1. 개요
그래스는 전 세계 사용자의 유휴 인터넷 대역폭을 활용해 공개 웹 데이터를 수집하고, 이를 인공지능 모델과 기업이 활용할 수 있는 데이터셋으로 가공하는 탈중앙화 데이터 인프라 프로젝트이다.
인공지능 모델을 개발하고 학습하기 위해서는 인터넷상의 방대한 데이터가 필요하다. 특히 최신 정보를 반영하는 AI 시스템을 구축하려면 공개 웹 데이터를 지속적으로 수집하고 정리할 수 있는 인프라가 요구된다.
그래스는 이러한 과정에 전 세계 사용자의 인터넷 연결을 활용한다. 사용자는 그래스 애플리케이션이나 노드를 실행해 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 네트워크에 제공할 수 있으며, 그래스 네트워크는 이를 이용해 공개 웹 데이터에 접근한다.
수집된 데이터는 검증과 정제 과정을 거쳐 인공지능 학습이나 기업용 데이터 분석 등에 활용할 수 있는 형태로 가공될 수 있다.
그래스는 단순한 인터넷 대역폭 공유 서비스를 넘어, 웹 데이터의 수집부터 출처 검증, 정제, 데이터셋 구축까지 연결하는 분산형 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다.
2. 특징
2.1 유휴 인터넷 대역폭 활용
그래스의 기본 구조는 사용자가 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 네트워크에 제공하는 방식이다.
대부분의 인터넷 이용자는 통신사 또는 인터넷 서비스 제공업체와 계약해 일정한 인터넷 대역폭을 이용하지만, 실제로 가용 대역폭 전체를 항상 사용하는 것은 아니다.
그래스 이용자는 애플리케이션을 실행해 이러한 유휴 대역폭을 네트워크에 제공할 수 있다.
네트워크는 사용자의 인터넷 연결을 통해 공개 웹 서버에 요청을 보내고 데이터를 수집하며, 참여자의 네트워크 기여도는 시스템에 기록된다.
2.2 공개 웹 데이터 수집
그래스는 전 세계에 분산된 노드를 활용해 공개적으로 접근 가능한 웹 데이터를 수집한다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델의 발전으로 최신성과 다양성을 갖춘 데이터에 대한 수요가 증가하면서, 웹 데이터 수집과 정제는 AI 인프라의 중요한 영역 중 하나가 되었다.
그래스는 분산된 인터넷 연결을 이용해 데이터를 수집하고 이를 구조화함으로써, AI 개발사나 기타 데이터 수요자가 활용할 수 있는 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다.
2.3 DePIN과 AI 데이터의 결합
2.4 데이터 출처 검증
그래스는 수집된 데이터가 어떤 과정을 통해 확보되었는지 검증할 수 있는 구조를 구축하려 한다.
AI 학습 데이터에서는 단순히 많은 양의 데이터를 확보하는 것뿐 아니라 데이터의 출처와 처리 과정을 추적할 수 있는지 여부도 중요할 수 있다.
그래스는 영지식 증명과 온체인 기록 등을 활용해 웹 데이터 수집 과정을 검증하고, 데이터의 출처와 계보를 확인할 수 있는 인프라를 지향한다.
2.5 솔라나 생태계
3. 기술 구조
그래스는 자신들의 데이터 처리 구조를 Sovereign Data Rollup이라고 설명한다.
일반적인 블록체인 롤업은 거래를 묶어 처리함으로써 블록체인의 확장성을 높이는 데 중점을 두지만, 그래스의 데이터 롤업 구조는 웹 데이터의 수집, 검증, 정제 및 출처 증명에 초점을 둔다.
그래스 네트워크에서는 전 세계에 분산된 노드가 공개 웹 데이터 수집에 참여하고, 라우터와 검증자가 데이터 처리 과정을 중계하고 확인한다.
이후 ZK Processor와 데이터 원장 등의 구성 요소를 통해 수집 과정에 대한 검증 정보와 실제 데이터셋을 연결하는 구조를 지향한다.
4. 네트워크 구성
4.1 Grass Node
Grass Node는 그래스 네트워크와 인터넷을 연결하는 기본 구성 요소이다.
사용자는 그래스 애플리케이션 또는 노드를 실행해 자신의 인터넷 연결 일부를 네트워크에 제공할 수 있다.
Grass Node는 네트워크로부터 전달받은 요청에 따라 공개 웹 서버에 접근하고, 해당 서버로부터 받은 응답을 네트워크로 전달하는 역할을 한다.
주요 역할은 다음과 같다.
- 공개 웹 서버에 네트워크 요청 전달
- 웹 서버 응답 데이터 수신
- 네트워크에 인터넷 대역폭 제공
- 트래픽 처리 및 네트워크 기여 기록
4.2 Router
라우터는 여러 Grass Node와 검증자 사이의 연결을 담당한다.
노드가 처리한 네트워크 트래픽을 검증자에게 전달하고, 다수의 노드를 관리하는 중간 인프라 역할을 한다.
라우터는 처리한 검증된 대역폭과 네트워크 기여도 등에 따라 보상을 받을 수 있는 구조를 가진다.
4.3 Validator
검증자는 라우터를 통해 전달된 웹 거래 데이터를 확인하고 여러 거래를 하나의 배치로 처리하는 역할을 한다.
데이터 처리 과정의 유효성을 검증하고 이후 증명 생성 과정에 필요한 정보를 제공한다.
4.4 ZK Processor
ZK Processor는 그래스 네트워크에서 처리된 웹 요청과 세션 데이터에 대한 증명을 처리한다.
여러 개의 유효성 증명을 묶고 이를 온체인에 기록함으로써 데이터 수집 과정의 검증 가능성을 높이는 역할을 한다.
이 과정에는 영지식 증명 기술이 활용될 수 있다.
4.5 Grass Data Ledger
Grass Data Ledger는 그래스 네트워크에서 수집된 데이터와 검증 기록을 연결하는 데이터 구조이다.
수집된 데이터셋과 이에 대응하는 온체인 증명을 연결함으로써 특정 데이터가 어떤 과정을 통해 확보되었는지를 확인할 수 있는 구조를 지향한다.
4.6 Edge Embedding Models
인터넷에서 수집된 원본 웹 데이터는 그대로 AI 모델 학습에 사용하기 어려운 경우가 있다.
불필요한 정보가 포함되거나 형식이 일정하지 않을 수 있기 때문이다.
그래스는 데이터 처리 과정을 통해 비정형 웹 데이터를 정리하고 구조화해 AI 시스템이 활용하기 적합한 형태로 변환하는 것을 목표로 한다.
5. Sovereign Data Rollup
Sovereign Data Rollup은 그래스가 웹 데이터 처리 인프라를 설명하기 위해 사용하는 개념이다.
전통적인 웹 크롤링 시스템에서는 중앙화된 서버와 데이터센터가 대규모 데이터 수집 작업을 수행한다.
그래스는 이와 달리 전 세계에 분산된 인터넷 연결을 이용해 공개 웹 데이터에 접근하고, 데이터 수집과 검증 과정을 분산된 구조로 처리한다.
이 구조에서는 다음과 같은 과정이 이루어진다.
- Grass Node가 공개 웹 데이터에 접근한다.
- Router가 노드와 검증자를 연결한다.
- Validator가 웹 거래 데이터를 검증하고 배치한다.
- ZK Processor가 데이터 처리 과정에 대한 증명을 생성한다.
- Grass Data Ledger가 데이터셋과 검증 정보를 연결한다.
- 데이터는 AI 및 기타 데이터 수요자가 활용할 수 있는 형태로 정제된다.
그래스는 이를 통해 웹 데이터의 수집부터 검증, 정제 및 활용까지 연결되는 데이터 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다.
6. GRASS 토큰
GRASS는 그래스 네트워크의 핵심 토큰이다.
솔라나 네트워크의 SPL 토큰으로 발행되었으며, 네트워크 참여자 보상, 스테이킹, 거버넌스 및 그래스 생태계의 경제 활동과 연결된다.
그래스 네트워크에서 발생하는 데이터 관련 수요와 네트워크 참여자에 대한 보상을 연결하는 경제적 수단으로 활용되는 것을 목표로 한다.
7. 토큰 정보
- 토큰명: Grass
- 티커: GRASS
- 네트워크: Solana
- 토큰 표준: SPL 토큰
- 총 공급량: 1,000,000,000 GRASS
- 토큰 주소: Grass7B4RdKfBCjTKgSqnXkqjwiGvQyFbuSCUJr3XXjs
- 주요 용도
- 네트워크 참여 보상
- 라우터 스테이킹
- 네트워크 보안
- 웹 데이터 관련 경제 활동
- 데이터셋 구매와 서비스 이용
- 거버넌스 참여
8. GRASS 토큰의 역할
8.1 네트워크 참여 보상
그래스 생태계에서는 노드 운영자와 라우터 등 네트워크 자원을 제공하는 참여자가 기여도에 따라 보상을 받을 수 있다.
GRASS는 이러한 분산형 네트워크의 참여자 보상 체계와 연결되는 핵심 자산이다.
8.2 스테이킹
GRASS 보유자는 토큰을 네트워크 라우터에 위임하는 방식으로 스테이킹에 참여할 수 있다.
라우터는 Grass Node와 검증자를 연결하고 네트워크 트래픽을 처리하는 인프라 역할을 한다.
GRASS를 위임함으로써 네트워크 운영에 간접적으로 참여하고, 조건에 따라 보상을 받을 수 있다.
8.3 데이터 관련 경제 활동
그래스는 네트워크에서 수집되고 가공된 데이터셋을 AI 개발사나 기타 데이터 수요자가 이용할 수 있는 구조를 지향한다.
데이터 구매자가 USD, USDC 또는 기타 지원 자산을 이용할 수 있는 구조와 함께, 네트워크 경제 활동이 GRASS 토큰 보상 체계와 연결될 가능성이 제시되어 있다.
8.4 거버넌스
GRASS 토큰은 그래스 네트워크의 거버넌스 참여와 연결될 수 있다.
토큰 보유자는 네트워크 개선 방향이나 생태계와 관련된 주요 의사 결정에 참여할 수 있는 구조를 가진다.
9. 토크노믹스
GRASS의 총 공급량은 1,000,000,000개로 설정되어 있다.
초기 토큰 분배 구조는 다음과 같다.
- 커뮤니티: 300,000,000 GRASS, 30%
- 미래 인센티브: 170,000,000 GRASS
- 라우터 보상: 30,000,000 GRASS
-
첫 번째 에어드롭: 100,000,000 GRASS
-
재단 및 생태계 성장: 228,000,000 GRASS, 22.8%
-
초기 투자자: 252,000,000 GRASS, 25.2%
-
기여자: 220,000,000 GRASS, 22%
초기 투자자와 기여자에게 배정된 물량에는 별도의 락업 및 베스팅 조건이 적용될 수 있다.
이에 따라 전체 공급량과 실제 시장에 유통되는 물량은 서로 다를 수 있으며, 토큰 언락 일정에 따라 유통량도 변동될 수 있다.
10. Grass Points
Grass Points는 그래스 네트워크에서 사용자의 기여도를 측정하는 포인트 시스템이다.
사용자가 네트워크에 연결되어 있는 시간, 실제 네트워크 트래픽 처리 여부 및 추천 활동 등에 따라 포인트가 기록될 수 있다.
그래스 포인트는 크게 Uptime Points와 Network Points 등으로 구분된다.
10.1 Uptime Points
사용자가 그래스 네트워크에 연결되어 있는 시간 등을 기준으로 기록되는 포인트이다.
지속적으로 네트워크에 연결되어 있을수록 더 많은 기여도를 기록할 수 있는 구조이다.
10.2 Network Points
사용자의 인터넷 연결이 실제 네트워크 트래픽 처리에 활용될 때 기록되는 포인트이다.
단순히 네트워크에 연결되어 있는 것과 실제 데이터 요청 처리에 기여하는 것은 서로 구분될 수 있다.
Grass Points는 네트워크 기여도를 측정하는 지표이며, 특정 시점의 보상 정책에 따라 토큰 분배 등에 활용될 수 있다.
다만 포인트 자체가 일정한 수량의 GRASS 토큰으로 반드시 교환되는 것을 의미하지는 않는다.
11. AI와의 관계
그래스가 주목받는 주요 이유 중 하나는 인공지능 산업과의 연관성이다.
생성형 AI와 대규모 언어 모델을 학습하기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 최신 정보를 반영하려면 인터넷상의 공개 데이터를 지속적으로 수집할 수 있어야 한다.
그래스는 전 세계에 분산된 인터넷 연결을 활용해 공개 웹 데이터를 수집하고 이를 구조화된 데이터셋으로 가공하는 것을 목표로 한다.
이에 따라 그래스는 다음 분야가 결합된 프로젝트로 볼 수 있다.
- AI 데이터
- DePIN
- 웹 데이터 수집
- 분산 네트워크
- 데이터 인프라
- 블록체인
- 데이터 출처 검증
그래스의 장기적인 활용 가능성은 실제 AI 기업과 데이터 수요자가 그래스 네트워크를 통해 생성된 데이터셋을 어느 정도 이용하는지와 밀접하게 연결될 수 있다.
12. 공개 웹 데이터와 개인정보
그래스는 사용자 개인의 파일이나 개인적인 인터넷 활동을 직접 수집하는 것이 아니라, 사용자의 인터넷 연결을 통해 공개 웹 서버에 네트워크 요청을 전달하는 구조를 사용한다고 설명한다.
즉, Grass Node는 공개적으로 접근 가능한 웹 데이터 수집을 위한 네트워크 인프라 역할을 한다.
다만 인터넷 대역폭을 제3자 네트워크에 제공하는 서비스 특성상, 실제 이용 시에는 그래스의 개인정보 보호정책, 서비스 약관, 보안 구조 및 해당 지역의 인터넷 서비스 제공업체 정책 등을 확인할 필요가 있다.
13. 활용 분야
그래스 네트워크는 다음과 같은 영역에서 활용될 가능성이 있다.
13.1 AI 학습 데이터
대규모 언어 모델과 생성형 AI의 학습에 필요한 공개 웹 데이터를 수집하고 구조화하는 용도로 활용될 수 있다.
13.2 실시간 웹 데이터
최신 정보를 필요로 하는 AI 시스템이나 데이터 분석 서비스에 웹 데이터를 제공하는 인프라로 활용될 수 있다.
13.3 데이터셋 구축
인터넷상의 비정형 데이터를 수집하고 정리해 특정 목적에 맞는 데이터셋을 구축하는 데 활용될 수 있다.
13.4 데이터 출처 검증
수집된 데이터의 출처와 처리 과정을 검증하는 시스템으로 활용될 가능성이 있다.
13.5 기업용 데이터 인프라
시장 조사, 가격 정보, 검색 데이터, 상품 정보 등 대규모 웹 데이터를 필요로 하는 기업용 서비스와 연결될 수 있다.
14. 생태계
그래스 생태계는 일반 사용자, 노드 운영자, 라우터, 검증자, 데이터 구매자 등 다양한 참여자로 구성될 수 있다.
일반 사용자는 인터넷 대역폭을 제공하고, 라우터와 검증자는 네트워크의 데이터 처리와 검증 과정에 참여한다.
AI 개발사와 기업 등 데이터 수요자는 그래스 네트워크를 통해 수집 및 가공된 데이터셋을 활용할 수 있는 잠재적 이용자로 볼 수 있다.
이러한 구조에서 GRASS 토큰은 네트워크 참여자 보상과 스테이킹, 거버넌스 및 경제 활동을 연결하는 역할을 한다.
15. 한계 및 주요 변수
그래스의 장기적인 성장에는 실제 네트워크 사용량과 데이터 수요가 중요한 영향을 미칠 수 있다.
Grass Node의 수가 많더라도 실제 네트워크 트래픽이나 기업의 데이터 구매 수요가 충분하지 않다면 네트워크의 경제적 활용성은 제한될 수 있다.
또한 웹 데이터 수집 시장에는 기존의 중앙화된 웹 크롤링 기업과 데이터 제공 업체가 이미 존재하기 때문에, 그래스가 가격, 데이터 품질, 규모, 신뢰성 등의 측면에서 경쟁력을 확보할 수 있는지가 주요 변수이다.
AI 기업과 연구기관의 실제 데이터 수요, 그래스 데이터셋의 판매 규모, 네트워크 매출과 GRASS 토큰 경제의 연결 정도 역시 프로젝트의 지속 가능성에 영향을 줄 수 있다.
인터넷 대역폭을 공유하는 구조 특성상 국가별 법률, 인터넷 서비스 제공업체 정책 및 보안 문제도 영향을 미칠 가능성이 있다.
GRASS 토큰의 경우 초기 투자자와 기여자에게 상당한 물량이 배정되어 있어, 향후 토큰 언락과 유통량 증가 역시 시장 공급에 영향을 줄 수 있는 요소이다.