자동화된 교육 파이프라인을 손상시키도록 설계된 완전히 가짜 응답을 제공합니다. 도쿄, 라고스, 상파울루 또는 뮌헨의 주거용 연결에서는 현지 언어, 현지 가격, 현지 검색 결과 및 현지 권장 사항을 포함하여 인간 사용자가 보는 방식으로 페이지를 봅니다. 세상을 이해해야 하는 기초 모델을 훈련하기 위해 데이터 센터 웹과 주거용 웹의 차이는 마네킹으로 가득 찬 경기장과 사람으로 가득 찬 경기장의 차이입니다.

Grass는 지리적, 행동적 다양성을 단일 API로 패키지화합니다. 고객이 스크래핑 작업을 제출하면 네트워크는 이를 수백만 개의 실제 집으로 라우팅하고 페이지가 다시 돌아오며 전체 여행은 데이터가 악의적인 운영자에 의해 허공에서 발명되지 않았음을 증명하는 암호화 영수증을 생성하는 블록체인에 기록됩니다. 대역폭이 요청을 전달한 사용자는 문제에 대해 GRASS를 얻습니다. 이 GRASS는 토큰의 일부로 표시되지만 확장 프로그램이 실행되는 동안 지속적으로 누적됩니다.

Grass가 해결하는 AI 훈련 데이터 병목 현상

Grass가 존재하는 이유를 이해하려면 2022년에서 2025년 사이에 웹 스크래핑에 무슨 일이 일어났는지 살펴봐야 합니다. 대규모 언어 모델의 첫 번째 물결은 본질적으로 소수의 클라우드 제공업체의 데이터 센터 스크레이퍼에 의해 추출된 전체 개방형 인터넷에서 훈련되었습니다. 그 배열은 정확히 한 번만 작동했습니다. 2024년까지 대규모 게시자와 플랫폼은 스크래퍼에 대한 법적 조치, 알려진 데이터 센터 IP 범위에 대한 기술 차단, 다운스트림 모델을 손상시키도록 설계된 정크 콘텐츠로 자동화된 요청을 의도적으로 중독시키는 세 가지 무기로 반격하기 시작했습니다.

동시에 신선하고 다양한 웹 데이터에 대한 개척 연구실의 욕구가 기하급수적으로 증가했습니다. 각각의 새로운 세대의 모델은 더 많은 토큰뿐만 아니라 최신 토큰, 더 많은 다국어 토큰, 더 시각적으로 풍부한 토큰, 중앙 집중식 스크레이퍼에서 볼 수 없었던 인터넷 구석의 토큰을 원합니다. 좋은 공개 웹 데이터에 대한 수요가 폭발적으로 증가하기 시작하면서 공급이 줄어들기 시작했습니다. 그것은 Grass가 깨뜨리도록 설계된 병목 현상입니다.

Grass는 동의한 모든 가정용 인터넷 회선을 스크래핑 엔드포인트로 전환함으로써 플랫폼이 블랙리스트에 올릴 수 있는 수천 개의 데이터 센터 IP 문제를 플랫폼이 자체 사용자를 차단하지 않고는 의미 있게 차단할 수 없는 수백만 개의 주거용 IP로 변환합니다. 경제성도 매우 유리합니다. 주거용 대역폭은 본질적으로 가구가 지불하는 매몰 비용인 반면, 기존 공급업체가 판매하는 데이터 센터 프록시는 기가바이트당 몇 달러의 비용이 들 수 있습니다. 수백만 개의 주택 계획 중 사용되지 않은 부분을 집계하고 운영업체에 수익의 일부를 지불하는 네트워크는 기본적으로 더 높은 품질의 데이터를 생성하는 동시에 모든 기존 프록시 제공업체의 가격을 깎아내립니다.

Wynd Labs, 창립팀, 그리고 투자자들의 뒷모습

Grass를 만든 법인은 AI를 위한 훈련 데이터 공급이 차세대 희소성이 될 것이라는 독창적인 주장으로 2022년에 설립된 샌프란시스코 기반 스타트업인 Wynd Labs입니다. 이 팀은 대규모 웹 플랫폼의 엔지니어와 이전 단계의 AI 주기를 학술 연구실에서 마지막 단계에서 스크래핑 프로젝트가 실패하는 것을 지켜본 연구원들로 구성되었습니다. 그들의 내기는 구체적이었습니다. 또 다른 클라우드 지역의 안티 봇 시스템을 물리치려고 하기보다는 소비자 인터넷이 실제로 존재하는 네트워크의 가장자리에 스크레이퍼 자체를 배포하는 것이었습니다.

Funding이 해당 논문을 추적했습니다. Wynd Labs는 2023년에 Polychain Capital이 이끄는 암호화폐 네이티브 펀드 및 AI 중심 엔젤과 함께 시드 라운드를 모금한 후 2024년에 시리즈 A를 진행하여 총 지원액을 수천만 달러로 늘렸습니다. Monolith VC, Tribe Capital, Big Brain Holdings 및 No Limit Holdings가 Solana 및 더 넓은 DePIN 생태계의 운영자와 함께 캡 테이블에 나타납니다. 투자자 조합은 Grass가 배포에 대해 생각하는 방식을 결정하기 때문에 중요합니다. 암호화폐 기반 펀드는 네트워크를 실행하고 AI에 초점을 맞춘 엔젤은 기초 모델 공간에서 잠재 기업 고객에게 프로젝트에 조기 액세스를 제공했습니다.

선택은 솔라나 결제 체인이 의도적으로 이루어졌기 때문입니다. Grass는 하루에 수백만 건의 작은 보상 거래를 운영자에게 푸시하고, 높은 처리량에서 데이터 무결성 증명을 기록하고, 노드 운영자에게 몇 메가바이트의 트래픽에 대해 1센트도 안되는 비용을 지불할 정도로 거래 비용을 충분히 낮게 유지해야 합니다. 이더리움 가스 비용은 보상을 산 채로 먹어치울 것입니다. 1센트 미만의 수수료를 부과하는 높은 처리량의 체인은 구조적으로 이 네트워크가 작동할 수 있는 유일한 장소였습니다.

잔디 타임라인 2022~2026

잔디 노드, 라우터 및 유효성 검사기가 실제로 작동하는 방식

Grass 아키텍처에는 네 가지 서로 다른 역할이 있으며, 이를 이해하는 것은 네트워크가 마법이라고 생각하는 것과 특정 종류의 분산 파이프라인으로 보는 것의 차이입니다. 네 가지 역할은 Grass Node, Router, Validator 및 ZK Processor입니다. 각자는 다른 사람이 해결할 수 없는 문제를 해결합니다.

A 잔디 노드 은 귀하가 설치하는 장치입니다. 브라우저 확장을 실행하는 노트북, 모바일 앱을 실행하는 Android 휴대폰 또는 일부 구성에서는 데스크톱 클라이언트를 실행하는 전용 컴퓨터일 수 있습니다. 노드는 한 가지 작업을 수행합니다. 네트워크가 요청하면 IP 주소에서 공개 웹 페이지로 HTTP 요청을 보내고 응답을 반환합니다. 대역폭이 소모되고, IP가 사용되며, 전송하는 트래픽의 양과 품질에 비례하여 보상을 받습니다. 노드는 무엇을 가져올지 묻지 않으며, 대상을 선택하지 않으며, 요청 기간 이후에는 머신에 데이터를 저장하지 않습니다.

A 라우터 는 중매 레이어입니다. 고객이 스크래핑 작업을 제출하면 라우터는 이를 처리해야 하는 노드의 하위 집합을 결정하고, 지역 간에 로드 균형을 맞추고, 대상 사이트의 속도 제한을 준수하고, 응답을 연결합니다. 라우터는 또한 개방형 웹의 지저분한 현실을 처리합니다. 즉, 노드가 실패할 때 재시도하고, 대상이 한 지역에서 지리적으로 차단될 때 대체하고, 의심스러운 응답을 표시하는 품질 검사를 수행합니다. 라우터는 GRASS를 스테이킹하고 트래픽 흐름을 안정적으로 유지하기 위해 고객 수익의 일부를 얻는 네트워크 참가자에 의해 운영됩니다.

에이 유효성 검사기 는 신뢰 계층입니다. 유효성 검사기는 스크래핑 자체를 처리하지 않고 완료된 각 작업에 대한 메타 데이터를 확인합니다. 그들은 노드가 반환한 응답이 실제로 대상 서버에서 왔는지, 타임스탬프가 정렬되어 있는지, 콘텐츠 해시가 목격된 응답이 생성하는 것과 일치하는지, 운영자가 보상을 부풀리기 위해 트래픽을 가짜로 만들지 않았는지 확인합니다. 검증인은 또한 정크를 제출하는 노드에 대해 처벌을 처리하여 기업 구매자가 계속 비용을 지불할 수 있을 만큼 네트워크의 데이터 품질을 높게 유지하도록 보장합니다.

이 세 가지 역할이 함께 작동하는 DePIN을 형성합니다. 네 번째 부분인 ZK 프로세서는 Grass를 DePIN에서 독립 데이터 롤업으로 업그레이드한 것이며 아키텍처에서 가장 과소평가된 부분이기 때문에 자체 섹션을 가질 가치가 있습니다.

ZK 프로세서와 이것이 중요한 이유

웹 데이터에 깊은 신뢰 문제가 있습니다. 소매 사이트에서 백만 개의 제품 페이지를 스크랩하기 위해 네트워크에 비용을 지불하는 경우 네트워크가 실제로 해당 페이지를 스크랩했는지 어떻게 알 수 있습니까? 작업을 수행하지 않고 지불을 청구하기 위해 영리한 운영자가 생성한 응답이 합성이 아니라는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 전통적인 프록시 비즈니스에서 답은 평판과 감사의 조합입니다. 공급업체가 수백만 명의 익명 가정 사용자인 경우 어느 쪽도 확장되지 않습니다.

Grass는 다음을 생성하는 구성 요소인 ZK 프로세서로 이 문제를 해결합니다. 영지식 증명 각 스크래핑 세션의 무결성을 증명합니다. 실제로 ZK 프로세서는 스크랩에서 네트워크 트래픽 로그를 가져와 암호화 약속으로 압축하고 기본 원시 트래픽을 보지 않고도 누구나 확인할 수 있는 증거를 생성합니다. 실제로 증거에 따르면 이 콘텐츠는 현재 실제 노드 운영자가 이 URL에서 가져온 것이며, 수신한 바이트는 대상 서버가 실제로 보낸 바이트입니다.

이 단일 기능은 AI 훈련을 위한 웹 데이터의 경제성을 변화시킵니다. 오염된 데이터 세트는 감지하는 데 비용이 많이 들고 실행 취소하는 데 훨씬 더 많은 비용이 드는 방식으로 모델 동작을 저하시킬 수 있기 때문에 재단 모델 연구소는 말뭉치 무결성 교육에 집착합니다. 증거 없이 데이터를 넘겨주는 스크래핑 네트워크는 구매자에게 그 말을 받아들이도록 요구하고 있습니다. ZK 증명으로 데이터를 전달하는 네트워크는 공증된 문서에 더 가까운 것을 제공하고 있습니다. Grass가 주권 데이터 롤업이 된다는 것은 본질적으로 네트워크를 떠나는 모든 데이터가 이제 자체 암호화 관리 체인을 가지고 있다는 진술입니다.

브라우저 확장과 모바일 노드: 3단계 설정

브라우저 확장 프로그램과 모바일 앱 중에서 선택하는 것은 사용 패턴에 따라 결정됩니다. 데스크탑 확장은 오랫동안 온라인 상태를 유지하는 주거용 회선에서 가장 좋은 성능을 발휘하므로 여전히 네트워크의 주요 공급원으로 남아 있습니다. 모바일 노드는 셀룰러 및 가정용 광섬유가 함께 흐려지고 모바일 장치가 랩탑보다 온라인에서 더 많은 시간을 보내는 지역에서 더 관련성이 높습니다. 둘 다 동일한 네트워크를 제공하고 동일한 보상 풀에서 수익을 얻습니다. 하지만 호스트 측에서 셀룰러 대역폭이 더 비싸고 네트워크 요인이 이에 영향을 주기 때문에 기가바이트당 경제성은 약간 다릅니다.

Grass가 수집하는 데이터 및 AI를 강화하는 방법

Grass에 대한 가장 일반적인 질문은 실제로 무엇이 긁히고 있는지에 대한 것인데, 그 대답은 회의론자들이 두려워하는 것보다 좁고 전도자들이 일반적으로 광고하는 것보다 넓습니다. Grass scrapes 공개 웹 페이지: 로그인, 비용 지불 또는 인증 우회 없이 모든 방문자가 액세스할 수 있는 페이지입니다. 네트워크는 로그인 벽 뒤에 있는 콘텐츠에 액세스하지 않고, 인증된 토큰이 필요한 개인 API와 상호 작용하지 않으며, 연결을 통해 명시적으로 보내는 요청 외에는 로컬 장치에서 어떤 것도 수집하지 않습니다.

공개 웹 경계 내에서는 스크래핑 범위가 엄청납니다. 네트워크는 공개 YouTube 데이터의 약 20%를 색인화하여 원시 비디오 파일 자체가 아닌 콘텐츠 메타데이터, 대본 및 썸네일을 합산한다고 보고했습니다. 또한 뉴스 기사, 제품 페이지, 소셜 미디어 공개 타임라인, 이미지 대체 텍스트, 블로그 게시물, 정부 개방형 데이터 포털, 대부분의 중앙 집중식 스크레이퍼가 무시하는 소규모 사이트의 롱테일을 포함하는 범주에 걸쳐 7,000테라바이트 이상의 스크랩된 공개 웹 데이터를 축적했습니다. 250만 개의 노드에 걸쳐 190개 국가라는 지리적 범위는 코퍼스에 어떤 데이터 센터 스크레이핑 작업도 일치할 수 없는 언어 및 지역적 변형이 포함되어 있음을 의미합니다.

그 말뭉치는 다음의 파이프라인으로 흘러 들어갑니다. AI 교육 연구소 및 자율 에이전트를 구축하는 회사 새로운 세계 모델이 필요한 분. 새로운 다국어 기본 모델을 교육하는 기초 모델 랩에서는 Grass에게 6주 동안 80개 언어로 된 뉴스 사이트의 대표 샘플을 가져오도록 의뢰할 수 있습니다. 소매 정보 회사는 30개국의 주요 전자상거래 플랫폼에서 시간당 제품 페이지 캡처 비용을 지불할 수 있습니다. 온라인 담론을 연구하는 학술 연구 그룹은 공개 소셜 미디어 게시물의 지속적인 피드를 구독할 수 있습니다. 각각의 경우 구매자는 GRASS 또는 네트워크가 변환하는 스테이블 코인으로 비용을 지불하고 트래픽을 전달하는 노드의 운영자는 자신의 몫을 받습니다.

GRASS 토큰경제학 및 배포

GRASS는 1,000,000,000 단위의 하드 캡을 갖춘 Solana SPL 토큰입니다. 고정된 공급량은 보상 수학이 장기적으로 어떻게 작동하는지 결정하기 때문에 모든 운영자가 기억해야 하는 헤드라인 번호입니다. 기여자에게 영원히 지불하기 위해 새로운 토큰을 발행하는 인플레이션 네트워크와 달리 Grass는 한정된 풀에서 배포하고 데이터 구매자가 지불하는 프로토콜 수익에 의존하여 초기 방출이 줄어들면 보상 경제를 확장합니다.

초기 배포에서는 에어드롭 및 지속적인 배출을 통한 노드 운영자 보상, 재단이 관리하는 생태계 및 재무 보유량, Wynd Labs 팀과 다년간의 절벽 및 베스팅 일정이 있는 초기 직원, 원래 라운드에 자금을 지원한 투자자에게 의미 있는 비율을 할당했습니다. 정확한 백분율은 백서의 게시된 버전 간에 약간씩 이동했지만 일반적인 형태는 DePIN 토큰의 구조와 일치합니다. 즉, 초기 작업을 수행한 공급 측을 위한 큰 조각, 프로토콜 개발을 위한 전략적 예비비, 4년에 걸쳐 점점 줄어드는 잠금 해제 일정에 따른 표준 팀 및 투자자 할당입니다.

토큰 유틸리티는 4개의 버킷으로 나뉩니다. 첫째, GRASS는 기여한 대역폭에 대해 노드 운영자에게 비용을 지불하고 작업 확인을 위해 검증자에게 비용을 지불합니다. 둘째, GRASS는 중매에 참여하고 고객 수수료를 얻기 위해 라우터에 의해 스테이킹됩니다. 셋째, GRASS는 데이터 구매자가 스크래핑 작업 비용을 지불하는 데 사용하는 결제 자산으로, 수요를 유지하기 위해 프로토콜 수준에서 스테이블코인 지불 경로를 GRASS로 변환합니다. 넷째, GRASS는 네트워크의 거버넌스 모듈이 성숙함에 따라 프로토콜 변경을 관리하여 보유자에게 수수료 매개변수, 보상 가중치 및 재무 지출에 대한 투표권을 제공합니다. 스테이커와 장기 보유자는 이미 사용할 수 있습니다. 스테이킹 메커니즘 강화된 보상 및 거버넌스 가중치에 대한 대가로 GRASS를 잠급니다.

잔디데이터를 구매한 실제 고객

2024년부터 2025년 초까지 오랜 기간 동안 Grass의 고객 측은 의도적으로 조용했습니다. 네트워크는 공급을 구축하고, 노드를 성장시키고, 데이터 롤업을 개선하고 있었습니다. ZK 프로세서가 생산에 들어가자 고객 혼합이 형성되기 시작했고 세 가지 별개의 구매자 범주가 나타났습니다. 각각은 주거용 스크랩 데이터에 대해 비용을 지불하는 서로 다른 이유를 가지고 있으며, 단일 사용 사례가 사라지더라도 네트워크가 여전히 전력을 유지하는 이유를 보여줍니다.

첫 번째 카테고리는 기초 모델 교육 연구실입니다. 여기에는 잘 알려진 이름과 함께 지배적인 영어 중심 스크랩이 과소 샘플링한 언어 및 지역의 기본 모델을 교육하기 위해 새로운 공개 웹 코퍼스가 필요한 유럽, 아시아 및 중동에서 덜 유명한 실험실의 성장 분야가 있습니다. 이러한 구매자에게 Grass는 본질적으로 개인 스크래핑 인프라를 시운전하는 것보다 더 빠르고 저렴하며 차단하기 어려운 대안이며, ZK 증명을 통해 규제 기관 및 파트너에게 데이터 세트 출처를 증명할 수 있다는 추가 이점도 있습니다.

두 번째 범주는 기업 데이터 제공업체로, 기업 고객에게 시장 정보, 가격 데이터, 브랜드 모니터링 및 정서 피드를 판매하는 회사입니다. 이러한 기업은 기본 스크랩의 신선도와 폭에 따라 살고 죽으며 값비싼 데이터 센터 프록시를 Grass 구독으로 교체하는 경우 종종 단위 경제성과 데이터 품질이 동시에 향상됩니다. 세 번째 범주는 학술 및 공공 연구로, 온라인 행동, 잘못된 정보 또는 경제 지표를 연구하는 실험실은 법적으로나 실질적으로 대규모로 자체적으로 수행할 수 없는 지속적인 공개 웹 샘플링에 의존합니다.

잔디 vs IO.net vs 렌더 vs AIOZ vs Hivemapper

Grass는 AI 중심의 DePIN 부문 내에 있지만 대부분의 동료와는 근본적으로 다른 스택 계층을 해결합니다. 해당 레이어를 혼동하는 것은 프로젝트에 대한 대부분의 분석가 실수의 원인입니다. 차이점을 확인하는 가장 명확한 방법은 AI 인프라 스택을 컴퓨팅, 스토리지, 데이터 및 추론으로 나누고 각 프로젝트가 어디에 있는지 물어보는 것입니다.

IO.net AI 워크로드를 위해 Solana에 분산형 GPU 컴퓨팅을 집계합니다. 애티르 는 엔터프라이즈 GPU 클라우드와 유사한 기능을 수행합니다. Render Network는 그래픽 렌더링과 증가하는 AI 추론 워크로드를 위해 GPU를 임대합니다. 이 세 가지는 AWS GPU 인스턴스에 가장 가까운 암호화 아날로그인 컴퓨팅 네트워크입니다. AIOZ 네트워크는 콘텐츠 전달 및 스트리밍 DePIN으로, 데이터 스크레이퍼보다는 주거용 CDN에 더 가깝습니다. Hivemapper는 운전자가 대시캠 영상을 제공하여 분산된 거리 수준 지도를 구축하는 매핑 DePIN입니다. 헬륨, 우리의 덮힌 헬륨 모바일 가이드, 셀룰러 연결에 중점을 둡니다. 이러한 프로젝트 중 어느 것도 AI 훈련 데이터를 위해 공개 웹을 긁어 모으지 않습니다. 그들 중 누구도 애초에 컴퓨팅 네트워크를 유용하게 만드는 말뭉치를 생성하지 않습니다.

그게 그라스의 독특한 테이블 좌석이에요. 프론티어 모델의 학습 파이프라인에는 우선 숫자를 계산하기 위한 컴퓨팅, 말뭉치를 보관할 스토리지, 말뭉치를 공급할 데이터 소스가 필요합니다. 컴퓨팅 네트워크는 가격 면에서 하이퍼스케일러와 경쟁합니다. 스토리지 네트워크는 S3와 경쟁합니다. Grass는 주거용 프록시 네트워크와 사내 스크래핑 인프라라는 범주와 경쟁합니다. 이는 데이터 엔지니어링 커뮤니티 외부의 거의 누구도 언급하지 않으며 구조적으로 실제 교육 실행 비용의 대부분이 실제로 숨어 있는 부분입니다.

위험: 개인 정보 보호, 스크래핑 윤리 및 토큰 잠금 해제

Grass에 대한 정직한 가이드는 위험을 건너뛸 수 없으며 운영자 또는 보유자가 더 깊이 들어가기 전에 크기를 측정해야 하는 세 가지 실제 범주가 있습니다. 첫 번째는 개인 정보 보호입니다. IP에서 스크래핑 트래픽을 전송하도록 하면 해당 트래픽의 대상이 마치 사용자가 직접 방문한 것처럼 ISP의 로그에 나타납니다. 대부분의 관할권에서 공개적으로 액세스할 수 있는 페이지를 방문하는 것은 자신의 브라우저에 URL을 입력하는 것과 법적으로 동일하지만 광학적 측면이 중요하며 제한적인 규제 환경에 있는 일부 운영자는 요청이 완전히 합법적인 경우에도 대용량 웹 요청과 연결되지 않는 것을 선호할 수 있습니다. 서비스 약관을 주의 깊게 읽고 잔디 긁기에서 제외되는 사이트 범주를 이해하고 특정 위험 프로필이 적합한지 결정하십시오.

두 번째 범주는 웹 스크래핑의 광범위한 윤리입니다. Grass는 공개적으로 액세스할 수 있는 콘텐츠만 스크래핑하는 데 주의를 기울이고 있지만 게시자가 자동화된 액세스를 명시적으로 허용하지 않도록 서비스 약관을 업데이트함에 따라 공개와 보호 사이의 경계가 수년 동안 이동해 왔습니다. 일부 플랫폼은 공개적으로 접근 가능한 페이지라도 명시적인 라이선스 없이 AI 훈련을 위해 대규모로 스크랩해서는 안 된다고 주장합니다. Grass는 일반적으로 연구 및 분석을 위해 공개 웹 액세스를 허용하는 현재의 법적 해석 내에서 운영되지만 향후 주요 관할권에서 판결이 내려지면 미적분학이 변경될 수 있습니다. GRASS 보유자는 헬륨 보유자가 FCC 스펙트럼 판결을 지켜본 것과 같은 방식으로 스크래핑과 관련된 법적 환경을 관찰해야 합니다.

세 번째 범주는 토큰 잠금 해제입니다. 다년간의 베스팅 일정이 있는 모든 프로젝트와 마찬가지로 Grass는 투자자와 팀 할당이 잠금 해제되고 거래 가능해지는 주기적인 절벽에 직면합니다. 각 잠금 해제 이벤트는 판매 압력의 잠재적인 원인이며 GRASS를 장기 포지션으로 취급하는 운영자 또는 보유자는 이에 따라 잠금 해제 일정과 위치를 알아야 합니다. 스마트 머니 추적은 거래소 목록을 추적하는 것과 동일한 방식으로 잠금 해제됩니다. 두 이벤트 모두 시장에 출시되는 토큰의 한계 공급량을 변경하기 때문입니다. 포지션 규모를 결정하기 전에 항상 공식 잠금 해제 일정을 상호 참조하십시오. 사기는 때때로 지갑 활동을 스푸핑하여 합법적인 토큰 이동을 모방한다는 점에 유의하십시오. 이 전략은 가이드에 설명되어 있습니다. 암호화폐 주소 중독 사기 방지.

잔디 노드를 실행하고 GRASS를 보유하는 것의 장단점

잔디 노드 운영자를 위한 모범 사례

장기적으로 Grass 노드를 수익성 있게 운영하는 것은 기술적 마법보다는 규율에 관한 것입니다. 이상적으로는 프로젝트의 확인된 소셜 계정에서 직접 연결된 공식 소스에서만 확장 프로그램을 설치하고 설치를 클릭하기 전에 Chrome 웹 스토어에서 게시자 정보를 확인하세요. Grass라고 주장하는 위조 확장 프로그램이 주기적으로 유포되었으며, 신뢰할 수 있는 유일한 방어 수단은 새 장치를 포함하여 다시 설치할 때마다 소스를 확인하는 것입니다.

확장 프로그램을 관리 주소가 아닌 직접 제어하는 ​​지갑에 연결하세요. Grass 운영자를 위한 Solana 지갑 모범 사례는 다른 토큰과 동일해 보입니다. 즉, 하드웨어 지갑에서 장기 포지션을 유지하고, 보상을 청구하기 위한 작은 핫 지갑을 유지하며, 지갑 소프트웨어 자체가 아닌 필드에 시드 문구를 붙여넣지 마세요. 대시보드에 익숙해지고, 일일 보상 기준선이 어떻게 보이는지 알아보고, 해당 기준선이 예기치 않게 떨어지면 주의를 기울이십시오. 이는 구성 문제 또는 보상 가중치의 네트워크 전체 변화를 나타낼 수 있기 때문입니다.

다음과 같은 도구를 통해 변환할 수 있는 프로젝트를 추적하세요. DexTools 이를 통해 귀하가 수익을 창출하는 솔라나 생태계를 이해할 수 있습니다. 보상 구조 변경, 잠금 해제 날짜, 프로토콜 업그레이드에 대한 최신 소식을 받아보세요. Grass는 전통적인 인프라 표준에 따르면 여전히 젊은 프로토콜이며, 거버넌스 및 토큰경제학 변화에 주의를 기울이는 운영자는 이를 설정하고 잊어버린 운영자보다 뛰어난 성능을 발휘할 것입니다.

잔디 관련 자주 묻는 질문

잔디와 AI 데이터의 미래에 대한 결론

AI 인프라 암호화폐의 첫 번째 물결은 캐리커처하기 쉬웠습니다. 토큰은 GPU에 뿌려졌고, GPU는 모델에 뿌려졌고, 모델은 사용자에게 뿌려졌으며, 루프 어딘가에서 모두는 분산화가 하이퍼스케일러보다 저렴할 것으로 기대했습니다. Grass가 속한 두 번째 물결은 좀 더 규율이 엄격합니다. 이는 실제 고객이 해결하기 위해 이미 실제 돈을 지불하는 실제 병목 현상, 공용 웹을 스크래핑하기 위한 주거용 대역폭을 목표로 하고 각 스크래핑 세션을 암호화 아티팩트로 전환하는 롤업 아키텍처를 통해 데이터 자체에 검증 가능한 신뢰를 구축합니다.

Grass가 세대 프로토콜이 될지 아니면 틈새시장 내 카테고리 리더가 될지는 여전히 움직이는 세 가지 변수에 달려 있습니다. AI 교육을 위한 대규모 공개 웹 스크래핑에 대한 법적 명확성은 대상 시장을 확장하거나 축소할 것입니다. 기존 주거용 프록시 공급업체 및 기타 암호화폐 데이터 네트워크와의 경쟁으로 인해 마진이 압박을 받을 것입니다. 그리고 하루에 수십억 건의 요청으로 확장할 수 있을 만큼 ZK 증명 생성을 저렴하게 유지하는 네트워크 자체의 능력은 데이터 롤업 아키텍처가 단순한 DePIN 모델보다 오래 지속될 수 있는지 여부를 결정합니다. 운영자와 보유자는 이 세 가지를 모두 지켜봐야 합니다.

현재로서는 Grass 논문의 간단한 버전이 여전히 유효합니다. 세계에는 사용되지 않는 주거용 대역폭이 많고 AI 연구소에서는 검증된 공개 웹 데이터에 대한 욕구가 커지고 있습니다. 고정된 토큰 공급과 데이터를 검증 가능한 상품으로 전환하는 증명 계층을 갖춘 값싸고 빠른 체인에서 두 번째를 전달하기 위해 첫 번째 비용을 지불하는 프로토콜은 적어도 신뢰할 수 있는 존재 이유가 있습니다. 향후 5년 동안 그 이유가 AI 훈련 스택의 의미 있는 부분을 지원할 만큼 충분히 큰지 여부가 결정될 것입니다. 주거용 연결이 있고 DePIN이 ​​실제로 어떻게 가치를 창출하는지에 대한 호기심이 있는 사용자에게 Grass는 가장 쉽게 알아볼 수 있는 장소 중 하나입니다.