AI 的数据需求为 DePIN 带来了新的叙事

撰文：ChandlerZ，Foresight News

9 月 29 日，加密投资机构 Multicoin Capital 宣布，旗下对冲基金与风险投资基金均已投资 Grass，未披露金额及交易条款。这个靠用户分享闲置家庭带宽起家的 DePIN 项目，正在接到 AI 实验室的训练数据订单。

GRASS 的价格已经先行反弹，9 月 16 日收盘价约为 0.322 美元，9 月 30 日上午约 0.74 美元，两周上涨约 130%。按 10 亿枚代币总供应量计算，其 FDV 也从约 3.22 亿美元升至 7.4 亿美元。尽管价格距离 2024 年 11 月约 3.9 美元的历史高点仍下跌约 81%，近期收入核验、新产品计划和机构投资接连出现，为市场重新评估 Grass 的业务提供了更多依据。

DePIN 赛道近期也有所回暖，按 CoinGecko 的分类统计，截至 9 月 30 日上午，该板块总市值约 110 亿美元，过去 24 小时上涨约 2.9%，成交额约 8.8 亿美元。业务层面，Helium 继续为电信运营商承接无线数据流量，Akash 今年推出 Homenode 测试版，让个人 GPU 参与供应 AI 推理算力，Grass 则向 AI 实验室出售训练数据。无线连接、计算和数据采集逐渐有了具体的企业买家，AI 的数据与算力需求，也为 DePIN 增加了新的业务场景。

Multicoin 在投资文章中提出，市场已认识到 Grass 出售训练数据的业务，却低估了实时检索的潜力。Grass 准备沿着现有 AI 客户关系销售新产品，并把训练业务赚到的钱投入搜索基础设施。

AI 实验室买的是什么样的数据

Grass 是一个为 AI 企业提供互联网数据的 DePIN 项目。用户在设备上安装应用，分享闲置的家庭网络带宽，获得相应奖励；Grass 利用这些分布在全球各地的连接，采集公开网页上的文字、图片和视频，再整理成 AI 实验室可以用于训练模型的数据。

AI 实验室自行大规模采集网页时，会遇到访问频率限制、不同地区展示不同内容、动态页面需要浏览器加载等问题。Grass 可以根据采集任务选择相应地区的住宅连接，获取内容，再完成解析、加工和交付。用户提供带宽，实验室购买数据，Grass 负责把分散的网络资源组织成能够交付的服务。

这种以代币激励用户提供基础设施资源的方式，即去中心化物理基础设施网络 DePIN。家庭宽带和设备已经存在，Grass 可以利用闲置容量开展业务，减少自建基础设施的投入。代币奖励帮助它在早期招募参与者，后续的 AI 客户订单则提供收入，用于支付资源贡献者和数据处理成本。

用户家里的带宽已经付过费，Grass 可以利用其中闲置的部分，无须先铺设一张通信网络，也不必要求每个参与者购买专用硬件。代币激励帮助它在客户订单尚不足时聚集资源，AI 训练需求则为这些资源提供了买家。

Regen Financial 在 9 月出具的核验摘要显示，旗下 Grass DataCo 在 2026 年上半年报告收入约 1453 万美元，其中约 1135 万美元已核对至现金收款。按照 Grass 披露，几乎所有 AI 客户都曾重复采购，业务已实现盈利。Grass 没有公布采购实验室名单，外界尚无法据此判断收入对少数客户的依赖程度。

从采集网页到加工十亿个视频

AI 实验室不会因为一个网络拥有数百万节点，就直接把训练预算交给它。客户还需要数据完整、格式可用，并在约定时间内收到足够数量的内容。家庭连接帮助 Grass 取得数据，加工和交付仍需要软件、算力与工程团队。

2025 年 8 月，Grass 与分布式计算网络 Inference.net 联合推出视频标注模型 ClipTagger-12b，用于识别视频中的动作、物体和标识。该模型使用了 Grass 采集的超过十亿个公开网络视频中的一部分进行训练，部署在 Inference.net 的计算网络上。采集到的视频由此能被进一步转成机器可检索、可理解的描述。

这个合作把带宽与计算两类资源接在了一起，Grass 负责取得视频，Inference.net 参与训练并运行标注模型，输出则服务于视频理解等任务。客户购买的数据产品背后，包含了获取、解析和加工等多道工序；单纯增加带宽供给，还无法替代这些工作。

同一张网络内部，资源也有明显的使用差异，Grass 在 7 月披露，约 15 万名用户承接了第二阶段 90% 的网络流量，网络优先选择稳定、软件更新及时、位于需求较高地区的连接。对客户有用的覆盖，需要落实到特定位置和可持续的连接质量，节点总数无法完整表达它。

完成一笔训练数据订单，还会让团队了解客户需要什么内容、接受什么格式，以及下一轮训练可能缺什么。Multicoin 将这种持续合作视为 Grass 扩展业务的基础。如果客户继续采购，Grass 可以复用已有的采集和处理系统，减少每接一类新需求都重新组织资源的成本。

已有订单之外，Multicoin 押注下一种收入

9 月 28 日，Grass 核心开发服务商 Wynd Labs 的 CEO Andrej Radonjic 公布了新计划，希望让模型在运行期间也能调用 Grass 获取信息。模型即使已经完成训练，遇到当天的公司公告、刚发生的航班延误，仍需要打开网页查询。

Grass 准备把现有网络做成两类供程序调用的接口，Contents API 负责打开并读取指定网页，Search API 负责从索引中寻找相关网页。训练数据围绕一次次训练任务交付，实时检索则可能在模型上线后反复发生。Multicoin 据此判断，后者可能带来更大的市场，并推动 GRASS 重新定价。

已有的 AI 客户关系可以帮助 Grass 接触潜在买家，训练订单也能承担一部分采集和处理系统的建设费用。团队不必等搜索产品上线后，才开始找客户、搭网络、验证数据交付。不过，实时检索要求快速找到相关内容，还需要保持索引更新；能按期交付一大批训练数据，并不能直接证明搜索接口已具备同样的商业竞争力。

Multicoin 明确支持将毛利润继续投入网页索引，这笔钱可以扩大覆盖，也会延后其他资金用途。对 GRASS 买家而言，这次投资提供的是业务扩张预期，本次公告没有同时给出新的固定收入分成或持续回购承诺，收入和币价之间仍隔着成本、再投资与代币安排。

但短期订单兑现同样有压力，Grass 在 7 月给出的全年训练数据收入预期为 6500 万至 7500 万美元，提到原计划上半年开始的约 1500 万美元业务延至第三季度。即便沿用公司 1700 万美元的上半年收入披露，达到全年目标仍需下半年取得 4800 万至 5800 万美元收入，约为上半年的 2.8 至 3.4 倍。

截至 9 月 30 日，Grass 尚未在最新计划中公布两类接口的正式上线日期和收费价格。全年收入目标对应的仍是训练数据业务，实时检索的新增订单还没有随此次投资一同披露。