تحليل المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI ومناقشة الاتجاهات
على مدى الشهر الماضي، أظهر مسار Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
مسار التقنية للمشروع أكثر واقعية، ويركز على بيانات الأداء بدلاً من التغليف المفاهيمي الخالص
أصبحت السيناريوهات المتخصصة محور التوسع، حيث بدأ الذكاء الاصطناعي المتخصص يحل محل الذكاء الاصطناعي العام.
٣. رأس المال أصبح أكثر اهتمامًا بالتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
فيما يلي مقدمة عن بعض المشاريع الشهيرة، وتحليل النقاط البارزة، والتعليقات:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
نظرة عامة على المشروع: تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال طريقة الذكاء الجماعي، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين نقدًا. مؤخرًا، أكملت جولة تمويل أولية بقيمة 33 مليون دولار، بقيادة مؤسسة استثمار معروفة، بمشاركة خبراء AI مشهورين.
تحليل المميزات: تطبيق مزايا الحكم البشري الذاتي على نقاط ضعف تقييم الذكاء الاصطناعي. لقد جذبت المنصة شركات ذكاء اصطناعي معروفة لشراء البيانات، مما شكل تدفق نقدي فعلي.
التعليق: نموذج الأعمال واضح نسبيًا، وليس نموذج حرق أموال بحت. لكن منع الاحتيال في الطلبات المزورة يمثل تحديًا كبيرًا، ويحتاج إلى تحسين مستمر لخوارزمية مكافحة الهجمات النسائية. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها تحقق من العائد.
2. شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
مقدمة المشروع: أكملت الشبكة مؤخرًا جولة تمويل بذور بقيمة 10 ملايين دولار، حيث قاد الجولتين اثنان من وكالات الاستثمار الشهيرة في مجال العملات المشفرة.
تحليل النقاط البارزة: من خلال ملحق المتصفح، توجد بالفعل إجماع سوقي معين في مجال DePIN الخاص بـ Solana. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة، وقد أجرت البروتوكولات الجديدة لنقل البيانات ومحركات الاستدلال استكشافات ملموسة في مجالات الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكن أن يقلل من زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتعددة.
التعليق: الاتجاه يتماشى مع اتجاه "الهبوط" في توطين الذكاء الاصطناعي. لكن عند التعامل مع المهام المعقدة، يجب مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية، ولا تزال استقرار عقد الحافة تمثل تحديًا. الحوسبة الطرفية هي حاجة جديدة نشأت من المنافسة الداخلية للذكاء الاصطناعي في Web2، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3، ويتوقع تحقيق التقدم من خلال المنتج المبني على الأداء الفعلي.
3. منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
مقدمة المشروع: يقوم هذا النظام الأساسي بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، حيث بلغ إجمالي الإيرادات أكثر من 14 مليون دولار، وقد أنشأ شبكة من مساهمي البيانات تضم مئات الآلاف.
تحليل النقاط البارزة: تم دمج تقنية ZK للتحقق مع خوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، واستخدام تقنية الحساب السري من مزود خدمات سحابية معين لتلبية متطلبات الامتثال. كما تم إطلاق أجهزة جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة مقابل 10 ساعات من التسمية الصوتية، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات لخدمات البيانات بنسبة 45%.
التعليق: القيمة الكبرى للمشروع تكمن في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الطب وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، فإن نسبة الخطأ البالغة 20% لا تزال أعلى من 10% في المنصات التقليدية، ويجب تحسين جودة البيانات بشكل مستمر. مجال واجهة الدماغ والآلة يحمل إمكانيات تخيلية، لكن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
4. شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة الكتل العامة معينة
مقدمة المشروع: أكمل الشبكة مؤخرًا جمع 10.8 مليون دولار من التمويل، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة.
تحليل النقاط البارزة: من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بمزود خدمة سحابية معين. تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص للمشاركة في الشبكة.
التعليق: نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" نموذجي ومنطقي. لكن نسبة الخطأ في التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفعة، ويجب تعزيز الاستقرار الفني. لديها مزايا في السيناريوهات مثل التصيير ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الحقيقي مرتفعة، ولكن المفتاح هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
5. منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
مقدمة المشروع: أكمل هذا المنصة مؤخرًا جولة تمويل بذور بقيمة 3.38 مليون دولار، بقيادة إحدى مؤسسات تداول العملات المشفرة.
تحليل النقاط البارزة: تقنية MCP يمكن أن تحسن مسار التداول ديناميكياً، وتقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتوافق مع اتجاه التداول بالوكالة بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتجد نقطة دخول في هذا المجال الفرعي الفارغ نسبياً من التداول الكمي في DeFi، مما يلبي احتياجات السوق.
التعليق: الاتجاه صحيح، يحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين، ولا يزال يجب التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
2
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
liquidation_watcher
· منذ 10 س
المشروع يحرق الأموال مرة أخرى، لماذا القلق؟ اهدأ وشاهد المسرحية.
تمكين الذكاء الاصطناعي للأصول الرقمية: تحليل مفصل لأهم 5 مشاريع والاتجاهات في الصناعة
تحليل المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI ومناقشة الاتجاهات
على مدى الشهر الماضي، أظهر مسار Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
فيما يلي مقدمة عن بعض المشاريع الشهيرة، وتحليل النقاط البارزة، والتعليقات:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
نظرة عامة على المشروع: تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال طريقة الذكاء الجماعي، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين نقدًا. مؤخرًا، أكملت جولة تمويل أولية بقيمة 33 مليون دولار، بقيادة مؤسسة استثمار معروفة، بمشاركة خبراء AI مشهورين.
تحليل المميزات: تطبيق مزايا الحكم البشري الذاتي على نقاط ضعف تقييم الذكاء الاصطناعي. لقد جذبت المنصة شركات ذكاء اصطناعي معروفة لشراء البيانات، مما شكل تدفق نقدي فعلي.
التعليق: نموذج الأعمال واضح نسبيًا، وليس نموذج حرق أموال بحت. لكن منع الاحتيال في الطلبات المزورة يمثل تحديًا كبيرًا، ويحتاج إلى تحسين مستمر لخوارزمية مكافحة الهجمات النسائية. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها تحقق من العائد.
2. شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
مقدمة المشروع: أكملت الشبكة مؤخرًا جولة تمويل بذور بقيمة 10 ملايين دولار، حيث قاد الجولتين اثنان من وكالات الاستثمار الشهيرة في مجال العملات المشفرة.
تحليل النقاط البارزة: من خلال ملحق المتصفح، توجد بالفعل إجماع سوقي معين في مجال DePIN الخاص بـ Solana. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة، وقد أجرت البروتوكولات الجديدة لنقل البيانات ومحركات الاستدلال استكشافات ملموسة في مجالات الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكن أن يقلل من زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتعددة.
التعليق: الاتجاه يتماشى مع اتجاه "الهبوط" في توطين الذكاء الاصطناعي. لكن عند التعامل مع المهام المعقدة، يجب مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية، ولا تزال استقرار عقد الحافة تمثل تحديًا. الحوسبة الطرفية هي حاجة جديدة نشأت من المنافسة الداخلية للذكاء الاصطناعي في Web2، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3، ويتوقع تحقيق التقدم من خلال المنتج المبني على الأداء الفعلي.
3. منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
مقدمة المشروع: يقوم هذا النظام الأساسي بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، حيث بلغ إجمالي الإيرادات أكثر من 14 مليون دولار، وقد أنشأ شبكة من مساهمي البيانات تضم مئات الآلاف.
تحليل النقاط البارزة: تم دمج تقنية ZK للتحقق مع خوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، واستخدام تقنية الحساب السري من مزود خدمات سحابية معين لتلبية متطلبات الامتثال. كما تم إطلاق أجهزة جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة مقابل 10 ساعات من التسمية الصوتية، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات لخدمات البيانات بنسبة 45%.
التعليق: القيمة الكبرى للمشروع تكمن في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الطب وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، فإن نسبة الخطأ البالغة 20% لا تزال أعلى من 10% في المنصات التقليدية، ويجب تحسين جودة البيانات بشكل مستمر. مجال واجهة الدماغ والآلة يحمل إمكانيات تخيلية، لكن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
4. شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة الكتل العامة معينة
مقدمة المشروع: أكمل الشبكة مؤخرًا جمع 10.8 مليون دولار من التمويل، بقيادة مؤسسة استثمارية معينة.
تحليل النقاط البارزة: من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بمزود خدمة سحابية معين. تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص للمشاركة في الشبكة.
التعليق: نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" نموذجي ومنطقي. لكن نسبة الخطأ في التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفعة، ويجب تعزيز الاستقرار الفني. لديها مزايا في السيناريوهات مثل التصيير ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الحقيقي مرتفعة، ولكن المفتاح هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
5. منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
مقدمة المشروع: أكمل هذا المنصة مؤخرًا جولة تمويل بذور بقيمة 3.38 مليون دولار، بقيادة إحدى مؤسسات تداول العملات المشفرة.
تحليل النقاط البارزة: تقنية MCP يمكن أن تحسن مسار التداول ديناميكياً، وتقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتوافق مع اتجاه التداول بالوكالة بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتجد نقطة دخول في هذا المجال الفرعي الفارغ نسبياً من التداول الكمي في DeFi، مما يلبي احتياجات السوق.
التعليق: الاتجاه صحيح، يحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين، ولا يزال يجب التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.