Останні тренди та аналіз популярних проектів у сфері Crypto+AI

Протягом останнього місяця в сегменті Crypto+AI спостерігалися три значні зміни трендів:

1. Технічний шлях проєкту став більш практичним, почали звертати увагу на дані про продуктивність, а не лише на чисту концептуальну упаковку.
2. Вертикальна сегментація сценаріїв стає фокусом розширення, професіоналізований ШІ замінює універсальний ШІ.
3. Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з обіговими коштами очевидно користуються більшим попитом.

Ось кілька популярних проектів з їхніми описами та аналізом:

Децентралізована платформа оцінки AI-моделей

Ця платформа завершила фінансування кругу насіння на 33 мільйонів доларів у червні. За допомогою штучного людського розподілу оцінюються понад 500 великих моделей, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Це привернуло увагу кількох відомих AI-компаній для закупівлі даних, що створило реальний грошовий потік.

Ця бізнес-модель проекту досить чітка, це не чисто витратна модель. Але боротьба з фальшивими замовленнями є великою проблемою, алгоритм протидії атакам "відьом" потребує постійної оптимізації. Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженою здатністю до монетизації.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проект завершив раунд фінансування на 10 мільйонів доларів у червні. Він вже має певний ринковий консенсус у сфері DePIN на Solana через плагін для браузера. Команда запустила протокол передачі даних та механізм висновків, провела суттєві дослідження в галузі крайових обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримки на 40% і підтримує підключення гетерогенних пристроїв.

Проектна спрямованість узгоджується з тенденцією локалізації AI "знизу вверх". Однак під час виконання складних завдань необхідно також порівнювати ефективність із централізованими платформами, а стабільність крайніх вузлів залишається проблемою. Проте, крайні обчислення є новим попитом, що виник внаслідок внутрішньої конкуренції Web2 AI, а також перевагою дистрибутивної структури Web3 AI.

Децентралізована AI інфраструктура даних

Ця платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних галузей через токени, накопичивши доходи понад 14 мільйонів доларів США, створивши мережу з мільйонами внесників даних. Технічно інтегровано ZK перевірку та BFT консенсусний алгоритм для забезпечення якості даних, а також використовуються технології обчислення конфіденційності для задоволення вимог регуляторів.

Проект також випустив пристрій для збору електроенцефалографічних сигналів, розширивши програмне забезпечення на апаратну частину. Економічна модель розроблена раціонально, користувачі можуть отримувати значний дохід через голосове маркування, а витрати підприємств на підписку на дані знижуються на 45%.

Максимальна цінність цього проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для штучного інтелекту, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Однак, рівень помилок у 20% все ще має простір для покращення в порівнянні з традиційними платформами, де рівень помилок складає 10%, а коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати.

Розподілена обчислювальна мережа на ланцюзі Solana

Цей проєкт завершив фінансування у 10,8 мільйона доларів у червні. Завдяки технології динамічного шардінгу агрегуються незайняті ресурси GPU, що підтримує інференцію великих мовних моделей, витрати становлять на 40% менше, ніж у провідних хмарних сервісів. Дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює учасників, які вносять обчислювальні потужності, на зацікавлені сторони, що сприяє залученню більшої кількості людей до мережі.

Це типовий "модель агрегування бездіяльних ресурсів", логічно вона здійсненна. Але 15% - це занадто високий рівень помилок крос-ланцюгової верифікації, технічну стабільність ще потрібно оптимізувати. Має переваги в сценаріях, де вимоги до реального часу не є високими, наприклад, у 3D рендерингу, ключовим є зниження рівня помилок, інакше жодна комерційна модель не зможе обійти технічні проблеми.

AI керований платформа для високочастотної торгівлі криптовалютою

Платформа завершила фінансування на стадії посіву в 3,38 мільйона доларів у червні. Її технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові маршрути, зменшуючи проскок, фактично підвищуючи ефективність на 30%. Проект відповідає тренду AgentFi, знайшовши точку входу в відносно порожню нішу кількісної торгівлі в DeFi, заповнюючи потреби ринку.

Напрямок проекту правильний, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, AI-прогнозування та реальна координація виконання в ланцюзі ще потребують перевірки. Крім того, атака MEV є суттєвим ризиком, що вимагає посилення технічних заходів захисту.