Анализ трех основных тенденций и популярных проектов в области Crypto+AI
За последний месяц в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:
Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к производственным данным, а не к чистой концептуальной упаковке.
Вертикально сегментированные сценарии становятся фокусом расширения, специализированные AI-приложения постепенно заменяют универсальные AI.
Капитал больше сосредоточен на проверке бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно более предпочтительны.
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
1. Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила финансирование посевного раунда в размере 33 миллиона долларов в июне. Она применяет преимущества субъективного суждения человека к недостаткам оценки ИИ, оценив более 500 крупных моделей через краудсорсинг. Обратная связь от пользователей может быть обменена на наличные, каждые 1000 баллов равны 1 доллару. Платформа уже привлекла несколько известных компаний для закупки данных, что создало реальный поток наличных.
Это проект с достаточно четкой бизнес-моделью, а не просто моделью безумных расходов. Однако предотвращение накрутки заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия ведьмам требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше ценит проекты с проверенной возможностью монетизации.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект завершил финансирование посевного раунда в 10 миллионов долларов в июне. Он уже имеет определенное рыночное признание в области Solana DePIN через расширение браузера. Члены команды пришли из нескольких известных проектов, новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные шаги в области边缘计算 и可验证性 данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать доступ к гетерогенным устройствам.
Направление этого проекта верное, оно точно вписывается в тренд "углубления" локализации ИИ. Однако при обработке сложных задач необходимо соперничать с централизованными платформами по эффективности, стабильность краевых узлов по-прежнему является проблемой. Тем не менее, краевые вычисления являются новым требованием, возникшим в результате внутренней конкуренции Web2 AI, а также их преимуществом в распределенной архитектуре Web3 AI, что стоит внимательно отслеживать в отношении конкретных продуктов в будущем.
3. Децентрализованная платформа AI данных инфраструктуры
Платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голосовые технологии и другие, с помощью токенов. Общий доход превышает 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллиона участников, вносящих данные. С технической точки зрения реализованы ZK-верификация и алгоритм консенсуса BFT для обеспечения качества данных, а также используются технологии приватных вычислений для соблюдения требований соблюдения законодательства.
Проект также запустил устройство для сбора электромагнитных волн мозга, что позволило расширить возможности от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Экономическая модель разработана неплохо, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосового аннотирования, а стоимость подписки на данные для бизнеса может быть снижена на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он точно отвечает на реальные потребности в аннотировании данных с использованием ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству и соблюдению норм являются крайне высокими. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, требующей постоянного решения. Направление интерфейса «мозг-машина» хотя и имеет потенциал для воображения, но его реализация является непростой задачей.
4. Распределенная вычислительная сеть на базе Solana
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует привлечению большего числа людей к сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка валидации при кросс-чейне действительно высока, техническая стабильность требует дальнейшего повышения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к времени выполнения не столь критичны; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая лучшая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа для высокочастотной торговли криптовалютой на основе ИИ
Платформа завершила финансирование на этапе посевного раунда в размере 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, и на практике повысила эффективность на 30%. Этот проект соответствует трендам AgentFi и нашел точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночные потребности.
Направление, безусловно, правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотной торговле требуются крайне низкие задержки и высокая точность, а реальная совместимость предсказаний ИИ и выполнения в цепочке еще нуждается в верификации. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и технические меры защиты должны соответствовать этому.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
13 Лайков
Награда
13
7
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
fren.eth
· 9ч назад
Ничего себе, за оценку модели еще и деньги можно заработать
Посмотреть ОригиналОтветить0
PumpDoctrine
· 18ч назад
Деньги - это железная правда, где можно найти концептуальную упаковку?
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkTongue
· 08-09 15:10
Мастера по разыгрыванию людей как лохов, зарабатывающие несколько гвеи в месяц
Посмотреть ОригиналОтветить0
WhaleWatcher
· 08-09 15:07
Снова будут играть для лохов, да?
Посмотреть ОригиналОтветить0
GateUser-aa7df71e
· 08-09 15:05
Раньше распознал ловушки, это всего лишь упаковка для неудачников.
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoGoldmine
· 08-09 14:58
ROI Вычислительная мощность — вот это действительно важный момент. Концепция ИИ, завернутая в новую обертку, но по сути не меняется.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropATM
· 08-09 14:41
Снова выиграл, в этот раз я жестко разыгрывайте людей как лохов
Три основных тренда в секторе Crypto+AI: анализ прагматизации технологий проектов и сегментации бизнес-моделей
Анализ трех основных тенденций и популярных проектов в области Crypto+AI
За последний месяц в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:
Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к производственным данным, а не к чистой концептуальной упаковке.
Вертикально сегментированные сценарии становятся фокусом расширения, специализированные AI-приложения постепенно заменяют универсальные AI.
Капитал больше сосредоточен на проверке бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно более предпочтительны.
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
1. Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила финансирование посевного раунда в размере 33 миллиона долларов в июне. Она применяет преимущества субъективного суждения человека к недостаткам оценки ИИ, оценив более 500 крупных моделей через краудсорсинг. Обратная связь от пользователей может быть обменена на наличные, каждые 1000 баллов равны 1 доллару. Платформа уже привлекла несколько известных компаний для закупки данных, что создало реальный поток наличных.
Это проект с достаточно четкой бизнес-моделью, а не просто моделью безумных расходов. Однако предотвращение накрутки заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия ведьмам требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше ценит проекты с проверенной возможностью монетизации.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект завершил финансирование посевного раунда в 10 миллионов долларов в июне. Он уже имеет определенное рыночное признание в области Solana DePIN через расширение браузера. Члены команды пришли из нескольких известных проектов, новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные шаги в области边缘计算 и可验证性 данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать доступ к гетерогенным устройствам.
Направление этого проекта верное, оно точно вписывается в тренд "углубления" локализации ИИ. Однако при обработке сложных задач необходимо соперничать с централизованными платформами по эффективности, стабильность краевых узлов по-прежнему является проблемой. Тем не менее, краевые вычисления являются новым требованием, возникшим в результате внутренней конкуренции Web2 AI, а также их преимуществом в распределенной архитектуре Web3 AI, что стоит внимательно отслеживать в отношении конкретных продуктов в будущем.
3. Децентрализованная платформа AI данных инфраструктуры
Платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голосовые технологии и другие, с помощью токенов. Общий доход превышает 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллиона участников, вносящих данные. С технической точки зрения реализованы ZK-верификация и алгоритм консенсуса BFT для обеспечения качества данных, а также используются технологии приватных вычислений для соблюдения требований соблюдения законодательства.
Проект также запустил устройство для сбора электромагнитных волн мозга, что позволило расширить возможности от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Экономическая модель разработана неплохо, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосового аннотирования, а стоимость подписки на данные для бизнеса может быть снижена на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он точно отвечает на реальные потребности в аннотировании данных с использованием ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству и соблюдению норм являются крайне высокими. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, требующей постоянного решения. Направление интерфейса «мозг-машина» хотя и имеет потенциал для воображения, но его реализация является непростой задачей.
4. Распределенная вычислительная сеть на базе Solana
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует привлечению большего числа людей к сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка валидации при кросс-чейне действительно высока, техническая стабильность требует дальнейшего повышения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к времени выполнения не столь критичны; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая лучшая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа для высокочастотной торговли криптовалютой на основе ИИ
Платформа завершила финансирование на этапе посевного раунда в размере 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, и на практике повысила эффективность на 30%. Этот проект соответствует трендам AgentFi и нашел точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночные потребности.
Направление, безусловно, правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотной торговле требуются крайне низкие задержки и высокая точность, а реальная совместимость предсказаний ИИ и выполнения в цепочке еще нуждается в верификации. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и технические меры защиты должны соответствовать этому.