Análisis de las tres tendencias principales y proyectos populares en el sector Crypto+AI recientemente.
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de en un mero empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, y las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando gradualmente a la IA generalizada.
El capital se centra más en la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de efectivo son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan breves introducciones y análisis de algunos proyectos populares:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma completó una ronda de financiación de semillas de 33 millones de dólares en junio. Aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA, calificando más de 500 grandes modelos a través de la colaboración humana. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, donde cada 1000 puntos equivalen a 1 dólar. La plataforma ha atraído a varias empresas reconocidas para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de fraudes en pedidos es un gran desafío, y el algoritmo de ataque anti-brujas necesita ser optimizado continuamente. Desde la perspectiva del tamaño de financiamiento, el capital claramente valora más los proyectos que tienen una validación de monetización.
2. Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 10 millones de dólares en junio. A través de un complemento del navegador, ya tiene cierto consenso en el mercado en el ámbito de DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto es correcta, justo se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, es necesario competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. No obstante, la computación en el borde es una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en Web2, y también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3, por lo que vale la pena prestar atención a la situación posterior de la implementación de productos específicos.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma y voz, a través de tokens. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para asegurar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de cálculo en privacidad para cumplir con los requisitos de conformidad.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. Su diseño de modelo económico es bueno; los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de anotaciones de voz, y el costo de suscripción a servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la salud y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10,8 millones de dólares en junio. Agrega recursos de GPU inactivos a través de tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. El diseño del intercambio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Este proyecto sigue la tendencia de AgentFi y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, llenando una necesidad del mercado.
La dirección sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos de latencia y precisión, la colaboración en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques de MEV son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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fren.eth
· hace9h
Vaya, ganar dinero al calificar modelos.
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PumpDoctrine
· hace18h
El dinero es la verdad dura, ¿dónde hay un concepto que envuelva el aroma?
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ForkTongue
· 08-09 15:10
Un maestro de tomar a la gente por tonta que gana varios gwei al mes
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WhaleWatcher
· 08-09 15:07
¿Otra vez vienen a tomar a la gente por tonta, verdad?
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GateUser-aa7df71e
· 08-09 15:05
Ya he visto el truco, solo es un paquete de tontos.
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CryptoGoldmine
· 08-09 14:58
El ROI de la potencia computacional es la verdadera clave, el concepto de IA está empaquetado de manera que no cambia lo esencial.
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AirdropATM
· 08-09 14:41
Otra vez gané mucho. Esta vez tomé a la gente por tonta.
Tres grandes tendencias en la pista de Crypto+AI: análisis de la pragmatización de la tecnología del proyecto y los modelos comerciales segmentados.
Análisis de las tres tendencias principales y proyectos populares en el sector Crypto+AI recientemente.
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de en un mero empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, y las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando gradualmente a la IA generalizada.
El capital se centra más en la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de efectivo son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan breves introducciones y análisis de algunos proyectos populares:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma completó una ronda de financiación de semillas de 33 millones de dólares en junio. Aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA, calificando más de 500 grandes modelos a través de la colaboración humana. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, donde cada 1000 puntos equivalen a 1 dólar. La plataforma ha atraído a varias empresas reconocidas para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de fraudes en pedidos es un gran desafío, y el algoritmo de ataque anti-brujas necesita ser optimizado continuamente. Desde la perspectiva del tamaño de financiamiento, el capital claramente valora más los proyectos que tienen una validación de monetización.
2. Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 10 millones de dólares en junio. A través de un complemento del navegador, ya tiene cierto consenso en el mercado en el ámbito de DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto es correcta, justo se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, es necesario competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. No obstante, la computación en el borde es una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en Web2, y también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3, por lo que vale la pena prestar atención a la situación posterior de la implementación de productos específicos.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma y voz, a través de tokens. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para asegurar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de cálculo en privacidad para cumplir con los requisitos de conformidad.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. Su diseño de modelo económico es bueno; los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de anotaciones de voz, y el costo de suscripción a servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la salud y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10,8 millones de dólares en junio. Agrega recursos de GPU inactivos a través de tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. El diseño del intercambio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Este proyecto sigue la tendencia de AgentFi y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, llenando una necesidad del mercado.
La dirección sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos de latencia y precisión, la colaboración en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques de MEV son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.