تحليل ثلاث اتجاهات جديدة ومشاريع في مجال Crypto+AI

كتابة: هاوتيان

استعرضت عددًا من المشاريع الشهيرة في مجال Crypto+AI على مدار الشهر الماضي، ووجدت ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات، مع تقديم مقدمة مختصرة وتعليق على كل مشروع:

1. المسار التكنولوجي للمشروع أصبح أكثر واقعية، وبدأ يركز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة بالمفاهيم الخالصة؛

2. أصبحت المشاهد المتخصصة في الفئات الفرعية محور التوسع، حيث تتراجع الذكاء الاصطناعي العام لصالح الذكاء الاصطناعي المتخصص؛

3. رأس المال يولي أهمية أكبر للتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر؛

مرفق: مقدمة المشروع، تحليل النقاط البارزة، تقييم شخصي:

1 ، @yupp \ _ai

نبذة عن المشروع: منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية، أكملت جولة تمويل بذور بقيمة 33 مليون دولار في يونيو، بقيادة a16z ومشاركة Jeff Dean.

تحليل النقاط البارزة: تطبيق ميزة الحكم الذاتي للبشر على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية بشرية لتقييم أكثر من 500 نموذج كبير، يمكن للمستخدمين استرداد النقد من ردود الفعل (1000 نقطة = 1 دولار أمريكي)، مما جذب شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، ولديها تدفق نقدي حقيقي.

تعليق شخصي: المشروع ذو نموذج عمل واضح نسبيًا، وليس مجرد نموذج حرق أموال خالص. لكن التصدي لعمليات الغش في الطلبات هو تحدٍ كبير، ويجب تحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات باستمرار. لكن من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يتضح أن رؤوس الأموال تفضل المشاريع التي لديها إثبات على تحقيق الدخل.

2 ، @Gradient \ _HQ

مقدمة المشروع: شبكة حسابات AI اللامركزية، اكتملت جولة التمويل الأولي بقيمة 10 ملايين دولار في يونيو، بقيادة Pantera Capital و Multicoin Capital.

تحليل النقاط البارزة: من خلال ملحق متصفح Sentry Nodes، تحقق بالفعل توافقًا معينًا في السوق في مجال DePIN على سولانا، يتكون أعضاء الفريق من Helium وما إلى ذلك، تم إطلاق بروتوكول نقل البيانات Lattica ومحرك الاستدلال Parallax، وقد تم القيام باستكشافات جوهرية في مجال الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكن أن يقلل من التأخير بنسبة 40٪ ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.

التعليق الشخصي: الاتجاه صحيح، حيث يتماشى تمامًا مع اتجاه "تعمق" توطين الذكاء الاصطناعي. لكن عند معالجة المهام المعقدة، يجب مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية، ولا تزال هناك مشكلة في استقرار العقد الطرفية. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي حاجة جديدة نشأت من المنافسة في web2AI، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع لـ web3AI، وأتطلع إلى دفع منتجات ملموسة تعتمد على الأداء الفعلي.

3 、 @PublicAI _

نبذة عن المشروع: منصة بنية تحتية للبيانات الذكية اللامركزية، من خلال تحفيز المستخدمين العالميين على المساهمة في بيانات متعددة المجالات (مثل الطب، القيادة الذاتية، الصوت، إلخ) باستخدام الرموز، وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وتم إنشاء شبكة مكونة من مليون مساهم في البيانات.

تحليل النقاط البارزة: تضمن التكامل التقني بين التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT جودة البيانات، واستخدمت أيضًا تقنية حساب الخصوصية Amazon Nitro Enclaves لتلبية متطلبات الامتثال. ما هو مثير للاهتمام هو إطلاق جهاز جمع موجات الدماغ HeadCap، والذي يعتبر توسعًا من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل جيد أيضًا، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا + 500,000 نقطة مقابل 10 ساعات من وضع العلامات الصوتية، بينما يمكن أن تقلل تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.

التعليق الشخصي: أشعر أن القيمة الكبرى لهذا المشروع تكمن في تلبية الطلب الحقيقي على تعليم البيانات في الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية، حيث تتطلب الجودة والامتثال للبيانات مستوى عالٍ. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ بنسبة 20% لا يزال أعلى قليلاً من 10% في المنصات التقليدية، وتذبذب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. هناك مساحة كبيرة للتخيل في اتجاه واجهات الدماغ-الآلة، لكن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.

4 ، @sparkchainai

مقدمة المشروع: شبكة حوسبة موزعة على سلسلة سولانا، أُكمل التمويل بقيمة 10.8 مليون دولار في يونيو، بقيادة OakStone Ventures.

تحليل النقاط البارزة: من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال النماذج الكبيرة مثل Llama3-405B، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بـ AWS. تصميم تداول البيانات المرمزة مثير للاهتمام، حيث يحول مباشرة المساهمين في القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، ويمكن أن يحفز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.

تقييم شخصي: نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" نموذجي، من المنطقي منطقيًا. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% يعتبر مرتفعًا بعض الشيء، ويجب الاستمرار في تحسين الاستقرار التقني. ومع ذلك، في مشاهد مثل عرض 3D التي لا تتطلب استجابة فورية، هناك بالفعل ميزة، والسؤال الرئيسي هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.

5 ، @olaxbt \ _terminal

نبذة عن المشروع: منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي، أكملت جولة التمويل الأولي بقيمة 3.38 مليون دولار في يونيو، @ambergroup_io

القيادة.

تحليل المميزات: تقنية MCP يمكنها تحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تماشياً مع اتجاه #AgentFi، يُعتبر هذا نقطة انطلاق في مجال التداول الكمي DeFi الذي يُعتبر مجالًا فرعيًا نسبيًا فارغًا، ويُعتبر بمثابة تلبية لاحتياجات السوق.

تقييم شخصي: الاتجاه ليس فيه مشكلة، فـ DeFi يحتاج حقاً إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عاليين جداً، ويجب التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى تدابير الحماية التقنية.