تحليل أحدث الاتجاهات والمشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI

في الشهر الماضي، شهد مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:

1. أصبح مسار التقنية للمشروع أكثر عملية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التغليف المفهومي الخالص.
2. تصبح المشاهد العمودية المتخصصة محور التوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص محل الذكاء الاصطناعي العام.
3. يركز رأس المال أكثر على التحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بمزيد من الاهتمام.

فيما يلي مقدمة وتحليل لبعض المشاريع الشهيرة:

منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية

أكمل النظام الأساسي تمويل الجولة الأولى من البذور بقيمة 33 مليون دولار في يونيو. من خلال الحشد البشري، تم تقييم أكثر من 500 نموذج كبير، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت بعض شركات الذكاء الاصطناعي المعروفة لشراء البيانات، مما خلق تدفق نقدي حقيقي.

نموذج العمل في هذا المشروع واضح نسبيًا، وليس نموذج إحراق نقود بحت. لكن مكافحة الطلبات المزيفة تعد تحديًا كبيرًا، ويجب تحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات بشكل مستمر. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي تمتلك تحققًا من العوائد.

شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية

أكمل هذا المشروع تمويل الجولة التأسيسية بقيمة 10 ملايين دولار في يونيو. لقد حقق بعض التوافق في السوق في مجال DePIN على Solana من خلال ملحقات المتصفح. أطلق الفريق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال وقدم استكشافات جوهرية في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكنه من خفض زمن الاستجابة بنسبة 40%، ودعم الوصول إلى الأجهزة المتنوعة.

تتوافق اتجاهات المشروع مع اتجاه "التعمق" في التوطين الذكي. ومع ذلك، عند التعامل مع المهام المعقدة، لا يزال من الضروري المنافسة من حيث الكفاءة مع المنصات المركزية، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تمثل مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط حاجة جديدة ناتجة عن التنافس في Web2 AI، ولكنها أيضًا ميزة في إطار العمل الموزع لـ Web3 AI.

منصة بنية تحتية للبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، وقد بلغت إيراداتها التراكمية أكثر من 14 مليون دولار، مما أسس شبكة من المساهمين في البيانات بمليون شخص. تقنيًا، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنيات الحساب الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال.

كما أطلقت المشروع جهاز جمع موجات الدماغ، حيث توسع من البرمجيات إلى مجال الأجهزة. تصميم النموذج الاقتصادي منطقي، ويمكن للمستخدمين الحصول على دخل معقول من خلال التعليق الصوتي، بينما يمكن للشركات تقليل تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات بنسبة 45٪.

تتمثل القيمة الكبرى لهذا المشروع في تلبية الحاجة الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات امتثال صارمة مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، فإن نسبة الخطأ البالغة 20% مقارنةً بمنصات التقليدية التي تبلغ 10% لا تزال بحاجة إلى تحسين، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر.

شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا

أنجز هذا المشروع جمع 10.8 مليون دولار في يونيو. من خلال تقنية تقسيم ديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من خدمات السحابة الرئيسية. تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.

هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" الشائع، من الناحية المنطقية هو قابل للتطبيق. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع جداً، ويجب تحسين الاستقرار الفني بشكل مستمر. يتمتع بميزة في سيناريوهات مثل عرض 3D حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، الأمر الحاسم هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيواجه قيوداً بسبب المشكلات الفنية.

منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي

أكمل النظام الأساسي جولة تمويل البذور بقيمة 3.38 مليون دولار في يونيو. تكنولوجيا MCP الخاصة به قادرة على تحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاهات AgentFi، وقد وجد نقطة دخول في قطاع التداول الكمي DeFi، وهو منطقة نسبياً فارغة، مما يلبي احتياجات السوق.

الاتجاه الصحيح للمشروع، فإن DeFi يحتاج حقًا إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. ولكن، تتطلب التداولات عالية التردد تأخيرات ودقة عالية جدًا، ولا يزال يجب التحقق من التوافق الفوري بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. علاوة على ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز التدابير الفنية للحماية.