Análisis de proyectos populares recientes en el sector Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta tecnológica del proyecto es más pragmática, comenzando a enfocarse en los datos de rendimiento en lugar de un empaquetado puramente conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a la IA generalizada.
El capital está más enfocado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 modelos grandes mediante 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 caja real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude en pedidos y mejorar el algoritmo de defensa contra ataques de brujas sigue siendo un gran desafío. A partir de la escala de financiación de 33 millones de dólares, es evidente que el capital prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
La red ha obtenido cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. El equipo lanzó un protocolo de transferencia de datos y un motor de inferencia, realizando exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que permite reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al abordar tareas complejas, aún debe competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos también es un problema que debe resolverse. Sin embargo, la computación en la periferia, como una nueva demanda generada por la sobrecarga de la IA en web2, también es una ventaja del marco distribuido de IA en web3, y merece la pena esperar su implementación a través de productos concretos que avancen en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma, voz, entre otros, a través de tokens. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de más de un millón.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. También han lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo para las empresas que suscriben servicios de datos puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad de datos y cumplimiento. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser abordado de manera continua. La dirección de las interfaces cerebro-máquina, aunque tiene un gran potencial, presenta una dificultad de ejecución significativa.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
La red agrega recursos GPU inactivos a través de la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos grandes, con un costo 40% más bajo que ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de transacciones de datos tokenizadas transforma a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación cruzada es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejoras. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere una alta inmediatez, este proyecto tiene ventajas. La clave es reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Siguiendo la tendencia de AgentFi, ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto 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 cooperación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, los ataques de MEV son un riesgo significativo, y las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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ProxyCollector
· 07-21 00:07
Lo más delicioso sigue siendo el dinero.
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ColdWalletGuardian
· 07-21 00:07
¡Nunca había visto algo así, y ahora hay un nuevo tema candente!
Nuevas tendencias en proyectos de Crypto+AI: tecnología pragmática, escenarios verticales y validación comercial como puntos focales.
Análisis de proyectos populares recientes en el sector Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 modelos grandes mediante 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 caja real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude en pedidos y mejorar el algoritmo de defensa contra ataques de brujas sigue siendo un gran desafío. A partir de la escala de financiación de 33 millones de dólares, es evidente que el capital prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
La red ha obtenido cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana a través de un complemento de navegador. El equipo lanzó un protocolo de transferencia de datos y un motor de inferencia, realizando exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que permite reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al abordar tareas complejas, aún debe competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos también es un problema que debe resolverse. Sin embargo, la computación en la periferia, como una nueva demanda generada por la sobrecarga de la IA en web2, también es una ventaja del marco distribuido de IA en web3, y merece la pena esperar su implementación a través de productos concretos que avancen en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma, voz, entre otros, a través de tokens. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de más de un millón.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. También han lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo para las empresas que suscriben servicios de datos puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad de datos y cumplimiento. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser abordado de manera continua. La dirección de las interfaces cerebro-máquina, aunque tiene un gran potencial, presenta una dificultad de ejecución significativa.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
La red agrega recursos GPU inactivos a través de la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos grandes, con un costo 40% más bajo que ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de transacciones de datos tokenizadas transforma a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación cruzada es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejoras. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere una alta inmediatez, este proyecto tiene ventajas. La clave es reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Siguiendo la tendencia de AgentFi, ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto 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 cooperación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, los ataques de MEV son un riesgo significativo, y las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.