Grass 네트워크: 공유 인터넷 리소스를 통해 수익을 얻는 방법은?
글: Ebunker
Grass의 포지셔닝과 사용 사례
Grass는 Solana 체인에 배포된, AI, DePIN 및 Solana 기술을 결합한 프로젝트로, AI의 데이터 레이어를 지향합니다. 이는 탈중앙화된 웹 크롤링 플랫폼으로, 개인의 미사용 인터넷 대역폭을 활용해 기업 및 비영리 조직이 인공지능(AI) 모델을 훈련할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. Grass는 브라우저 확장 앱을 통해 웹 크롤링을 수행하며, 사용자의 유휴 인터넷 대역폭을 활용하고 Grass Points로 보상합니다. 사용자가 미사용 인터넷 자원을 공유함으로써 Grass는 인터넷 인센티브 구조를 재정의하고, 사용자가 인터넷에서 직접 혜택을 받으며 인터넷의 가치를 사용자 손에 쥐게 하려는 목적을 가지고 있습니다. 현재 이 네트워크에는 200만 명 이상의 사용자가 노드를 운영하며 AI 모델 학습용 대량의 데이터를 수집하고 있습니다.
기술 아키텍처
Grass Sovereign Data Rollup은 Solana 위에 특별히 구축된 Grass 전용 네트워크로, 데이터 소스로부터 처리, 검증, 데이터셋 구성까지 모든 거래를 처리할 수 있게 해줍니다. 이 네트워크는 검증기(Validator, 데이터 수집 명령 발행), 라우터(Router, 웹 요청 분배 관리), Grass 노드(Node, 사용자가 유휴 네트워크 자원 제공에 사용)를 중심으로 구성됩니다. 구체적인 아키텍처는 다음과 같습니다:
검증기(Validator): 라우터의 웹 트랜잭션을 수신, 검증 및 배치 처리합니다. 이후 세션 데이터를 체크하기 위한 ZK 증명을 생성하며, 체인 상의 증명은 데이터셋 내에서 참조되어 데이터 출처를 검증하고 전체 생애주기를 통해 계보를 추적할 수 있습니다. 검증기 집합은 초기 단일 검증기의 중앙집중식 구조에서 점차 탈중앙화된 검증기 위원회로 전환될 예정입니다.
라우터(Router): Grass 노드를 검증기에 연결하며, 노드 네트워크의 추적성을 유지하고 대역폭을 중계합니다. Grass는 중계를 통해 제공된 검증 대역폭의 비율에 따라 라우터 운영을 인센티브로 보상합니다. 또한 라우터는 네트워크 내 검증기에 다음 지표들을 보고합니다: 각 입출력 요청의 크기(바이트 단위); 각 노드와 검증기의 지연 시간; 연결된 각 노드의 네트워크 상태.
Grass 노드(Node): 사용자의 미사용 대역폭과 중계 트래픽을 활용하여 네트워크가 공개 웹 데이터(사용자의 개인 데이터 아님)를 크롤링할 수 있게 합니다. 노드 운영은 무료이며, 노드 운영자는 중계한 데이터 양에 따라 보상을 받습니다.
ZK 프로세서(ZK Processor): 모든 웹 요청의 세션 데이터 유효성 증명을 배치 처리하고 이를 L1 블록체인에 제출합니다. 이를 통해 네트워크에서 수행된 모든 크롤링 작업이 영구적으로 기록되며, AI 훈련 데이터의 출처를 종합적으로 파악할 수 있는 기반을 마련합니다.
Grass 데이터 원장(Grass Data Ledger): 크롤링된 데이터와 L1 정산 계층 간의 연결 고리입니다. 원장은 완전한 데이터셋을 호스팅하고 데이터를 해당 체인 상 증명에 연결하는 불변의 데이터 구조로, 데이터 출처를 보장하는 저장소 역할을 합니다.
엣지 임베딩 모델(Edge Embedding Models): 비구조화된 웹 데이터를 구조화된 모델로 변환하는 과정입니다. 여기에는 원시 데이터를 정제, 정규화, 구조화하여 AI 모델 요구사항에 맞는 형식으로 만드는 모든 필수 전처리 단계가 포함됩니다.
기술적 특징
위 아키텍처에서 Grass 네트워크는 클라이언트와 웹 서버 사이에 위치하며, 클라이언트가 웹 요청을 보내면 이는 검증기를 거쳐 최종적으로 Grass 노드를 통해 라우팅됩니다. 클라이언트가 어떤 웹사이트를 요청하든 그 서버는 웹 요청에 응답하며 데이터가 크롤링되어 다시 경로를 통해 전송됩니다. 이후 데이터는 정제되고 처리되어 차세대 AI 모델 훈련에 사용됩니다.
이 과정에서는 두 가지 주요 부가 기능을 이해해야 합니다: Grass 데이터 원장과 ZK 프로세서입니다.
Grass 데이터 원장은 모든 데이터가 궁극적으로 저장되는 장소로, Grass가 크롤링한 모든 데이터셋의 영구 원장이며, 메타데이터를 포함하여 처음부터 계보를 기록합니다. 각 데이터셋의 메타데이터 증명은 Solana 정산 계층에 저장되며, 정산 데이터 자체도 원장을 통해 제공됩니다.
ZK 프로세서는 Grass 네트워크에서 크롤링된 데이터셋의 출처를 기록하는 데 목적이 있습니다. 과정은 다음과 같습니다: 네트워크상의 노드(즉, Grass 확장 프로그램을 설치한 사용자)가 특정 웹사이트에 웹 요청을 보내면, 해당 노드가 요청한 모든 데이터를 포함한 암호화된 응답을 반환합니다. 이것이 데이터셋이 탄생하는 순간, 즉 기록해야 할 기원 시점이며, 동시에 메타데이터를 기록하는 시점입니다. 여기에는 세션 키, 크롤링된 웹사이트 URL, 대상 사이트 IP 주소, 거래 타임스탬프, 물론 데이터 자체 등 여러 필드가 포함됩니다. 이러한 필수 정보와 명확한 출처 데이터셋 덕분에 AI 모델은 올바르고 정확하게 훈련될 수 있습니다.
ZK 프로세서는 체인 상에서 정산해야 하는 데이터를 Solana 검증기가 직접 볼 필요 없게 해줍니다. 또한 향후 Grass에서 실행될 방대한 웹 요청들은 L1이 감당할 수 있는 처리량을 초과할 것입니다. Grass는 곧 분당 천만 건 이상의 웹 요청을 처리하게 되며, 각 요청의 메타데이터도 체인 상에 정산되어야 합니다. ZK 프로세서가 먼저 증명을 생성하고 배치 처리하지 않는다면, 이러한 트랜잭션을 L1에 제출하는 것은 불가능합니다. 따라서 롤업(Rollup)은 계획된 목표를 달성할 수 있는 유일한 방법입니다.
메타데이터는 데이터셋의 출처 웹사이트 외에도, 데이터가 네트워크상의 어느 노드를 통해 라우팅되었는지도 나타냅니다. 즉, 노드가 웹 크롤링을 수행할 때마다 자신의 신분 정보를 공개하지 않고도 기여에 대한 보상을 받을 수 있다는 의미입니다. 이를 통해 Grass는 노드에 비례하여 보상할 수 있으며, 더 많은 데이터를 크롤링하고 더 높은 가치를 가진 노드일수록 더 큰 인센티브를 받게 됩니다. 이 메커니즘은 전 세계적으로 가장 수요가 많은 지역의 보상을 크게 늘리며, 궁극적으로 해당 지역 사람들이 등록하도록 유도하고 네트워크 용량을 증가시킵니다. 가입하는 네트워크 규모가 클수록 Grass가 크롤링할 수 있는 용량과 저장할 수 있는 네트워크 데이터 저장소도 커집니다. 더 많은 데이터는 Grass가 AI 연구소에 더 많은 훈련 데이터를 제공할 수 있음을 의미하며, 이는 네트워크 성장을 계속해서 유도합니다.
Grass 노드 운영 및 보안 메커니즘
Grass 노드 운영은 무료이며, 인터넷으로 향하는 게이트웨이 역할을 합니다. 노드 운영자(즉, 앱 사용자)는 자신의 노드를 통해 중계된 트래픽에 대해 보상을 받으며, 평판 점수와 지리적 수요에 따라 네트워크 트래픽을 할당받습니다.
Grass 노드는 두 가지 주요 목적을 가집니다: 클라이언트가 시작하고 검증기가 지시한 트래픽(즉, 웹 요청)을 전달하는 것; 암호화된 웹 서버 응답을 지정된 라우터로 되돌리는 것.
노드가 지원하는 시스템은 위 그림과 같으며, 노드 운영 절차도 매우 간단합니다: 계정 생성 → Grass 데스크톱 앱 다운로드 → 네트워크 연결.
연결 후 노드는 자동으로 네트워크에 등록됩니다. 운영자는 노드가 공개 네트워크 서버에 네트워크 요청을 전달할 수 있도록 정상 작동 시간을 유지해야 합니다. Grass 노드로 보내진 각 요청은 암호화된 데이터 패킷입니다. 데이터 패킷은 목적지 노드에만 방향 정보를 제공합니다. 네트워크 요청은 관련 당사자의 디지털 서명으로 인증되며, 이를 통해 요청의 정당성을 검증하고 목표 네트워크 서버(즉, 공개 웹사이트)로 전달할지 여부를 결정합니다. 이 암호화 프로세스는 데이터 조작을 방지하며, 검증기가 각 노드의 평판을 정확히 측정할 수 있도록 보장합니다.
노드 평판 점수는 주로 다음 항목을 포함합니다:
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완전성(Completeness): 데이터가 완전한지 평가하며, 데이터셋이 기대 사용 사례에 필요한 모든 필수 데이터 포인트를 포함하는지 확인합니다.
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일관성(Consistency): 서로 다른 데이터셋 또는 동일 데이터셋 내 시간에 따른 데이터 일관성을 검사합니다.
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시의성(Timeliness): 필요한 시점에 데이터가 최신 상태인지 평가합니다.
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가용성(Availability): 각 노드의 데이터 접근 가능 정도를 평가합니다.
보안 메커니즘 측면에서, Grass 네트워크는 사용자 노드(즉 컴퓨터)를 사용하거나 사용자가 컴퓨터에서 수행하는 작업을 전혀 조회하지 않습니다. 단지 사용자의 IP 주소를 통해 인터넷 트래픽을 라우팅할 뿐이며, 사용자의 활동과는 완전히 무관합니다. 이는 Grass가 사용자의 개인 데이터에 대한 접근 권한이 전혀 없으며, 크롤링된 데이터는 100% 공개 네트워크 데이터에서만 유래함을 의미합니다.
또한 Grass는 대역폭 암호화를 사용해 사용자들이 인터넷 연결을 공유할 때 모두 보호받도록 합니다. Grass는 선도적인 사이버 보안 규정 준수 감사 회사 AppEsteem과 협력하며, AppEsteem은 Grass 제품의 취약점, 정보 유출, 백도어, 맬웨어 등을 24시간 모니터링하여 사용자 보안을 보장합니다. AppEsteem 인증은 사이버 보안 업계에서 높은 신뢰를 받으며, 이 인증을 획득했다는 것은 Grass 제품이 Avast, Microsoft Defender, McAfee, AVG 등의 주요 반멀웨어 앱에서도 화이트리스트로 등재되었음을 의미합니다.
Grass 토큰의 기능
Grass 토큰 보유자는 다음 방법들로 Grass 네트워크에 참여할 수 있습니다:
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거래 및 리파이낸싱: 탈중앙화 후, Grass는 네트워크 크롤링 거래, 데이터셋 구매, LCR(실시간 컨텍스트 검색) 사용 등을 지원하는 데 사용됩니다.
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스테이킹 및 보상: 라우터에 Grass를 스테이킹하여 네트워크 트래픽을 촉진하고, 보안 기여에 대한 보상을 받습니다.
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네트워크 거버넌스: Grass 네트워크 발전에 참여하며, 네트워크 개선 제안 및 투표, 협력할 조직 결정, 모든 이해관계자 인센티브 메커니즘 설정 등을 포함합니다.
Dune 통계에 따르면, 현재 Grass의 스테이킹 연간 수익률은 약 45%이며, 약 33%의 Grass 토큰이 스테이킹에 참여했으며, 스테이킹 수량은 2600만 개를 초과했습니다.
라우터 스테이킹과 수익
라우터(Router)는 분산형 허브 역할을 하며, 모든 네트워크 노드를 연결하고 검증기의 웹 요청을 입출력 관리합니다. 라우터 운영은 인센티브로 보상되며, 보상은 각 라우터에 위임된 스테이킹 양에 비례합니다. 라우터를 통해 라우팅된 모든 트래픽은 암호화 및 계량되어 보안성과 성능을 보장합니다.
현재 각 라우터의 스테이킹 양은 위 도표와 같습니다. 사용자는 라우터에 Grass를 스테이킹하여 수익을 얻을 수 있으며, 각 라우터의 수수료는 다릅니다.
현재 DBunker의 Grass 스테이킹량은 약 143만이며, 최소 스테이킹 기간은 7일, 수수료는 10%입니다. (자료 출처 https://www.grassfoundation.io/stake/delegations) 사용자는 단순히 STAKE 버튼을 클릭해 지갑을 연결하고 Grass를 스테이킹하여 라우터 스테이킹 수익을 획득할 수 있습니다.
요약
Grass는 공정하고 개방된 탈중앙화 데이터 레이어를 구축하는 것을 목표로 하며, 현재 인터넷 데이터 추출의 윤리적 문제와 데이터 품질 문제를 해결하고少数大公司의 데이터 독점을 반대합니다. 기술 아키텍처 및 특징 측면에서 Grass는 데이터 롤업을 구축하고 모든 데이터셋 출처를 기록하는 메타데이터 메커니즘을 도입했습니다. 이 데이터들의 ZK 증명은 L1 정산 계층에 저장되며, 메타데이터 자체는 Grass 데이터 원장에 저장된 데이터셋과 연결됩니다. 따라서 ZK 증명은 투명성을 높이고 작업량에 비례하여 노드 제공자에게 보상을 제공하는 기반이 되며, 이는 Grass 네트워크 확장의 중요한 동력입니다.
Grass는 암호화폐와 AI 교차 분야의 데이터에 집중하며, 폐쇄형, 중앙집중식 AI의 기존 참여자들과는 달리, AI 데이터의 원시적 탈중앙화 출처입니다. Web3 물결 속 중요한 참여자로서 Grass는 탈중앙화 기술을 통해 AI 기업 및 프로토콜을 위해 시장 수요를 출발점으로 삼아 공정하고 개방된 데이터 레이어를 구축하며, 전망이 밝습니다.
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