تحليل المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI مؤخراً

شهدت مجالات Crypto+AI تغيرات ثلاث ملحوظة في الاتجاهات خلال الشهر الماضي:

1. المسار التكنولوجي للمشروع أكثر واقعية، ويركز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية الخالصة.
2. أصبحت الفئات الفرعية المحددة للمشاهد محور التوسع، وبدأت الذكاء الاصطناعي المتخصص يحل محل الذكاء الاصطناعي العام.
3. رأس المال يهتم أكثر بالتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بقبول أكبر.

إليك بعض التعريفات والتحليلات لمشاريع تمثيلية:

منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال الحشد البشري، ويمكن تحويل ملاحظات المستخدمين إلى نقود. لقد جذبت المنصة شركات الذكاء الاصطناعي المعروفة لشراء البيانات، مما شكل تدفقًا نقديًا فعليًا.

هذا النموذج التجاري واضح نسبيًا، وليس نموذجًا صرفًا لحرق الأموال. ومع ذلك، لا تزال مكافحة الاحتيال وهجمات الساحرات هي التحديات الرئيسية، ويجب تحسين الخوارزميات ذات الصلة باستمرار. من حيث حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها إثبات على القدرة على تحقيق الإيرادات.

شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

لقد حقق هذا المشروع في مجال DePIN في Solana توافقًا معينًا في السوق، حيث أن البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستدلال حققا اختراقات في الحوسبة الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتغايرة.

تتوافق اتجاهات المشروع مع اتجاه "التوطين" الخاص بالذكاء الاصطناعي. على الرغم من الحاجة إلى المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند معالجة المهام المعقدة، إلا أن هناك تحديات في استقرار العقد الطرفية، لكن الحوسبة الطرفية، باعتبارها حاجة جديدة ناتجة عن الضغط في الذكاء الاصطناعي على الويب 2، هي بالضبط ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي على الويب 3.

منصة البنية التحتية للبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين حول العالم من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، وقد أنشأت شبكة من مليون مساهم في البيانات. تقنيًا، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنيات الحوسبة الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال.

أطلق المشروع أيضًا جهاز لجمع موجات الدماغ، مما حقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم نموذج الاقتصاد بشكل معقول، حيث يمكنه أن يوفر عائدات ملحوظة للمستخدمين، ويقلل أيضًا من تكاليف خدمات البيانات للشركات.

تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال بشكل كبير مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ولكن، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من المنصات التقليدية، ويجب تحسين جودة البيانات بشكل مستمر.

شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا

يستخدم المشروع تقنية تقسيم ديناميكية لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، ويدعم استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميم تجارة البيانات المرمزة بالرموز يحول مساهمي قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من المشاركين.

هذا نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، وهو منطقي. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% لا يزال مرتفعًا، ويجب تحسين الاستقرار الفني بشكل أكبر. يتمتع بميزة في السيناريوهات مثل العرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، والمفتاح هو تقليل معدل الخطأ لتجنب تأثير المشكلات التقنية على تنفيذ النموذج التجاري.

منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تستخدم هذه المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد زادت الكفاءة في الاختبارات العملية بنسبة 30%. هذا المشروع يدخل في مجال التداول الكمي في DeFi الذي يعتبر فرعًا نسبيًا فارغًا، مما يلبي احتياجات السوق.

الاتجاه صحيح، يحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عاليين جداً، ولا يزال يتعين التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فهجمات MEV تمثل مخاطر كبيرة، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.