Analyse des tendances des projets populaires dans le secteur Crypto+AI
Récemment, il a été observé que les projets populaires dans le domaine Crypto+AI au cours du dernier mois ont montré trois tendances significatives.
Le chemin technique du projet est devenu plus pragmatique, commençant à se concentrer sur les données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de niche verticaux deviennent le point focal de l'expansion, les applications IA spécialisées remplacent l'IA généralisée.
Le capital est de plus en plus attentif à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie réel sont clairement plus appréciés.
Voici une introduction, une analyse des points forts et des commentaires sur quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme évalue les modèles d'IA de manière décentralisée et a récemment terminé un tour de financement de 33 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Tirer parti de l'avantage du jugement subjectif humain pour compenser les lacunes des évaluations par IA
Évaluer plus de 500 grands modèles par le biais de la crowdsourcing
Les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre des récompenses en espèces
A attiré des entreprises d'IA renommées pour acheter des données, générant un flux de trésorerie réel.
Commentaire : Le modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Mais il fait face à des défis tels que la prévention des fausses commandes, et nécessite une optimisation continue de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières. Un financement à grande échelle reflète que le capital attache plus d'importance aux projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Présentation du projet : Dédier à la construction d'un réseau de calcul AI décentralisé, a récemment terminé un financement de seed round de 10 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Lancer une extension de navigateur, obtenir une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana.
De nouveaux protocoles de transfert de données et moteurs d'inférence ont des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données.
Peut réduire efficacement la latence et prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes
Commentaire : La direction du projet s'aligne avec la tendance de "sous-traitance" de la localisation AI. Bien qu'il existe encore un écart d'efficacité par rapport aux plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds de périphérie doit également être améliorée, mais le calcul de périphérie, en tant que besoin émergent, exploite parfaitement les avantages du cadre distribué AI web3. J'attends avec impatience de voir plus de produits concrets basés sur des performances réelles.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des tokens, générant plus de 14 millions de dollars de revenus cumulés et établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Analyse des points forts :
Combinaison technique de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données
Utiliser la technologie de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité
S'étendre au domaine matériel, lancer des dispositifs de collecte des ondes cérébrales
Modèle économique conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent obtenir des revenus grâce à l'annotation de données, le coût d'abonnement pour les entreprises est considérablement réduit.
Commentaire : Le projet répond à un véritable besoin de marquage de données par IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la stabilité de la qualité des données nécessite des améliorations continues. Bien qu'il y ait un potentiel d'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Présentation du projet : Ce projet vise à établir un réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana, ayant récemment terminé un financement de 10,8 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Agrégation des ressources GPU inactives grâce à la technologie de sharding dynamique
Prise en charge de l'inférence de grands modèles d'IA, avec un avantage de coût évident
Conception innovante de l'échange de données tokenisées, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes.
Commentaire : Le projet adopte un modèle typique de "regroupement de ressources inutilisées", ce qui est logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit être renforcée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées. L'essentiel est de réduire le taux d'erreur pour éviter que des problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
Présentation du projet : Cette plateforme utilise la technologie AI pour le trading haute fréquence de cryptomonnaies et a récemment terminé un tour de financement de 3,38 millions de dollars.
Analyse des points forts :
La technologie MCP peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage.
L'efficacité mesurée s'est considérablement améliorée
S'aligner sur la tendance AgentFi et trouver un point d'entrée dans le domaine du trading quantitatif DeFi
Commentaire : La direction du projet est correcte, répondant à la demande du marché DeFi pour des outils de trading intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les mesures de protection technique contre les attaques MEV doivent également être mises à jour.
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GweiWatcher
· 08-14 15:40
Qui ne saurait emballer un concept ? Les données parlent.
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GasFeeWhisperer
· 08-14 10:47
Pas de histoire à raconter, parlons donc de la gas fee.
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GweiObserver
· 08-11 16:12
La piste verticale est le bon point de départ, n'est-ce pas ?
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MetaEggplant
· 08-11 16:07
Il suffisait de parler des segments de marché plus tôt~ Après avoir fait tant de détours~
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FlippedSignal
· 08-11 15:58
J'ai l'impression que les projets d'IA se concentrent désormais sur la mise en œuvre des affaires.
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Whale_Whisperer
· 08-11 15:48
Les riches finissent par s'occuper des affaires internes !
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TokenToaster
· 08-11 15:45
Se faire prendre pour des cons, c'est aller si vite.
État des projets Crypto+AI : des technologies pragmatiques, des scénarios segmentés et une validation commerciale deviennent des tendances
Analyse des tendances des projets populaires dans le secteur Crypto+AI
Récemment, il a été observé que les projets populaires dans le domaine Crypto+AI au cours du dernier mois ont montré trois tendances significatives.
Le chemin technique du projet est devenu plus pragmatique, commençant à se concentrer sur les données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de niche verticaux deviennent le point focal de l'expansion, les applications IA spécialisées remplacent l'IA généralisée.
Le capital est de plus en plus attentif à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie réel sont clairement plus appréciés.
Voici une introduction, une analyse des points forts et des commentaires sur quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme évalue les modèles d'IA de manière décentralisée et a récemment terminé un tour de financement de 33 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Commentaire : Le modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Mais il fait face à des défis tels que la prévention des fausses commandes, et nécessite une optimisation continue de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières. Un financement à grande échelle reflète que le capital attache plus d'importance aux projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Présentation du projet : Dédier à la construction d'un réseau de calcul AI décentralisé, a récemment terminé un financement de seed round de 10 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Commentaire : La direction du projet s'aligne avec la tendance de "sous-traitance" de la localisation AI. Bien qu'il existe encore un écart d'efficacité par rapport aux plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds de périphérie doit également être améliorée, mais le calcul de périphérie, en tant que besoin émergent, exploite parfaitement les avantages du cadre distribué AI web3. J'attends avec impatience de voir plus de produits concrets basés sur des performances réelles.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des tokens, générant plus de 14 millions de dollars de revenus cumulés et établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Analyse des points forts :
Commentaire : Le projet répond à un véritable besoin de marquage de données par IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la stabilité de la qualité des données nécessite des améliorations continues. Bien qu'il y ait un potentiel d'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Présentation du projet : Ce projet vise à établir un réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana, ayant récemment terminé un financement de 10,8 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Commentaire : Le projet adopte un modèle typique de "regroupement de ressources inutilisées", ce qui est logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit être renforcée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées. L'essentiel est de réduire le taux d'erreur pour éviter que des problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
Présentation du projet : Cette plateforme utilise la technologie AI pour le trading haute fréquence de cryptomonnaies et a récemment terminé un tour de financement de 3,38 millions de dollars.
Analyse des points forts :
Commentaire : La direction du projet est correcte, répondant à la demande du marché DeFi pour des outils de trading intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les mesures de protection technique contre les attaques MEV doivent également être mises à jour.