Multicoin инвестирует в Grass: зарабатывая на данных для обучения ИИ и занимая стратегические позиции в поиске эпохи инференса

Автор: Спенсер Эпплбаум, Шайон Сенгупта

Перевод: TechFlow

Обзор от TechFlow: Пока большинство проектов DePIN еще размышляют над бизнес-моделями, Grass уже вышла на прибыль, продавая данные для предобучения, и расширяется в направлении рынка поиска контекста в реальном времени эпохи вывода. Multicoin считает, что рынок сильно недооценивает масштаб этого направления: если каждому действию агента искусственного интеллекта потребуется поиск в интернете, это создаст рынок, который на несколько порядков превосходит рынок данных для предобучения.

Сегодня мы объявляем об инвестировании средств хедж-фондов и венчурных фондов в Grass, слой чтения для машинного интеллекта.

Андрей Радонджич недавно опубликовал свой план по созданию сети Grass, генерирующей «насыщенный интеллект». Мы считаем, что Grass заслужила право преследовать эту амбицию и является одним из самых четких примеров работы DePIN в коммерческих масштабах.

За последние восемнадцать месяцев Grass внедрила тщательно настроенные криптографические стимулы, привлекая контрибьюторов к обмену неиспользованной пропускной способностью своего интернет-соединения. Эта сеть контрибьюторов служит инфраструктурой для запросов и парсинга открытого интернета, позволяя Grass быстро интегрироваться в конвейеры данных передовых лабораторий. Такое сотрудничество требует сбора огромных объемов информации, обеспечивая агрегированное состояние для обучения моделей и их надежную доставку клиентам, чьи потребности меняются с каждым новым запуском тренировки.

Мы полагаем, что рынок воспринимает Grass лишь как сеть агентов, обслуживающих лаборатории искусственного интеллекта через данные для предобучения, но упускает из виду колоссальный потенциал расширения в сторону получения данных в момент вывода. Команда Grass, похоже, обладает уникальными преимуществами в удовлетворении спроса на свежую информацию, возникающую всякий раз, когда модель ищет в интернете ответы или агент извлекает контекст перед действием. Этот рынок может быть на несколько порядков больше рынка данных для предобучения, поскольку такие запросы повторяются на протяжении всего срока развертывания модели (в отличие от наборов данных для предобучения, которые поставляются однократно для дискретных тренировок).

Системы агентов требуют поиска и извлечения информации при каждом действии. Стоимость и требования к задержкам при эффективном выполнении этой задачи фактически требуют перестройки индексной сети, что является одной из самых капиталоемких задач в истории, ранее доступной только таким игрокам, как Google и Microsoft. По мере того как интернет рекурсивно растет благодаря действиям агентов, получение данных в реальном времени становится все более критичной инфраструктурой. Мы верим, что Grass обладает структурными преимуществами в стоимости и доступе при построении и предоставлении этой услуги, отношениями с лабораториями, которые будут потреблять сервис, а также техническими возможностями для его полезности для машинного интеллекта.

Прошлое: Данные для предобучения

Большая часть открытого интернета по своей природе остается труднодоступной для традиционных лабораторий искусственного интеллекта в период предобучения. Сайты ограничивают скорость автоматизированного трафика, показывают разный контент в разных географических регионах и все чаще требуют рендеринга страниц через обычные браузеры. Grass решает эту проблему, маршрутизируя запросы к миллионам домашних соединений, владельцы которых добровольно присоединяются к сети и получают вознаграждение за свой вклад.

В отличие от многих сетей агентов предыдущих поколений, Grass не производит оборудование, не закупает домашние соединения через оптовые сделки с провайдером (ISP) и не проникает на устройства пользователей без их ведома. Пользователи по всему миру уже платят за эти соединения, а большая часть их мощности остается неиспользованной. Токен помог Grass привлечь контрибьюторов и создать географическое покрытие до тех пор, пока спрос клиентов не станет достаточным для окупаемости, после чего сеть быстро преобразовала этот агрегированный ресурс в источники данных для предобучения, на которые могут положиться лаборатории искусственного интеллекта.

Grass должна была доставлять огромные объемы данных в сжатые сроки и предоставлять их в формате, пригодном для непосредственного использования в конвейерах тренировки лабораторий. Каждая поставка требовала тесной координации с командами лабораторий и позволяла Grass глубже понимать, что именно им понадобится следующим.

В нашей статье о проектировании сетей DePIN в 2023 году мы описали «точку критического масштаба» как точку, при которой распределенное предложение сети становится коммерчески доступным. Токены были особенно мощны именно до этой точки, так как они вознаграждали людей за создание инфраструктуры, которая еще не имела достаточного покрытия для привлечения клиентов. Настоящее испытание наступает после нее: сможет ли сеть продавать надежные услуги и в конечном итоге оплачивать используемое предложение.

Grass — одна из немногих сетей, через которую мы видели успешное прохождение этого испытания. Более 6 миллионов контрибьюторов получили вознаграждения в долларах США, полностью финансируемые доходами, напрямую генерируемыми их вкладом. Grass сообщила о выручке в размере 17 млн долларов в 2025 году и еще 17 млн долларов в первом полугодии 2026 года; у практически каждого клиента есть повторные заказы. Компания заявила о прибыльности бизнеса и прогнозирует выручку от продажи данных для тренировки в размере 75 млн долларов только в 2026 году.

Настоящее: Получение контекста в реальном времени

Текущий масштаб рынка данных для тренировки солиден, и мы уверены, что он будет продолжать расти. Передовым лабораториям требуется огромное количество новой информации для тренировки всё больших языковых моделей. Однако природа этого продукта по определению носит характер «снимка на определенный момент».

Если вы спросите модель, о чем компания объявила сегодня утром, задерживается ли рейс или какой контент сейчас отображается на сайте, информации, хранящейся в весах модели, окажется недостаточно. Ей придется искать источники, открывать релевантные страницы и читать их в реальном времени. Агенту, выполняющему более сложные задачи, возможно, потребуется многократно повторять этот процесс, прежде чем он сможет ответить.

Мы полагаем, что конечный рынок поиска и извлечения в момент вывода может быть на несколько порядков больше рынка сетевых данных для предобучения. Тренировочная закупка привязана к запускам моделей, но информация в реальном времени может потребляться каждой моделью, приложением и агентом, пока существуют задачи, требующие понимания меняющегося мира. При расчете по историческим ценам публичных поисковых API даже небольшая доля запросов могла бы обеспечить годовую выручку в миллиарды долларов. 1

Тем временем сам интернет вот-вот станет еще больше. Больше информации будет публиковаться в форматах, которые традиционным поисковым системам сложно обработать, включая видео, изображения, электронные таблицы, PDF-файлы и динамические страницы. Возможность обнаружения и парсинга этой постоянно расширяющейся массы информации машинами — огромная возможность, и технически она далеко не проста, так как требует непрерывного глобального скрейпинга, хранения, обработки, сортировки и быстрой доставки в масштабах всей планеты.

Grass готовится войти на этот рынок, находясь в позиции, редко доступной новым участникам или существующим игрокам. Предлагаемый Contents API позволит моделям открывать и рендерить публичные страницы через домашнюю сеть, а планируемые Search API и индекс сети помогут моделям сначала определить, какую страницу следует открыть.

Оба продукта строятся на механизмах, которые Grass уже использует для тренировочных клиентов: маршрутизация запросов к домашним узлам в зависимости от географии и репутации, измерение качества ответа и преобразование собранного контента в наборы данных, достаточные для фронтендовых запусков тренировки. Grass уже собрала более 1 млрд публичных видеороликов, часть из которых используется совместно с другой портфельной компанией Multicoin Inference.net для тренировки модели аннотирования видео. Поиск, сортировка результатов и их выдача с задержкой, приемлемой для вывода, представляют собой дополнительные инженерные вызовы, однако системы сбора и обработки уже работают в коммерческих масштабах.

Построение индекса интернета такого масштаба требует значительных капитальных затрат и инженерных ресурсов. Исторически именно это являлось платой за формирование узкой экономической защиты, высокомаржинальной инфраструктуры с полномочиями установления цен. Мы считаем, что каждый доллар валовой прибыли, не вложенный в эту возможность, уменьшит долгосрочную ценность бизнеса; тогда как стремление занять этот рынок окажет значительно более сильный чистый положительный эффект на долгосрочное накопление стоимости токена по сравнению с бесчисленными схемами субоптимального распределения капитала, рекомендуемыми аналитиками криптопространства. Таким образом, мы считаем, что GRASS находится на пороге массовой переоценки под влиянием развития нового бизнеса.

Здесь формируются эффекты сложного процента в фундаментальном анализе благодаря отношениям Grass с различными лабораториями. Каждая крупная поставка данных для тренировки дает Grass повод расширить покрытие и глубже понять требуемую клиентами информацию. Лучшее покрытие улучшает индекс; улучшенный индекс улучшает получение данных в реальном времени; успешное извлечение снова мотивирует те лаборатории строить свои решения на базе Grass. Со временем, независимо от эволюции архитектур моделей, эта инфраструктура сможет обеспечивать дефицитные данные для предобучения, пост-тренировки и вывода.

Будущее: Изобилие интеллекта

Интернет, который должны читать агенты, будет расти быстрее, чем паутина, изначально построенная поисковыми системами для индексации. Агенты будут создавать и изменять информацию со скоростью машин, и ответы все чаще будут присутствовать в видео, документах и динамических приложениях, которые невозможно понять путем простого скрейпинга веб-текста. Наборы данных для предобучения будут становиться все более зависимыми от контекстуальных и отраслевых знаний.

Построение и обслуживание входов, необходимых этим моделям, требует скоординированного управления миллионами разрозненных ресурсов с высокой точностью. По нашим данным, Grass уже решила многие проблемы здесь: какие соединения способны достичь источника, является ли ответ полным, как часто один источник должен посещаться повторно, и как возвращать результаты в рамках требований моделей к затратам или задержкам в режиме реального времени. Ядро команды обладает специализированным пониманием этих рабочих процессов, и мы ожидаем, что они смогут бесперебойно обслуживать клиентов по мере изменения и роста потребностей в различных формах.

На протяжении многих лет мы отстаивали идею, что токены могут помочь сетям инфраструктуры достичь критического масштаба. Grass демонстрирует, что становится возможным после его достижения. Доходы от тренировки финансируют скрейпинг и индексацию, а отношения с лабораториями теперь позволяют направлять эти инвестиции на растущие контракты. Андрей и другие члены команды Grass являются одними из самых сосредоточенных операторов среди встреченных нами сетей криптографической агрегации ресурсов, и их амбиции не имеют предела: сделать постоянно расширяющийся мультимодальный интернет доступным для машинного интеллекта в реальном времени.

Примечание 1: Последние данные OpenAI, раскрытые в июле 2025 года, составляли более 2,5 миллиардов сообщений ChatGPT ежедневно, а после этого число активных еженедельных пользователей превысило 1 миллиард, что означает около 3,5 миллиардов сообщений в день. Теперь 22% раундов в ChatGPT вызывают внешние инструменты; предполагая, что только 10% из них запускают платный поиск, ежегодно генерируется примерно 128 миллиардов запросов, что при цене Brave 5 долларов за 1000 запросов составляет около 640 миллионов долларов. Агенты значительно увеличат эту цифру: типичная задача Gemini Deep Research выполняет около 80 поисков, поэтому 10 миллионов активных еженедельных пользователей Codex и ChatGPT Work, выполняющих по 5 задач в неделю с 20 поисками каждая, добавят 52 миллиарда запросов (около 260 миллионов долларов), а превращение всего 1% ежедневных сообщений в задачи исследовательских агентов выведет объем выше 1 триллиона запросов, что составит примерно 5 миллиардов долларов в год.

Раскрытие информации: если не указано иное, мнения, выраженные в данной статье, принадлежат исключительно авторам и не отражают позицию Multicoin Capital Management, LLC или ее аффилированных лиц (совместно называемых «Multicoin»). Некоторые из сведений, содержащихся в настоящей статье, могут быть получены из сторонних источников, включая портфельные компании, в которые инвестируют фонды, управляемые Multicoin. Multicoin считает предоставленную информацию надежной, но не делает никаких заявлений о ее постоянной точности или применимости к конкретным ситуациям. Статья может содержать ссылки на сторонние сайты («внешние сайты»). Любое наличие таких ссылок не означает одобрение этих сайтов, их содержимого или операторов. Эти ссылки предоставляются исключительно для удобства; они не являются признанием нашего согласия с содержанием внешних сайтов. Содержимое внешних сайтов разрабатывается и предоставляется третьими лицами, за которые Multicoin не несет ответственности. Предоставленные в тексте графики предназначены только для ознакомления и не должны использоваться в качестве основы для любых инвестиционных решений. Любые прогнозы, оценки, прогнозы, цели, перспективы и/или мнения, выраженные в этом блоге, могут быть изменены в любое время без предварительного уведомления и могут отличаться или противоречить мнениям, выражаемым другими.

Этот материал предназначен только для информационных целей и не должен служить основой для инвестиционных решений. Он не является и не должен интерпретироваться как полный. Содержание данной статьи не должно толковаться как юридическая, деловая или налоговая консультация. Вам следует проконсультироваться со своими собственными консультантами по этим вопросам. Любые упоминания любых ценных бумаг или цифровых активов сделаны исключительно в пояснительных целях и не являются инвестиционной рекомендацией или предложением оказать инвестиционные консультационные услуги. Любые инвестиционные инструменты или портфельные компании, упомянутые, процитированные или описанные, не представляют собой весь инвестиционный набор всех инвестиционных инструментов, управляемых Multicoin, и нет гарантий, что эти инвестиции принесут прибыль, или что будущие инвестиции будут иметь аналогичные характеристики или результаты. Список инвестиций венчурных фондов, управляемых Multicoin, доступен здесь: https://multicoin.capital/portfolio/. Непубликуемые инвестиции исключены из этого списка из-за необходимости согласования с командой разработчиков или эмитентом времени и характера публичного раскрытия информации. Кроме того, по стратегическим причинам хедж-фонд Multicoin Capital не раскрывает свои позиции в публично торгуемых цифровых активах.

Этот блог не является инвестиционной рекомендацией и не содержит предложения о продаже или приглашение к покупке каких-либо долей участия в качестве ограниченного партнера в любом инвестиционном инструменте, управляемом Multicoin. Любое предложение или приглашение инвестировать в любой инструмент Multicoin делается исключительно на основании меморандума о выпуске, соглашения об ограниченной партнерской организации и документов о подписке, и при принятии инвестиционного решения следует полагаться только на информацию, содержащуюся в таких документах.

Прошлые результаты не гарантируют будущих доходов. Нет никаких гарантий того, что инвестиционная цель любого инструмента Multicoin будет достигнута, и результаты могут существенно различаться как год от года, так и месяц от месяца. Следовательно, инвесторы могут потерять всю сумму инвестиций или ее значительную часть. Инвестиционные продукты, упомянутые в данном блоге, могут не подходить вам или любым другим лицам. Предоставленная оценка основана на подробных допущениях на момент публикации статьи, которые могут больше не применяться после даты публикации. Наши целевые цены или оценки и любые базовые или благоприятные сценарии, лежащие в основе этих целевых цен или оценок, могут не осуществиться.

Multicoin разработала, поддерживает и соблюдает письменную политику и процедуры, направленные на разумное выявление и эффективное управление конфликтами интересов, связанных с инвестиционной деятельностью. Дополнительные важные раскрытия информации см. по ссылкам https://multicoin.capital/disclosures и условиях использования https://multicoin.capital/terms.