Последние тренды и анализ популярных проектов в сфере Crypto+AI
В течение прошлого месяца в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметных изменения трендов:
Технический путь проекта стал более прагматичным, начали уделять внимание производственным данным, а не чистой концептуальной упаковке.
Вертикальные сегменты становятся фокусом расширения, специализированный ИИ заменяет универсальный ИИ.
Капитал больше ориентирован на проверку бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.
Вот краткое описание и анализ нескольких популярных проектов:
Платформа оценки децентрализованных AI моделей
Платформа завершила финансирование на сумму 33 миллиона долларов в рамках посевного раунда в июне. С помощью искусственного краудсорсинга были оценены более 500 крупных моделей, а отзывы пользователей могут быть обменены на наличные. Это привлекло несколько известных AI-компаний для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Модель бизнеса данного проекта достаточно ясна, это не чисто сжигающая деньги модель. Однако предотвращение накрутки заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия «женщинам-ведьмам» необходимо постоянно оптимизировать. Судя по объему финансирования, капитал явно предпочитает проекты с проверенной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Этот проект завершил финансирование на этапе посевного раунда в размере 10 миллионов долларов в июне. Он уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN Solana через браузерные плагины. Команда представила протокол передачи данных и движок вывода, провела существенные исследования в области вычислений на краю и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Проект соответствует направлению "снижения" локализации AI. Однако при выполнении сложных задач необходимо конкурировать по эффективности с централизованными платформами, стабильность периферийных узлов все еще остается проблемой. Тем не менее, периферийные вычисления являются как новым требованием, возникающим из внутренней конкуренции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные в различных областях с помощью токенов, накопив доход более 14 миллионов долларов и создав сеть из миллионов участников. Технически интегрированы ZK-проверка и алгоритм консенсуса BFT для обеспечения качества данных, а также используются технологии приватных вычислений для соблюдения требований к регулированию.
Проект также запустил устройство для сбора электроэнцефалографических данных, расширившись от программного обеспечения к аппаратной области. Экономическая модель разработана рационально, пользователи могут получать значительный доход через голосовую аннотацию, а затраты компаний на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке 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 требует улучшения по сравнению с 10% на традиционных платформах, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо решать постоянно.
Распределённая вычислительная сеть на блокчейне Solana
Этот проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей и обходится на 40% дешевле, чем основные облачные сервисы. Дизайн токенизированной торговли данными превращает вкладчиков вычислительных мощностей в заинтересованные стороны, что помогает мотивировать больше людей участвовать в сети.
Это типичная модель «агрегации неиспользуемых ресурсов», которая логически жизнеспособна. Однако процент ошибок в кросс-цепочечной верификации в 15% слишком высок, техническую стабильность нужно продолжать оптимизировать. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к актуальности не так высоки, но ключевым моментом является снижение процентной ошибки, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет ограничена техническими проблемами.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа завершила финансирование на этапе посевного раунда в 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что на практике увеличивает эффективность на 30%. Проект соответствует тренду AgentFi и нашел точку входа в относительно незаполненной нише количественной торговли в DeFi, заполнив рыночный спрос.
Направление проекта правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, и необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозирования и выполнения на блокчейне. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, 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» .
9 Лайков
Награда
9
2
Поделиться
комментарий
0/400
rekt_but_vibing
· 7ч назад
Тестируем, будут ли деньги. Ожидаю.
Посмотреть ОригиналОтветить0
NewDAOdreamer
· 7ч назад
С такими средствами, вероятно, не пережить холодную зиму.
Состояние рынка Crypto+AI: внедрение технологий, вертикальная сегментация и коммерциализация становятся мейнстримом
Последние тренды и анализ популярных проектов в сфере Crypto+AI
В течение прошлого месяца в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметных изменения трендов:
Вот краткое описание и анализ нескольких популярных проектов:
Платформа оценки децентрализованных AI моделей
Платформа завершила финансирование на сумму 33 миллиона долларов в рамках посевного раунда в июне. С помощью искусственного краудсорсинга были оценены более 500 крупных моделей, а отзывы пользователей могут быть обменены на наличные. Это привлекло несколько известных AI-компаний для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Модель бизнеса данного проекта достаточно ясна, это не чисто сжигающая деньги модель. Однако предотвращение накрутки заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия «женщинам-ведьмам» необходимо постоянно оптимизировать. Судя по объему финансирования, капитал явно предпочитает проекты с проверенной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Этот проект завершил финансирование на этапе посевного раунда в размере 10 миллионов долларов в июне. Он уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN Solana через браузерные плагины. Команда представила протокол передачи данных и движок вывода, провела существенные исследования в области вычислений на краю и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Проект соответствует направлению "снижения" локализации AI. Однако при выполнении сложных задач необходимо конкурировать по эффективности с централизованными платформами, стабильность периферийных узлов все еще остается проблемой. Тем не менее, периферийные вычисления являются как новым требованием, возникающим из внутренней конкуренции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные в различных областях с помощью токенов, накопив доход более 14 миллионов долларов и создав сеть из миллионов участников. Технически интегрированы ZK-проверка и алгоритм консенсуса BFT для обеспечения качества данных, а также используются технологии приватных вычислений для соблюдения требований к регулированию.
Проект также запустил устройство для сбора электроэнцефалографических данных, расширившись от программного обеспечения к аппаратной области. Экономическая модель разработана рационально, пользователи могут получать значительный доход через голосовую аннотацию, а затраты компаний на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке 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 требует улучшения по сравнению с 10% на традиционных платформах, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо решать постоянно.
Распределённая вычислительная сеть на блокчейне Solana
Этот проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей и обходится на 40% дешевле, чем основные облачные сервисы. Дизайн токенизированной торговли данными превращает вкладчиков вычислительных мощностей в заинтересованные стороны, что помогает мотивировать больше людей участвовать в сети.
Это типичная модель «агрегации неиспользуемых ресурсов», которая логически жизнеспособна. Однако процент ошибок в кросс-цепочечной верификации в 15% слишком высок, техническую стабильность нужно продолжать оптимизировать. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к актуальности не так высоки, но ключевым моментом является снижение процентной ошибки, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет ограничена техническими проблемами.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа завершила финансирование на этапе посевного раунда в 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что на практике увеличивает эффективность на 30%. Проект соответствует тренду AgentFi и нашел точку входа в относительно незаполненной нише количественной торговли в DeFi, заполнив рыночный спрос.
Направление проекта правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, и необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозирования и выполнения на блокчейне. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и необходимо усилить технические меры защиты.