ما هو العشب؟

Grass هو بروتوكول لامركزي يمكّن الأفراد من كسب المكافآت من خلال المساهمة بعرض النطاق الترددي غير المستخدم على الإنترنت. من خلال إضافة خفيفة الوزن لمتصفح الإنترنت أو تطبيق مكتبي مستقبلي، يشارك المستخدمون عرض النطاق الترددي مع الشبكة، والذي يُستخدم بعد ذلك لجمع البيانات المتاحة للجمهور على الويب. يتم هيكلة هذه البيانات وجعلها مفيدة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI)، مع التركيز على نماذج اللغة الكبيرة والتقنيات المشابهة التي تتطلب مجموعات بيانات ضخمة. على عكس مجمعات البيانات التقليدية التي تعتمد على بنية تحتية مركزية، يقوم Grass بتوزيع هذه المهمة عبر شبكة عالمية من المشاركين، مما يقلل التكاليف ويزيد من إمكانية الوصول. يتلقى المساهمون نقاط Grass مقابل مشاركتهم، والتي يمكن تحويلها إلى رموز GRASS - مما يخلق آلية تحفيزية واضحة للمستخدمين العاديين للمشاركة في البروتوكول.

بروتوكول Grass يعمل على بلوكتشين سولانا، الذي يدعم المعاملات عالية السرعة ومنخفضة التكلفة وهو مناسب جداً للتطبيقات القابلة للتوسع. يتيح هذا الاختيار من البنية التحتية لبروتوكول Grass التعامل مع عدد كبير من المساهمين دون اختناقات أو كفاءات تكلفة ضعيفة. للحفاظ على الثقة والأمان، يستخدم بروتوكول Grass إثباتات المعرفة الصفرية - تقنيات تشفير تؤكد سلامة البيانات وصلاحية المساهمات دون الكشف عن معلومات المستخدم الشخصية. يحمي هذا التصميم خصوصية المساهمين مع ضمان أن المكافآت تُعطى فقط للمساهمات الحقيقية والقيمة في النطاق الترددي. نتيجة لذلك، يبني بروتوكول Grass نظامًا يحترم الخصوصية ويتجنب المراقبة أو جمع البيانات بشكل متطفل كما هو معتاد في عمليات جمع البيانات المركزية.

تتمثل إحدى الابتكارات الأساسية للبروتوكول في كيفية تحويله للاتصالات السلبية على الإنترنت إلى بنية تحتية منتجة. يدفع معظم المستخدمين مقابل عرض نطاق ترددي أكبر مما يحتاجون إليه فعليًا، خاصة خلال ساعات الخمول. تستفيد Grass من هذه السعة الكامنة وتسمح بإعادة توجيهها لغرض محدد - جمع بيانات الويب المنظمة من الإنترنت العام. يعطي الشبكة الأولوية لمصادر البيانات التي تتوفر على نطاق واسع وتكون مفيدة لتدريب الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الصفحات الغنية بالمحتوى، وواجهات برمجة التطبيقات، وملفات الوسائط التي تتطلب تحديثًا مستمرًا. يوفر هذا النموذج قيمة على كلا الجانبين: يكسب المستخدمون مكافآت مقابل عرض النطاق الترددي الذي لم يستخدموه، ويصل المطورون إلى بيانات جديدة ومنظمة دون الحاجة إلى بنية تحتية خاصة بهم لجمع البيانات.

بالإضافة إلى المستخدمين الأفراد، تم تصميم Grass أيضًا للتكامل مع أجهزة التوجيه وتطبيقات الهواتف المحمولة، ومن المحتمل أن تتكامل مع أجهزة الأجهزة في المستقبل. تهدف هذه التكاملات إلى توسيع التوفر وسهولة الاستخدام، مما يجعل مشاركة النطاق الترددي أكثر سلاسة وسهولة عبر مجموعة واسعة من الأجهزة. من خلال القيام بذلك، يصبح الشبكة أكثر مرونة واستمرارية، حيث لا يحتاج المستخدمون إلى تفعيل المشاركة يدويًا - يمكنهم ببساطة توصيلها والبقاء متصلين، مما يساهمون بشكل غير نشط على مدار الساعة. يستكشف الفريق طرقًا لتمكين ذلك من خلال شراكات مع مقدمي خدمات الاتصالات ومصنعي الأجهزة.

تاريخ العشب

ظهرت فكرة Grass من الطلب المتزايد على بيانات التدريب عالية الجودة في مجال الذكاء الاصطناعي. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة، كميات هائلة من البيانات المنظمة من العالم الحقيقي لتعمل بفعالية. وغالبًا ما تعتمد مقدمو البيانات التقليديون على بنية تحتية مركزية للاستخراج أو مجموعات بيانات مرخصة مسبقًا، والتي يمكن أن تكون مكلفة، وصعبة التحديث، ومقيدة بشروط الترخيص. أدركت Wynd Labs، الفريق وراء Grass، هذه القيود وهدفت إلى إنشاء بروتوكول لامركزي يمكنه جمع وتنظيم وتقديم هذه البيانات على نطاق واسع باستخدام مساهمات النطاق الترددي من الأفراد حول العالم. كانت الحل هو مكافأة المستخدمين مباشرةً لمشاركتهم في عملية جمع البيانات من خلال حوافز رمزية.

أُطلق Grass علنياً في منتصف عام 2023، بدءًا من إضافة متصفح صغيرة الحجم سمحت للمستخدمين بالمساهمة في عرض النطاق الترددي للإنترنت الخاص بهم. كانت عملية الانضمام بسيطة، مما ساعد المشروع على جذب المتبنين الأوائل الذين كانوا على دراية بالفعل بمنصات مشاركة عرض النطاق الترددي مثل Honeygain. ومع ذلك، فإن Grass ربطت حوافزها الاقتصادية برموز قائمة على blockchain، مقدمةً نظام مكافآت التشفير الأصلي من خلال نقاط Grass. كان هذا الإطلاق الأولي يركز على جمع ملاحظات المستخدمين، وتنقيح البنية التحتية الخلفية، والاستعداد للتوزيع على نطاق أوسع.

وصلت مرحلة رئيسية في ديسمبر 2023، عندما أكملت Grass جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار بقيادة شركات رأس المال المغامر المعروفة Polychain Capital و Tribe Capital. وشملت المشاركين الآخرين Bitscale و Big Brain Holdings و Mozaik Capital و Advisors Anonymous و Typhon V. زودت الجولة الفريق بالموارد اللازمة لتوسيع بنيته التحتية، وتحسين أنظمة المكافآت، وتوسيع نطاق الوصول العالمي. كما دعمت التمويلات تطوير أدوات التحقق المتقدمة، وعمق التكامل مع مختبرات الذكاء الاصطناعي، والجهود المبذولة لتحسين شفافية المكافآت عبر الشبكة.

اعتبارًا من أوائل عام 2024، أفادت Grass بوجود أكثر من 3 ملايين مستخدم حول العالم. وقد دفع هذا الاعتماد السريع جزئيًا القيمة الواضحة التي تقدمها - حيث يمكن للمستخدمين كسب الرموز ببساطة عن طريق تشغيل امتداد خفيف الوزن ومشاركة النطاق الترددي. وقد حصل المشروع على اهتمام إضافي داخل نظام سولانا البيئي، حيث وضعت Grass نفسها كأحد التطبيقات الرائدة في DePIN التي تستفيد من بنية السلسلة عالية الأداء. ساعدت سهولة المشاركة والانخراط القوي من المجتمع المشروع على بناء الزخم بسرعة وبدء التخطيط لإطلاق رموزه على الشبكة الرئيسية.

ركزت Grass أيضًا بشكل كبير على الشراكات لزيادة كل من التبني والفائدة. تهدف التكاملات مع Solana Mobile وغيرها من منصات الأجهزة الموجهة للمستهلكين إلى إدخال Grass في الأجهزة بشكل افتراضي، مما يسهل على المستخدمين المساهمة دون جهد إضافي. من جانب الطلب، تساعد الشراكات مع شركات بيانات الذكاء الاصطناعي مثل Alignment Lab AI في إنشاء حالات استخدام حقيقية للبيانات المجمعة، مما يضمن أن الشبكة ليست مجرد حوض بيانات سلبي، بل هي خط أنابيب وظيفي يمد نماذج الذكاء الاصطناعي بمحتوى قيم.

فريق ومؤسسو Grass

تأسست Grass على يد أندريه رادونيك، الذي يقود أيضًا Wynd Labs، الشركة التي تقف وراء البروتوكول. يتمتع رادونيك بخلفية أكاديمية في الفيزياء الهندسية والرياضيات، حيث درس في جامعة مكماستر وجامعة يورك. كانت مؤهلاته التقنية، مع خبرته في استخراج البيانات وبنية البيانات، قد وضعته لفهم قيود خطوط البيانات التقليدية وعدم الكفاءة التي تقدمها في عملية تطوير الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الاستمرار في العمل ضمن الأطر المركزية، قرر رادونيك بناء نموذج حيث يمكن لمستخدمي الإنترنت العاديين تشكيل الجزء الخلفي لجمع البيانات اللامركزي القابل للتوسع. شكل هذا النهج أساس ما سيصبح بروتوكول Grass.

على عكس العديد من الشركات الناشئة في مجال العملات الرقمية التي تبرز فورًا مجلس إدارة كامل، حافظت Grass على سرية معظم فريق تطويرها. يكمن السبب وراء هذا القرار في التزام المشروع باللامركزية وفي السماح للبروتوكول بالتحدث عن نفسه. على الرغم من عدم الكشف عن هوية الفريق الأوسع، فقد تم إثبات قدراتهم الهندسية من خلال التوسع السلس للمنصة، وقدرتها المبكرة على إدارة ملايين المشاركين، ونشر العقود الذكية والبنية التحتية الخلفية التي تلبي معايير الأمان والاستخدام. تشير التحديثات المستمرة والاستجابة لتعليقات المجتمع أيضًا إلى دورة تطوير مرنة، حيث تتماشى إدارة المنتج والهندسة بشكل وثيق.

بينما يُعتبر رادونيتش الوجه العام للمشروع، فإنه غالبًا ما يستخدم المقابلات المجتمعية والمنتديات للإجابة على الأسئلة وتحديد التوقعات. كانت مقاربته مدروسة ومبنية على البيانات، مشددًا على أن Grass ليست مجرد أداة دخل سلبية، بل جزء من فرضية أوسع: أن الطلب على البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي ينمو أسرع من قدرة البنية التحتية التقليدية على تزويده. في المقابلات، اعترف رادونيتش أيضًا بالتحديات المتعلقة بالخصوصية والأخلاق في جمع بيانات الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا على استخدام Grass لإثباتات المعرفة الصفرية والتحقق على السلسلة لضمان المشاركة الأخلاقية.

تلعب شركة Wynd Labs، الشركة الأم، دورًا حاسمًا في الحفاظ على التوازن بين تطوير المنتجات السريع وتصميم النظام البيئي على المدى الطويل. وقد امتد عمل المختبر إلى مفاوضات الشركاء، وتصميم الاقتصاد الرمزي، والبحث الاستكشافي في تطبيق بيانات Grass عبر حالات استخدام الذكاء الاصطناعي. توفر الوثائق الداخلية للشركة وGitbook تحديثات فنية منتظمة، والتي أصبحت مصدرًا مهمًا لأولئك الذين يتابعون تقدم المشروع أو يبنون على بنيته التحتية.

المستثمرون والداعمون للعشب

في ديسمبر 2023، حصلت Grass على جولة تمويل أولية بقيمة 3.5 مليون دولار لتمويل تطوير وتوسيع بروتوكول مشاركة النطاق الترددي اللامركزي الخاص بها. قادت الجولة شركتان من أكثر شركات رأس المال الاستثماري نشاطًا وسمعة في نظام Web3 البيئي - Polychain Capital و Tribe Capital. لقد دعمت هذه الشركات سابقًا مشاريع البنية التحتية وطبقات البروتوكول، وغالبًا ما تضع رهاناتها على الفرق في المراحل المبكرة التي تبني أدوات أساسية للأنظمة اللامركزية. تشير مشاركتهم مع Grass إلى التحقق المبكر من نموذج المشروع التقني، وآفاق القابلية للتوسع، والإمكانات لالتقاط القيمة في أسواق العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي.

شملت جولة البذور أيضًا مشاركة من Bitscale Capital و Mozaik Capital و Advisors Anonymous و Typhon V و Big Brain Holdings. أعطى هذا المزيج من المستثمرين العامين والمستثمرين الأصليين في العملات المشفرة Grass إمكانية الوصول إلى رأس المال بالإضافة إلى الشبكات الاستراتيجية عبر نظام Solana البيئي، والبنية التحتية للبيانات، وتوزيع Web3 الأصلي. لم يقدم هؤلاء المستثمرون التمويل فقط - بل دعموا الفريق أيضًا بنصائح حول استراتيجية الرموز، والتوافق في السوق، والانخراط المجتمعي. كما تعكس تنوع الداعمين اقتناعًا مشتركًا بأن مستقبل أدوات الذكاء الاصطناعي سيكون مرتبطًا بالبروتوكولات اللامركزية، لا سيما في مجالات مثل جمع البيانات والوصول إلى الحوسبة.

في وقت سابق من عام 2023، أجرت شركة Grass جولة تمويل أولية أصغر بقيادة No Limit Holdings. ساعد هذا الاستثمار الأولي الفريق في بناء النموذج الأولي، واختبار الامتداد المبكر مع مجموعة صغيرة من المستخدمين، وإعداد الوثائق لكل من المستخدمين والشركاء المحتملين. تم استخدام الأموال لدعم جولات الهندسة، وبنية التحقق الخلفية، والتشكيل المبكر لنموذج المكافآت. بحلول الوقت الذي أُغلقت فيه جولة التمويل، كانت Grass قد أظهرت بالفعل توافق المنتج مع السوق، حيث انضم إليها مئات الآلاف من المستخدمين الذين كانوا يساهمون بنشاط في عرض النطاق الترددي وكسب نقاط Grass.

تم تخصيص الأموال التي تم جمعها عبر الجولتين، والتي تبلغ حوالي 4.5 مليون دولار، نحو تطوير البنية التحتية، والتكامل عبر المنصات، وأنظمة دعم المستخدمين. كما دعم جزء من الأموال آلية الإطلاق والتوزيع، التي كانت دافعًا رئيسيًا لمشاركة المستخدمين ونمو المجتمع خلال المرحلة الأولية لتوسع البروتوكول. أكد الفريق على نموذج إطلاق عادل وواسع النطاق يكافئ المساهمين الأوائل دون تركيز عرض الرموز في أيدي عدد قليل من المقربين.

لقد عززت قدرة Grass على تأمين التمويل خلال فترة من الحذر العام للمستثمرين في سوق العملات المشفرة الثقة في رؤيتها على المدى الطويل. بينما واجهت العديد من المشاريع صعوبة في جمع رأس المال بعد عام 2022، جذبت Grass داعمين من الدرجة الأولى من خلال تثبيت نفسها في طلب حقيقي ومتزايد: الحاجة إلى خطوط بيانات منظمة ومحدثة لأنظمة الذكاء الاصطناعي.

خارطة طريق Grass

خريطة طريق Grass منظمة حول ثلاثة أهداف رئيسية: تحسين موثوقية البنية التحتية، توسيع إمكانية وصول المستخدمين، والتكامل بشكل أعمق في خطوط بيانات الذكاء الاصطناعي. كل من هذه الأهداف يعالج قيدًا أساسيًا في الشبكات اللامركزية الحالية للبيانات بينما يستعد البروتوكول للنمو والتبني على المدى الطويل. من الناحية الفنية، أولت الفريق الأولوية لاستبدال العمليات المؤقتة أو اليدوية - مثل ملحقات Chrome - ببنية تحتية أكثر استقرارًا وعالية الأداء مثل تطبيقات سطح المكتب المستقلة وأجهزة الأجهزة المخصصة. تم تصميم هذه التحسينات للقضاء على الاحتكاك للجهات المساهمة وضمان أن المشاركة لا تتطلب معرفة تقنية أو صيانة متكررة.

من بين أهم الترقيات في خارطة الطريق هو تطوير الأجهزة المخصصة، مثل أجهزة التوجيه القابلة للتوصيل والتشغيل، التي تسمح للمستخدمين بالمساهمة في عرض النطاق الترددي بشكل غير نشط. على عكس الإضافات المستندة إلى المتصفح، التي تعمل فقط بينما يكون الجهاز متصلاً بالإنترنت ويعمل، يمكن أن تعمل هذه الأجهزة باستمرار دون تدخل المستخدم. يهدف هذا التطوير إلى زيادة متوسط وقت التشغيل عبر الشبكة، وتحسين اتساق جمع البيانات، وجذب مجموعة أوسع من المستخدمين الذين يفضلون الأنظمة التي يمكن إعدادها وتركها. من خلال توسيع أنواع الأجهزة التي يمكن أن تعمل كنقاط، تعزز Grass أيضًا مرونتها، مما يقلل الاعتماد على أي طريقة مشاركة واحدة.

في الوقت نفسه، يحدد خارطة الطريق تحولاً نحو دعم أشكال أكثر تعقيدًا من التحقق من البيانات وتصنيفها. يقوم الفريق ببناء أدوات للتحقق تلقائيًا من جودة البيانات وحداثتها وملاءمتها التي تم جمعها من خلال الشبكة. هذه الطبقات من التحقق ضرورية لـ Grass لتلبية احتياجات مختبرات الذكاء الاصطناعي وشركات البيانات التي تتطلب مدخلات منظمة لتدريب النماذج. Grass لا تجمع البيانات الخام فقط - بل تحاول تنظيمها بطريقة تجعلها مفيدة للتعديل والمهام الاستدلالية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. من خلال تقديم آليات لتقييم العقد، وتصنيف المحتوى تلقائيًا، ووضع علامات وصفية، تضيف البروتوكول طبقة من الموثوقية التي تفتقر إليها العديد من أدوات جمع البيانات في Web2.

مجال آخر من التركيز هو دمج البحث الدلالي ومتعدد الوسائط. تعمل Grass على تطوير ميزات ستتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي البحث عبر مجموعة البيانات المجمعة باستخدام الفهم الدلالي - العثور على نتائج ملائمة سياقيًا عبر النصوص والصور وبيانات الفيديو. ستسمح هذه الميزة للشبكة بدعم الفئة المتزايدة من نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، والتي تحتاج إلى بيانات مختلطة التنسيق للتدريب بفعالية. إذا تم النجاح، فإن هذا التوسع سينقل Grass إلى ما هو أبعد من حالات الاستخدام التقليدية للتجريف إلى أراضي البنية التحتية الأصلية للذكاء الاصطناعي. كما أنه سيوفر قيمة فريدة لمستهلكي البيانات الذين يبحثون عن محتوى قابل للاستعلام عليه وموسوم مسبقًا وفي الوقت المناسب.

تخطط Grass أيضًا لتوسيع التوزيع عبر المنصات المحمولة، خاصة كجزء من تعاونها مع Solana Mobile وشركاء الأجهزة ذوي الصلة. من خلال تجميع Grass مع أنظمة التشغيل المحمولة أو دمجه في تكوينات الهاتف الافتراضية، يأمل الفريق في الاستفادة من مصدر عرض النطاق الترددي الذي تم استخدامه بشكل غير كافٍ سابقًا: الهواتف الذكية. يمكن أن تساهم بيانات الهاتف المحمول في دعم مشاركة البيانات من أجهزة الكمبيوتر المكتبية والموجهات، لا سيما في المناطق التي تتمتع بتغطية خلوية عالية ولكنها تعاني من محدودية النطاق العريض الثابت. كما أن هذه التكاملات تبسط عملية الانضمام، حيث يمكن للمستخدمين البدء في المساهمة في اللحظة التي يقومون فيها بتفعيل هواتفهم، دون الحاجة إلى تثبيت برامج إضافية.

أبرز النقاط

• تتيح Grass للمستخدمين كسب المال من خلال مشاركة عرض النطاق الترددي للإنترنت غير المستخدم، مما يسهم في جمع بيانات الويب العامة المستخدمة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.
• تأسست Grass بواسطة أندريه رادونيتش وتطويرها بواسطة Wynd Labs، وتركز على بناء بنية تحتية لامركزية لجمع البيانات المنظمة على نطاق واسع.
• جمعت المشروع 4.5 مليون دولار عبر جولات التمويل الأولي وseed، بدعم من Polychain Capital وTribe Capital ومستثمرين بارزين آخرين في Web3.
• انضم أكثر من 3 مليون مستخدم إلى الشبكة منذ إطلاقها في عام 2023، من خلال استخدام ملحق المتصفح، وقريبًا، عبر أجهزة أخرى مثل أجهزة التوجيه والتطبيقات المحمولة.
• تتضمن خارطة الطريق خططًا للأجهزة المخصصة، والتحقق المتقدم من البيانات، والتكامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن تصبح Grass طبقة بيانات موثوقة لخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي اللامركزية.