Grass ネットワーク：共有インターネットリソースを通じて収益を得る方法は？
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Grass ネットワーク：共有インターネットリソースを通じて収益を得る方法は？
Grassは暗号通貨とAIの交差領域におけるデータに特化しており、閉鎖的で集中型のAIの従来の参加者とは異なり、AIデータのための本質的な非中央集権的ソースです。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Ebunker
Grassのポジショニングと使用シナリオ
GrassはSolanaチェーン上に展開され、AI、DePINおよびSolana技術を組み合わせたプロジェクトであり、AIのデータレイヤーとしての位置付けを持つ。これは分散型のネットワーククローリングプラットフォームで、企業や非営利団体が未使用のインターネット帯域幅を利用して人工知能（AI）のトレーニングを行うことを目的としている。ブラウザ拡張機能を通じてネットワーククロールを実現し、個人の未使用インターネット帯域幅を利用することで、ユーザーにはGrass Pointsが報酬として付与される。Grassはユーザーが未使用の帯域幅リソースを共有することにより、インターネットにおけるインセンティブ構造を再定義し、ユーザーが直接ネットワークから利益を得られるようにし、インターネットの価値がユーザー自身の手に渡ることを目指している。現在、このネットワークには200万以上のユーザーがノードを稼働させており、AIモデルのために大量のデータをクロールしている。
技術アーキテクチャ
Grass Sovereign Data Rollupは、GrassがSolana上に専用に構築したネットワークであり、プロトコルがデータソースから処理、検証、データセットの構築に至るまですべての取引を処理できるようにする。このネットワークは、バリデータ（データ収集命令を発行）、ルーター（Webリクエストの配信を管理）、Grassノード（ユーザーがアイドル状態のネットワークリソースを提供するために使用）を中心に構成されている。具体的なアーキテクチャは以下の通りである：
バリデータ（Validator）： ルーターからのWeb取引を受け取り、検証し、バッチ処理を行う。その後、ZK証明を生成してオンチェーンでのセッションデータを検証する。オンチェーンの証明はデータセット内で参照可能となり、データの出所を確認し、ライフサイクル全体を通じてその系譜を追跡できるようになる。バリデータセットは、初期の単一バリデータによる中央集権的なフレームワークから、将来的には分散型のバリデータ委員会へと移行していく予定である。
ルーター（Router）： Grassノードをバリデータに接続する。ルーターはノードネットワークの追跡可能性を維持し、帯域幅の中継を行う。Grassは中継によって提供された検証済み帯域幅の割合に基づいてその運営をインセンティブ化する。ルーターはネットワーク内のバリデータに対して以下の指標を報告する責任を負う：各入出力リクエストのサイズ（バイト単位）、各ノードおよびバリデータの遅延、各接続ノードのネットワーク状態。
Grassノード（Node）： ユーザーの未使用帯域幅とトラフィックの中継を活用し、ネットワークがパブリックWebデータ（ユーザーの個人データではない）をクロールできるようにする。ノードの運営は無料であり、ノードを運営する人（ノードオペレーター）は中継したデータ量に応じて報酬を得る。
ZKプロセッサ（ZK Processor）： すべてのWebリクエストのセッションデータの有効性証明をバッチ処理し、その証明をL1ブロックチェーンに提出する。この操作により、ネットワーク上で行われたすべてのクロール行為が永続的に記録される。また、これによりAIトレーニングデータの出所について包括的に把握できる基盤が築かれる。
Grassデータ帳簿（Grass Data Ledger）： クロールされたデータとL1決済層との橋渡しとなる存在。帳簿は不変のデータ構造であり、完全なデータセットをホストし、それぞれのデータを対応するオンチェーン証明にリンクさせる。データの出所を保証するためのデータストレージリポジトリである。
エッジ埋め込みモデル（Edge Embedding Models）： 非構造化Webデータを構造化モデルに変換するプロセス。これには、収集された生データをAIモデルの要件に合う形式でクリーニング、正規化、構造化するための必要な前処理ステップすべてが含まれる。
技術的特徴
上記アーキテクチャにおいて、GrassネットワークはクライアントとWebサーバーの中間に位置する。クライアントが発行したWebリクエストはバリデータを経由し、最終的にGrassノードによってルーティングされる。クライアントがどのウェブサイトを要求しても、そのサーバーはWebリクエストに応答し、データがクロールされて回線に戻されることを許可する。その後、データはクリーニング、処理され、次世代AIモデルのトレーニングに使用可能な状態となる。
このプロセスでは、Grassデータ帳簿とZKプロセッサという2つの主要な追加機能を理解する必要がある。
Grassデータ帳簿は、すべてのデータが最終的に保存される場所であり、Grassがクロールしたすべてのデータセットの永久的な帳簿である。メタデータが埋め込まれており、起源時点からデータの系譜を記録する。各データセットのメタデータ証明はSolanaの決済層に保存され、決済データ自体も帳簿を通じて提供される。
ZKプロセッサの目的は、Grassネットワーク上でクロールされたデータセットの出所を記録することにある。プロセスは以下の通り：ネットワーク上のノード（Grass拡張機能をインストールしたユーザー）があるウェブサイトにWebリクエストを送信すると、ノードが要求したすべてのデータを含む暗号化された応答が返される。これがデータセットが誕生する瞬間、つまり記録すべき起源の瞬間であり、同時にメタデータを記録する時でもある。これにはセッションキー、クロールされたウェブサイトのURL、ターゲットサイトのIPアドレス、トランザクションタイムスタンプ、もちろんデータ自体など多くのフィールドが含まれる。こうした必要な情報と明確な出所を持つデータセットのおかげで、AIモデルは正確かつ忠実にトレーニングされることが可能になる。
ZKプロセッサにより、オンチェーン決済が必要なデータであってもSolanaバリデータに内容が見えないようになる。さらに、将来Grass上で実行される膨大な数のWebリクエストは、L1が耐えうるスループットをはるかに超えるだろう。Grassはまもなく毎分数千万ものWebリクエストを処理する規模に拡大し、各リクエストのメタデータをオンチェーンで決済する必要が出てくる。ZKプロセッサが事前に証明を行い、バッチ処理を行わない限り、これらの取引をL1に提出することは不可能になる。したがって、Rollupは計画された目標を達成する唯一の現実的な方法なのである。
データセットの出所ウェブサイトを記録するだけでなく、メタデータはそれがネットワーク上のどのノードを経由したかも示す。つまり、ノードがネットワークをクロールするたびに、その貢献に対して報酬を得ることができ、しかも自身の身元情報を一切開示する必要がない。これにより、Grassはノードに対して比例報酬を支払うことが可能になり、より多くのデータ、より高価値なデータをクロールするノードほど大きなインセンティブを得られる。このメカニズムは、世界的に需要の高い地域における報酬を著しく高め、結果としてこれらの地域の人々が登録し、ネットワーク容量を増やすことを促進する。参加するネットワークが大きくなればなるほど、Grassがクロール可能な容量が増え、蓄積されるネットワークデータベースも大きくなる。データが増えれば、GrassはAIラボにとってより多くのトレーニングデータを提供でき、ネットワークのさらなる成長を促すインセンティブにつながる。
Grassノードの運営とセキュリティメカニズム
Grassノードの運営は無料であり、ネットワークがインターネットへのゲートウェイとして機能する。ノードオペレーター（アプリケーションユーザー）は、自身のノードを介して中継されたトラフィックに対して報酬を得る。報酬は評判スコアと地理的需要に基づいて分配される。
Grassノードには主に2つの用途がある：クライアントが開始し、バリデータが指示したトラフィック（つまりWebリクエスト）を転送すること、および暗号化されたWebサーバーの応答を指定されたルーターに返すこと。
ノードがサポートするシステムは上図の通りであり、ノードを運営する手順も非常にシンプル：アカウント作成 → Grassデスクトップアプリケーションのダウンロード → ネットワークへの接続、これだけでよい。
接続後、ノードは自動的にネットワーク上に登録される。オペレーターはノードがネットワークリクエストをパブリックネットワークサーバーに転送できるよう、ネットワークの正常稼働時間の維持を責任として担う。Grassノードに送信される各リクエストは暗号化されたデータパケットである。データパケットは、各パケットの宛先ノードに対してのみ方向を提供する。ネットワークリクエストは関係各者のデジタル署名によって認証される。これらの署名によりリクエストの正当性が検証され、ターゲットネットワークサーバー（つまりパブリックウェブサイト）に転送すべきかどうかが判断される。この暗号化プロセスによりデータの改ざんが防止され、バリデータが各ノードの評判を正確に測定できるようになる。
ノード評判スコアには主に以下の点が含まれる：
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完全性： データが完全かどうかを評価し、データセットが想定されるユースケースに必要なすべてのデータポイントを含んでいるかを確認する。
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一貫性： 異なるデータセット間または同一データセット内での時間経過に伴うデータの一貫性をチェックする。
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タイムリー性： 必要なときにデータが最新であるかどうかを測定する。
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可用性： 各ノードのデータ利用可能性の程度を評価する。
セキュリティメカニズムに関して、Grassネットワークはユーザーのノード（つまりコンピュータ）を使用せず、またユーザーがコンピュータ上で行っている操作を一切閲覧しない。ただユーザーのIPアドレスを通じてインターネットトラフィックをルーティングするだけであり、ユーザーの活動とはまったく無関係である。つまり、Grassはユーザーの個人データにまったくアクセスせず、クロールされるデータは100％パブリックネットワークデータからのものである。
さらに、Grassは帯域幅の暗号化を使用し、ユーザーがインターネット接続を共有する際にすべてのユーザーが保護されることを保証している。また、Grassはトップレベルのサイバーセキュリティコンプライアンス監査企業AppEsteemと提携しており、AppEsteemが24時間体制でGrass製品の脆弱性、情報漏洩、バックドア、マルウェアなどを監視し、ユーザーの安全性を確保している。AppEsteem認証はサイバーセキュリティ業界で非常に高い評価を受けており、これを取得したことでGrass製品はAvast、Microsoft Defender、McAfee、AVGなどの主要なアンチマルウェアアプリケーションからもホワイトリスト入りしている。
Grassトークンの機能
Grassトークン保有者は、以下の方法でGrassネットワークに参加できる：
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取引とリバース： 分散化後、Grassはネットワーククロール取引、データセット購入、LCR（リアルタイムコンテキスト検索）の利用を支援する。
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ステーキングと報酬： Grassをルーターにステーキングしてネットワークトラフィックを促進し、ネットワークセキュリティへの貢献に対して報酬を得る。
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ネットワークガバナンス： Grassネットワークの発展に参加し、ネットワーク改善の提案・投票、協力する組織の調整、すべてのステークホルダーに対するインセンティブ設計などを決定する。
Duneの統計によると、現在Grassのステーキング年率リターンは約45%であり、約33%のGrassトークンがステーキングに参加しており、ステーキング数量は2600万以上に達している。
ルーターへのステーキングと収益
ルーター（Router）は分散型ハブとして機能し、すべてのネットワークノードを接続し、バリデータのWebリクエストの出入りを管理する。ルーターの運営はインセンティブによって促進され、報酬は各ルーターに委任されたステーク量に比例する。ルーターを経由してルーティングされたすべてのトラフィックは暗号化され、計測されることで、セキュリティとパフォーマンスが確保される。
現在の各ルーターのステーク量は上図の通りであり、ユーザーはGrassをルーターにステーキングすることで収益を得ることができる。各ルーターの手数料は異なる。
現在、DBunkerのGrassステーク量は約143万で、最小ステーク期間は7日間、手数料は10%である。（データ出典https://www.grassfoundation.io/stake/delegations）ユーザーは「STAKE」をクリックするだけでウォレットを接続し、Grassをステーキングしてルーターステーキング報酬を得ることができる。
まとめ
Grassは公正でオープンな分散型データレイヤーの構築を目指しており、現在のインターネットにおけるデータ抽出の倫理的問題やデータ品質の問題に対処し、少数の大手企業によるデータ独占に反対する。技術アーキテクチャおよび特性において、GrassはデータRollupを構築し、すべてのデータセットの出所を記録するメタデータメカニズムを導入した。これらのデータのZK証明はL1決済層に保存され、メタデータ自体はその基盤となるデータセットと結びついていく。なぜなら、データセット自体はGrassのデータ帳簿に保存されるからである。したがって、ZK証明は透明性を高め、ノードプロバイダーに対して実行された作業量に応じた報酬を提供する基盤を築き、これはGrassネットワークの拡大を促進する重要な要素となっている。
Grassは閉鎖的で中央集権的なAIとは異なり、暗号資産とAIの交差点におけるデータに特化し、AIデータの本来の分散型ソースである。Web3の波の中で重要なプレイヤーとして、Grassは分散型技術を通じてAI企業やプロトコル向けに公正でオープンなデータレイヤーを構築し、市場需要を起点として、今後の発展が期待される。
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