巨頭們為了獲得 AI 決賽的入場券，都在一擲千金購買優質數據。

在 AI 時代，數據和算力一樣，都是必需品。Reddit 曾在 IPO 招股書中透露，通過與 AI 公司簽訂的數據授權協議，已實現合計 2.03 億美元的收入。此前 Information 報道，OpenAI 正在向出版商提供每年 100 至 500 萬美元的報價，讓更多新聞機構簽署許可協議來訓練其 AI 模型。

至於優質數據的保護，最顯而易見的例子莫過於 X（前 Twitter）2023 年開始對 API 的嚴格限制。曾經投資過 OpenAI 的馬斯克極有可能就是因為知道 X 是一座數據金庫，才嚴格限制了 API 對 X 數據的獲取。舉個最簡單的例子，雖然很多人都習慣用 AI 明星產品 Perplexity 替代 Google 進行搜索，但只有在最新發布的 Grok 上，用戶才能檢索到 X 上最新的帖子。某種程度上可以說，X 的數據成了 Grok 最大的護城河。

因為英偉達的存在，在加密圈，似乎人們只在乎 GPU 類項目，但很少有人認識到數據也是 AI 發展的關鍵資源。再強的算力也沒辦法創造奇蹟，巧婦也難為無米之炊。沒有足量的數據，足夠優質的數據，系統就無法準確理解、預測和生成內容，進而無法在複雜的現實世界中有效運行。

如果把 Chatgpt 代表的 AI 應用和英偉達代表的 AI 算力稱為面子，那麼 Google 和 Microsoft 等巨頭則整合有全網巨大部分的內容，提供了 AI 的裡子。

數據不僅僅是 AI 的基礎，更是 AI 的護城河。對此，深耕於數據層的 Grass 早有了一套完整的解決方案。

Grass 憑什麼可以成為去中心化的 Google

如果讓我用一句話總結 Grass 的核心工作理念，那就是從群眾中來，到群眾中去。全球用戶通過運行 Grass 節點，貢獻閒置帶寬和中繼流量用以捕獲整個互聯網中的實時優質數據，並獲取 Token 代幣獎勵。

與傳統巨頭不同，Grass 作為在數據領域構建項目的領先加密協議，其抓取到的互聯網海量數據被進行驗證、梳理和清洗，成為可供出售的優質數據集。任何有意訓練自己 AI 的企業和個人都可以從中這套系統中獲益。

正如同 Hack VC 的管理合夥人 Ed Roman 對 Grass 的評價，由於龐大的激勵節點網絡的強大力量，這種數據獲取可能會優於任何一家公司內部的數據獲取努力。這不僅包括獲取更多數據，還包括更頻繁地獲取數據，以便數據更具相關性和最新性。阻止一支去中心化的數據抓取者大軍幾乎是不可能的，因為它們本質上是碎片化的，並且不駐留在單一 IP 地址內。

當然，用戶在貢獻閒置帶寬的過程中，自然會在意安全問題。對此 Grass 也給出了解釋：在貢獻多餘帶寬進行數據抓取時，Grass 不會使用用戶的計算機或查看用戶在計算機上執行的任何操作。它所做的只是通過用戶的 IP 地址路由互聯網流量，與用戶的活動完全無關，這意味著其無法訪問用戶個人數據。

Grass 極低的入門門檻為其積累了龐大的用戶群體。上線不到一年的時間，Grass 就已經擁有了超過 200 萬活躍節點，如今的活躍節點超過 220 萬。如果這超 200 萬節點用戶的積分在 Grass TGE 後轉化為相應的代幣，這可能使 Grass 成為有史以來分佈最廣泛的空投項目和社區之一。

作為為數不多有良好產品-市場契合度（PMF，Product Market Fit）的產品，Grass 團隊不僅靠穩定運營展示了強大的技術基礎，也用技術和社區合力為市場提交了一份滿意的答卷。7 月 Grass 基金會在 Hugging Face 發佈了數據集 UpvoteWeb，該數據集包含 2024 年 Reddit 上的 6 億個頂級帖子和評論。是目前為止最大、最新的開源 Reddit 數據集。

Reddit 數據對於 AI 模型來說非常有價值，因為它通過 upvote 機制進行了人工標記，這種機制對響應質量進行排序，併為專家表達意見的子版塊分類。Google 曾與 Reddit 達成了一項價值約 6000 萬美元的協議，以獲取 Reddit 上的數據用於訓練其 AI 模型。

Grass 的長期目標不僅限於歷史數據。他們打算構建一個實時上下文檢索（LCR）引擎，該引擎將利用所有 Grass 節點並行、全天候地持續抓取互聯網，實質上將 Grass 轉變為一個用戶擁有的搜索引擎，就像 Google 一樣。理論上，任何希望檢索實時數據的應用程序或大型語言模型（LLM）都可以使用 LCR。

Grass 為了保證訓練模型的數據的有效性，還引入了 ZK 處理器和類似時間戳的功能的數據賬本，通過 ZK 處理器保證 AI 模型得到正確的訓練，通過數據賬本保留的 metadata 來保證抓取數據的真實性和來源。

不止步於已有的成績，未來的 Grass 還會從鏈和節點兩方面持續迭代升級，增強數據傳輸和質量，提升網絡效應。

曾經擔任谷歌 CEO 長達 10 年之久的 Eric Schmidt 在斯坦福大學計算機學院 2024 年的演講中表示，曾經覺得英偉達的 CUDA 並不是什麼高明的編程語言，但現在 CUDA 是英偉達最偉大的護城河，所有的大模型都要在 CUDA 上運行。也讓英偉達成為了 AI 行業當之無愧的基礎設施和行業標準。

坐擁大量用戶的 Grass 則正在努力通過成為 AI 數據層，這意味著 Grass 可以為更多的 AI 應用場景提供支持，從自然語言處理到圖像識別，再到複雜的機器學習任務，Grass 的數據層能夠滿足各種不同的需求，最終像英偉達一樣成為行業基礎設施。

作為一個普通用戶，首次接觸到 AI 的數據層的時候十分不解，不清楚其中的必要性。帶著這個好奇，我仔細研讀了 Grass 的設計理念。

因為 Grass 網絡要處理和存儲海量的數據，尤其是實時數據，這種規模的數據處理需求遠遠超過了傳統鏈上處理能力的限制。如果所有數據都直接在主鏈上處理，即使再高 TPS 的網絡，也將面臨嚴重的擁堵問題，導致效率低下。

在區塊鏈上進行操作通常伴隨著高昂的成本，通過將大量的數據在鏈下進行處理和壓縮，然後將處理後的結果提交到主鏈上。這大大減少了鏈上的數據負擔，提高了整體處理效率。

此外，通過 ZK 處理器，敏感數據也獲得了額外的隱私保護。再通過原數據的記錄功能，Grass 也可能對優質的節點進行激勵。

在通過 AI 數據層解決了可擴展性，成本和隱私問題之後。Grass 還推出了應用版節點，該節點使用的資源不到 Chromium 瀏覽器的 5%，但處理的帶寬比 Chrome 擴展程序高出 10 倍。

不僅如此，Grass 還將會推出移動版和實體礦機，這意味著 Android 和 IOS 用戶可以獲取全天候的獎勵。因為手機的便利性極有可能吸引許多 Web2 用戶，大大擴展了 Grass 網絡。而且由於電腦與手機 IP 地址不同，老用戶還可以從手機端再獲取一份額外的收益。

優質背景疊加高 PMF，潛力驚人

不僅是團隊技術持續在線和社區持續追捧，已經擁有極高 PMF 的 Grass 其背後的資方背景同樣強悍。

Grass 的母公司 Wynd Network 此前曾獲得來自 Polychain Capital 和 Tribe Capital 的種子輪融資。不僅如此，因押注 Solana 而一直備受矚目的 Multicoin 管理合夥人 Kyle Samani 則是參與了 Wynd Network 的 Pre 種子輪融資。

值得注意的是，Hack VC 也曾在文章裡提及對 Grass 的投資，不確定這是否意味著 Grass 還有尚未披露的新一輪融資。

有社區成員預計。在 Grass TGE 後，當人們意識到通過 Grass 可以被動賺取大量金錢且沒有任何風險時，那些錯過 Grass 的人將會蜂擁而至。這意味著，發佈後，潛在的和隱含的需求加上移動應用程序的推出，用戶數量將急劇增加。根據增長率、吸引力因素和網絡效應，Grass 可能會在一年內擁有 5000 萬用戶。

隨著加密行業持續對新名詞祛魅，營收成了大家關注的焦點。根據 House of Chimera 提供的，近三個月各類 DePIN 項目累計費用，io.net 和 Helium 分別累計了 50 萬美元，Akash 則獲得了 20 萬美元費用。

獲取真實收入這個老大難問題，對於 Grass 來說，似乎並不構成什麼挑戰。就以上文提到的 Reddit 數據集 UpvoteWeb 為例，與此類似的數據集，Google 則需要支付 6000 萬才可以獲取。

與 Web2 賽道中數據抓取和代理服務領域處於領先地位的 Bright Data 相比。不論是從 Data for AI 的每條記錄 0.001 美元算起，還是從 Perplexity 獲取到的 500 萬次請求 15000 美元的標準來算，Grass 獲取的 6 億 Reddit 數據集都價值不菲。

更別提 Reddit 本身從 2023 年 7 月開始，將 API 費用設定為每 1,000 次調用 0.24 美元的新政策了。要知道，以上的數據還僅僅是 Grass 沒有推出代幣，沒有上線移動版本和專屬礦機的情況下。一旦 Grass 形成了更強的網絡效應，一切數據都要再次更新。

對於具有網絡效應的系統，時間非常重要。Grass 已經在加密甚至 AI 領域建立了足夠廣泛的用戶基礎和技術積累。期待其飛輪能進一步發展，成為真正的 AI 數據層。

正如同 Grass 為社區舉辦的 TOUCH GRASS 挑戰一樣傳遞出的美好願景，讓 Grass 成為 AI 時代的數據圖譜，將中心化企業的利益過度給更多的用戶，給 Grass 社區成員更多 Touch Grass 的時間。

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