오늘 우리는 헤지 펀드와 벤처 펀드가 머신 지능의 판독 레이어인 Grass에 대한 투자를 발표합니다.
Andrej Radonjic은 최근 Grass Network를 통해 풍부한 인텔리전스를 생 성할 계획을 발표했습니다. 우리는 Grass가 그 야심을 추구할 자격을 갖추었으며, DePIN이 상업 규모로 작동하는 것을 보여주는 가장 명확한 사례라고 봅니다.
지난 18개월 동안 Grass는 미세하게 조정된 암호화폐 인센티브를 활용하여 인터넷 연결에서 활용도가 낮은 대역폭을 공유할 수 있도록 참여자를 유치했습니다. 이 기여자 네트워크는 공개 인터넷을 쿼리 및 분석하는 인프라 역할을 했으며, Grass가 프론티어 랩의 데이터 파이프라인으로 신속하게 진입할 수 있도록 했습니다. 이러한 작업은 방대한 양의 정보를 수집하고, 이를 모델 교육에 사용할 수 있도록 하며, 새로운 학습 실행마다 요구사항이 변화하는 고객에게 이를 안정적으로 제공해야 했습니다.
우리는 시장이 Grass를 사전 교육 데이터를 통해 AI 연구소에 서비스를 제공하는 프록시 네트워크로 인식하고 있다고 생각하지만, 추론 시간 데이터 검색이라는 엄청난 확장에 대해서는 아직 가격을 책정하지 않았습니다. Grass 팀은 신선한 정보에 대한 수요를 충족할 수 있는 고유한 위치에 있는 것으로 보입니다. 이는 모델이 웹에서 질문에 답하거나 에이전트가 행동하기 전에 컨텍스트를 검색할 때마다 가능하며, 이는 모델 배포 과정에서 반복되는 요청(이산적 실행을 위한 일회성 전달인 사전 교육 데이터 세트와는 대조)에서 사전 교육 데이터보다 몇 배 더 큰 시장이 될 수 있습니다.
에이전트 시스템은 행동할 때마다 정보를 검색하고 조회해야 합니다. 이를 효과적으로 수행하려면 비용과 지연 시간이 필요하며, 이는 웹의 지수를 재구성해야 하며, 이는 과거에 Google이나 Microsoft 같은 플레이어가 추구했던 가장 자본 집약적인 사업 중 하나입니다. 에이전트의 행동을 통해 인터넷이 재귀적으로 성장함에 따라, 라이브 검색이 점점 더 중요한 인프라로 자리매김합니다. 우리는 Grass가 이를 구축하고 서비스하는 데 있어서 구조적인 비용 및 접근 우위를 갖추고 있으며, 이를 소비할 연구소와의 관계를 유지하며, 기계 지능에 유용하게 활용할 수 있는 기술적 역량을 갖추고 있다고 봅니다.
과거: 사전 교육 데이터
공개 인터넷의 상당수는 기존의 AI 랩이 사전 교육 과정에서 접근하기가 본질적으로 어렵습니다. 웹사이트는 자동화된 트래픽에 대한 속도를 제한하고, 여러 지역에서 다양한 콘텐츠를 제공하며, 일반 브라우저를 통해 페이지를 렌더링해야 하는 경우가 점점 늘어납니다. Grass는 수백만 개의 주거용 연결을 통해 요청을 라우팅하여 이를 해결했습니다.
이전 시대의 많은 프록시 네트워크와 달리, Grass는 하드웨어를 제조하거나, ISP와의 도매 계약을 통해 주거용 연결을 확보하거나, 소비자 장치를 소비자 모르게 침투할 필요가 없습니다. 전 세계 사용자는 이미 이러한 연결에 대해 비용을 지불하고 있으며, 이들 용량 중 상당수는 활용되지 않은 상태입니다. 토큰은 Grass가 투입자를 모집하고 지리적 범위를 구축하는 데 도움이 되었으며, 네트워크는 이 집계된 자원을 AI 랩이 사전 교육에 의존할 수 있는 자원으로 신속하게 전환했습니다.
Grass는 엄청난 양의 데이터를 엄격한 일정에 전달해야 하며, 이는 랩이 교육 파이프라인에서 직접 사용할 수 있는 형식입니다. 각 납품에는 랩 팀과의 긴밀한 협조가 필요하며, Grass는 다음에 무엇이 필요할지 더 잘 이해할 수 있습니다.
우리는 DePIN 네트워크 설계에 대한 2023년 에세이에서 네트워크의 분산된 공급이 상업적으로 유용하게 되는 지점으로 "임계값 규모"를 설명했습니다. 토큰은 특히 고객 유치에 충분한 범위가 아직 없는 인프라에 기여한 사람에게 보상을 줄 수 있기 때문에 그 시점 이전에는 강력합니다. 진정한 테스트는 그 다음에 나옵니다. 즉, 네트워크가 신뢰할 수 있는 서비스를 판매하고 궁극적으로 사용한 공급에 대한 비용을 지불할 수 있는지 여부입니다.
Grass는 우리가 발견한 이러한 테스트를 통과한 몇 안 되는 네트워크 중 하나입니다. 600만 명 이상의 기여자가 달러 표시 보상을 받았으며, 이는 기여의 직접적인 결과로 창출된 수익만으로 충당되었습니다. Grass는 2025년에 1,700만 달러의 수익을 올렸으며, 2026년 상반기에 1,700만 달러의 수익을 올렸습니다. 이는 자사가 서비스를 제공하는 거의 모든 AI 고객으로부터 반복 비즈니스를 받는 결과입니다. 이 보고서는 이 비즈니스를 수익성 있는 것으로 묘사하며, 2026년 교육 데이터만으로 7,500만 달러의 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다.
현재: 라이브 컨텍스트 검색
현재의 교육 데이터 비즈니스는 상당하며, 우리는 이 비즈니스가 계속 성장할 것이라고 생각합니다. 프론티어 랩은 점점 더 큰 언어 모델을 구축하기 위해 방대한 양의 새로운 정보를 필요로 합니다. 그러나 이 제품의 본질은 ‘포인트 인 타임’입니다.
모델에게 오늘 아침 회사가 발표한 내용, 또는 항공편이 지연되었는지, 또는 웹사이트가 현재 무엇을 말하는지 등을 질문한다면 가중치에 저장된 정보만으로는 충분하지 않습니다. 이는 소스를 검색하고 관련 페이지를 열어 라이브로 읽어야 합니다. 더 복잡한 작업을 처리하는 에이전트는 답변을 얻기 전에 해당 과정을 여러 번 반복할 수 있습니다.
우리는 추론 시간 검색 및 조회 분야의 궁극적인 시장이 사전 학습 웹 데이터 시장보다 몇 배 더 큰 규모가 될 수 있다고 봅니다. 교육 구매는 모델 실행을 중심으로 이루어지지만, 작업이 변화하는 세계에 대한 지식을 필요로 하는 경우 모든 모델, 애플리케이션 및 에이전트에서 라이브 정보가 소비될 수 있습니다. 역사적으로 공개된 검색 API 가격을 기준으로 보면, 요청 규모의 일부라도 연간 수익을 수십억 달러에 달할 수 있습니다.1
동시에, 인터넷 자체는 훨씬 더 커지게 됩니다. 비디오, 이미지, 스프레드시트, PDF, 동적 페이지 등 기존 검색 엔진이 제대로 처리하지 못하는 형태로 더 많은 정보가 게시될 것입니다. 이렇게 확장되는 정보 체계를 발견하고 분석할 수 있도록 하는 것은 엄청난 기회이며, 이는 글로벌 규모에서 지속적인 크롤링, 저장, 처리, 순위 지정, 신속한 전송이 필요하기 때문에 기술적으로 매우 쉬운 기회입니다.
Grass는 신규 또는 기존 참여자가 거의 갖지 못한 입장에서 그 시장으로 향하고 있습니다. 제안된 콘텐츠 API는 모델이 주거용 네트워크를 통해 공개 페이지를 열고 렌더링할 수 있도록 지원하며, 계획된 검색 API와 웹 인덱스는 모델이 애초에 열릴 페이지를 결정하는 데 도움이 됩니다.
두 제품 모두 기계장치를 기반으로 구축됨 Grass는 이미 고객 교육을 위해 활동하고 있습니다. 지리적 평판에 따라 주거지 노드를 통해 요청을 라우팅하고 응답의 품질을 측정하며 수집한 데이터를 프론티어 교육 실행에 필요한 규모의 데이터 세트로 전환합니다. Grass는 10억 개 이상의 공개 웹 비디오를 수집했으며, 이 중 일부는 다른 Multicoin 포트폴리오 회사인 Inference.net과 함께 비디오 주석 모델을 교육하는 데 사용되었습니다. 검색 순위를 지정하고 추론 지연 시간에 결과를 제공하는 것은 엔지니어링 분야의 추가 과제이지만, 수집 및 처리 시스템은 이미 상업적 규모로 운영되고 있습니다.
이 규모의 인터넷 지 수를 구축하려면 자본과 엔지니어링 자원의 상당한 투자가 필요합니다. 이는 항상 깊이 뿌리박힌 높은 마진, 가격 설정 스타일 인프라를 구축하는 데 드는 비용입니다. 우리는 이 기회에서 벗어나는 총이익 1달러가 비즈니스의 장기적 가치에 해를 끼치며, 이 시장을 추구하는 것이 장기적으로 토큰 가치 창출에 훨씬 강력한 순 긍정적 효과가 있다고 믿습니다(수많은 CT 분석가가 제안한 저렴한 자본 배분 전략 대신). 따라서 GRASS는 이 새로운 비즈니스 라인을 기반으로 상당한 재정립을 앞두고 있다고 봅니다.
여기서 근본적으로 복합적인 것은 Grass와 연구소의 관계입니다. 대규모 교육이 제공될 때마다 Grass는 자사의 범위를 넓히고 고객이 원하는 정보를 더 잘 이해할 수 있는 이유를 갖게 됩니다. 커버리지가 높으면 지수가 향상되고, 인덱스가 높으면 라이브 검색이 향상되며, 검색이 성공하면 동일한 랩이 Grass를 기반으로 구축할 또 다른 이유가 됩니다. 시간이 지나면 모델 아키텍처가 어떻게 발전하든 이 인프라가 사전 훈련, 사후 훈련, 추론을 위한 부족한 데이터를 조달할 수 있습니다.
미래: 풍부한 인텔리전스
인터넷 에이전트가 읽어야 하는 숫자는 검색 엔진이 색인화하도록 설계된 것보다 빠르게 증가할 것입니다. 에이전트는 기계 속도로 정보를 생성하고 수정할 것이며, 웹페이지의 텍스트를 가져오는 방식으로는 이해할 수 없는 동영상, 문서 및 동적 애플리케이션 내에 답변을 저장하는 일이 점점 더 많아질 것입니다. 사전 교육 데이터 세트는 점점 더 컨텍스트 및 도메인 지식에 따라 구체적으로 변할 것입니다.
이러한 모델을 구축하고 제공하는 데 필요한 입력값은 수백만 개의 개별 자원을 정밀한 방식으로 조정해야 합니다. 우리는 Grass가 여기서 어려운 과제를 해결했다고 봅니다. 즉, 어떤 연결이 소스와 연결될 수 있는지, 응답이 완전한지, 소스를 얼마나 자주 재시켜야 하는지, 라이브 모델의 비용 또는 지연 시간 요구 사항 내에서 결과를 제공할 수 있는지에 대한 접근 방식입니다. 핵심 팀은 이러한 워크플로에 대한 구체적인 지식을 갖추고 있으며, 우리는 그들이 시간에 따라 고객의 요구 사항이 변화하고 폼 팩터가 다양하게 성장함에 따라 고객에게 서비스를 제공할 것으로 기대합니다. 우리는 토큰이 인프라 네트워크가 임계값 규모에 도달하는 데 도움이 될 수 있다고 주장해 왔습니다. Grass는 그 이후에 무엇이 가능해지는지를 보여줍니다. 교육 수익이 크롤링 및 색인에 자금을 조달했으며, 이제 연구소와의 관계가 그 투자를 점점 더 큰 계약으로 유도할 수 있습니다. Andrej와 Grass팀의 나머지 구성원은 자원 집계 암호화폐 네트워크에서 우리가 만난 가장 헌신적인 운영자 중 하나이며, 기계 지능이 실시간으로 판독할 수 있는 확장되는 멀티모달 인터넷을 유지하려는 그들의 야망은 무궁무진합니다.
각주 1: OpenAI는 2025년 7월 하루 25억 개 이상의 ChatGPT 메시지를 공개한 바 있으며, 이후 주간 사용자는 10억 건을 넘어섰으며, 이는 하루 메시지 수가 약 35억 건에 달한다는 것을 의미합 니다. 현재 ChatGPT 거래의 22%가 외부 도구를 사용합니다. 10%만 트리거하면 1년에 1,280억 건의 요청을 처리할 수 있으며, Brave의 1,000개 당 5달러의 가격으로 보면 6억 4,000만 달러의 수익을 창출합니다. 에이전트는 이를 크게 곱합니다. 일반적인 제미니 딥 리서치 작업은 약 80개의 검색을 실행하며, Codex와 ChatGPT Work는 주당 약 1,000만 명의 사용자로 구성되며, 주당 5개의 작업을 20개의 검색에서 실행하며, 520억 개의 요청(약 2억 6,000만 달러)을 추가합니다. 일일 메시지의 1%만을 연구 수준의 에이전트 작업으로 변환하는 방식으로 인해 연간 1조 요청, 즉 50억 달러를 넘는 규모를 확대할 수 있습니다.
/DeFi 2.0
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