عشب – الحصول على البيانات اللامركزية للذكاء الاصطناعي على سولانا

سؤال «ما هو العشب؟» يقود إلى جوهر مشروع مبتكر يربط بين اثنين من أكثر اتجاهات التكنولوجيا سخونة: البلوكشين والذكاء الاصطناعي. يستخدم العشب شبكة موزعة لجمع بيانات الويب العامة ويقوم بتنظيمها لنماذج الذكاء الاصطناعي، مما يشكل وظيفة جسر لم تكن قد حُلت من قبل. العملة الأساسية، GRASS، تخلق آلية حوافز تحفز آلاف المستخدمين الخاصين على تقديم قدراتهم غير المستغلة من الإنترنت.

يعتمد المشروع على بلوكشين سولانا، التي توفر ظروفًا مثالية للعمليات التي تتطلب معالجة بيانات كثيفة بسرعة تصل إلى مليون معاملة في الثانية. من خلال دمج تقنية Layer-2-Data-Rollup، يحسن العشب معالجة كميات هائلة من البيانات دون تعريض الشبكة لخطر الازدحام.

البنية التحتية التقنية وراء العشب

يعتمد مبدأ عمل العشب على ستة مكونات مترابطة تشكل نظامًا بيئيًا قويًا لجمع البيانات اللامركزي:

عقد العشب تجمع بيانات الويب العامة عبر استغلال عرض النطاق غير المستخدم من قبل المستخدمين الخاصين. تُنقل هذه البيانات بشكل مشفر لضمان الأمان والخصوصية. ونتيجة لذلك، يتكون شبكة ضخمة موزعة عالميًا بدون نقاط فشل مركزية.

أنظمة المدققين تتحقق من المعاملات الواردة باستخدام أدلة zk-SNARK (Zero-Knowledge Proofs). تضمن هذه التقنية التشفيرية أن يتم تأكيد سلامة البيانات قبل تخزينها في النظام.

يعمل الموجه كوسيط بين عقد العشب والمدققين، يدير تدفقات البيانات ويشرف على أمان الشبكة — وهو مراقب حركة المرور الضروري للبنية التحتية بأكملها.

يقوم معالج ZK بتوثيق إثباتات الصلاحية مباشرة على البلوكشين، مما ينشئ مسار تدقيق لا يمكن تغييره. يتم تسجيل كل معاملة بشكل دائم وقابل للتتبع.

يعمل سجل بيانات العشب كمخزن مركزي للبيانات، يربط جميع المعلومات المجمعة بأدلة التشفير. يتيح ذلك تتبع البيانات بالكامل وشفافيتها عبر سلسلة البيانات.

نماذج التضمين الحافة تنظف وتطابق البيانات الخام المجمعة إلى تنسيقات منظمة يمكن استخدامها مباشرة لتدريب الذكاء الاصطناعي. يحدد هذا الخطوة مدى قابلية البيانات للاستخدام العملي.

Wynd Labs وفريق المستثمرين وراء العشب

بدأ فريق Wynd Labs مشروع العشب برؤية واضحة: تنظيم عالم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي المجزأ. تمكنت الشركة من جمع تمويل أولي بقيمة 3.5 مليون دولار، وهو إشارة إلى ثقة السوق في المفهوم.

المستثمرون الرئيسيون Polychain Capital وTribe Capital ليسوا مجرد ممولين، بل شركاء استراتيجيون، حيث أضفوا خبراتهم في بنية البلوكشين التحتية. كما يدعم المشروع أيضًا مستثمرون آخرون مثل Bitscale، Big Brain، Advisors Anonymous، Typhon V وMosaik، مما يعكس دعمًا واسعًا من منظومة رأس المال المغامر.

جرت جولة تمويل سابقة بقيادة No Limit Holdings، أضافت تمويلات إضافية. تشير هذه الاستراتيجية التمويلية التدريجية إلى أن المستثمرين كانوا واثقين من إمكانات العشب منذ مراحل مبكرة.

نموذج توكن GRASS: المشاركة اللامركزية مع الحوافز

يعمل توكن GRASS كنظام عصبي اقتصادي للنظام البيئي بأكمله. تم تصميم هيكله بشكل متعدد الطبقات لتحفيز أدوار مختلفة:

مشغلو العقد الذين يجمعون ويحققون صحة بيانات الويب يحصلون على توكنات GRASS كمكافأة، مما يخلق حافزًا اقتصاديًا مباشرًا للمشاركة النشطة والمساهمة بجودة عالية من البيانات.

مالكو التوكنات يمكنهم قفل توكناتهم للمشاركة في عمليات الحوكمة، مع المساهمة في حماية الشبكة. يحصل المودعون على مكافآت إضافية — وهو آلية إثبات الحصة التقليدية مع حق المشاركة المجتمعية.

رسوم المعاملات تُدفع بـ GRASS عند التحقق من البيانات أو الوصول إلى المعلومات. تخلق هذه الهيكلية طلبًا مستمرًا وتدعم قيمة التوكن على المدى الطويل.

آلية الحرق والتعدين تتيح لفريق العشب تعديل عرض التوكنات بشكل ديناميكي. يمكن حرق التوكنات (إزالتها من التداول) أو إصدارها من جديد حسب نشاط الشبكة — حل مرن لمراقبة التضخم.

الحوكمة اللامركزية تنقل سلطة اتخاذ القرار إلى المجتمع، حيث يصوت حاملو التوكنات على ترقيات البروتوكول، وتعديلات المعلمات، والتطورات المستقبلية.

من مرحلة الاختبار إلى السوق: حملة توزيع العشب (Airdrop)

تم إطلاق العشب مع حملة توزيع واسعة (Airdrop) لجذب المستخدمين الأوائل وبدء تشغيل الشبكة. يعتمد النموذج على المشاركة:

يقوم المستخدمون بتنزيل تطبيق العشب ويبدأون بجمع النقاط. الطريقة الأولى لجمع النقاط هي عبر نظام الإحالة التقليدي: دعوة مستخدمين جدد عبر روابط الدعوة.

يُكافأ النظام بـ توصيات متعددة المستويات. من يحقق إحالات ثانوية وثالثية ناجحة يحصل على نقاط أكثر من المعدل — مما يحفز النمو العضوي للشبكة.

تُجمع البيانات حول نشاط المستخدمين شهريًا عبر هيكلية الأحقاب (Epochs)، مما يخلق حلقات تغذية راجعة منتظمة ويزيد من معدل المشاركة.

على الرغم من أن موعد إطلاق حملة توزيع التوكنات GRASS لم يكن واضحًا في البداية، إلا أن الإطلاق الفعلي تم بعد الانتهاء من المرحلة التجريبية. سمح هذا النهج التدريجي للفريق بتحديد مشكلات الاستقرار الفني قبل أن تتزايد أعداد المستخدمين.

العشب في سياق سوق بيانات الذكاء الاصطناعي المتنامي

لماذا يهم العشب للصناعة؟ الجواب البسيط: البيانات التدريبية عالية الجودة هي السلعة النادرة في عصر الذكاء الاصطناعي. جمع البيانات التقليدي يتم مركزيًا — مكلف، غير فعال، وعرضة للاختناقات. العشب يهدف إلى لامركزية هذه العملية.

بفضل بلوكشين سولانا ومع قدراتها على التحقق من ملايين النقاط البيانات في الثانية، يمكن ضمان الجودة باستخدام أدلة zk-SNARK دون الحاجة إلى مراجعين مركزيين.

يضع المشروع نفسه كبنية تحتية حاسمة على تقاطع Web3 والذكاء الاصطناعي التوليدي. بينما تقوم شركات مثل OpenAI وAnthropic بتدريب نماذج اللغة الكبيرة، يمكن أن تكون بيانات العشب العمود الفقري لمواد تدريب متنوعة ولامركزية.

الخلاصة: حجر أساس في منظومة الذكاء الاصطناعي اللامركزية

يمثل العشب حلاً لمشكلة هيكلية حقيقية: كيف يمكن لعملية جمع بيانات الذكاء الاصطناعي أن تكون لامركزية، قابلة للتوسع، ومحفزة بشكل عادل؟ يدمج المشروع تكنولوجيا سولانا مع تقنيات الويب سكريبينج واقتصاديات التوكن في نظام مغلق.

الدعم القوي من المستثمرين، والتفكير الفني، وتوقيت السوق، كلها تشير إلى أن العشب يقف بثبات على مسار اتجاه الذكاء الاصطناعي في تصميمات البلوكشين. سواء حقق النظام أهدافه الطموحة في الممارسة، ستظهره الأشهر القادمة — لكن الأساس يبدو مقنعًا.