Análise das três principais tendências e projetos populares na pista Crypto+AI recentemente
No último mês, o setor Crypto+AI apresentou três mudanças de tendência significativas:
O caminho técnico do projeto é mais pragmático, começando a focar em dados de desempenho em vez de apenas em embalagens conceituais.
Cenários de segmentação vertical tornam-se o foco da expansão, aplicações de IA especializadas substituem gradualmente a IA generalista.
O capital está mais focado na validação do modelo de negócios, projetos com fluxo de caixa são claramente mais favorecidos.
Aqui estão algumas breves introduções e análises de projetos populares:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizada
A plataforma completou um financiamento de 33 milhões de dólares na rodada sementes em junho. Ela aplica a vantagem do julgamento subjetivo humano nas lacunas de avaliação da IA, atribuindo notas a mais de 500 grandes modelos através de crowdsourcing humano. O feedback dos usuários pode ser convertido em dinheiro, com cada 1000 pontos equivalendo a 1 dólar. A plataforma já atraiu várias empresas conhecidas para a compra de dados, formando um fluxo de caixa real.
Este é um projeto com um modelo de negócio relativamente claro, não se trata de um modelo puramente de queima de dinheiro. No entanto, a prevenção de fraudes nas vendas é um grande desafio, e o algoritmo de contra-ataque de bruxas precisa de otimização contínua. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente valoriza mais os projetos que têm validação de monetização.
2. Rede de Computação AI Descentralizada
O projeto completou uma rodada de financiamento de sementes de 10 milhões de dólares em junho. Ele já possui um certo consenso de mercado na área DePIN da Solana através de plugins de navegador. Os membros da equipe vêm de vários projetos renomados, e o novo protocolo de transmissão de dados e motor de inferência fez explorações substanciais em computação de borda e verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportar o acesso de dispositivos heterogêneos.
A direção deste projeto está certa, alinhando-se perfeitamente à tendência de "descentralização" da localização de IA. No entanto, ao lidar com tarefas complexas, é necessário competir em eficiência com plataformas centralizadas, e a estabilidade dos nós de borda ainda é um problema. No entanto, a computação de borda é uma nova demanda surgida da intensa competição da IA no Web2, e também é uma das vantagens da estrutura distribuída da IA no Web3, sendo importante acompanhar a implementação dos produtos específicos subsequentes.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuírem com dados de múltiplas áreas, incluindo saúde, condução autónoma, voz, entre outros, através de tokens. A receita acumulada ultrapassa 14 milhões de dólares, estabelecendo uma rede de contribuintes de dados de milhões. Tecnologicamente, integra verificação ZK e algoritmos de consenso BFT para garantir a qualidade dos dados, além de utilizar tecnologia de computação em privacidade para atender aos requisitos de conformidade.
O projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware. O design do seu modelo econômico é bom, os usuários podem ganhar 16 dólares e 500 mil pontos por 10 horas de rotulagem de voz, e o custo do serviço de dados para empresas pode ser reduzido em 45%.
O maior valor deste projeto reside na sua capacidade de atender à verdadeira necessidade de rotulagem de dados de IA, especialmente em áreas como a saúde e a condução autónoma, que exigem uma qualidade de dados e conformidade extremamente elevadas. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda é superior aos 10% das plataformas tradicionais, e a variação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido continuamente. A direção das interfaces cérebro-máquina, embora cheia de espaço para imaginação, apresenta uma dificuldade significativa de execução.
4. Rede de Computação Distribuída na Cadeia Solana
O projeto completou um financiamento de 10,8 milhões de dólares em junho. Ele agrega recursos de GPU ociosos por meio de tecnologia de fragmentação dinâmica, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de certos provedores de serviços em nuvem. O design da troca de dados tokenizada transforma os contribuidores de potência de computação em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um padrão típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de validação entre cadeias de 15% é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Tem vantagens em cenários como renderização 3D, onde os requisitos de tempo real não são tão altos, mas a chave é se é possível reduzir a taxa de erro; caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios será prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma completou um financiamento de seed round de 3,38 milhões de dólares em junho. Sua tecnologia MCP pode otimizar dinamicamente os caminhos de negociação, reduzindo o slippage, com um aumento de eficiência comprovado de 30%. Este projeto segue a tendência AgentFi, encontrando um ponto de entrada no nicho relativamente vazio de negociação quantitativa DeFi, preenchendo a demanda do mercado.
A direção é sem dúvida correta, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, a negociação de alta frequência exige um nível muito alto de latência e precisão, e a coordenação em tempo real entre as previsões de IA e a execução na cadeia ainda precisa ser verificada. Além disso, os ataques MEV representam um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam acompanhar.
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fren.eth
· 10h atrás
Boa rapaziada, ainda se ganha dinheiro avaliando modelos.
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PumpDoctrine
· 18h atrás
Dinheiro é a única verdade; onde está o conceito de embalagem de perfume.
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ForkTongue
· 08-09 15:10
mestre que faz as pessoas de parvas com alguns gwei por mês
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WhaleWatcher
· 08-09 15:07
又来 fazer as pessoas de parvas了是吧
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GateUser-aa7df71e
· 08-09 15:05
Já percebi a armadilha, é apenas uma embalagem para idiotas.
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CryptoGoldmine
· 08-09 14:58
O ROI Poder de computação é a verdadeira razão, a embalagem do conceito de IA é apenas uma mudança de forma sem substância.
Três grandes tendências na pista Crypto+AI: Análise da pragmatização da tecnologia do projeto e modelos de negócios segmentados.
Análise das três principais tendências e projetos populares na pista Crypto+AI recentemente
No último mês, o setor Crypto+AI apresentou três mudanças de tendência significativas:
O caminho técnico do projeto é mais pragmático, começando a focar em dados de desempenho em vez de apenas em embalagens conceituais.
Cenários de segmentação vertical tornam-se o foco da expansão, aplicações de IA especializadas substituem gradualmente a IA generalista.
O capital está mais focado na validação do modelo de negócios, projetos com fluxo de caixa são claramente mais favorecidos.
Aqui estão algumas breves introduções e análises de projetos populares:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizada
A plataforma completou um financiamento de 33 milhões de dólares na rodada sementes em junho. Ela aplica a vantagem do julgamento subjetivo humano nas lacunas de avaliação da IA, atribuindo notas a mais de 500 grandes modelos através de crowdsourcing humano. O feedback dos usuários pode ser convertido em dinheiro, com cada 1000 pontos equivalendo a 1 dólar. A plataforma já atraiu várias empresas conhecidas para a compra de dados, formando um fluxo de caixa real.
Este é um projeto com um modelo de negócio relativamente claro, não se trata de um modelo puramente de queima de dinheiro. No entanto, a prevenção de fraudes nas vendas é um grande desafio, e o algoritmo de contra-ataque de bruxas precisa de otimização contínua. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente valoriza mais os projetos que têm validação de monetização.
2. Rede de Computação AI Descentralizada
O projeto completou uma rodada de financiamento de sementes de 10 milhões de dólares em junho. Ele já possui um certo consenso de mercado na área DePIN da Solana através de plugins de navegador. Os membros da equipe vêm de vários projetos renomados, e o novo protocolo de transmissão de dados e motor de inferência fez explorações substanciais em computação de borda e verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportar o acesso de dispositivos heterogêneos.
A direção deste projeto está certa, alinhando-se perfeitamente à tendência de "descentralização" da localização de IA. No entanto, ao lidar com tarefas complexas, é necessário competir em eficiência com plataformas centralizadas, e a estabilidade dos nós de borda ainda é um problema. No entanto, a computação de borda é uma nova demanda surgida da intensa competição da IA no Web2, e também é uma das vantagens da estrutura distribuída da IA no Web3, sendo importante acompanhar a implementação dos produtos específicos subsequentes.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuírem com dados de múltiplas áreas, incluindo saúde, condução autónoma, voz, entre outros, através de tokens. A receita acumulada ultrapassa 14 milhões de dólares, estabelecendo uma rede de contribuintes de dados de milhões. Tecnologicamente, integra verificação ZK e algoritmos de consenso BFT para garantir a qualidade dos dados, além de utilizar tecnologia de computação em privacidade para atender aos requisitos de conformidade.
O projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware. O design do seu modelo econômico é bom, os usuários podem ganhar 16 dólares e 500 mil pontos por 10 horas de rotulagem de voz, e o custo do serviço de dados para empresas pode ser reduzido em 45%.
O maior valor deste projeto reside na sua capacidade de atender à verdadeira necessidade de rotulagem de dados de IA, especialmente em áreas como a saúde e a condução autónoma, que exigem uma qualidade de dados e conformidade extremamente elevadas. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda é superior aos 10% das plataformas tradicionais, e a variação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido continuamente. A direção das interfaces cérebro-máquina, embora cheia de espaço para imaginação, apresenta uma dificuldade significativa de execução.
4. Rede de Computação Distribuída na Cadeia Solana
O projeto completou um financiamento de 10,8 milhões de dólares em junho. Ele agrega recursos de GPU ociosos por meio de tecnologia de fragmentação dinâmica, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de certos provedores de serviços em nuvem. O design da troca de dados tokenizada transforma os contribuidores de potência de computação em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um padrão típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de validação entre cadeias de 15% é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Tem vantagens em cenários como renderização 3D, onde os requisitos de tempo real não são tão altos, mas a chave é se é possível reduzir a taxa de erro; caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios será prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma completou um financiamento de seed round de 3,38 milhões de dólares em junho. Sua tecnologia MCP pode otimizar dinamicamente os caminhos de negociação, reduzindo o slippage, com um aumento de eficiência comprovado de 30%. Este projeto segue a tendência AgentFi, encontrando um ponto de entrada no nicho relativamente vazio de negociação quantitativa DeFi, preenchendo a demanda do mercado.
A direção é sem dúvida correta, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, a negociação de alta frequência exige um nível muito alto de latência e precisão, e a coordenação em tempo real entre as previsões de IA e a execução na cadeia ainda precisa ser verificada. Além disso, os ataques MEV representam um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam acompanhar.