Grass: البنية التحتية لبيانات الويب 3 في عصر الذكاء الاصطناعي

عندما تتزايد احتياجات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي باستمرار، يصبح الحصول على بيانات عالية الجودة عائقًا رئيسيًا. مشروع Grass يعمل على حل هذه المشكلة بطريقة لامركزية. هذا المشروع المبتكر المبني على بلوكشين سولانا يهدف إلى تحفيز المستخدمين لمشاركة بيانات الإنترنت، وبناء شبكة إمداد بيانات AI قابلة للتوسع. إليك المعلومات الأساسية التي تحتاج إلى معرفتها عن Grass.

ما هو Grass: إعادة تعريف جمع البيانات

Grass (GRASS) هو رمز عملي مبني على بلوكشين سولانا، يكرس جهوده لتوفير بيانات تدريبية عالية الجودة وواسعة النطاق للذكاء الاصطناعي. على عكس طرق جمع البيانات التقليدية المركزية، يقوم Grass بنشر شبكة من العقد الموزعة عالميًا، بمشاركة مستخدمي الإنترنت العاديين في تقديم بيانات الشبكة العامة.

الميزة الفريدة لهذه الشبكة تكمن في بنية التجميع من الطبقة الثانية. يقوم المستخدمون بتشغيل برامج عقد Grass، مستغلين عرض النطاق الترددي غير المستخدم لديهم لجمع بيانات صفحات الويب العامة، والتي تُشفر وتُتحقق منها قبل أن تُجمع في مجموعات تدريب منظمة. بالمقابل، يمكن لبلوكتشين سولانا معالجة حتى 65,000 معاملة في الثانية، مما يوفر أساسًا قويًا لمعالجة البيانات في الوقت الحقيقي.

هذا النموذج يخلق نظامًا بيئيًا يربح فيه جميع الأطراف: يحصل نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات تدريب متنوعة، ويكافئ المستخدمون العاديون بمكافآت رمزية مقابل مشاركة بياناتهم، بينما يوفر Grass منصة إدارة بيانات شفافة وقابلة للتتبع كوسيط.

فريق Wynd Labs وخلفية التمويل: لماذا يثق المؤسسات في Grass

تم تطوير Grass بواسطة شركة Wynd Labs المختصة بالبلوكتشين، والتي نجحت في جمع 3.5 مليون دولار في عام 2024. قادت جولة التمويل هذه صناديق استثمار مشهورة مثل Polychain Capital وTribe Capital، مما يعكس ثقة المؤسسات التقليدية في المشروع.

وفي جولات التمويل التالية، انضمت مستثمرون مثل Bitscale وBig Brain وAdvisors Anonymous وTyphon V وMosaik، بينما كانت الجولة الأولى بقيادة No Limit Holdings. يعكس هذا التشكيل الاستثماري قيمة استراتيجية عالية لمجال جمع البيانات ودمجها مع الذكاء الاصطناعي.

يهدف فريق المؤسسين إلى بناء حل حقيقي لامركزي لجمع البيانات، بحيث يمكن لكل مستخدم إنترنت أن يستفيد من قيمة بياناته. تتماشى هذه الرؤية مع النقاشات الحالية حول ملكية البيانات وخصوصيتها في صناعة الذكاء الاصطناعي، مما يفسر لماذا جذب Grass اهتمام المستثمرين المخضرمين.

الهيكل التقني لـ Grass: تحقيق تدفق البيانات اللامركزي

تصميم تقنية Grass معقد ويشمل عدة وحدات تتعاون معًا. يتضمن الهيكل الأساسي:

طبقة التحقق (Validator): مسؤولة عن فحص المعاملات الخاصة بصفحات الويب التي يرسلها المستخدمون، باستخدام خوارزمية إثبات المعرفة الصفرية (zk-SNARK) لضمان صحة البيانات، ومنع إدخال بيانات زائفة أو مكررة.

طبقة التوجيه (Router): تربط عقد Grass العالمية بشبكة المدققين، وتدير تدفق البيانات وتحافظ على أمان الشبكة. تضمن هذه الطبقة كفاءة النقل وحماية الخصوصية.

طبقة العقد (Grass Node): تُنشر على أجهزة المستخدمين العاديين، وتقوم تلقائيًا باستخدام عرض النطاق الترددي غير المستخدم لجمع بيانات صفحات الويب العامة، ثم تُشفر وتُرسل بشكل آمن.

معالجة الإثبات (ZK Processor): تسجل نتائج التحقق على سلسلة سولانا، وتنتج أدلة غير قابلة للتغيير على مصدر البيانات.

مخزن البيانات (Grass Registry): يربط البيانات المجمعة مع أدلة zk-SNARK ويخزنها، لبناء سلسلة نسب يمكن تتبعها.

نماذج المعالجة على الحافة (Edge Embedding Models): تقوم بتنظيف البيانات الأولية، وتوحيدها، وتحويلها إلى تنسيق يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي استخدامها مباشرة.

تصميم هذا النظام الشامل يضمن جمع البيانات بطريقة لامركزية، وفعالة، وقابلة للتحقق، مما يجعل Grass مميزًا في جذب المجتمع التقني وباحثي الذكاء الاصطناعي.

تصميم اقتصاد رمز GRASS وتطبيقاته

يعد GRASS الرمز العملي الأصلي لنظام Grass، ويستخدم بشكل رئيسي في:

تسوية المعاملات: جميع عمليات التحقق من البيانات، والنقل، والتخزين تتم باستخدام GRASS كوحدة قياس وتسوية.

تحفيز العقد: يكافئ المستخدمون الذين يشاركون في جمع البيانات عبر تشغيل العقد، حيث تزداد المكافآت مع زيادة كمية وجودة البيانات المجمعة.

آلية الرهن (Staking): يمكن لحاملي GRASS رهن رموزهم للمشاركة في إدارة الشبكة، والحصول على مكافآت إضافية، مما يشجع المجتمع على الاحتفاظ بالرموز والمشاركة في اتخاذ القرارات.

رسوم التحويل: تتطلب المعاملات على السلسلة استهلاك GRASS كرسوم للشبكة، مما يدعم الطلب على الرمز.

الحوكمة اللامركزية: يمكن لحاملي GRASS التصويت على مستقبل النظام، وتعديلات المعلمات، وإطلاق ميزات جديدة.

كما يتضمن تصميم الرمز آلية للتحكم في التضخم، حيث يمكن للنظام تعديل نسبة إصدار وحرق الرموز بناءً على نشاط الشبكة للحفاظ على توازن العرض.

إطلاق Grass وخطة التوزيع المجاني: كيف يشارك المستخدم العادي

تتضمن استراتيجية إطلاق Grass خطة توزيع مجانية جذابة، لتحفيز المستخدمين الأوائل وبناء المجتمع. يمكن للمستخدمين كسب نقاط مشاركة عبر:

المشاركة الأساسية: تحميل تطبيق Grass الرسمي وتشغيل العقد لبدء جمع النقاط.

مكافآت الدعوة: مشاركة رابط الدعوة الخاص لجذب مستخدمين جدد، والحصول على نقاط إضافية. كما يُكافأ المساهمون في الدعوات الثانوية والثالثة بنظام تصاعدي، لتحفيز الانتشار.

حساب دوري: تعتمد خطة التوزيع على فترات “Epoch”، حيث يتم إحصاء وتقديم تصنيفات للمشاركين شهريًا.

على الرغم من أن الجدول الزمني الدقيق للتوزيع المجاني لم يُعلن بعد، إلا أن التوقعات تشير إلى أنه سيبدأ بعد الانتهاء من الاختبارات الداخلية للمشروع. هذا التصميم جذب اهتمام مئات الآلاف من المستخدمين الأوائل وعشاق التشفير حول العالم.

الحالة السوقية: سعر وأداء رمز GRASS

وفقًا لأحدث البيانات السوقية (11 فبراير 2026)، إليك أداء رمز GRASS:

الانخفاض من أعلى سعر عند 3.97 دولار إلى السعر الحالي 0.17 دولار يعكس تقلبات تقييم السوق للمشروع. القيمة السوقية المتداولة تشير إلى اعتراف السوق بالمشروع، وعدد العناوين يدل على وجود مجتمع متنوع نسبياً.

مستقبل Grass: تلاقي Web3 وAI

يمثل Grass محاولة مثيرة — كيف يمكن لتقنية البلوكتشين وآليات التحفيز عبر الرموز أن تحل مشكلة جمع البيانات في صناعة الذكاء الاصطناعي. مع تزايد الطلب على بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، قد تتضح قيمة شبكات إمداد البيانات اللامركزية مثل Grass تدريجيًا.

نجاح المشروع يعتمد على عدة عوامل: مدى استمرارية جذب المستخدمين لتشغيل العقد، مدى إقبال مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي على الشراء، القدرة على موازنة حماية الخصوصية وجودة البيانات، والابتكار في ظل المنافسة الشرسة في عالم Web3.

بالنسبة لعشاق التشفير والمراقبين لصناعة الذكاء الاصطناعي، يعد Grass حالة دراسة مهمة، حيث يعرض كيف يمكن لتقنية البلوكتشين أن تُستخدم لحل مشكلات صناعية واقعية.

تنويه: هذا المقال لأغراض إعلامية فقط، ولا يُعد نصيحة استثمارية. الاستثمار في الأصول المشفرة ينطوي على مخاطر عالية، مع تقلبات سعرية كبيرة. يرجى تقييم وضعك المالي بشكل مستقل وطلب استشارة مختصين عند الحاجة.