# Crypto+AI トラックの最近の3つのトレンドと人気プロジェクトの分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野には3つの顕著なトレンドの変化が見られた:1. プロジェクトの技術的なアプローチがより実務的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、性能データに注目し始めました。2. 垂直セグメントのシナリオが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが一般的なAIに徐々に取って代わる。3. 資本はよりビジネスモデルの検証に注目しており、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれています。以下は、いくつかの人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です：## 1. 非中央集権的 AI モデル評価プラットフォームこのプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用し、500以上の大規模モデルにスコアリングを行うために人工的にクラウドソーシングを行います。ユーザーのフィードバックは現金に換算可能で、1000ポイントは1ドルに相当します。このプラットフォームは多くの著名企業からデータの調達を引き寄せ、実際のキャッシュフローを形成しています。これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、単なる資金を浪費するモデルではありません。しかし、偽注文防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の証明があるプロジェクトを重視しています。## 2. 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ブラウザプラグインを通じて、Solana DePIN分野で一定の市場コンセンサスがあります。チームメンバーは複数の著名なプロジェクトから来ており、新しく導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行い、遅延を40％削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。このプロジェクトの方向性は非常に良いもので、AIのローカライズの「沈下」トレンドにうまく切り込んでいます。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争から生まれた新たな需要であり、Web3 AIの分散型フレームワークの強みでもあります。その後の具体的な製品の展開に注目する価値があります。## 3. 分散型 AI データインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう奨励しています。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データの質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術も使用しています。このプロジェクトは、脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの展開を実現しました。経済モデルの設計は良好で、ユーザーは10時間の音声ラベル付けで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、特にデータの質とコンプライアンス要件が非常に高い医療や自動運転などの分野において、AIデータラベリングの真のニーズを捉えたことにあります。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳と機械のインターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。## 4. Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークこのプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的シャーディング技術を使用して、余剰GPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計により、計算能力の提供者が利害関係者となり、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。これは典型的な「アグリゲートアイドルリソース」モデルで、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術的な安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求が高くないシーンでは利点がありますが、重要なのはエラー率を下げられるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルであっても、技術的な問題によって足を引っ張られてしまいます。## 5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。MCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトはAgentFiのトレンドに沿っており、DeFi量的取引という比較的未開拓なサブセクターで切り口を見つけ、市場の需要を満たしています。方向は間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AIによる予測とチェーン上での実行のリアルタイムの協調性はまだ検証が必要です。加えて、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置は追いつく必要があります。
Crypto+AI分野の三大トレンド: プロジェクト技術の実用化と細分化されたビジネスモデル分析
Crypto+AI トラックの最近の3つのトレンドと人気プロジェクトの分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野には3つの顕著なトレンドの変化が見られた:
プロジェクトの技術的なアプローチがより実務的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、性能データに注目し始めました。
垂直セグメントのシナリオが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが一般的なAIに徐々に取って代わる。
資本はよりビジネスモデルの検証に注目しており、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれています。
以下は、いくつかの人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です：
1. 非中央集権的 AI モデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用し、500以上の大規模モデルにスコアリングを行うために人工的にクラウドソーシングを行います。ユーザーのフィードバックは現金に換算可能で、1000ポイントは1ドルに相当します。このプラットフォームは多くの著名企業からデータの調達を引き寄せ、実際のキャッシュフローを形成しています。
これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、単なる資金を浪費するモデルではありません。しかし、偽注文防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の証明があるプロジェクトを重視しています。
2. 分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ブラウザプラグインを通じて、Solana DePIN分野で一定の市場コンセンサスがあります。チームメンバーは複数の著名なプロジェクトから来ており、新しく導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行い、遅延を40％削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。
このプロジェクトの方向性は非常に良いもので、AIのローカライズの「沈下」トレンドにうまく切り込んでいます。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争から生まれた新たな需要であり、Web3 AIの分散型フレームワークの強みでもあります。その後の具体的な製品の展開に注目する価値があります。
3. 分散型 AI データインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう奨励しています。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データの質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術も使用しています。
このプロジェクトは、脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの展開を実現しました。経済モデルの設計は良好で、ユーザーは10時間の音声ラベル付けで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、特にデータの質とコンプライアンス要件が非常に高い医療や自動運転などの分野において、AIデータラベリングの真のニーズを捉えたことにあります。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳と機械のインターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。
4. Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的シャーディング技術を使用して、余剰GPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計により、計算能力の提供者が利害関係者となり、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
これは典型的な「アグリゲートアイドルリソース」モデルで、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術的な安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求が高くないシーンでは利点がありますが、重要なのはエラー率を下げられるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルであっても、技術的な問題によって足を引っ張られてしまいます。
5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。MCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトはAgentFiのトレンドに沿っており、DeFi量的取引という比較的未開拓なサブセクターで切り口を見つけ、市場の需要を満たしています。
方向は間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AIによる予測とチェーン上での実行のリアルタイムの協調性はまだ検証が必要です。加えて、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置は追いつく必要があります。