作者：Spencer Applebaum、Shayon Sengupta，multicoin capital
编译：深潮 TechFlow
深潮导读： 当大多数 DePIN 项目还在为商业模式发愁时，Grass 已经靠卖预训练数据实现盈利，并正在向推理时代的实时检索市场扩张。Multicoin 认为市场严重低估了这个方向的规模，如果 AI 代理每次行动都需要搜索网页，那将是一个比训练数据大几个数量级的市场。
今天，我们宣布从对冲基金和风险基金中投资 Grass，机器智能的读取层。
Andrej Radonjic 最近发布了他关于 Grass 网络生成“丰富智能”的计划。我们认为 Grass 已经赢得了追求这一雄心的权利，并且它是 DePIN 在商业规模上运作的最清晰范例之一。
在过去十八个月里，Grass 部署了精细调校的加密激励措施，招募贡献者分享其互联网连接中未被充分利用的带宽。这个贡献者网络充当了查询和解析公共互联网的基础设施，使 Grass 能够迅速进入前沿实验室的数据管道。这些合作需要收集海量信息，使聚合状态可用于模型训练，并将其可靠地交付给需求随每次新训练运行而变化的客户。
我们认为市场将 Grass 理解为一个通过预训练数据服务 AI 实验室的代理网络，但尚未计入推理时数据检索这一巨大扩张。Grass 团队似乎拥有独特的优势，可以服务于每当模型搜索网页回答问题或代理在行动前检索上下文时对新鲜信息的需求，这个市场可能比预训练数据大几个数量级，因为这些请求在模型的整个部署期间反复出现（而预训练数据集是针对离散运行的一次性交付）。
代理系统每次行动都需要搜索和检索信息。有效完成这一任务的成本和延迟要求，实际上需要重建一个网络索引，这是历史上只有 Google 和 Microsoft 这样的参与者才进行过的资本密集度最高的事业之一。随着互联网通过代理的行动递归增长，实时检索正变得越来越关键的基础设施。我们相信 Grass 在构建和提供这一服务方面拥有结构性的成本和访问优势，拥有与将消费该服务的实验室的关系，以及使其对机器智能有用的技术能力。
过去：预训练数据
公共互联网的大部分内容对于传统 AI 实验室在预训练期间来说本质上难以访问。网站对自动化流量进行速率限制，在不同地理区域呈现不同内容，并且越来越多地要求页面通过普通浏览器渲染。Grass 通过将请求路由到数百万个住宅连接来解决这个问题，这些连接的所有者选择加入网络并因其贡献获得报酬。
与之前时代的许多代理网络不同，Grass 不需要制造硬件、通过与 ISP 的批发交易获取住宅连接，或在消费者不知情的情况下渗透其设备。世界各地的用户已经在为这些连接付费，而其中大部分容量未被使用。代币帮助 Grass 在客户需求足以支付之前招募贡献者并建立地理覆盖，网络迅速将这一聚合资源转化为 AI 实验室可以依赖的预训练资源。
Grass 必须在紧凑的时间表上交付海量数据，并以实验室可以直接用于其训练管道的格式提供。每次交付都需要与实验室团队密切协调，并让 Grass 更深入地了解他们下一步需要什么。
在我们 2023 年关于 DePIN 网络设计的文章中，我们将“阈值规模”描述为网络的分布式供应变得具有商业可用性的临界点。代币在那个临界点之前特别强大，因为它们可以奖励人们为尚未有足够覆盖来吸引客户的基础设施做出贡献。真正的考验在那之后到来：网络能否销售可靠的服务，并最终为其所使用的供应付费。
Grass 是我们遇到的少数通过这一考验的网络之一。超过 600 万贡献者获得了以美元计价的奖励，这些奖励完全由他们贡献直接产生的收入资助。Grass 报告 2025 年收入 1700 万美元，2026 年上半年另有 1700 万美元，几乎每个 AI 客户都有回头业务。该公司称业务已实现盈利，并预计 2026 年仅训练数据的收入就将达到 7500 万美元。
现在：实时上下文检索
当前的训练数据业务规模可观，我们相信它应该会继续增长。前沿实验室需要海量新信息来训练越来越大的语言模型。然而，这种产品的本质天然是“时间点”式的。
如果你问一个模型某家公司今天早上宣布了什么，或者某航班是否延误，或者某个网站现在显示什么，存储在其权重中的信息将不够用。它必须搜索来源，打开相关页面，并实时读取。一个处理更复杂任务的代理在能够回答之前可能需要多次重复这个过程。
我们相信推理时搜索和检索的最终市场可能比预训练网络数据市场大几个数量级。训练采购围绕模型运行发生，但实时信息可以被每个模型、应用和代理消费，只要任务需要了解变化中的世界。按历史上公开上市的搜索 API 价格计算，即使请求量的一小部分也能支撑数十亿美元的年收入。1
与此同时，互联网本身即将变得更大。更多信息将以传统搜索引擎难以处理的形式发布，包括视频、图像、电子表格、PDF 和动态页面。使这一不断扩大的信息体能够被机器发现和解析是一个巨大的机会，而且在技术上绝非易事，因为它需要全球规模的持续爬取、存储、处理、排序和快速交付。
Grass 正从很少有新进入者或现有参与者拥有的位置向那个市场迈进。其拟议的 Contents API 将允许模型通过住宅网络打开和渲染公共页面，而其计划中的 Search API 和网络索引将帮助模型首先确定应该打开哪个页面。
这两个产品都建立在 Grass 已经为训练客户运营的机制之上：根据地理和声誉将请求路由到住宅节点，测量响应质量，并将收集到的内容转化为足以用于前沿训练运行的数据集。Grass 已经收集了超过 10 亿个公共网络视频，其中一部分用于与另一家 Multicoin 投资组合公司 Inference.net 训练视频标注模型。搜索排序和以推理延迟提供结果是进一步的工程挑战，但收集和处理系统已经在商业规模上运行。
建设如此规模的互联网索引，需要大量资本与工程资源的投入。这向来是构建深护城河、高利润率、定价权型基础设施的代价。我们认为，将每一美元毛利从这个机会中抽走，都会损害业务的长期价值；而追求这个市场，对代币长期价值积累的净正面效应，远强于无数 CT 分析师建议的那些次优资本配置方案。因此，我们认为 GRASS 正处于这项新业务推动下、即将被大幅重估的临界点。
在这里形成基本面复利效应的，是 Grass 与各实验室之间的关系。每一次大规模训练数据交付，都让 Grass 有理由改进覆盖范围，并更深入理解客户所需的信息。更好的覆盖会改进索引；更好的索引会改进实时检索；成功的检索又让那些实验室更有理由在 Grass 上构建。假以时日，无论模型架构如何演进，这套基础设施都能为预训练、后训练和推理提供稀缺数据。
未来：充裕的智能
智能体需要读取的互联网，其增长速度将超过搜索引擎当初为索引而构建的那张网。智能体会以机器速度创建和修改信息，答案会越来越多地存在于视频、文档和动态应用中，而这些无法通过抓取网页文本来理解。预训练数据集会变得越来越依赖上下文和特定领域的知识。
构建并服务这些模型所需的输入，要求以精确方式协调数百万个离散资源。据我们了解，Grass 已经解决了这里的许多难题：哪个连接能够到达源头，响应是否完整，一个源应该多久重新访问一次，以及如何在实时模型的成本或延迟要求内返回结果。核心团队对这些工作流有专门的理解，我们预期随着客户需求在不同形态之间变化和增长，他们能够持续服务好客户。
多年来我们一直主张，代币能够帮助基础设施网络达到临界规模。Grass 正在展示达到之后会有什么可能。训练收入为抓取和索引提供了资金，而与实验室的关系现在能够把这项投资导向越来越大的合同。Andrej 和 Grass 团队的其他成员，是我们在资源聚合加密网络中遇到的最专注的运营者之一，他们的野心没有上限：让不断扩展的多模态互联网，对机器智能实时保持可读。
脚注 1：OpenAI 上一次在 2025 年 7 月披露的数据是每天超过 25 亿条 ChatGPT 消息，此后周活用户已超过 10 亿，意味着每天大约有 35 亿条消息。现在 ChatGPT 有 22% 的回合会调用外部工具，假设其中只有 10% 触发一次付费搜索，每年也大约产生 1280 亿次请求，按 Brave 每 1000 次 5 美元的价格计算，约为 6.4 亿美元。智能体会把这个数字显著放大：一次典型的 Gemini Deep Research 任务大约运行 80 次搜索，因此 Codex 和 ChatGPT Work 大约 1000 万周活用户，每周运行 5 个任务、每个任务 20 次搜索，就会增加 520 亿次请求（约 2.6 亿美元），而只要把每天消息的 1% 转化为研究级智能体任务，就会把体量推到 1 万亿次请求以上，也就是每年约 50 亿美元。
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