Análisis de proyectos populares recientes en la pista Crypto+AI
En el último mes, el campo de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, enfocándose en los datos de rendimiento en lugar de un empaquetado puramente conceptual.
La segmentación de escenas por categorías se convierte en el foco de expansión, y la IA especializada gradualmente reemplaza a la IA generalizada.
El capital está más interesado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de efectivo son más favorecidos.
A continuación se presenta una introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. La plataforma ha atraído a conocidas empresas de IA para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
Este modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de pedidos fraudulentos y los ataques de brujas siguen siendo los principales desafíos, y los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, el capital claramente prefiere proyectos que tienen validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han logrado avances en la computación en el borde y la verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "deslocalización" de la IA. Aunque aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas al tratar tareas complejas, también existen desafíos en la estabilidad de los nodos perimetrales. Sin embargo, la computación perimetral, como una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de la IA en web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra verificación ZK y algoritmos de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. Su modelo económico está diseñado de manera razonable, tanto para ofrecer a los usuarios ingresos considerables como para reducir los costos de servicios de datos para la empresa.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita mejoras continuas.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto agrega recursos de GPU inactivos a través de tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de IA a gran escala, con un costo 40% menor que los servicios de nube tradicionales. Su diseño de intercambio de datos tokenizados transforma a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más participantes.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que es lógicamente viable. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación entre cadenas sigue siendo demasiado alta, y la estabilidad técnica necesita ser mejorada. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde no se requieren tiempos de respuesta en tiempo real; la clave es reducir la tasa de error y evitar que problemas técnicos afecten la implementación del modelo de negocio.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, y se ha comprobado que la eficiencia se ha incrementado en un 30%. Este proyecto ha incursionado en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la coordinación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se deben reforzar las medidas de protección técnica.
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FOMOmonster
· 07-19 16:05
¡El verdadero proyecto ha llegado! No es de extrañar que sea un gran alcista.
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ContractSurrender
· 07-18 11:23
tomar a la gente por tonta!
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OnChain_Detective
· 07-17 00:36
hmm... el análisis de patrones sugiere que el 90% de estos "proyectos de IA" son solo infraestructura web2 reetiquetada con un token añadido.
Actualización en la pista de Crypto+AI: proyectos pragmáticos lideran nuevas tendencias
Análisis de proyectos populares recientes en la pista Crypto+AI
En el último mes, el campo de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. La plataforma ha atraído a conocidas empresas de IA para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
Este modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de pedidos fraudulentos y los ataques de brujas siguen siendo los principales desafíos, y los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, el capital claramente prefiere proyectos que tienen validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han logrado avances en la computación en el borde y la verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "deslocalización" de la IA. Aunque aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas al tratar tareas complejas, también existen desafíos en la estabilidad de los nodos perimetrales. Sin embargo, la computación perimetral, como una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de la IA en web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Técnicamente, integra verificación ZK y algoritmos de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. Su modelo económico está diseñado de manera razonable, tanto para ofrecer a los usuarios ingresos considerables como para reducir los costos de servicios de datos para la empresa.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita mejoras continuas.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto agrega recursos de GPU inactivos a través de tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de IA a gran escala, con un costo 40% menor que los servicios de nube tradicionales. Su diseño de intercambio de datos tokenizados transforma a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más participantes.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que es lógicamente viable. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación entre cadenas sigue siendo demasiado alta, y la estabilidad técnica necesita ser mejorada. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde no se requieren tiempos de respuesta en tiempo real; la clave es reducir la tasa de error y evitar que problemas técnicos afecten la implementación del modelo de negocio.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, y se ha comprobado que la eficiencia se ha incrementado en un 30%. Este proyecto ha incursionado en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y la coordinación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se deben reforzar las medidas de protección técnica.