Análisis de las tres principales tendencias y proyectos populares en el ámbito de Crypto+AI

En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:

1. La trayectoria técnica del proyecto es más pragmática y se centra en los datos de rendimiento más que en el mero empaquetado conceptual.
2. Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada reemplaza a la IA generalizada.
3. El capital presta más atención a la verificación del modelo de negocio y los proyectos con flujo de caja se ven más favorecidos.

A continuación se presentan descripciones y análisis de varios proyectos populares:

Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados

La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing humano, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. La plataforma ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.

El modelo de negocio es relativamente claro y no es un modelo puro de quema de efectivo. Sin embargo, el anti-deslizamiento es un desafío importante y el algoritmo de ataque anti-Sybil debe optimizarse continuamente. La ronda de financiación de 33 millones de dólares indica que el capital está más centrado en proyectos con monetización probada.

Red de Cálculo AI Descentralizada

La red ya tiene un cierto consenso de mercado en el campo DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han explorado de manera sustantiva la computación en el borde y la verificabilidad de datos, logrando reducir la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.

La dirección se alinea con la tendencia de "deslocalización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, se necesita competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un gran problema. Sin embargo, la computación en el borde es tanto una nueva demanda de la sobrecarga de IA en web2, como la ventaja del marco distribuido de la IA en web3.

Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada

La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, con un ingreso acumulado de más de USD 14 millones, y ha establecido una red de millones de contribuyentes de datos. Técnicamente, la verificación ZK y los algoritmos de consenso BFT están integrados para garantizar la calidad de los datos, y se utiliza tecnología informática que preserva la privacidad para cumplir con los requisitos de cumplimiento.

El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la verdadera necesidad de la anotación 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 más alta que el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua.

Red de hashrate distribuida en cadena de Solana

La red agrega recursos de GPU inactivos a través de la tecnología de fragmentación dinámica y admite la inferencia de modelos a gran escala a un costo un 40 % menor que AWS. Las transacciones de datos tokenizados están diseñadas para convertir a los contribuyentes de hashrate en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.

Se trata de un patrón típico de "recursos inactivos agregados", que lógicamente tiene sentido. Sin embargo, la tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es alta y la estabilidad técnica debe mejorarse continuamente. Tiene una ventaja en escenas que no requieren rendimiento en tiempo real, como el renderizado 3D, y la clave es reducir la tasa de error.

Plataforma de comercio de criptomonedas de alta frecuencia impulsada por IA

La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con un aumento de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se adapta a la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el nicho relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi.

DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes, pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la sincronización en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, se deben fortalecer las medidas de protección técnica.