Analyse des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le domaine Crypto+AI a présenté trois changements de tendances significatifs :
La voie technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace progressivement l'IA généraliste.
Le capital s'intéresse davantage à la validation du modèle commercial, les projets avec des flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing, les retours des utilisateurs pouvant être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Ce modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure combustion de capital. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses et la lutte contre les attaques de sorcières restent des défis majeurs, les algorithmes associés doivent être continuellement optimisés. En regardant la taille du financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement préférer les projets ayant une vérification de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN de Solana, et le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des percées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "localisation" de l'IA. Bien qu'il faille encore rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds en périphérie pose également des défis. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande engendrée par l'engouement de l'IA web2, représente justement un avantage du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer à des données dans plusieurs domaines grâce à des jetons, et a établi un réseau de contributeurs de données comptant des millions de membres. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Le projet a également lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Son modèle économique est conçu de manière raisonnable, pouvant à la fois offrir des gains considérables aux utilisateurs et réduire les coûts de services de données pour l'entreprise.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données nécessite une amélioration continue.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet utilise une technologie de sharding dynamique pour agréger les ressources GPU inactives, soutenant l'inférence de grands modèles d'IA, à un coût inférieur de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. La conception de la transaction de données tokenisée transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui est logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % reste relativement élevé, et la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios où les exigences en temps réel, comme le rendu 3D, ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur pour éviter que les problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. Ce projet s'attaque à un segment relativement vide de la négociation quantitative DeFi, comblant ainsi le besoin du marché.
La direction est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution on-chain doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque et nécessitent un renforcement des mesures de protection technique.
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FOMOmonster
· 07-19 16:05
Le vrai projet est arrivé ! Pas étonnant que ce soit un bull run.
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ContractSurrender
· 07-18 11:23
prendre les gens pour des idiots就完事了！
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OnChain_Detective
· 07-17 00:36
hum... l'analyse des modèles suggère que 90 % de ces "projets d'IA" ne sont que des infrastructures web2 rebaptisées avec un jeton collé dessus.
Crypto+AI : mise à niveau du secteur : des projets pragmatiques ouvrent la voie à de nouvelles tendances
Analyse des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le domaine Crypto+AI a présenté trois changements de tendances significatifs :
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing, les retours des utilisateurs pouvant être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Ce modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure combustion de capital. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses et la lutte contre les attaques de sorcières restent des défis majeurs, les algorithmes associés doivent être continuellement optimisés. En regardant la taille du financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement préférer les projets ayant une vérification de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN de Solana, et le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des percées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "localisation" de l'IA. Bien qu'il faille encore rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds en périphérie pose également des défis. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande engendrée par l'engouement de l'IA web2, représente justement un avantage du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer à des données dans plusieurs domaines grâce à des jetons, et a établi un réseau de contributeurs de données comptant des millions de membres. Techniquement, elle intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Le projet a également lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Son modèle économique est conçu de manière raisonnable, pouvant à la fois offrir des gains considérables aux utilisateurs et réduire les coûts de services de données pour l'entreprise.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données nécessite une amélioration continue.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet utilise une technologie de sharding dynamique pour agréger les ressources GPU inactives, soutenant l'inférence de grands modèles d'IA, à un coût inférieur de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. La conception de la transaction de données tokenisée transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui est logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % reste relativement élevé, et la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios où les exigences en temps réel, comme le rendu 3D, ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur pour éviter que les problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. Ce projet s'attaque à un segment relativement vide de la négociation quantitative DeFi, comblant ainsi le besoin du marché.
La direction est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution on-chain doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque et nécessitent un renforcement des mesures de protection technique.