# Crypto+AI トラックの人気プロジェクトのトレンド分析最近の観察によると、過去1か月間にCrypto+AI分野の人気プロジェクトには3つの顕著なトレンドの変化が見られました:1. プロジェクトの技術的アプローチがより実用的になり、単に概念のパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに基づくことが重要視されるようになった。2. 垂直分野が拡張の焦点となり、専門化されたAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっている。3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれています。以下は代表的なプロジェクトの紹介、ハイライト分析およびコメントです:## 分散型AIモデル評価プラットフォーム**プロジェクト概要**：このプラットフォームは、去中心化の方法でAIモデルの評価を行い、最近3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。**ハイライト分析**：- 人間の主観的な判断の利点を利用して、AI評価の欠点を補う- クラウドソーシング方式で500以上の大モデルにスコアを付ける- ユーザーのフィードバックは現金報酬と交換可能です- 著名なAI企業がデータを購入し、実際のキャッシュフローを形成した。**評価**：ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な金銭消費モデルではありません。しかし、偽装注文の防止などの課題に直面しており、継続的に反ウィッチハンター攻撃アルゴリズムを最適化する必要があります。大規模な資金調達は、資本が収益化検証のあるプロジェクトをより重視していることを反映しています。## 分散型AI計算ネットワーク**プロジェクト概要**：分散型AI計算ネットワークの構築に取り組んでおり、最近1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。**ハイライト分析**：- ブラウザプラグインをリリースし、Solana DePINの分野で市場で認知されるようになりました- 新たに開発されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行っています。- 遅延を効果的に低減し、異種デバイスの接続をサポートします。**コメント**：プロジェクトの方向性はAIローカリゼーションの「沈下」トレンドに合致しています。複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率の差が依然として存在しますが、エッジノードの安定性も向上の余地があります。しかし、エッジコンピューティングは新たな需要として、web3 AI分散フレームワークの利点を活かしています。実際のパフォーマンスに基づいた具体的な製品の実現を期待しています。## 分散型AIデータインフラプラットフォーム**プロジェクト概要**：このプラットフォームは、トークンインセンティブを通じて世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、1400万ドル以上の収益を上げ、百万規模のデータ寄稿者ネットワークを構築しました。**ハイライト分析**：- 技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを組み合わせてデータの質を確保する- プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たす- ハードウェア分野に拡張し、脳波収集装置を発売- 経済モデルの設計が合理的で、ユーザーはデータのアノテーションを通じて収益を得ることができ、企業のサブスクリプションコストが大幅に削減される。**コメント**：プロジェクトは、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野でのAIデータラベリングの実際のニーズを捉えています。しかし、20％のエラー率は依然として従来のプラットフォームより高く、データの質の安定性は継続的な改善が必要です。脳-機械インターフェースの方向性には想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。## Solanaチェーン上の分散コンピューティングネットワーク**プロジェクト概要**：このプロジェクトは、Solanaチェーン上に分散型計算力ネットワークを構築することを目的としており、最近1080万ドルの資金調達を完了しました。**ハイライト分析**：- 動的シャーディング技術を通じて、アイドルGPUリソースを集約する- 大規模AIモデルの推論をサポートし、コスト優位性が明らかです- 革新的なトークン化データ取引設計は、計算力の提供者を利害関係者に変えます**コメント**：プロジェクトは典型的な「未使用リソースの集約」モデルを採用しており、論理的には合理的です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなどリアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンには優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げ、技術的問題がビジネスモデルの実施に影響を与えないようにすることです。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム**プロジェクト概要**：このプラットフォームはAI技術を利用して暗号通貨の高頻度取引を行い、最近338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。**ハイライト分析**：- MCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させることができます。- 測定効率が大幅に向上しました- AgentFiのトレンドに合致し、DeFiの量的取引分野で切り口を見つける**コメント**：プロジェクトの方向性は正しく、DeFi市場がスマートトレーディングツールを求めるニーズを満たしています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃に対する技術的防護措置も追いつく必要があります。
Crypto+AIプロジェクトの現状:実用的な技術、細分化されたシーン、ビジネス検証がトレンドとなる
Crypto+AI トラックの人気プロジェクトのトレンド分析
最近の観察によると、過去1か月間にCrypto+AI分野の人気プロジェクトには3つの顕著なトレンドの変化が見られました:
プロジェクトの技術的アプローチがより実用的になり、単に概念のパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに基づくことが重要視されるようになった。
垂直分野が拡張の焦点となり、専門化されたAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっている。
資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれています。
以下は代表的なプロジェクトの紹介、ハイライト分析およびコメントです:
分散型AIモデル評価プラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームは、去中心化の方法でAIモデルの評価を行い、最近3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：
評価：ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な金銭消費モデルではありません。しかし、偽装注文の防止などの課題に直面しており、継続的に反ウィッチハンター攻撃アルゴリズムを最適化する必要があります。大規模な資金調達は、資本が収益化検証のあるプロジェクトをより重視していることを反映しています。
分散型AI計算ネットワーク
プロジェクト概要：分散型AI計算ネットワークの構築に取り組んでおり、最近1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：
コメント：プロジェクトの方向性はAIローカリゼーションの「沈下」トレンドに合致しています。複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率の差が依然として存在しますが、エッジノードの安定性も向上の余地があります。しかし、エッジコンピューティングは新たな需要として、web3 AI分散フレームワークの利点を活かしています。実際のパフォーマンスに基づいた具体的な製品の実現を期待しています。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームは、トークンインセンティブを通じて世界中のユーザーに多様なデータを提供するよう促し、1400万ドル以上の収益を上げ、百万規模のデータ寄稿者ネットワークを構築しました。
ハイライト分析：
コメント：プロジェクトは、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野でのAIデータラベリングの実際のニーズを捉えています。しかし、20％のエラー率は依然として従来のプラットフォームより高く、データの質の安定性は継続的な改善が必要です。脳-機械インターフェースの方向性には想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。
Solanaチェーン上の分散コンピューティングネットワーク
プロジェクト概要：このプロジェクトは、Solanaチェーン上に分散型計算力ネットワークを構築することを目的としており、最近1080万ドルの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：
コメント：プロジェクトは典型的な「未使用リソースの集約」モデルを採用しており、論理的には合理的です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなどリアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンには優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げ、技術的問題がビジネスモデルの実施に影響を与えないようにすることです。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームはAI技術を利用して暗号通貨の高頻度取引を行い、最近338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：
コメント：プロジェクトの方向性は正しく、DeFi市場がスマートトレーディングツールを求めるニーズを満たしています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃に対する技術的防護措置も追いつく必要があります。