Analisis Tiga Tren dan Proyek Populer Terbaru di Jalur Crypto+AI
Selama sebulan terakhir, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Jalur teknis proyek menjadi lebih pragmatis, mulai memperhatikan data kinerja daripada hanya kemasan konsep.
Segmen vertikal menjadi fokus pengembangan, aplikasi AI yang profesional secara bertahap menggantikan AI yang umum.
Modal lebih memperhatikan verifikasi model bisnis, proyek yang memiliki arus kas jelas lebih disukai.
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
1. Platform Evaluasi Model AI Terdesentralisasi
Platform ini menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 33 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini menerapkan keunggulan penilaian subjektif manusia pada kelemahan penilaian AI, dengan memberikan penilaian kepada lebih dari 500 model besar melalui pengumpulan tenaga kerja manusia. Umpan balik pengguna dapat ditukarkan dengan uang tunai, setiap 1000 poin setara dengan 1 dolar AS. Platform ini telah menarik beberapa perusahaan terkenal untuk membeli data, menghasilkan aliran kas yang nyata.
Ini adalah proyek dengan model bisnis yang relatif jelas, bukan hanya model bakar uang murni. Namun, pencegahan pemesanan palsu adalah tantangan besar, dan algoritma anti-sihir wanita perlu dioptimalkan secara berkelanjutan. Dari segi skala pendanaan, modal jelas lebih memandang proyek yang memiliki verifikasi monetisasi.
2. Jaringan Komputasi AI Terdesentralisasi
Proyek ini menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 10 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini telah mencapai konsensus pasar tertentu di bidang Solana DePIN melalui plugin browser. Anggota tim berasal dari berbagai proyek terkenal, dan protokol transmisi data serta mesin inferensi yang baru diluncurkan telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, mampu mengurangi latensi sebesar 40%, serta mendukung akses perangkat heterogen.
Arah proyek ini sangat tepat, tepat untuk memasuki tren "penurunan" AI lokal. Namun, ketika menangani tugas yang kompleks, perlu bersaing dengan efisiensi platform terpusat, stabilitas node tepi masih menjadi masalah. Namun, komputasi tepi adalah permintaan baru yang muncul akibat persaingan dalam AI Web2, serta merupakan keunggulan dari kerangka distribusi AI Web3, yang patut diperhatikan untuk situasi peluncuran produk konkret selanjutnya.
3. Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna di seluruh dunia untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, termasuk kesehatan, kendaraan otonom, dan suara. Pendapatan kumulatif melebihi 14 juta dolar AS, membangun jaringan kontributor data dengan jumlah jutaan. Secara teknis, platform ini mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Proyek ini juga meluncurkan perangkat pengumpul gelombang otak, yang mewujudkan perluasan dari perangkat lunak ke perangkat keras. Desain model ekonominya cukup baik, pengguna dapat menghasilkan 16 dolar dan 500.000 poin dengan 10 jam penandaan suara, dan biaya langganan layanan data untuk perusahaan dapat dikurangi hingga 45%.
Nilai terbesar dari proyek ini terletak pada pemenuhan kebutuhan nyata dalam penandaan data AI, terutama di bidang kesehatan dan kendaraan otonom yang memiliki tuntutan kualitas data dan kepatuhan yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional yang hanya 10%, dan fluktuasi kualitas data adalah masalah yang perlu diselesaikan secara berkelanjutan. Meskipun arah antarmuka otak-mesin memiliki ruang imajinasi yang luas, tingkat kesulitan dalam pelaksanaannya tidak kecil.
4. Jaringan Komputasi Terdistribusi di atas Rantai Solana
Proyek ini menyelesaikan pendanaan sebesar 10,8 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai melalui teknologi pemecahan dinamis, mendukung inferensi model bahasa besar, dengan biaya 40% lebih rendah dibandingkan penyedia layanan cloud tertentu. Desain perdagangan data yang tertokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, yang membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Ini adalah pola "menggabungkan sumber daya yang tidak terpakai" yang khas, secara logis masuk akal. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai sebesar 15% memang terlalu tinggi, stabilitas teknis perlu ditingkatkan lebih lanjut. Memiliki keunggulan dalam skenario seperti rendering 3D yang tidak memiliki tuntutan waktu nyata yang tinggi, kuncinya adalah apakah dapat mengurangi tingkat kesalahan, jika tidak, bahkan model bisnis yang terbaik pun akan terhambat oleh masalah teknis.
5. Platform Perdagangan Frekuensi Tinggi Cryptocurrency yang Didukung AI
Platform ini menyelesaikan pembiayaan putaran benih sebesar 3,38 juta dolar AS pada bulan Juni. Teknologi MCP-nya dapat mengoptimalkan jalur perdagangan secara dinamis, mengurangi slippage, dan meningkatkan efisiensi sebesar 30% dalam pengujian. Proyek ini mengikuti tren AgentFi, menemukan titik masuk di segmen yang relatif kosong dalam perdagangan kuantitatif DeFi, dan memenuhi permintaan pasar.
Arah yang diambil jelas benar, DeFi memang memerlukan alat perdagangan yang lebih cerdas. Namun, perdagangan frekuensi tinggi memiliki tuntutan yang sangat tinggi terhadap keterlambatan dan akurasi, kolaborasi real-time antara prediksi AI dan eksekusi di blockchain masih perlu divalidasi. Selain itu, serangan MEV adalah risiko besar, langkah-langkah perlindungan teknologi perlu mengikuti.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
7
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
fren.eth
· 9jam yang lalu
Wah, memberi skor pada model bisa menghasilkan uang
Lihat AsliBalas0
PumpDoctrine
· 18jam yang lalu
Uang adalah fakta yang sulit dibantah, di mana ada konsep yang dibungkus dengan wangi.
Lihat AsliBalas0
ForkTongue
· 08-09 15:10
Penggali yang menghasilkan beberapa gwei per bulan
Lihat AsliBalas0
WhaleWatcher
· 08-09 15:07
Sekali lagi dianggap bodoh, ya?
Lihat AsliBalas0
GateUser-aa7df71e
· 08-09 15:05
Sudah melihat jebakan lebih awal, ini hanya sebuah paket untuk para suckers.
Lihat AsliBalas0
CryptoGoldmine
· 08-09 14:58
ROI Daya Komputasi dibandingkan ini adalah fakta yang keras, konsep AI dibungkus hanya mengganti isi.
Lihat AsliBalas0
AirdropATM
· 08-09 14:41
Saya menang lagi, kali ini saya benar-benar play people for suckers.
Tiga Tren Utama di Jalur Crypto+AI: Analisis Pemodelan Bisnis yang Praktis dan Terperinci pada Teknologi Proyek
Analisis Tiga Tren dan Proyek Populer Terbaru di Jalur Crypto+AI
Selama sebulan terakhir, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Jalur teknis proyek menjadi lebih pragmatis, mulai memperhatikan data kinerja daripada hanya kemasan konsep.
Segmen vertikal menjadi fokus pengembangan, aplikasi AI yang profesional secara bertahap menggantikan AI yang umum.
Modal lebih memperhatikan verifikasi model bisnis, proyek yang memiliki arus kas jelas lebih disukai.
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
1. Platform Evaluasi Model AI Terdesentralisasi
Platform ini menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 33 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini menerapkan keunggulan penilaian subjektif manusia pada kelemahan penilaian AI, dengan memberikan penilaian kepada lebih dari 500 model besar melalui pengumpulan tenaga kerja manusia. Umpan balik pengguna dapat ditukarkan dengan uang tunai, setiap 1000 poin setara dengan 1 dolar AS. Platform ini telah menarik beberapa perusahaan terkenal untuk membeli data, menghasilkan aliran kas yang nyata.
Ini adalah proyek dengan model bisnis yang relatif jelas, bukan hanya model bakar uang murni. Namun, pencegahan pemesanan palsu adalah tantangan besar, dan algoritma anti-sihir wanita perlu dioptimalkan secara berkelanjutan. Dari segi skala pendanaan, modal jelas lebih memandang proyek yang memiliki verifikasi monetisasi.
2. Jaringan Komputasi AI Terdesentralisasi
Proyek ini menyelesaikan pendanaan putaran benih sebesar 10 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini telah mencapai konsensus pasar tertentu di bidang Solana DePIN melalui plugin browser. Anggota tim berasal dari berbagai proyek terkenal, dan protokol transmisi data serta mesin inferensi yang baru diluncurkan telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, mampu mengurangi latensi sebesar 40%, serta mendukung akses perangkat heterogen.
Arah proyek ini sangat tepat, tepat untuk memasuki tren "penurunan" AI lokal. Namun, ketika menangani tugas yang kompleks, perlu bersaing dengan efisiensi platform terpusat, stabilitas node tepi masih menjadi masalah. Namun, komputasi tepi adalah permintaan baru yang muncul akibat persaingan dalam AI Web2, serta merupakan keunggulan dari kerangka distribusi AI Web3, yang patut diperhatikan untuk situasi peluncuran produk konkret selanjutnya.
3. Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna di seluruh dunia untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, termasuk kesehatan, kendaraan otonom, dan suara. Pendapatan kumulatif melebihi 14 juta dolar AS, membangun jaringan kontributor data dengan jumlah jutaan. Secara teknis, platform ini mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Proyek ini juga meluncurkan perangkat pengumpul gelombang otak, yang mewujudkan perluasan dari perangkat lunak ke perangkat keras. Desain model ekonominya cukup baik, pengguna dapat menghasilkan 16 dolar dan 500.000 poin dengan 10 jam penandaan suara, dan biaya langganan layanan data untuk perusahaan dapat dikurangi hingga 45%.
Nilai terbesar dari proyek ini terletak pada pemenuhan kebutuhan nyata dalam penandaan data AI, terutama di bidang kesehatan dan kendaraan otonom yang memiliki tuntutan kualitas data dan kepatuhan yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional yang hanya 10%, dan fluktuasi kualitas data adalah masalah yang perlu diselesaikan secara berkelanjutan. Meskipun arah antarmuka otak-mesin memiliki ruang imajinasi yang luas, tingkat kesulitan dalam pelaksanaannya tidak kecil.
4. Jaringan Komputasi Terdistribusi di atas Rantai Solana
Proyek ini menyelesaikan pendanaan sebesar 10,8 juta dolar AS pada bulan Juni. Ini menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai melalui teknologi pemecahan dinamis, mendukung inferensi model bahasa besar, dengan biaya 40% lebih rendah dibandingkan penyedia layanan cloud tertentu. Desain perdagangan data yang tertokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, yang membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Ini adalah pola "menggabungkan sumber daya yang tidak terpakai" yang khas, secara logis masuk akal. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai sebesar 15% memang terlalu tinggi, stabilitas teknis perlu ditingkatkan lebih lanjut. Memiliki keunggulan dalam skenario seperti rendering 3D yang tidak memiliki tuntutan waktu nyata yang tinggi, kuncinya adalah apakah dapat mengurangi tingkat kesalahan, jika tidak, bahkan model bisnis yang terbaik pun akan terhambat oleh masalah teknis.
5. Platform Perdagangan Frekuensi Tinggi Cryptocurrency yang Didukung AI
Platform ini menyelesaikan pembiayaan putaran benih sebesar 3,38 juta dolar AS pada bulan Juni. Teknologi MCP-nya dapat mengoptimalkan jalur perdagangan secara dinamis, mengurangi slippage, dan meningkatkan efisiensi sebesar 30% dalam pengujian. Proyek ini mengikuti tren AgentFi, menemukan titik masuk di segmen yang relatif kosong dalam perdagangan kuantitatif DeFi, dan memenuhi permintaan pasar.
Arah yang diambil jelas benar, DeFi memang memerlukan alat perdagangan yang lebih cerdas. Namun, perdagangan frekuensi tinggi memiliki tuntutan yang sangat tinggi terhadap keterlambatan dan akurasi, kolaborasi real-time antara prediksi AI dan eksekusi di blockchain masih perlu divalidasi. Selain itu, serangan MEV adalah risiko besar, langkah-langkah perlindungan teknologi perlu mengikuti.