Огляд популярних проектів та аналіз тенденцій у сфері Crypto+AI

Останнім часом було проведено аналіз популярних проектів у сфері Crypto+AI і виявлено три помітні зміни в тенденціях:

1. Технічний шлях проекту став більш практичним, почали звертати увагу на дані продуктивності, а не лише на чисту концептуальну упаковку.
2. Вертикальні сегменти стають фокусом розширення, спеціалізовані AI-додатки замінюють універсальні AI
3. Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проєкти з грошовим потоком очевидно користуються значно більшою популярністю.

Ось кілька представницьких проектів, їхнє коротке описання та аналіз:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Платформа завершила фінансування на етапі посіву в 33 мільйони доларів у червні. Платформа застосовує перевагу суб'єктивного судження людини для оцінки слабких місць ШІ, оцінюючи більше 500 великих моделей за допомогою людського краудсорсингу. Відгуки користувачів можуть бути конвертовані в готівку, що вже залучило кілька компаній до закупівлі даних, сформувавши реальний грошовий потік.

Це проект з відносно чіткою бізнес-моделлю, а не просто витратним проектом. Але боротьба з фальшивими замовленнями є великою проблемою, алгоритм захисту від атак «відьм» потребує постійної оптимізації. Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше цінує проекти з підтвердженою монетизацією.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проект завершив фінансування на стадії посіву в 10 мільйонів доларів у червні. Проект вже має певний ринковий консенсус у сфері DePIN Solana через браузерний плагін. Новий протокол передачі даних і рушій висновків зробили суттєві дослідження в області крайових обчислень і верифікації даних, що може знизити затримки на 40%, підтримуючи підключення гетерогенних пристроїв.

Проектна спрямованість відповідає тренду «занурення» в локалізацію AI. Але під час виконання складних завдань потрібно порівнювати ефективність з централізованими платформами, стабільність крайових вузлів все ще залишається проблемою. Проте, крайові обчислення є новою потребою в Web2 AI, а також перевагою розподіленої структури Web3 AI, тому варто звернути увагу на їхнє просування через конкретні продукти з реальною продуктивністю.

Децентралізована платформа інфраструктури даних AI

Ця платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних галузей (такі як медицина, автономне водіння, голос тощо) за допомогою токенів, накопичивши понад 14 мільйонів доларів доходу та створивши мережу з мільйонами внесників даних.

Технічно інтегровано ZK верифікацію та BFT консенсусний алгоритм для забезпечення якості даних, також використовуються технології обробки конфіденційності для задоволення вимог відповідності. Цікаво, що проект також запустив пристрій для збору електроенцефалографічних даних, розширюючи програмне забезпечення до апаратної сфери. Його економічна модель добре спроектована, користувачі можуть заробляти готівку та бали через голосове маркування, а витрати підприємств на підписку на послуги даних можуть знизитися на 45%.

Максимальна цінність проекту полягає в тому, щоб задовольнити реальні потреби в маркуванні даних для штучного інтелекту, особливо в сферах, де вимоги до якості даних і відповідності є надзвичайно високими, таких як медицина та автономне водіння. Але рівень помилок у 20% все ще вищий за традиційні платформи з 10%, коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати. У напрямку інтерфейсу мозок-машина є простір для уяви, але труднощі в реалізації не маленькі.

Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana

Цей проєкт завершив фінансування у 10,8 мільйона доларів у червні. За допомогою технології динамічного шардінгу агрегує незайняті ресурси GPU, підтримує інференцію великих мовних моделей, вартість якої на 40% нижча за основні хмарні сервіси. Його дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює внесок у обчислювальні потужності на зацікавлених осіб, що сприяє заохоченню більшої кількості людей до участі в мережі.

Це типовий режим "агрегування неактивних ресурсів", який логічно має сенс. Але 15% рівень помилок крос-ланцюгової верифікації занадто високий, технічну стабільність ще потрібно оптимізувати. У випадках, де вимоги до реального часу не є критичними, як-от 3D рендеринг, це дійсно має переваги, але ключове питання – чи можливо знизити рівень помилок, інакше навіть найкраща бізнес-модель постраждає від технічних проблем.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на основі ШІ

Ця платформа завершила фінансування seed-раунду на 3,38 мільйона доларів у червні. Її технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові шляхи, зменшуючи сліпучість, фактична ефективність збільшилася на 30%. Проект відповідає тренду AgentFi, знайшовши точку входу в відносно порожню нішу DeFi кількісної торгівлі, заповнивши попит на ринку.

Напрям проекту правильний, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, ще потрібно перевірити реальну координацію між прогнозами ШІ та виконанням в мережі. Крім того, атаки MEV є серйозним ризиком, технічні заходи захисту повинні йти в ногу з часом.