撰文：Ebunker

Grass 的定位与使用场景

Grass 是部署在 Solana 链上，结合 AI、Depin 和 Solana 技术的项目，定位为 AI 的数据层。它是一个去中心化的网络抓取平台，旨在帮助公司和非营利组织通过利用未使用的互联网带宽来训练人工智能（AI）。它通过浏览器扩展应用实现网络抓取，利用个人的未使用互联网带宽，并以 Grass Points 奖励用户‌，Grass 通过让用户分享未使用的互联网带宽资源，旨在重新定义互联网激励结构，让用户直接从网络中受益，并确保互联网的价值掌握在用户手中。目前，该网络有 200 多万个用户运行节点，为 AI 模型抓取了大量数据‌。

技术架构

Grass 主权数据 Rollup 是 Grass 在 Solana 上专门构建的网络，它使协议能够处理从数据源到处理、验证和构建数据集的所有事务。该网络围绕验证器 Validator（发出数据收集指令）、路由器 Router（管理 Web 请求分发）以及 Grass 节点 Node（用户用来贡献其闲置的网络资源）构建。具体架构如下：

验证器 Validator：接收、验证和按批处理路由器的 Web 交易。然后，生成 ZK 证明以检查链上的会话数据。链上证明可以在数据集中引用，以验证数据来源并在整个生命周期内跟踪其谱系。验证器集将从最初的单一验证器的中心化框架过渡到去中心化的验证器委员会。

路由器 Router：将 Grass 节点连接到验证器。路由器使节点网络保持可追溯性，并中继带宽。Grass 按通过中继提供的总验证带宽比例激励其运行。 Router 负责向网络中的验证器报告以下指标：每个传入和传出请求的大小（以字节为单位）；每个节点的延迟和验证器的延迟；每个连接节点的网络状态。

Grass 节点 Node：利用用户未使用的带宽和中继流量，以便网络可以抓取公共 Web 数据（而非用户的个人数据）。运行节点是免费的，运行节点的人（节点操作员）按通过其中继的数据而获得报酬。

Zk 处理器 ZK Processor：批量处理所有 Web 请求的会话数据的有效性证明，并将证明提交到 L1 区块链。此操作会永久记录网络上执行的每一次抓取行为。这也为全面了解 AI 训练数据的来源奠定了基础。

Grass 数据账本 Grass Data Ledger：这是被抓取的数据和 L1 结算层之间的纽带。账本是一种不可变的数据结构，它托管完整的数据集并将数据链接到其相应的链上证明，是确保数据来源的数据存储库。

边缘嵌入模型 Edge Embedding Models：这是将非结构化 Web 数据转换为结构化模型的过程。这包括所有必要的预处理步骤，确保收集的原始数据经过清理、规范化和结构化，格式符合 AI 模型的要求。#p#分页标题#e#

技术特性

在上述的架构中，Grass 网络处于客户端和 Web 服务器之间，客户端发出 Web 请求，这些请求通过验证器发送，最终通过 Grass 节点路由。无论客户端请求哪个网站，其服务器都会响应 Web 请求，允许其数据被抓取并发送回线路。然后，它将被清理、处理并准备用于训练下一代 AI 模型。

这个过程需要了解两个主要的附加功能：Grass 数据分类账和 ZK 处理器。

Grass 数据账本是所有数据最终存储的地方，它是 Grass 抓取的每个数据集的永久账本，嵌入了元数据，从起源时刻记录其最开始的谱系。每个数据集的元数据证明将存储在 Solana 的结算层上，结算数据本身也通过账本提供。

ZK 处理器的目的是帮助记录 Grass 网络上抓取的数据集的来源。过程如下：当网络上的节点（即安装了 Grass 扩展的用户）向给定网站发送 Web 请求时，它会返回一个加密响应，其中包括节点请求的所有数据。这就是数据集诞生的时刻，即需要记录的起源时刻，同时也是记录元数据的时刻。它包含许多字段，如会话密钥、抓取的网站 URL、目标网站 IP 地址、交易时间戳，当然还有数据本身。得益于这些必要的信息和网站来源清晰的数据集，AI 模型可以得到正确且忠实的训练。

ZK 处理器可以使需要在链上结算的数据不被 Solana 验证器看到。此外，未来将在 Grass 上执行的大量 Web 请求将超出 L1 能承受的吞吐量。Grass 很快就会扩展到每分钟执行数千万个 Web 请求的水平，并且每个