تحليل الاتجاهات الثلاثة الرئيسية والمشاريع الشعبية في مجال التشفير + الذكاء الاصطناعي
في الشهر الماضي ، أظهر مسار Crypto + الذكاء الاصطناعي ثلاثة تغييرات مهمة في الاتجاه:
المسار الفني للمشروع أكثر واقعية ، مع التركيز على بيانات الأداء بدلا من التغليف المفاهيمي الخالص.
أصبحت سيناريوهات التجزئة الرأسية محور التوسع ، وحل الذكاء الاصطناعي المتخصص محل الذكاء الاصطناعي المعمم.
يولي رأس المال مزيدا من الاهتمام للتحقق من نموذج الأعمال ، والمشاريع ذات التدفق النقدي أكثر تفضيلا.
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لبعض المشاريع الشائعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تسجل المنصة أكثر من 500 نموذج كبير من خلال التعهيد الجماعي اليدوي ، ويمكن استبدال ملاحظات المستخدمين بالنقد. جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات ، وتشكيل تدفق نقدي حقيقي.
نموذج العمل واضح نسبيًا، وليس نموذج إحراق أموال بحت. لكن التصدي لعمليات الاحتيال يعد تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسينًا مستمرًا لخوارزمية مكافحة هجمات الساحرات. يشير حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار إلى أن رأس المال يهتم أكثر بالمشاريع التي لديها إثبات على القدرة على تحقيق الربح.
شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
الشبكة لديها إجماع معين في السوق في مجال Solana DePIN. يحتوي بروتوكول نقل البيانات Lattica الذي تم إطلاقه حديثا ومحرك استدلال Parallax على استكشافات كبيرة في الحوسبة المتطورة وإمكانية التحقق من البيانات ، مما يقلل من زمن الوصول بنسبة 40٪ ويتيح الوصول غير المتجانس إلى الأجهزة.
تتوافق الاتجاهات مع التوجهات المحلية لـ AI "الهبوط". ولكن عند معالجة المهام المعقدة، يجب أن تتنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، لا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة كبيرة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي حاجة جديدة لتنافس web2 AI، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع لـ web3 AI.
منصة البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين في جميع أنحاء العالم من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، حيث تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين. تقنياً، يتم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما يتم استخدام تقنيات الحوسبة الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال.
تكمن القيمة الأكبر للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية للتعليق التوضيحي لبيانات الذكاء الاصطناعي ، خاصة في المجالات ذات المتطلبات العالية لجودة البيانات والامتثال ، مثل القيادة الطبية والقيادة الذاتية. ومع ذلك ، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من 10٪ من الأنظمة الأساسية التقليدية ، كما أن تقلب جودة البيانات يمثل مشكلة مستمرة.
شبكة حساب موزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، مما يدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% من AWS. تصميم تداول البيانات المرمزة سيحول مساهمي القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، من الناحية المنطقية هو منطقي. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ويحتاج الاستقرار الفني إلى تحسين مستمر. له ميزة في المشاهد التي لا تتطلب زمن استجابة حقيقي مثل عرض 3D، المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء.
منصة تداول عالية التردد للعملات المشفرة تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل الانزلاق، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة دخول في هذا القطاع الفرعي الفارغ نسبيًا في التداول الكمي DeFi.
تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، ولكن تتطلب التداولات عالية التردد متطلبات عالية من حيث التأخير والدقة، ولا يزال يتعين التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، مما يستدعي تعزيز التدابير الأمنية التقنية.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
اتجاهات جديدة في مجال Crypto+AI: تحليل عميق لثلاثة اتجاهات وخمسة مشاريع شائعة
تحليل الاتجاهات الثلاثة الرئيسية والمشاريع الشعبية في مجال التشفير + الذكاء الاصطناعي
في الشهر الماضي ، أظهر مسار Crypto + الذكاء الاصطناعي ثلاثة تغييرات مهمة في الاتجاه:
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لبعض المشاريع الشائعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تسجل المنصة أكثر من 500 نموذج كبير من خلال التعهيد الجماعي اليدوي ، ويمكن استبدال ملاحظات المستخدمين بالنقد. جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات ، وتشكيل تدفق نقدي حقيقي.
نموذج العمل واضح نسبيًا، وليس نموذج إحراق أموال بحت. لكن التصدي لعمليات الاحتيال يعد تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسينًا مستمرًا لخوارزمية مكافحة هجمات الساحرات. يشير حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار إلى أن رأس المال يهتم أكثر بالمشاريع التي لديها إثبات على القدرة على تحقيق الربح.
شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
الشبكة لديها إجماع معين في السوق في مجال Solana DePIN. يحتوي بروتوكول نقل البيانات Lattica الذي تم إطلاقه حديثا ومحرك استدلال Parallax على استكشافات كبيرة في الحوسبة المتطورة وإمكانية التحقق من البيانات ، مما يقلل من زمن الوصول بنسبة 40٪ ويتيح الوصول غير المتجانس إلى الأجهزة.
تتوافق الاتجاهات مع التوجهات المحلية لـ AI "الهبوط". ولكن عند معالجة المهام المعقدة، يجب أن تتنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، لا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة كبيرة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي حاجة جديدة لتنافس web2 AI، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع لـ web3 AI.
منصة البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين في جميع أنحاء العالم من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، حيث تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين. تقنياً، يتم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما يتم استخدام تقنيات الحوسبة الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال.
تكمن القيمة الأكبر للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية للتعليق التوضيحي لبيانات الذكاء الاصطناعي ، خاصة في المجالات ذات المتطلبات العالية لجودة البيانات والامتثال ، مثل القيادة الطبية والقيادة الذاتية. ومع ذلك ، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من 10٪ من الأنظمة الأساسية التقليدية ، كما أن تقلب جودة البيانات يمثل مشكلة مستمرة.
شبكة حساب موزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، مما يدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% من AWS. تصميم تداول البيانات المرمزة سيحول مساهمي القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، من الناحية المنطقية هو منطقي. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ويحتاج الاستقرار الفني إلى تحسين مستمر. له ميزة في المشاهد التي لا تتطلب زمن استجابة حقيقي مثل عرض 3D، المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء.
منصة تداول عالية التردد للعملات المشفرة تعمل بالطاقة الذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل الانزلاق، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة دخول في هذا القطاع الفرعي الفارغ نسبيًا في التداول الكمي DeFi.
تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، ولكن تتطلب التداولات عالية التردد متطلبات عالية من حيث التأخير والدقة، ولا يزال يتعين التحقق من التوافق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، مما يستدعي تعزيز التدابير الأمنية التقنية.