Nouvelles avancées de Grass : d'un simple minage passif à une plateforme de développement IA, créant les outils fondamentaux pour la ruée vers l'or de l'intelligence artificielle
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Nouvelles avancées de Grass : d'un simple minage passif à une plateforme de développement IA, créant les outils fondamentaux pour la ruée vers l'or de l'intelligence artificielle
Grass avance vers une plateforme de développement IA transformatrice.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Aylo
Traduction : TechFlow
L'authentique ruée vers l'or réside dans les données de l'IA, et un projet est en train de construire les outils fondamentaux pour cette ruée.
Imaginez que vous puissiez investir dans un projet cryptographique en pleine ascension, qui pourrait bien devenir le « Google » du domaine de l’IA…
Lors du direct Discord d’hier, @0xdrej a partagé les dernières avancées de @getgrass_io. Le point fort ? Grass s'oriente vers une plateforme de développement IA transformatrice, susceptible de libérer une valeur potentielle énorme.
Voici les points clés de l'atelier :
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Avantage massif des données : Grass a déjà indexé plus de 3 milliards de vidéos, dépassant largement les 200 millions utilisés par des sociétés comme NVIDIA pour entraîner leurs meilleurs modèles vidéo. Cela confère à Grass un jeu de données multimodal sans égal à ce jour.
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Amélioration technologique : Grâce à la mise à niveau Scion, l'efficacité et l'échelle de récupération des données de Grass ont considérablement augmenté. Depuis son déploiement, le volume de données collectées a nettement progressé. Une deuxième phase d'amélioration élargira encore davantage ses capacités.
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Recherche sémantique multimodale : Grass lancera prochainement une fonctionnalité de recherche sémantique multimodale couvrant tout son vaste index de données. Cela signifie que les utilisateurs pourront rechercher efficacement et extraire des extraits vidéo, audio et image fortement pertinents. Aujourd'hui, aucune autre plateforme ne peut offrir une telle fonctionnalité à l'échelle de Grass.
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Répondre aux besoins futurs : À mesure que l’IA évolue vers des modèles multimodaux dans des domaines comme la robotique, la demande pour des jeux de données spécialisés continuera de croître. L’avantage unique de Grass dans ce domaine en fait la plateforme idéale pour répondre à ces besoins.
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Intégration verticale : Grass prévoit d’évoluer d’un simple réseau de récupération de données vers une plateforme complète de développement IA permettant d’entraîner des modèles. Ils pourraient également publier en open source certains de leurs puissants modèles internes afin d’aider davantage les développeurs.
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Innovation matérielle : Grass explore de nouvelles méthodes de distribution de nœuds, notamment via des technologies matérielles dédiées. Cette innovation pourrait être révolutionnaire : charger directement les scripts de scraping web sur du matériel, une capacité actuellement réservée à quelques rares entreprises. En cas de réussite, cela renforcera encore l’avantage concurrentiel de Grass en matière de coût et d’échelle.
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Extension de la plateforme : L’atelier a aussi mentionné un nouveau produit à venir, qui introduira une « extension horizontale » et « changera votre façon de percevoir Grass ». Bien que les détails restent confidentiels, cela indique que Grass développe une fonctionnalité majeure susceptible d’ouvrir de nouveaux cas d’usage et marchés.
En résumé, Grass construit les infrastructures essentielles pour la prochaine génération d’IA — incluant de vastes jeux de données multimodales et des solutions d’extension efficaces. Alors que des modèles comme ceux de NVIDIA exigent toujours plus de spécialisation, Grass pourrait devenir la plateforme privilégiée où les développeurs viennent chercher et affiner facilement des jeux de données personnalisés.
Si Grass parvient à concrétiser sa vision, la création de valeur potentielle sera immense. Il fournira les « outils de base » indispensables à la vague de l’IA multimodale, devenant ainsi un acteur central de cette révolution technologique.
Dans presque tous les domaines — développement web ou robotique —, les entreprises chercheront à tirer parti de cette technologie. Et Grass pourrait occuper une place majeure sur ce marché valant plusieurs milliers de milliards de dollars.
Imaginez que vous conceviez un robot devant comprendre son environnement. Pour y parvenir, il faut non seulement des données textuelles, mais aussi des images, des vidéos et des fichiers audio. On parle alors de données « multimodales », et c’est précisément là que Grass joue un rôle fondamental.
Les grands modèles d’IA actuels peuvent traiter des données multimodales, mais leurs fonctions sont souvent trop généralistes. Si vous souhaitez qu’un robot excelle dans certaines tâches spécifiques — par exemple reconnaître différents fruits ou naviguer dans un entrepôt — vous devez affiner le modèle avec un jeu de données spécialisé.
C’est ici que Grass excelle. Il a déjà indexé une quantité massive de données multimodales provenant d’internet, incluant des milliards d’images, vidéos et fichiers audio. Mais ce qui est véritablement révolutionnaire, c’est la fonctionnalité imminente de « recherche sémantique multimodale ».
La « recherche sémantique multimodale » permet de chercher des données non pas seulement par mots-clés, mais selon leur sens réel. Par exemple, si vous avez besoin de vidéos montrant un robot ramassant une pomme, vous pourrez trouver précisément ces séquences, et non uniquement celles dont la description contient les termes « robot » et « pomme ».
L’enjeu ? Aujourd’hui, aucune autre plateforme ne propose une recherche aussi précise et sensible au contenu à l’échelle de Grass. Alors que de plus en plus d’entreprises et de développeurs veulent appliquer l’IA à la robotique, ils auront besoin de ces jeux de données spécialisés pour rendre l’IA plus efficace. Et c’est exactement pour répondre à ce besoin que Grass a été conçu.
Bien sûr, Grass fait face à des risques d’exécution et un secteur concurrentiel intense. Mais sa taille de données, son efficacité décentralisée et sa fonction de recherche sémantique lui donnent un avantage distinctif. L’atelier a aussi révélé qu’un tout nouveau produit d’extension horizontale est en cours de développement, élargissant encore davantage les cas d’usage et le potentiel de marché de Grass.
Dans l’ensemble, Grass en est encore à un stade précoce de développement. Cela me rappelle Chainlink en 2018/2019, lorsque cette infrastructure clé commençait à révéler tout son potentiel pour débloquer le DeFi mondial. La vision et la position de Grass sont similaires : il cherche à libérer les données multimodales pour les développeurs et entreprises d’IA, créant ainsi une valeur considérable pour le monde.
Actuellement, Grass stocke déjà 0,5 pétaoctet (PB) de données chaque jour, et ce chiffre pourrait rapidement exploser. Le coût de stockage est donc très élevé, ce qui oblige le protocole à générer suffisamment de revenus pour couvrir ces frais (beaucoup de collecte de données étant effectuée sur demande spécifique).
Dans les univers de l’IA et de la crypto, je n’ai pas encore vu un autre protocole capable, comme Grass, d’offrir un produit réellement utilisé et payé par des clients Web2 de l’IA tout en innovant continuellement et en délivrant de la technologie pour libérer de nouvelles valeurs. Certes, certains plateformes intéressantes d’agents IA existent (j’en détienne moi-même), mais elles restent aujourd’hui assez spéculatives (proches d’une « logique de casino »). Le produit LCR de Grass servira également ces agents IA.
Si Grass réussit, son potentiel futur sera illimité. Il pourrait devenir une plateforme technologique emblématique de l’IA. Les 6 à 12 prochains mois seront décisifs, car Grass doit capitaliser sur son avance actuelle. S’il y parvient, la capitalisation actuelle semblera insignifiante dans quelques années.
Avertissement : Ce texte ne constitue pas un conseil d’investissement. Je suis détenteur de tokens Grass. Bien que j’aie de grands espoirs pour son avenir, je reconnais pleinement les risques d’exécution et les défis potentiels.
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