포필러스 리서치: '그래스', AI 웹 데이터 시장의 게임체인저로 급부상

블록체인 리서치 기업 포필러스(Four Pillars)에 따르면 AI 기업들과 개인 사용자를 연결하는 탈중앙화 웹 데이터 네트워크 '그래스(Grass)'가 빠르게 성장하고 있다. 특히 AI 모델 학습 과정에서 데이터 수집 단계가 전체 개발 시간과 노력의 70~80%를 차지하는 상황에서, 그래스는 개인 기기의 유휴 인터넷 대역폭을 활용해 웹 데이터를 효율적으로 수집하는 방식으로 주목받고 있다.

현재 AI 업계에서는 데이터 접근성 문제와 데이터 품질 저하 이슈가 중요한 화두로 떠오르고 있다. AI 모델 개발의 필수 요소인 웹 데이터 수집이 점점 더 어려워지면서, AI 기업들은 CAPTCHA, 봇 탐지 시스템, API 접근 제한 등의 기술적 장벽을 극복해야 하는 상황이다. 이와 동시에, 데이터 포이즈닝(의도적인 데이터 오염)과 AI 생성 콘텐츠 증가가 데이터 품질을 저하시키고 있다는 우려도 커지고 있다. 포필러스 리서치에 따르면, 그래스는 이러한 문제를 해결하기 위해 블록체인 기반의 탈중앙화 웹 데이터 네트워크를 구축했다.

그래스는 개인 사용자들이 자신의 유휴 인터넷 대역폭을 공유하는 대가로 $GRASS 토큰 보상을 받을 수 있도록 설계됐다. 이 네트워크에서는 전 세계 190개국에 분포한 300만 개 이상의 노드가 실시간 웹 데이터를 수집하고 있으며, 2025년 3월 5일 기준으로 7일 누적 데이터 스크래핑 볼륨이 6,694TB에 달했다. 2024년 한 해 동안 그래스의 사용자 기반은 20만 명에서 300만 명으로 15배 성장했으며, 인덱싱된 URL 수는 44억 개에 육박하는 등 압도적인 성과를 보이고 있다.

그래스 네트워크의 또 다른 강점은 AI 기업들이 필요로 하는 고품질 데이터를 구조화하여 제공할 수 있다는 점이다. AI 모델의 성능은 입력 데이터의 양과 질에 따라 결정되는데, 그래스는 기존 AI 기업들이 겪는 데이터 품질 저하 문제를 해결하기 위해 크라우드 소싱 방식을 활용하고 있다. 이를 통해 AI 모델 학습에 필요한 방대한 양의 데이터를 신뢰성 있는 형태로 제공하며, 데이터 수집 과정에서의 법적 리스크 또한 분산시킨다.

최근 그래스는 시온 업그레이드를 통해 분산 컴퓨팅 아키텍처를 도입하며 한 단계 더 나아가고 있다. 이를 통해 처리 속도를 10배 향상시켰고, 4K 비디오를 포함한 대규모 멀티모달 데이터 처리를 지원하게 되었다. 이러한 기술적 진보는 그래스를 단순한 웹 데이터 수집 플랫폼이 아닌, AI 산업의 핵심 데이터 인프라 제공자로 자리매김하게 만들 것으로 보인다.

크립토 경제에서 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)가 점점 주목받고 있는 가운데, 그래스는 AI 기반 웹 데이터 수집 분야에서 성공적인 사례로 평가받고 있다. 특히 기존 인프라의 비효율성을 해소하면서 블록체인의 장점을 결합한 그래스의 토큰 경제 모델은 네트워크 효과를 기반으로 더욱 빠르게 확장할 것으로 예상된다. 포필러스 리서치는 "그래스는 웹 데이터 시장에 새로운 패러다임을 제시하며, AI와 블록체인 기술이 결합한 혁신적인 사례로 자리 잡을 것"이라고 분석했다.