Grass 靠賣預訓練數據實現盈利，並正在向推理時實時檢索市場擴張，Multicoin 認為這個市場可能比訓練數據大幾個數量級，GRASS 代幣面臨價值重估。
作者：Spencer Applebaum、Shayon Sengupta，multicoin capital
編譯：深潮 TechFlow
深潮導讀：當大多數 DePIN 項目還在為商業模式發愁時，Grass 已經靠賣預訓練數據實現盈利，並正在向推理時代的實時檢索市場擴張。Multicoin 認為市場嚴重低估了這個方向的規模，如果 AI 代理每次行動都需要搜索網頁，那將是一個比訓練數據大幾個數量級的市場。
今天，我們宣佈從對衝基金和風險基金中投資 Grass，機器智能的讀取層。
Andrej Radonjic 最近發佈了他關於 Grass 網絡生成「豐富智能」的計劃。我們認為 Grass 已經贏得了追求這一雄心的權利，並且它是 DePIN 在商業規模上運作的最清晰範例之一。
在過去十八個月里，Grass 部署了精細調校的加密激勵措施，招募貢獻者分享其互聯網連接中未被充分利用的帶寬。這個貢獻者網絡充當了查詢和解析公共互聯網的基礎設施，使 Grass 能夠迅速進入前沿實驗室的數據管道。這些合作需要收集海量信息，使聚合狀態可用於模型訓練，並將其可靠地交付給需求隨每次新訓練運行而變化的客戶。
我們認為市場將 Grass 理解為一個通過預訓練數據服務 AI 實驗室的代理網絡，但尚未計入推理時數據檢索這一巨大擴張。Grass 團隊似乎擁有獨特的優勢，可以服務於每當模型搜索網頁回答問題或代理在行動前檢索上下文時對新鮮信息的需求，這個市場可能比預訓練數據大幾個數量級，因為這些請求在模型的整個部署期間反復出現（而預訓練數據集是針對離散運行的一次性交付）。
代理系統每次行動都需要搜索和檢索信息。有效完成這一任務的成本和延遲要求，實際上需要重建一個網絡索引，這是歷史上只有 Google 和 Microsoft 這樣的參與者才進行過的資本密集度最高的事業之一。隨著互聯網通過代理的行動遞歸增長，實時檢索正變得越來越關鍵的基礎設施。我們相信 Grass 在構建和提供這一服務方面擁有結構性的成本和訪問優勢，擁有與將消費該服務的實驗室的關係，以及使其對機器智能有用的技術能力。
過去：預訓練數據
公共互聯網的大部分內容對於傳統 AI 實驗室在預訓練期間來說本質上難以訪問。網站對自動化流量進行速率限制，在不同地理區域呈現不同內容，並且越來越多地要求頁面通過普通瀏覽器渲染。Grass 通過將請求路由到數百萬個住宅連接來解決這個問題，這些連接的所有者選擇加入網絡並因其貢獻獲得報酬。
與之前時代的許多代理網絡不同，Grass 不需要製造硬件、通過與 ISP 的批發交易獲取住宅連接，或在消費者不知情的情況下滲透其設備。世界各地的用戶已經在為這些連接付費，而其中大部分容量未被使用。代幣幫助 Grass 在客戶需求足以支付之前招募貢獻者並建立地理覆蓋，網絡迅速將這一聚合資源轉化為 AI 實驗室可以依賴的預訓練資源。
Grass 必須在緊湊的時間表上交付海量數據，並以實驗室可以直接用於其訓練管道的格式提供。每次交付都需要與實驗室團隊密切協調，並讓 Grass 更深入地瞭解他們下一步需要甚麼。
在我們 2023 年關於 DePIN 網絡設計的文章中，我們將「閾值規模」描述為網絡的分布式供應變得具有商業可用性的臨界點。代幣在那個臨界點之前特別強大，因為它們可以獎勵人們為尚未有足夠覆蓋來吸引客戶的基礎設施做出貢獻。真正的考驗在那之後到來：網絡能否銷售可靠的服務，並最終為其所使用的供應付費。
Grass 是我們遇到的少數通過這一考驗的網絡之一。超過 600 萬貢獻者獲得了以美元計價的獎勵，這些獎勵完全由他們貢獻直接產生的收入資助。Grass 報告 2025 年收入 1700 萬美元，2026 年上半年另有 1700 萬美元，幾乎每個 AI 客戶都有回頭業務。該公司稱業務已實現盈利，並預計 2026 年僅訓練數據的收入就將達到 7500 萬美元。
現在：實時上下文檢索
當前的訓練數據業務規模可觀，我們相信它應該會繼續增長。前沿實驗室需要海量新信息來訓練越來越大的語言模型。然而，這種產品的本質天然是「時間點」式的。
如果你問一個模型某家公司今天早上宣佈了甚麼，或者某航班是否延誤，或者某個網站現在顯示甚麼，存儲在其權重中的信息將不夠用。它必須搜索來源，打開相關頁面，並實時讀取。一個處理更複雜任務的代理在能夠回答之前可能需要多次重復這個過程。
我們相信推理時搜索和檢索的最終市場可能比預訓練網絡數據市場大幾個數量級。訓練採購圍繞模型運行發生，但實時信息可以被每個模型、應用和代理消費，只要任務需要瞭解變化中的世界。按歷史上公開上市的搜索 API 價格計算，即使請求量的一小部分也能支撐數十億美元的年收入。1
與此同時，互聯網本身即將變得更大。更多信息將以傳統搜索引擎難以處理的形式發佈，包括視頻、圖像、電子錶格、PDF 和動態頁面。使這一不斷擴大的信息體能夠被機器發現和解析是一個巨大的機會，而且在技術上絕非易事，因為它需要全球規模的持續爬取、存儲、處理、排序和快速交付。
Grass 正從很少有新進入者或現有參與者擁有的位置向那個市場邁進。其擬議的 Contents API 將允許模型通過住宅網絡打開和渲染公共頁面，而其計劃中的 Search API 和網絡索引將幫助模型首先確定應該打開哪個頁面。
這兩個產品都建立在 Grass 已經為訓練客戶運營的機制之上：根據地理和聲譽將請求路由到住宅節點，測量響應質量，並將收集到的內容轉化為足以用於前沿訓練運行的數據集。Grass 已經收集了超過 10 億個公共網絡視頻，其中一部分用於與另一家 Multicoin 投資組合公司 Inference.net 訓練視頻標注模型。搜索排序和以推理延遲提供結果是進一步的工程挑戰，但收集和處理系統已經在商業規模上運行。
建設如此規模的互聯網索引，需要大量資本與工程資源的投入。這向來是構建深護城河、高利潤率、定價權型基礎設施的代價。我們認為，將每一美元毛利從這個機會中抽走，都會損害業務的長期價值；而追求這個市場，對代幣長期價值積累的淨正面效應，遠強於無數 CT 分析師建議的那些次優資本配置方案。因此，我們認為 GRASS 正處於這項新業務推動下、即將被大幅重估的臨界點。
在這裡形成基本面復利效應的，是 Grass 與各實驗室之間的關係。每一次大規模訓練數據交付，都讓 Grass 有理由改進覆蓋範圍，並更深入理解客戶所需的信息。更好的覆蓋會改進索引；更好的索引會改進實時檢索；成功的檢索又讓那些實驗室更有理由在 Grass 上構建。假以時日，無論模型架構如何演進，這套基礎設施都能為預訓練、後訓練和推理提供稀缺數據。
未來：充裕的智能
智能體需要讀取的互聯網，其增長速度將超過搜索引擎當初為索引而構建的那張網。智能體會以機器速度創建和修改信息，答案會越來越多地存在於視頻、文檔和動態應用中，而這些無法通過抓取網頁文本來理解。預訓練數據集會變得越來越依賴上下文和特定領域的知識。
構建並服務這些模型所需的輸入，要求以精確方式協調數百萬個離散資源。據我們瞭解，Grass 已經解決了這裡的許多難題：哪個連接能夠到達源頭，響應是否完整，一個源應該多久重新訪問一次，以及如何在實時模型的成本或延遲要求內返回結果。核心團隊對這些工作流有專門的理解，我們預期隨著客戶需求在不同形態之間變化和增長，他們能夠持續服務好客戶。
多年來我們一直主張，代幣能夠幫助基礎設施網絡達到臨界規模。Grass 正在展示達到之後會有甚麼可能。訓練收入為抓取和索引提供了資金，而與實驗室的關係現在能夠把這項投資導向越來越大的合同。Andrej 和 Grass 團隊的其他成員，是我們在資源聚合加密網絡中遇到的最專注的運營者之一，他們的野心沒有上限：讓不斷擴展的多模態互聯網，對機器智能實時保持可讀。
腳注 1：OpenAI 上一次在 2025 年 7 月披露的數據是每天超過 25 億條 ChatGPT 消息，此後周活用戶已超過 10 億，意味著每天大約有 35 億條消息。現在 ChatGPT 有 22% 的回合會調用外部工具，假設其中只有 10% 觸發一次付費搜索，每年也大約產生 1280 億次請求，按 Brave 每 1000 次 5 美元的價格計算，約為 6.4 億美元。智能體會把這個數字顯著放大：一次典型的 Gemini Deep Research 任務大約運行 80 次搜索，因此 Codex 和 ChatGPT Work 大約 1000 萬周活用戶，每周運行 5 個任務、每個任務 20 次搜索，就會增加 520 億次請求（約 2.6 億美元），而只要把每天消息的 1% 轉化為研究級智能體任務，就會把體量推到 1 萬億次請求以上，也就是每年約 50 億美元。
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