Кратко
В конце 2025 года Grass внедрил важные обновления инфраструктуры и изменил механику начисления вознаграждений.
- Обновление Sion (февраль 2025) – улучшена обработка различных типов данных для обучения искусственного интеллекта.
- Запуск панели управления вознаграждениями (октябрь 2025) – разделение очков на показатели времени работы и использования сети для большей прозрачности.
Подробности
1. Обновление Sion (февраль 2025)
Обзор:
Обновление Sion значительно улучшило возможности Grass по обработке текста, изображений и 4K-видео в больших объемах, увеличив суточную пропускную способность до 1 петабайта. Это позволило масштабировать вычисления горизонтально, что важно для обучения моделей искусственного интеллекта.
В обновлении была внедрена технология zk-proof для проверки происхождения данных и оптимизировано распределение ресурсов между децентрализованными узлами. Пропускная способность сети выросла на 37%, что поддерживает переход Grass к использованию данных в реальном времени для AI-инференса (вывода).
Что это значит:
Это положительный сигнал для GRASS, так как укрепляет позицию Grass как децентрализованной инфраструктуры для искусственного интеллекта, привлекая корпоративных клиентов, которым нужны качественные данные для обучения. Пользователи получают более точные вознаграждения по мере роста полезности сети.
(Источник)
2. Запуск панели управления вознаграждениями (октябрь 2025)
Обзор:
Система Grass Points была разделена на Uptime Points (очки за стабильное подключение устройств) и Network Points (очки за использование пропускной способности сети). Ежедневно распределяется 1 миллион Network Points в зависимости от регионального спроса и качества соединения.
Новая панель управления позволяет пользователям отслеживать оба показателя вместе с рефералами, заменяя прежнюю систему с одним типом очков. Для этого были внесены изменения в алгоритмы мониторинга пропускной способности в реальном времени.
Что это значит:
Это нейтральное изменение для GRASS, так как повышает прозрачность механики вознаграждений, но может привести к региональным различиям. В регионах с высоким спросом потенциал заработка увеличивается, а в насыщенных регионах пользователи могут столкнуться с уменьшением стимулов, если не обновят оборудование.
(Источник)
Итог
Эволюция кода Grass направлена на масштабируемость AI и данных, а также на прозрачность системы вознаграждений. Однако региональные различия в выплатах могут повлиять на участие в сети. Вопрос в том, как Grass будет балансировать децентрализацию и локальные модели стимулов, стремясь к рынкам данных для AI-инференса.