Аналіз тенденцій популярних проектів у сфері Crypto+AI
Протягом останнього місяця популярні проекти в секторі Crypto+AI продемонстрували три помітні зміни тенденцій:
Технічний шлях проекту став більш практичним, почали звертати увагу на дані продуктивності, а не на чисту концептуальну упаковку.
Вертикальні сегменти стають фокусом розширення, спеціалізований AI замінює загальний AI.
Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою популярністю.
Ось кілька представницьких проектів, їхні описи, аналіз основних моментів та коментарі:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Опис проекту: Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можуть бути обміняні на готівку. Завершено фінансування на етапі посіву в 33 мільйони доларів.
Аналіз особливостей: застосування переваг суб'єктивного судження людини до недоліків оцінки ШІ. Вже залучено відомі компанії для закупівлі даних, що формує реальний грошовий потік.
Коментар: Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю. Але алгоритми протидії накруткам та атакам від відьом потребують постійної оптимізації. Обсяги фінансування свідчать про те, що капітал більше цінує проекти з перевіркою монетизації.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Опис проекту: Ця мережа вже має певну ринкову згоду в галузі DePIN на Solana. У червні завершено фінансування на 10 мільйонів доларів у рамках посівного раунду.
Аналіз ключових аспектів: впровадження нового протоколу передачі даних та інженерії висновків, суттєве дослідження в галузі крайових обчислень та верифікації даних, що дозволяє знизити затримки на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.
Коментар: Напрямок відповідає тенденції "зниження" локалізації AI. Але ефективність обробки складних завдань все ще має виклики в порівнянні з централізованими платформами, стабільність крайових вузлів також є проблемою. Крайові обчислення - це перевага розподіленої структури web3 AI, сподіваюся на просування втілення через фактичну продуктивність.
Децентралізована AI інфраструктура даних
Опис проекту: за допомогою токенів стимулювати глобальних користувачів до внесення даних у різних сферах, загальний дохід перевищує 14 мільйонів доларів США, створено мережу з понад мільйон учасників, які вносять дані.
Аналіз ключових моментів: інтеграція алгоритму ZK-підтвердження та BFT-консенсусу забезпечує якість даних, використання технології приватних обчислень відповідає вимогам регулювання. Запуск пристроїв для збору електроенцефалограм розширює сферу апаратного забезпечення. Економічна модель розроблена раціонально, що дозволяє знизити витрати підприємств на дані.
Коментар: Найбільша цінність проєкту полягає у задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких вимогливих сферах, як медицина та автономне водіння. Але рівень помилок 20% все ще потребує покращення. Напрямок інтерфейсу мозок-комп'ютер має простір для уяви, але його реалізація є складною.
Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana
Опис проекту: агрегація невикористаних ресурсів GPU за допомогою технології динамічного шардінгу, що підтримує інференцію великих моделей. У червні завершено фінансування на суму 10,8 мільйона доларів.
Аналіз переваг: витрати на 40% нижчі, ніж у хмарних сервісах. Дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює учасників, які вносять обчислювальні потужності, на зацікавлені сторони, заохочуючи більше людей брати участь у мережі.
Коментар: Типова модель "агрегації бездіяльних ресурсів", логіка зрозуміла. Але 15% рівень помилок перевірки між ланцюгами є досить високим, технічну стабільність потрібно ще підвищити. Має переваги в таких сценах, як 3D-рендеринг, де вимоги до реального часу не є високими, ключовим є зниження рівня помилок.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту
Опис проекту: У червні завершено фінансування на суму 3,38 мільйона доларів у рамках початкового раунду.
Аналіз особливостей: технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові маршрути, зменшуючи сліпі відстані і підвищуючи ефективність на 30%. Входження в порівняно вільну нішу DeFi кількісної торгівлі заповнює потребу на ринку.
Коментар: Правильний напрямок, DeFi потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля вимагає дуже високої точності та затримки, реальна координація прогнозів ШІ та виконання на ланцюгу ще потребує перевірки. Атаки MEV є великим ризиком, технічні заходи захисту повинні встигати за цим.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
8
Репост
Поділіться
Прокоментувати
0/400
ColdWalletGuardian
· 3год тому
Вертикальні напрямки врятували AI-бульбашку
Переглянути оригіналвідповісти на0
AltcoinMarathoner
· 08-10 15:47
як на 20 милі марафону... нарешті бачачи проєкти, які досягають успіху з реальними показниками доходу
Переглянути оригіналвідповісти на0
ProbablyNothing
· 08-10 15:46
Чи знову хвиля звільнень? Капітал все ще активно працює.
Переглянути оригіналвідповісти на0
BearMarketSunriser
· 08-10 15:46
Добре, ми перейшли до етапу заробітку за допомогою технологій розумного бігу.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MetaverseHermit
· 08-10 15:36
Справжнє божевілля у секторі ШІ~
Переглянути оригіналвідповісти на0
CommunityLurker
· 08-10 15:32
Бос нарешті зрозумів, що готівка - це король.
Переглянути оригіналвідповісти на0
MevHunter
· 08-10 15:25
Пробігти рано! обдурювати людей, як лохів заробляти гроші阿里嘎多！
Переглянути оригіналвідповісти на0
MoonBoi42
· 08-10 15:19
Справді, є така робота, що приносить гроші. Хто піде шукати шлях?
Рухи проектів AI на публічних блокчейнах: технологічна практичність, вертикальні сцени, комерційна перевірка як основна тема
Аналіз тенденцій популярних проектів у сфері Crypto+AI
Протягом останнього місяця популярні проекти в секторі Crypto+AI продемонстрували три помітні зміни тенденцій:
Ось кілька представницьких проектів, їхні описи, аналіз основних моментів та коментарі:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Опис проекту: Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можуть бути обміняні на готівку. Завершено фінансування на етапі посіву в 33 мільйони доларів.
Аналіз особливостей: застосування переваг суб'єктивного судження людини до недоліків оцінки ШІ. Вже залучено відомі компанії для закупівлі даних, що формує реальний грошовий потік.
Коментар: Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю. Але алгоритми протидії накруткам та атакам від відьом потребують постійної оптимізації. Обсяги фінансування свідчать про те, що капітал більше цінує проекти з перевіркою монетизації.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Опис проекту: Ця мережа вже має певну ринкову згоду в галузі DePIN на Solana. У червні завершено фінансування на 10 мільйонів доларів у рамках посівного раунду.
Аналіз ключових аспектів: впровадження нового протоколу передачі даних та інженерії висновків, суттєве дослідження в галузі крайових обчислень та верифікації даних, що дозволяє знизити затримки на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.
Коментар: Напрямок відповідає тенденції "зниження" локалізації AI. Але ефективність обробки складних завдань все ще має виклики в порівнянні з централізованими платформами, стабільність крайових вузлів також є проблемою. Крайові обчислення - це перевага розподіленої структури web3 AI, сподіваюся на просування втілення через фактичну продуктивність.
Децентралізована AI інфраструктура даних
Опис проекту: за допомогою токенів стимулювати глобальних користувачів до внесення даних у різних сферах, загальний дохід перевищує 14 мільйонів доларів США, створено мережу з понад мільйон учасників, які вносять дані.
Аналіз ключових моментів: інтеграція алгоритму ZK-підтвердження та BFT-консенсусу забезпечує якість даних, використання технології приватних обчислень відповідає вимогам регулювання. Запуск пристроїв для збору електроенцефалограм розширює сферу апаратного забезпечення. Економічна модель розроблена раціонально, що дозволяє знизити витрати підприємств на дані.
Коментар: Найбільша цінність проєкту полягає у задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких вимогливих сферах, як медицина та автономне водіння. Але рівень помилок 20% все ще потребує покращення. Напрямок інтерфейсу мозок-комп'ютер має простір для уяви, але його реалізація є складною.
Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana
Опис проекту: агрегація невикористаних ресурсів GPU за допомогою технології динамічного шардінгу, що підтримує інференцію великих моделей. У червні завершено фінансування на суму 10,8 мільйона доларів.
Аналіз переваг: витрати на 40% нижчі, ніж у хмарних сервісах. Дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює учасників, які вносять обчислювальні потужності, на зацікавлені сторони, заохочуючи більше людей брати участь у мережі.
Коментар: Типова модель "агрегації бездіяльних ресурсів", логіка зрозуміла. Але 15% рівень помилок перевірки між ланцюгами є досить високим, технічну стабільність потрібно ще підвищити. Має переваги в таких сценах, як 3D-рендеринг, де вимоги до реального часу не є високими, ключовим є зниження рівня помилок.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту
Опис проекту: У червні завершено фінансування на суму 3,38 мільйона доларів у рамках початкового раунду.
Аналіз особливостей: технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові маршрути, зменшуючи сліпі відстані і підвищуючи ефективність на 30%. Входження в порівняно вільну нішу DeFi кількісної торгівлі заповнює потребу на ринку.
Коментар: Правильний напрямок, DeFi потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля вимагає дуже високої точності та затримки, реальна координація прогнозів ШІ та виконання на ланцюгу ще потребує перевірки. Атаки MEV є великим ризиком, технічні заходи захисту повинні встигати за цим.