「小草幣」開放上線空投查詢,為何社群成員卻怨氣值拉滿?
「小草幣」開放上線空投查詢,為何社群成員卻怨氣值拉滿?
Grass 上線空投查詢,電費能回本嗎?

今日凌晨,Grass(社區俗稱小草)在 X 平台發文宣布代幣空投查詢已上線(點擊此處跳轉空投查詢連結),查詢頁面僅反映測試 Alpha 賽季和第 1-7 賽季的分配情況,不包括正在進行的獎勵賽季和待公布分配。GRASS 代幣總供應量為 10 億枚,其中 10% 面向第一次空投,其詳細空投分配如下:

  • 測試 Alpha 賽季:1.5%;
  • 第 1-7 賽季 :7%;
  • 獎勵賽季(目前):0.5%;
  • 待公布:1%。

「小草」也算這段時間擼空投熱度很高的項目,因此代幣查詢消息一出,各大「擼毛」社區一下子熱鬧起來,參與交互的用戶們紛紛去查詢所獲代幣數量,但隨之而來的是各種怨氣在社交媒體上瀰漫:

  • 「5.8 個 GRASS 我沒看錯吧,妥妥的反擼啊,還有人比我更少的嗎?」
  • 「批次搞了一堆號,怎麼一億積分就給了幾十個幣,到底怎麼算的?」
  • 「從第一賽季開始就開始做宣傳推廣,一共邀請了 101 個朋友參加,電腦掛了快一年,期間經常開 VPN,只有一個號,總共 700 多萬積分,結果隻空投了 63 個 GRASS,電費都不夠,真是絕了。」
  • 「小草成功反擼,我就是網路乞丐,我是個小丑。」

可以說,目前社交媒體上,無論是單號的個人還是批次擼毛的工作室,幾乎都在吐槽小草空投代幣的數量太少,充滿著怨氣。

下面,Odaily 星球日報將帶大家簡單了解 Grass 項目、場外價格情況等資訊。

Grass 項目簡介

Grass 是部署在 Solana 上的第一個結合 AI、Depin 和 Solana 技術的項目,定位為 AI 的數據層。作為一個去中心化的網路,Grass 旨在透過訪問公共網路,提供 AI 模型訓練所需的數據。

這使得 Grass 在擴展至清理和準備結構化數據集的過程中,成為 AI 數據層的重要組成部分,奠定了其在 AI 領域的基礎地位。

根據 ROOTDATA 數據顯示,目前,Grass 已完成二次融資,總金額為 450 萬美元,分別為:

  • 2023 年 7 月,Grass 宣布完成 100 萬美元 Pre-Seed 輪融資,No Limit Holdings、Big Brain Holdings、Builder Capital、Cogitent Ventures、Kyle Samani、Neel Somani、Rahim Noorani 等參與投資;
  • 2023 年 12 月,Grass 宣布完成 350 萬美元種子輪融資,Polychain Capital 和 Tribe Capital 領投,Bitscale、Big Brain、Advisors Anonymous、Typhon V 和 Mozaik 等參投。
場外價格

目前,Grass 代幣場外交易均沒有上線大家所熟知的場外交易平台 AEVO 與 Whales Market,Whales Market 僅在之前上線了 Grass 積分的場外交易市場,隨著代幣空投消息的釋放,其場外價格大幅下跌,現報每積分 0.00015 美元,24 小時跌幅近 40%。

目前,社區自發組織的 OTC 情況,在 0.2-0.25 美元有買盤,但根據社區回饋,賣家似乎並不願意在如此低的價格進行場外交易,部分賣家想要賣出的價格在 0.5 美元附近。

因此,若按照 0.5 美元一枚賣出,大部分用戶查詢的空投數量集中在 10-100 枚之間,約獲得 5-50 美元的空投獎勵,妥妥的「豬腳飯」。

值得一提,Grass 隱形發射的 NFT 項目 GigaBuds 在代幣空投查詢消息釋放後,並沒有下降,而是出現小幅上漲,暫報 2.472 SOL,24 小時漲幅 12.18%。

在空投的 10% 代幣中有 1% 代幣目前官方給的是「待公布」,因此 GigaBuds 價格不跌反漲或許是期待這 1% 會給 NFT 持有者。

本文合作轉載自:深潮

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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