Анализ популярных проектов и обсуждение тенденций в области Crypto+AI
В течение последнего месяца в области Crypto+AI наблюдаются три заметных тенденции:
Технический путь проекта более прагматичен, акцент делается на производительных данных, а не на чистой концептуальной упаковке.
Вертикальная сегментация сцен становится фокусом расширения, специализированный ИИ постепенно заменяет универсальный ИИ
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно пользуются большим спросом.
Вот краткие описания, анализ ключевых моментов и отзывы о нескольких популярных проектах:
1. Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Описание проекта: Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, пользователи могут обменивать свой отзыв на наличные. Недавно завершен раунд посевного финансирования на сумму 33 миллиона долларов, возглавляемый известным венчурным инвестиционным фондом, в котором также участвуют знаменитые эксперты в области ИИ.
Анализ точек зрения: Применение преимуществ субъективной оценки человека для устранения недостатков AI. Платформа уже привлекла известных AI-компаний для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Комментарий: Бизнес-модель относительно ясна, это не чисто затратная модель. Однако предотвращение подделки заказов является большой проблемой, необходимо постоянно оптимизировать алгоритм защиты от атак ведьм. Судя по объему финансирования, капитал явно предпочитает проекты с проверенной монетизацией.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Описание проекта: Эта сеть недавно завершила раунд посевного финансирования на сумму 10 миллионов долларов, в котором участвовали две известные криптоинвестиционные компании.
Анализ особенностей: В области DePIN на Solana уже существует определенный рыночный консенсус через браузерные плагины. Члены команды происходят из известных проектов, новый протокол передачи данных и движок вывода осуществляют существенные исследования в области пограничных вычислений и проверяемости данных, что может снизить задержку на 40% и поддерживать подключение гетерогенных устройств.
Комментарий: Направление соответствует тенденции "углубления" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач необходимо соревноваться по эффективности с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему является вызовом. Краевая вычислительная система — это новая потребность, возникшая в результате внутренней конкуренции ИИ Web2, а также преимущество распределенной структуры ИИ Web3, надеемся на продвижение реальных продуктов путем конкретных показателей производительности.
3. Децентрализованная платформа AI для инфраструктуры данных
Описание проекта: Эта платформа использует токенизированные стимулы для привлечения пользователей со всего мира к предоставлению данных из различных областей, общий доход составил более 14 миллионов долларов, и была создана сеть из более чем миллиона участников, вносящих данные.
Анализ основных моментов: Технологически интегрированы ZK-верификация и BFT-консенсусный алгоритм для обеспечения качества данных, а также использованы технологии приватных вычислений от одного из облачных провайдеров для соблюдения требований регуляторов. Также был представлен прибор для сбора электроэнцефалографических данных, который реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500 000 баллов за 10 часов голосовой разметки, а затраты предприятий на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Комментарий: Основная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в аннотировании данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, качество данных требует постоянного совершенствования. Направление интерфейса мозг-машина имеет большой потенциал, но его реализация не без сложности.
4. Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Описание проекта: Эта сеть недавно завершила финансирование на сумму 10,8 миллионов долларов, возглавляемое одним инвестиционным учреждением.
Анализ основных моментов: агрегирование неиспользуемых ресурсов GPU с помощью технологии динамической фрагментации поддерживает вывод больших языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными преобразует вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует привлечению большего числа участников в сеть.
Комментарий: Типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", логика разумна. Однако 15% уровень ошибок в кросс-цепочном верификации слишком высок, стабильность технологий требует дальнейшего повышения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не так высоки, ключевым моментом является снижение уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать из-за технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Описание проекта: Платформа недавно завершила инвестиционный раунд на сумму 3,38 миллиона долларов, который возглавил один из криптовалютных торговых учреждений.
Анализ ключевых моментов: Технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, с фактическим повышением эффективности на 30%. Соответствует тенденции торговли с помощью AI-агентов, находит точку входа в относительно пустую нишу DeFi количественной торговли, заполняя рыночный спрос.
Комментарий: Направление верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокая частота торговли требует очень высокой скорости и точности, а реальная согласованность предсказаний ИИ и выполнения на блокчейне все еще нуждается в проверке. Кроме того, атаки MEV представляют собой большую угрозу, и необходимо усилить технические меры защиты.
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» .
17 Лайков
Награда
17
2
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
liquidation_watcher
· 12ч назад
Проект снова сжигает деньги. Что паниковать? Спокойно наблюдайте за спектаклем.
AI на основе шифрования: детальный анализ 5 популярных проектов и тенденции в отрасли
Анализ популярных проектов и обсуждение тенденций в области Crypto+AI
В течение последнего месяца в области Crypto+AI наблюдаются три заметных тенденции:
Вот краткие описания, анализ ключевых моментов и отзывы о нескольких популярных проектах:
1. Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Описание проекта: Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, пользователи могут обменивать свой отзыв на наличные. Недавно завершен раунд посевного финансирования на сумму 33 миллиона долларов, возглавляемый известным венчурным инвестиционным фондом, в котором также участвуют знаменитые эксперты в области ИИ.
Анализ точек зрения: Применение преимуществ субъективной оценки человека для устранения недостатков AI. Платформа уже привлекла известных AI-компаний для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Комментарий: Бизнес-модель относительно ясна, это не чисто затратная модель. Однако предотвращение подделки заказов является большой проблемой, необходимо постоянно оптимизировать алгоритм защиты от атак ведьм. Судя по объему финансирования, капитал явно предпочитает проекты с проверенной монетизацией.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Описание проекта: Эта сеть недавно завершила раунд посевного финансирования на сумму 10 миллионов долларов, в котором участвовали две известные криптоинвестиционные компании.
Анализ особенностей: В области DePIN на Solana уже существует определенный рыночный консенсус через браузерные плагины. Члены команды происходят из известных проектов, новый протокол передачи данных и движок вывода осуществляют существенные исследования в области пограничных вычислений и проверяемости данных, что может снизить задержку на 40% и поддерживать подключение гетерогенных устройств.
Комментарий: Направление соответствует тенденции "углубления" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач необходимо соревноваться по эффективности с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему является вызовом. Краевая вычислительная система — это новая потребность, возникшая в результате внутренней конкуренции ИИ Web2, а также преимущество распределенной структуры ИИ Web3, надеемся на продвижение реальных продуктов путем конкретных показателей производительности.
3. Децентрализованная платформа AI для инфраструктуры данных
Описание проекта: Эта платформа использует токенизированные стимулы для привлечения пользователей со всего мира к предоставлению данных из различных областей, общий доход составил более 14 миллионов долларов, и была создана сеть из более чем миллиона участников, вносящих данные.
Анализ основных моментов: Технологически интегрированы ZK-верификация и BFT-консенсусный алгоритм для обеспечения качества данных, а также использованы технологии приватных вычислений от одного из облачных провайдеров для соблюдения требований регуляторов. Также был представлен прибор для сбора электроэнцефалографических данных, который реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500 000 баллов за 10 часов голосовой разметки, а затраты предприятий на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Комментарий: Основная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в аннотировании данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, качество данных требует постоянного совершенствования. Направление интерфейса мозг-машина имеет большой потенциал, но его реализация не без сложности.
4. Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Описание проекта: Эта сеть недавно завершила финансирование на сумму 10,8 миллионов долларов, возглавляемое одним инвестиционным учреждением.
Анализ основных моментов: агрегирование неиспользуемых ресурсов GPU с помощью технологии динамической фрагментации поддерживает вывод больших языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными преобразует вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует привлечению большего числа участников в сеть.
Комментарий: Типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", логика разумна. Однако 15% уровень ошибок в кросс-цепочном верификации слишком высок, стабильность технологий требует дальнейшего повышения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не так высоки, ключевым моментом является снижение уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать из-за технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Описание проекта: Платформа недавно завершила инвестиционный раунд на сумму 3,38 миллиона долларов, который возглавил один из криптовалютных торговых учреждений.
Анализ ключевых моментов: Технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, с фактическим повышением эффективности на 30%. Соответствует тенденции торговли с помощью AI-агентов, находит точку входа в относительно пустую нишу DeFi количественной торговли, заполняя рыночный спрос.
Комментарий: Направление верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокая частота торговли требует очень высокой скорости и точности, а реальная согласованность предсказаний ИИ и выполнения на блокчейне все еще нуждается в проверке. Кроме того, атаки MEV представляют собой большую угрозу, и необходимо усилить технические меры защиты.