# Crypto+AI トラックの最新トレンドと人気プロジェクトの分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野は3つの顕著なトレンドの変化を示しています:1. プロジェクトの技術的アプローチがより実用的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、パフォーマンスデータに注目し始めました。2. 垂直的なセグメンテーションのシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わる。3. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれる。以下は、いくつかの人気プロジェクトの紹介と分析です：## 分散型 AI モデル評価プラットフォームこのプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。いくつかの有名なAI企業がデータを購入することを引き寄せており、実際のキャッシュフローが形成されています。このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる金銭消費モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことは大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達規模を見ると、資本は明らかに収益化の実績があるプロジェクトを好んでいます。## 分散型 AI コンピューティングネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野において一定の市場コンセンサスを得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行い、遅延を40%減少させ、異種デバイスの接続をサポートしています。プロジェクトの方向性は、AIのローカライズ「ダウンスケーリング」トレンドと一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権的プラットフォームと効率を比較する必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争によって生まれた新しい需要であり、Web3 AIの分散フレームワークの利点でもあります。## 分散型AIデータインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、収益は1400万ドルを超え、百万単位のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データの品質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。プロジェクトは脳波収集デバイスも導入し、ソフトウェアの範囲をハードウェア分野に拡大しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは音声ラベル付けを通じて相当な収入を得ることができ、企業はデータサービスのサブスクリプションコストを45%削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの真のニーズを満たしていることにあります。特に医療、自動運転などのデータの質とコンプライアンスに対する要求が非常に高い分野において。とはいえ、20%のエラーレートは従来のプラットフォームの10%と比較して改善の余地があります。データの質の変動は引き続き解決すべき問題です。## Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークこのプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的スライス技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、主流のクラウドサービスよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計は、計算能力の提供者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。これは典型的な「無駄なリソースの集約」モデルで、論理的には可能です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術的な安定性はさらに最適化する必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げることです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に制約されることになります。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。そのMCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトはAgentFiトレンドに合わせており、DeFi量子取引という比較的空白の細分市場に切り込むことで、市場の需要を満たしました。プロジェクトの方向性は正しく、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を強化する必要があります。
Crypto+AIトラックの現状:テクノロジーの実装、垂直セグメンテーション、ビジネス実現が主流になっています
Crypto+AI トラックの最新トレンドと人気プロジェクトの分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野は3つの顕著なトレンドの変化を示しています:
以下は、いくつかの人気プロジェクトの紹介と分析です：
分散型 AI モデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。いくつかの有名なAI企業がデータを購入することを引き寄せており、実際のキャッシュフローが形成されています。
このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる金銭消費モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことは大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達規模を見ると、資本は明らかに収益化の実績があるプロジェクトを好んでいます。
分散型 AI コンピューティングネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野において一定の市場コンセンサスを得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行い、遅延を40%減少させ、異種デバイスの接続をサポートしています。
プロジェクトの方向性は、AIのローカライズ「ダウンスケーリング」トレンドと一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権的プラットフォームと効率を比較する必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争によって生まれた新しい需要であり、Web3 AIの分散フレームワークの利点でもあります。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、収益は1400万ドルを超え、百万単位のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データの品質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。
プロジェクトは脳波収集デバイスも導入し、ソフトウェアの範囲をハードウェア分野に拡大しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは音声ラベル付けを通じて相当な収入を得ることができ、企業はデータサービスのサブスクリプションコストを45%削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの真のニーズを満たしていることにあります。特に医療、自動運転などのデータの質とコンプライアンスに対する要求が非常に高い分野において。とはいえ、20%のエラーレートは従来のプラットフォームの10%と比較して改善の余地があります。データの質の変動は引き続き解決すべき問題です。
Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的スライス技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、主流のクラウドサービスよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計は、計算能力の提供者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
これは典型的な「無駄なリソースの集約」モデルで、論理的には可能です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術的な安定性はさらに最適化する必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げることです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に制約されることになります。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。そのMCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトはAgentFiトレンドに合わせており、DeFi量子取引という比較的空白の細分市場に切り込むことで、市場の需要を満たしました。
プロジェクトの方向性は正しく、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を強化する必要があります。