今天，我们宣布我们的对冲基金和风险基金对机器智能阅读层 Grass的投资。
Andrej Radonjic 最近发布了他关于草坪网络生成丰富情报的计划。 我们相信 Grass 赢得了追求这一雄心壮志的权利，并且是 DePIN 在商业规模上运作的最明显例子之一。
在过去 18 个月中，Grass 部署了微调的加密激励措施，以招募贡献者，分享其互联网连接上未充分利用的带宽。 这个贡献者网络一直是公共互联网查询和分析的基础设施，并使 Grass 能够迅速进入前沿实验室的数据管道。 这些参与需要收集大量信息，使聚合状态可用于模型训练，并将其可靠地交付给每次新训练运行需求变化的客户。
我们相信市场将 Grass 理解为一个通过预训练数据为 AI 实验室提供服务的代理网络，但尚未对推理时间数据检索这一巨大扩展的领域进行定价。 每当模型搜索网络回答问题或代理在采取行动前检索上下文时，Grass 团队似乎处于独特的地位，可以满足对新鲜信息的需求，这个市场可能比预训练数据大几个数量级，因为这些请求在整个模型部署过程中（相对于一次性交付的预训练数据集，这些请求在离散运行）反复出现。
代理系统每次采取行动时都需要搜索和检索信息。 有效实现这一目标所需的成本和延迟需要重新构建网络指数，这是历史上只有 Google 和微软等参与者才从事的最资本密集型任务之一。 随着互联网通过代理的行为递归增长，实时检索成为越来越重要的 基础设施。 我们相信 Grass 在构建和服务此类服务方面具有结构性成本和访问优势，与消费它的实验室保持着良好的关系，以及使其对机器智能有用的技术能力。
过去：预训练数据
传统 AI 实验室在预训练期间，本质上难以访问公共互联网的大部分区域。 网站限制自动流量的速率，跨地域呈现不同的内容，并越来越多地要求通过普通浏览器呈现页面。 Grass 通过数百万个住宅连接路由请求来解决这一问题，这些住宅连接的所有者选择加入网络，并获得贡献补偿。
与之前的许多代理网络不同，Grass 无需制造硬件，通过与 ISP 的批发交易获得住宅连接，或在消费者不知情的情况下渗透到消费者设备。 全球用户已经为这些连接付费，其大部分容量都未使用。 代币帮助 Grass 在有足够的客户需求来支付订单之前招募贡献者并建立了地理覆盖范围，网络迅速将这一聚合资源转变为 AI 实验室可以依赖的预训练资源。
Grass 必须在紧张的时间表内，以实验室可以直接在其培训管道中使用的格式交付大量数据。 每次交付都需要与实验室团队密切协调，并让 Grass 更好地了解他们的下一步需求。
在我们 2023 年关于 DePIN 网络设计的文章中，我们将“阈值规模”描述为网络分布式供应变得具有商业用途的点。 代币在此之前尤其强大，因为它们可以奖励那些为覆盖率尚不够吸引客户的基础设施做出贡献的人士。 真正的考验随后到来：网络能否销售可靠的服务，并最终为其使用的供应付费。
Grass 是我们遇到的少数几个通过这一测试的网络之一。 超过 600 万贡献者获得了以美元计价的奖励，这些奖励完全 通过其贡献的直接结果所产生的收入来提供资金。 Grass 在 2025 年的收入为 1700 万美元，在 2026 年上半年再增长 1700 万美元，几乎每个其服务的 AI 客户都有回头客。 它将该业务描述为盈利的，并已将 2026 年仅培训数据一项的收入就占到 7500 万美元。
本场景：实时上下文检索
目前的训练数据业务规模巨大，我们相信其将继续增长。 前沿实验室需要大量的新信息来构建越来越大的语言模型。 然而，这种产品的本质上是“时间点”的。
如果你问一个模型，某家公司今早发布了什么，或者某航班是否被推迟，或者某网站现在发布了什么内容，那么仅存储在权重中的信息将是不够的。 它必须搜索一个来源，打开相关页面，并实时读取它。 一个执行更复杂任务的智能手动可能重复该过程多次，然后才能够做出回应。
我们相信，推理时间搜索和检索的最终市场可能比预训练网络数据市场大几个数量级。 培训购买是在模型运行前后进行的，但只要一项任务需要了解不断变化的世界，实时信息就可以在每个模型、应用程序和代理之间使用。 按照历史上公开上市的搜索 API 价格，即使请求量的一小部分也可能支持数十亿美元的年收入。1
与此同时，互联网本身即将变得更大。 越来越多的信息将以传统搜索引擎处理不力的形式发布，包括视频、图像、电子表格、PDF 和动态页面。 使这一不断增长的信息主体对机器而言可发现和解析是一个巨大的机会，从技术上讲，这至关重要，因为它需要在全球范围内持续抓取、存储、处理、排名和快速交付。
Grass 正从少数新进或现有进入者所拥有的地位进军该市场。 其拟议的 Contents API 将允许模型通过住宅网络打开和渲染公共页面，而其计划的搜索 API 和网络索引将帮助模型确定首先打开哪些页面。
这两种产品都建立在机械上。Grass 已经在培训客户方面运营：根据地理位置和声誉通过住宅节点路由请求，衡量响应质量，并将收集到的数据转化为足够大的数据集，以进行前沿训练。 Grass 收集了超过 10 亿个公共网络视频，其中一部分用于培训另一家 Multicoin 投资组合公司 Inference.net 的视频注释模型。 搜索排名和在推理延迟下提供结果是进一步的工程挑战，但收集和处理系统已经在商业规模上运行。
构建如此规模的互联网指数需要大量资本和工程资源投资。 这始终是构建深层绕动、高利润、价格设定者风格基础设施的成本。 我们认为，从这个机会转移的每一美元的毛利润都对业务的长期价值有害，而追求这个市场在长期内对于代币价值累积来说是一个更强劲的净积极因素（而不是无数 CT 分析师建议的次标准资本分配策略）。 因此，我们认为 GRASS 正处于这一新业务线的重要再评级的 边缘。
这里的复合点是 Grass 与实验室的关系。 每一次大型培训交付都使 Grass 有理由提高其覆盖率，并更好地了解客户所需的信息。 更好的覆盖率提高了指数；更好的索引提高了实时检索率；成功的检索使这些实验室有另一个理由在 Grass 上构建。 随着时间的推移，无论模型架构如何演进，这种基础设施都可以为预训练、训练后和推理提供稀缺数据。
未来：丰富的智能
需要阅读的互联网代理的增长速度将超过为索引而构建的搜索引擎。 代理将以机器速度创建和修改信息，而答案将越来越多地存储在视频、文档和动态应用中，这些内容无法通过获取网页文本来理解。 预训练数据集将越来越具有特定环境和领域知识的特点。
构建和服务这些模型所需的输入需要以精确的方式协调数百万个离散资源。 据我们理解，Grass 解决了这方面的许多难题：哪些连接可以到达源、响应是否完整、源应该被重新访问的频率，以及如何在实时模型的成本或时延要求范围内提供结果。 核心团队对这些工作流有特定的了解，我们期望他们能够随着客户需求的变化和各种形式因素的增长而为其服务。 多年来，我们一直认为代币可以帮助基础设施网络达到阈值规模。 Grass 展示了随后可能实现的目标。 培训收入为爬网和索引提供了资金，与实验室的关系现在可以将该投资引导到越来越大的合约上。 Andrej 和 Grass 团队的其他成员是我们在资源聚合加密网络中遇到的最具奉献精神的运营商之一，他们的雄心壮志是无限的：保持一个不断扩展的多模态互联网对机器智能的实时可读性。
脚注1：OpenAI 上 次披露的 ChatGPT 每日消息超过 25 亿条，此后每周用户数量已超过 10 亿，这意味着每天约有 35 亿条消息。22% 的 ChatGPT 现在调用外部工具，假设只有 10% 的付费搜索每年产生约 1280 亿次请求，按 Brave 每 1000 次 5 美元的价格计算，约 6.4 亿美元。 代理商可以将其乘数：一个典型的双子深层研究任务运行约 80 次搜索，因此 Codex 和 ChatGPT Work 的每周约 1000 万用户，每个每周运行 5 个任务，每次 20 次搜索，增加 520 亿次请求（约 2.6 亿美元），并且仅将 1% 的每日消息转换为研究级代理任务，将推动交易量超过 1 万亿请求，即每年约 50 亿美元。
/DeFi 2.0
区块链上最早的资产是 BTC、ETH、SOL 等原生加密资产，现在是 HYPE。 因此，通常情况下，所有早期的 DeFi 基元都是为这些资产构建的。
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