# Crypto+AI トラックの人気プロジェクト動向分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトは3つの顕著なトレンドの変化を示しています:1. プロジェクトの技術的なアプローチがより実用的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、パフォーマンスデータに重きを置き始めました。2. 垂直セグメント化されたシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わります。3. 資本はビジネスモデルの検証により注目しており、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る。以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介、ハイライト分析、および評価です:## 分散型AIモデル評価プラットフォームプロジェクトの概要:このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ハイライト分析:人間の主観的判断の利点をAI評価の弱点に適用します。著名な企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを形成しています。コメント:ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消費モデルではありません。ただし、偽の注文を防ぐアルゴリズムと女巫攻撃への対策は継続的に最適化する必要があります。資金調達規模は、資本が現金化の検証があるプロジェクトをより重視していることを示しています。## 分散型AI計算ネットワークプロジェクトの概要:このネットワークはSolana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。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。ハイライト分析:新しいデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性におい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ます。コメント:方向性はAIローカリゼーションの「下流」トレンドに一致しています。しかし、複雑なタスク処理の効率は中央集権的プラットフォームと比較して依然として課題があり、エッジノードの安定性も問題です。エッジコンピューティングはweb3 AI分散フレームワークの利点であり、実際のパフォーマンスを推進して実現することに期待しています。## 分散型AIデータ基盤プラットフォームプロジェクトの概要:トークンによって世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、累計収入は1400万ドルを超え、100万人以上のデータ提供者ネットワークを構築しました。ハイライト分析:ZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、データ品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たします。脳波収集デバイスを導入し、ハードウェア分野に拡大します。経済モデルの設計は合理的で、企業のデータサービスコストを削減できます。評価:プロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転などの高要求分野におけるAIデータアノテーションの真のニーズを満たすことにあります。しかし、20%のエラー率は改善が必要です。脳-機械インターフェースの方向性には想像の余地がありますが、実行は難しいです。## 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プロジェクト概要:ダイナミックシャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模モデル推論をサポートします。6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。ハイライト分析:コストはクラウドサービスより40%低い。トークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献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奨励します。コメント:典型的な「集約された未使用リソース」モデルで、論理は明確です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高く、技術の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それほど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ることです。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームプロジェクト概要: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。ハイライト分析: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、効率を30%向上させます。DeFi量子取引という比較的空白の細分野に切り込み、市場の需要を満たします。コメント:方向性は正しいが、DeFiにはよりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AIによる予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置もそれに追いつく必要があります。
パブリックチェーンAIプロジェクトの動向:技術の実用性、シナリオの垂直性、ビジネス検証が焦点
Crypto+AI トラックの人気プロジェクト動向分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトは3つの顕著なトレンドの変化を示しています:
以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介、ハイライト分析、および評価です:
分散型AIモデル評価プラットフォーム
プロジェクトの概要:このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析:人間の主観的判断の利点をAI評価の弱点に適用します。著名な企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを形成しています。
コメント:ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消費モデルではありません。ただし、偽の注文を防ぐアルゴリズムと女巫攻撃への対策は継続的に最適化する必要があります。資金調達規模は、資本が現金化の検証があるプロジェクトをより重視していることを示しています。
分散型AI計算ネットワーク
プロジェクトの概要:このネットワークはSolana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。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。
ハイライト分析:新しいデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性におい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ます。
コメント:方向性はAIローカリゼーションの「下流」トレンドに一致しています。しかし、複雑なタスク処理の効率は中央集権的プラットフォームと比較して依然として課題があり、エッジノードの安定性も問題です。エッジコンピューティングはweb3 AI分散フレームワークの利点であり、実際のパフォーマンスを推進して実現することに期待しています。
分散型AIデータ基盤プラットフォーム
プロジェクトの概要:トークンによって世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、累計収入は1400万ドルを超え、100万人以上のデータ提供者ネットワークを構築しました。
ハイライト分析:ZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、データ品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たします。脳波収集デバイスを導入し、ハードウェア分野に拡大します。経済モデルの設計は合理的で、企業のデータサービスコストを削減できます。
評価:プロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転などの高要求分野におけるAIデータアノテーションの真のニーズを満たすことにあります。しかし、20%のエラー率は改善が必要です。脳-機械インターフェースの方向性には想像の余地がありますが、実行は難しいです。
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
プロジェクト概要:ダイナミックシャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模モデル推論をサポートします。6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。
ハイライト分析:コストはクラウドサービスより40%低い。トークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献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奨励します。
コメント:典型的な「集約された未使用リソース」モデルで、論理は明確です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高く、技術の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それほど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ることです。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プロジェクト概要: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。
ハイライト分析: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、効率を30%向上させます。DeFi量子取引という比較的空白の細分野に切り込み、市場の需要を満たします。
コメント:方向性は正しいが、DeFiにはよりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AIによる予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置もそれに追いつく必要があります。