L'économie des données spatiales de haute fidélité au niveau du sol a toujours été défavorable. Les flottes de cartographie dédiées sont coûteuses à exploiter et lentes à s'étendre à chaque quartier ou site industriel. Les images satellitaires sont relativement peu coûteuses, mais ne peuvent pas voir sous les arbres, à l'intérieur des entrées de bâtiments ou autour d'obstacles temporaires. Le résultat est que de grandes parties du monde physique restent mal observées aux fins de l'IA physique. Le système de récompenses de @vangrid_io crée un marché à la demande. Les organisations précisent exactement ce dont elles ont besoin, y compris l'emplacement, le type de capture et la date limite, et financent la demande en USDC. Les contributeurs se disputent pour la remplir. Le paiement est libéré uniquement après que le demandeur ait accepté une soumission. Étant donné que le travail est effectué par des personnes déjà présentes avec des téléphones qu'elles possèdent déjà, le coût marginal d'obtenir une nouvelle observation ciblée chute considérablement par rapport à l'envoi d'un véhicule spécialisé. Des figures publiques du réseau montrent plus de 1,25 million de captures, des centaines de milliers d'utilisateurs, des milliers d'attestations et plus de 600 000 $ en USDC déjà réglés via le système. Le réseau n'est plus un concept. C'est un marché fonctionnel pour des données spatiales de terrain vérifiées. Cette structure de marché permet l'émergence d'une couverture continue sans l'intensité en capital des cartographies traditionnelles.