Обзор популярных проектов и анализ тенденций в области Crypto+AI

Недавно была проведена оценка популярных проектов в области Crypto+AI, и выявлены три заметные тенденции:

1. Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к данным производительности, а не к чистой концептуальной упаковке.
2. Вертикальная сегментация сценариев становится фокусом расширения, специализированные AI-приложения заменяют универсальные AI.
3. Капитал становится более заинтересованным в проверке бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно пользуются большими предпочтениями.

Вот краткое введение и анализ нескольких представительных проектов:

Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей

Платформа завершила финансирование на 33 миллиона долларов в рамках посевного раунда в июне. Платформа использует преимущества человеческой субъективной оценки для устранения недостатков AI в оценке, оценив более 500 крупных моделей через краудсорсинг. Обратная связь от пользователей может быть обналичена, что привлекло множество компаний для закупки данных, создав настоящий денежный поток.

Это проект с относительно ясной бизнес-моделью, а не чисто сжигательной моделью. Однако предотвращение накрутки заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия «ведьмам» требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше ценит проекты с подтвержденной монетизацией.

Децентрализованная AI вычислительная сеть

Проект завершил финансирование на сумму 10 миллионов долларов в рамках посевного раунда в июне. Проект уже завоевал определенное рыночное признание в области Solana DePIN через браузерное расширение. Новый протокол передачи данных и движок вывода проделали значительные исследования в области вычислений на краю и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.

Проект соответствует тенденции локализации AI "опускания". Однако при выполнении сложных задач необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов все еще является проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новым требованием для Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, что стоит внимания благодаря продвижению конкретных продуктов на основе фактической производительности.

Децентрализованная AI инфраструктура данных

Платформа стимулирует пользователей со всего мира вносить данные из различных областей (таких как здравоохранение, автономное вождение, голос и т.д.) с помощью токенов, общая прибыль составляет более 14 миллионов долларов, и была создана сеть из миллионов участников, вносящих данные.

Технически интегрированы алгоритмы ZK-верификации и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, также используется технология вычисления конфиденциальности для соблюдения требований законодательства. Интересно, что проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалограммы, расширив свою деятельность с программного обеспечения на аппаратное. Экономическая модель хорошо разработана, пользователи могут зарабатывать деньги и баллы через голосовую аннотацию, а затраты компаний на подписку на услуги данных могут быть снижены на 45%.

Максимальная ценность проекта заключается в том, что он соответствует реальным потребностям в маркировке данных AI, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибки в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, требующей постоянного решения. Направление интерфейсов «мозг-компьютер» имеет потенциал, но сложность выполнения не мала.

Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana

Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. С помощью технологии динамической шардирования агрегируются неиспользуемые ресурсы GPU, что поддерживает вывод крупных языковых моделей при затратах на 40% ниже, чем у основных облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что помогает стимулировать больше людей к участию в сети.

Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% -ная ошибка валидации при кросс-цепочке слишком высока, техническую стабильность необходимо продолжать оптимизировать. В сценах, где требования к времени рендеринга, таких как 3D-рендеринг, не высоки, действительно есть преимущества; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая удачная бизнес-модель пострадает от технических проблем.

Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ

Платформа завершила посевной раунд финансирования на сумму 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, уменьшая проскальзывание, что подтверждено увеличением эффективности на 30%. Проект соответствует тенденции AgentFi и нашел точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли в DeFi, заполнив рыночный спрос.

Направление проекта верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля предъявляет крайне высокие требования к задержке и точности, а реальная согласованность AI-прогнозирования и выполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и технические меры защиты должны идти в ногу с этим.