9 月 29 日，知名加密投资机构 Multicoin Capital 正式宣布，其旗下的对冲基金与风险投资基金均已完成对 Grass 的投资，具体金额及交易条款并未公开。这家最初依靠用户共享闲置家庭带宽起步的去中心化物理基础设施网络（DePIN）项目，如今已成功切入 AI 实验室的训练数据供应市场。
资本市场已率先做出反应，GRASS 代币价格出现强劲反弹。数据显示，该代币于 9 月 16 日收盘时约为 0.322 美元，至 9 月 30 日上午已涨至约 0.74 美元，两周内涨幅高达约 130%。基于 10 亿枚总供应量计算，其完全稀释估值（FDV）从约 3.22 亿美元攀升至 7.4 亿美元。虽然目前价格较 2024 年 11 月创下的约 3.9 美元历史高点仍下跌约 81%，但随着近期收入核验报告的发布、新产品计划的推进以及机构投资者的入场，市场有望重新评估 Grass 的业务基本面。
与此同时，DePIN 赛道整体热度回升。据 CoinGecko 分类统计，截至 9 月 30 日上午，该板块总市值约为 110 亿美元，过去 24 小时内上涨约 2.9%，成交额达约 8.8 亿美元。在业务落地方面，Helium 持续为电信运营商处理无线数据流量，Akash 于今年推出 Homenode 测试版以支持个人 GPU 参与 AI 推理算力供应，而 Grass 则专注于向 AI 实验室出售训练数据。无线连接、计算能力与数据采集正在逐渐吸引具体的企业买家，AI 领域对数据与算力的巨大需求，也为 DePIN 拓展了新的业务场景。
Multicoin 在其投资分析中指出，当前市场虽已认可 Grass 出售训练数据的商业价值，却可能低估了其在实时检索领域的潜力。Grass 计划利用现有的 AI 客户关系推广新产品，并将训练业务产生的利润再投资于搜索基础设施建设。
AI 实验室究竟需要什么样的数据
Grass 定位为一个面向 AI 企业的去中心化物理基础设施网络（DePIN）项目。用户通过在设备上安装应用来分享闲置的家庭网络带宽并获取奖励；Grass 则利用这些分布在全球的连接节点，采集公开网页上的文本、图片和视频，并将其整理为 AI 实验室可用于模型训练的结构化数据。
当 AI 实验室尝试自行大规模抓取网页时，往往面临访问频率限制、不同地区展示内容差异以及动态页面需浏览器加载等技术障碍。Grass 能够根据具体采集任务，选择对应地区的住宅网络连接以获取内容，随后完成解析、加工和交付。在此模式中，用户提供带宽资源，实验室购买数据成品，而 Grass 负责将分散的网络资源整合为可交付的服务体系。
这种通过代币激励用户贡献基础设施资源的方式，正是去中心化物理基础设施网络（DePIN）的核心逻辑。鉴于家庭宽带和设备已广泛存在，Grass 可以利用闲置容量开展业务，从而避免自建基础设施的高昂投入。代币奖励助力其在早期吸引参与者，而后续的 AI 客户订单则带来收入，用于支付资源贡献者的回报及数据处理成本。
由于用户家中的带宽费用已经支付，Grass 只需利用其中闲置的部分，无需铺设新的通信网络，也不强制要求参与者购买专用硬件。代币激励机制帮助它在客户订单不足阶段聚集资源，而 AI 训练市场的旺盛需求则为这些资源提供了稳定的买家。
Regen Financial 在 9 月发布的核验摘要显示，旗下 Grass DataCo 在 2026 年上半年报告收入约 1453 万美元，其中约 1135 万美元已核对至现金收款。根据 Grass 披露的信息，几乎所有 AI 客户都进行了重复采购，表明该业务已实现盈利。不过，Grass 未公开具体采购实验室名单，外界难以据此判断收入对少数大客户的依赖程度。
从简单网页采集到十亿级视频加工
拥有数百万节点的庞大网络并不意味着 AI 实验室会直接交付训练预算。客户对数据的完整性、格式的可用性以及在约定时间内收到足够数量的内容有严格要求。家庭连接仅帮助 Grass 获取原始数据，后续的加工和交付仍需依赖软件、算力及专业的工程团队。
2025 年 8 月，Grass 与分布式计算网络 Inference.net 联合推出了视频标注模型 ClipTagger-12b，用于识别视频中的动作、物体和标识。该模型使用了 Grass 采集的超过十亿个公开网络视频中的一部分进行训练，并部署在 Inference.net 的计算网络上。经过这一流程，采集到的视频被转化为机器可检索、可理解的描述信息。
这一合作实现了带宽与计算两类资源的结合：Grass 负责视频获取，Inference.net 参与模型训练及运行标注服务，最终输出结果服务于视频理解等任务。客户购买的数据产品背后，包含了获取、解析和加工等多道工序；单纯增加带宽供给，尚无法替代这些复杂的处理工作。
在同一张网络内部，资源使用效率存在显著差异。Grass 在 7 月披露，约 15 万名用户承接了第二阶段 90% 的网络流量，系统优先选择稳定、软件更新及时且位于高需求地区的连接。对客户而言，有效的覆盖意味着特定位置和可持续的连接质量，单纯的节点总数并不能完整反映网络价值。
完成一笔训练数据订单的过程，也是团队深入了解客户需求、接受格式标准以及预判下一轮训练缺口的机会。Multicoin 将这种持续的合作关系视为 Grass 扩展业务的基石。若客户继续采购，Grass 可复用已有的采集和处理系统，从而降低每次面对新需求时重新组织资源的成本。
除现有订单外，Multicoin 押注的第二增长曲线
9 月 28 日，Grass 核心开发服务商 Wynd Labs 的 CEO Andrej Radonjic 公布了新计划，旨在让模型在运行期间也能调用 Grass 获取信息。即使模型已完成训练，在面对当天的公司公告或突发航班延误等信息时，仍需通过网页查询获取最新数据。
Grass 计划构建两类供程序调用的接口：Contents API 负责打开并读取指定网页，Search API 则负责从索引中查找相关网页。训练数据的交付围绕单次训练任务展开，而实时检索可能在模型上线后频繁发生。Multicoin 据此判断，后者可能孕育更大的市场空间，并推动 GRASS 代币价值的重估。
既有的 AI 客户关系有助于 Grass 接触潜在买家，训练订单的收入也可部分覆盖采集和处理系统的建设费用。团队无需等待搜索产品上线后才开始寻找客户、搭建网络或验证数据交付。然而，实时检索要求快速定位相关内容并保持索引实时更新；能够按期交付大量训练数据，并不直接等同于搜索接口具备同等的商业竞争力。
Multicoin 明确支持将毛利润继续投入网页索引建设，这笔资金将扩大覆盖范围，同时也延迟了其他资金用途。对于 GRASS 投资者而言，此次投资主要提供了业务扩张的预期，本次公告未同时给出新的固定收入分成或持续回购承诺，因此收入与币价之间仍存在成本、再投资及代币经济安排等多重变量。
短期来看，订单兑现仍面临压力。Grass 在 7 月给出的全年训练数据收入预期为 6500 万至 7500 万美元，并提及原计划上半年开始的约 1500 万美元业务已延至第三季度。即便沿用公司此前披露的 1700 万美元上半年收入，要达到全年目标，下半年仍需取得 4800 万至 5800 万美元的收入，约为上半年的 2.8 至 3.4 倍。
截至 9 月 30 日，Grass 尚未在新计划中公布两类接口的正式上线日期及收费标准。目前的全年收入目标仍主要指向训练数据业务，实时检索带来的新增订单尚未随此次投资一并披露。
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