Análisis de proyectos populares recientes y discusión de tendencias en el sector Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, enfocándose en datos de rendimiento en lugar de un mero embalaje conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada reemplaza gradualmente a la IA generalizada.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente preferidos.
A continuación se presenta una descripción, análisis de puntos destacados y comentarios de varios proyectos populares:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Recientemente completó una ronda de financiación de semillas de 33 millones de dólares, liderada por una reconocida firma de capital de riesgo, con la participación de un famoso experto en IA.
Análisis de Destacados: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA. La plataforma ya ha atraído a conocidas empresas de IA para la compra de datos, generando flujo de efectivo real.
Comentario: El modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude es un gran desafío, se necesita optimizar continuamente el algoritmo de defensa contra ataques de brujería. Desde la perspectiva del tamaño de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
Descripción del proyecto: Esta red completó recientemente una ronda de financiamiento semilla de 10 millones de dólares, con dos conocidas instituciones de inversión en criptomonedas liderando la inversión.
Análisis de Destacados: Hay un cierto consenso de mercado en el área de DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de proyectos conocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Comentario: La dirección se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización AI. Sin embargo, cuando se trata de tareas complejas, debe competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un desafío. La computación perimetral es una nueva necesidad surgida de la sobrecarga de AI en Web2, y también es la ventaja del marco distribuido de AI en Web3. Se espera que la implementación avance a través de productos concretos con un rendimiento práctico.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de Destacados: Se ha integrado técnicamente la verificación ZK con el algoritmo de consenso BFT para asegurar la calidad de los datos, y se ha utilizado la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de cumplimiento. También se ha lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario: El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita una mejora continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, pero la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de potencia de cálculo distribuido en una cadena de bloques pública
Descripción del proyecto: Esta red completó recientemente una financiación de 10.8 millones de dólares, con una institución inversora liderando la inversión.
Análisis de Destacados: A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos, apoyando la inferencia de grandes modelos de lenguaje, con costos un 40% más bajos que ciertos proveedores de servicios en la nube. El diseño de comercio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario: Un típico modelo de "agregación de recursos ociosos", con una lógica razonable. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la verificación entre cadenas es bastante alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Descripción del proyecto: La plataforma ha completado recientemente una ronda de financiamiento de semillas de 3.38 millones de dólares, liderada por una institución de intercambio de criptomonedas.
Análisis de Destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se alinea con la tendencia de comercio de agentes de IA, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del comercio cuantitativo DeFi, llenando la demanda del mercado.
Comentario: La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la sincronización en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, el ataque MEV es un gran riesgo, y se deben fortalecer las medidas de protección técnica.
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liquidation_watcher
· hace11h
El proyecto está quemando dinero. ¿Por qué preocuparse? Mantén la calma y observa.
AI potenciando Activos Cripto: Análisis detallado de 5 proyectos populares y tendencias de la industria
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En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una descripción, análisis de puntos destacados y comentarios de varios proyectos populares:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Recientemente completó una ronda de financiación de semillas de 33 millones de dólares, liderada por una reconocida firma de capital de riesgo, con la participación de un famoso experto en IA.
Análisis de Destacados: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA. La plataforma ya ha atraído a conocidas empresas de IA para la compra de datos, generando flujo de efectivo real.
Comentario: El modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude es un gran desafío, se necesita optimizar continuamente el algoritmo de defensa contra ataques de brujería. Desde la perspectiva del tamaño de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
Descripción del proyecto: Esta red completó recientemente una ronda de financiamiento semilla de 10 millones de dólares, con dos conocidas instituciones de inversión en criptomonedas liderando la inversión.
Análisis de Destacados: Hay un cierto consenso de mercado en el área de DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de proyectos conocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Comentario: La dirección se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización AI. Sin embargo, cuando se trata de tareas complejas, debe competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un desafío. La computación perimetral es una nueva necesidad surgida de la sobrecarga de AI en Web2, y también es la ventaja del marco distribuido de AI en Web3. Se espera que la implementación avance a través de productos concretos con un rendimiento práctico.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de Destacados: Se ha integrado técnicamente la verificación ZK con el algoritmo de consenso BFT para asegurar la calidad de los datos, y se ha utilizado la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de cumplimiento. También se ha lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario: El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita una mejora continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, pero la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de potencia de cálculo distribuido en una cadena de bloques pública
Descripción del proyecto: Esta red completó recientemente una financiación de 10.8 millones de dólares, con una institución inversora liderando la inversión.
Análisis de Destacados: A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos, apoyando la inferencia de grandes modelos de lenguaje, con costos un 40% más bajos que ciertos proveedores de servicios en la nube. El diseño de comercio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario: Un típico modelo de "agregación de recursos ociosos", con una lógica razonable. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la verificación entre cadenas es bastante alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Descripción del proyecto: La plataforma ha completado recientemente una ronda de financiamiento de semillas de 3.38 millones de dólares, liderada por una institución de intercambio de criptomonedas.
Análisis de Destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se alinea con la tendencia de comercio de agentes de IA, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del comercio cuantitativo DeFi, llenando la demanda del mercado.
Comentario: La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la sincronización en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, el ataque MEV es un gran riesgo, y se deben fortalecer las medidas de protección técnica.