Grass
Grass는 사용자가 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 공유하고 AI 개발 및 데이터 처리에 기여함으로써 암호화폐 토큰으로 보상받는 플랫폼입니다.
https://www.getgrass.io/?utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Dec 16, 2024
Grass 월간 트래픽 동향
Grass는 11월에 1,785만 방문으로 193.9%의 성장을 달성했습니다. 이러한 큰 증가는 플랫폼의 미사용 네트워크 자원을 수익화하는 혁신적인 접근 방식과 하루 만에 44,000개 이상의 새로운 노드를 추가한 것에 기인합니다. 또한, GRASS 토큰 출시와 잠재적인 에어드롭에 대한 기대감으로 더 많은 사용자들이 유입된 것으로 보입니다.
Grass이란?
Grass (GetGrass.io)는 사용자가 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 수익화할 수 있는 분산형 네트워크를 생성하여 인터넷 인센티브 구조를 재정의하는 것을 목표로 하는 혁신적인 플랫폼입니다. 전 세계적으로 250만 명 이상의 활성 사용자를 보유한 Grass는 여유 대역폭을 가진 개인과 이러한 자원을 필요로 하는 검증된 기관 간의 다리 역할을 합니다. 이 플랫폼은 브라우저 확장을 통해 운영되며 사용자 프라이버시와 보안에 강한 초점을 맞추어 설계되었습니다.
Grass의 주요 기능
Grass는 사용자가 검증된 기관 및 AI 회사와 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 공유하여 보상을 받을 수 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 개인 정보 및 데이터 보안을 유지하면서 AI 개발에 참여할 수 있는 안전한 네트워크로 기능합니다. 이 플랫폼은 250만 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있으며, 암호화폐, 기프트 카드 및 PayPal을 포함한 다양한 결제 방법을 제공합니다.
안전한 대역폭 공유: 사용자는 개인 데이터나 활동을 손상시키지 않고 안전하게 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 공유할 수 있으며, 주요 안티바이러스 제공업체에 의해 검증됩니다
보상 시스템: 사용자는 대역폭 기여에 대해 Grass 포인트와 토큰을 얻으며, 이는 다양한 결제 방법을 통해 교환할 수 있습니다
추천 프로그램: 사용자는 친구를 플랫폼에 초대하여 수익을 증가시킬 수 있습니다
백그라운드 운영: 응용 프로그램은 정상적인 인터넷 사용이나 속도에 영향을 주지 않고 백그라운드에서 실행됩니다
Grass의 사용 사례
AI 훈련 데이터 수집: AI 회사가 훈련 데이터를 수집하고 처리할 수 있도록 대역폭 자원을 제공합니다
탈중앙화 컴퓨팅: 중앙 집중식 클라우드 서비스의 대안으로 분산 컴퓨팅 네트워크에 기여합니다
수동 소득 생성: 개인이 사용하지 않는 인터넷 자원을 수익화하여 수동 소득을 얻을 수 있게 합니다
장점
안전하고 개인 정보 보호에 중점을 둔 플랫폼
수동 소득 기회
정상적인 인터넷 사용에 영향 없음
단점
결제 제약 및 지연된 지급
사용량 및 위치에 따라 수익 잠재력이 다를 수 있음
상대적으로 새로운 플랫폼으로 장기적인 안정성이 불확실함
Grass 사용 방법
Grass 계정 만들기: app.getgrass.io를 방문하여 사용자 이름, 이메일 주소를 입력하고 비밀번호를 설정하여 계정을 만드세요.
다운로드 및 설치: Grass 브라우저 확장(Chrome에서 사용 가능) 또는 백그라운드에서 실행되는 데스크탑 애플리케이션(Lite Node)을 다운로드하고 설치하세요.
로그인 및 활성화: 설치된 확장/애플리케이션을 통해 Grass 계정에 로그인하여 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 공유하세요.
지갑 설정: 대시보드를 통해 Solana 지갑을 연결하여 보상으로 GRASS 토큰을 받으세요.
수익 모니터링: 애플리케이션이 백그라운드에서 실행되는 동안 대시보드를 통해 획득한 Grass 포인트를 추적하세요.
선택 사항: 친구 추천: 대시보드에서 추천 코드를 사용하여 친구를 초대하여 수익을 늘리세요.
보상 청구: grassfoundation.io/eligibility에서 에어드랍 자격을 확인하고 사용 가능한 경우 GRASS 토큰을 청구하세요.
Grass 자주 묻는 질문
그래스는 사용자가 검증된 기관과 사용하지 않는 인터넷 대역폭을 공유하여 보상을 받을 수 있는 플랫폼입니다. 이는 다양한 AI 플랫폼에 데이터를 제공하여 모델을 훈련하는 데 도움을 주는 AI 데이터 저장소 역할을 합니다.
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