Analyse des trois grandes tendances et projets populaires dans le domaine de la Crypto+IA
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
Le parcours technique du projet est plus pragmatique, se concentrant sur les données de performance plutôt que sur l’emballage purement conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale sont devenus le centre de l’expansion, et l’IA spécialisée a remplacé l’IA généralisée.
Les capitaux sont davantage préoccupés par la validation du modèle commercial, les projets avec des flux de trésorerie sont plus appréciés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme décentralisée d’évaluation de modèles d’IA
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais du crowdsourcing manuel, et les commentaires des utilisateurs peuvent être échangés contre de l’argent. La plateforme a attiré des entreprises telles qu’OpenAI pour acheter des données, formant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Le modèle d’affaires est relativement clair, et il ne s’agit pas d’un modèle purement financier. Cependant, l’anti-swiping est un défi majeur, et l’algorithme d’attaque anti-Sybil doit être optimisé en permanence. Le tour de financement de 33 millions de dollars indique que le capital est davantage axé sur les projets dont la monétisation a fait ses preuves.
Réseau informatique d’IA décentralisé
Le réseau dispose d’un certain consensus de marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transfert de données Lattica et le moteur d’inférence Parallax ont des explorations substantielles en matière d’edge computing et de vérifiabilité des données, réduisant la latence de 40 % et permettant un accès hétérogène aux appareils.
La direction s'aligne sur la tendance de "décentralisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un grand problème. Cependant, le calcul en périphérie est à la fois une nouvelle demande de l'IA web2 et l'avantage du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d’infrastructure de données d’IA décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, tout en utilisant la technologie de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité.
La plus grande valeur du projet réside dans le fait de répondre aux besoins réels d’annotation des données d’IA, en particulier dans les domaines où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont élevées, comme la médecine et la conduite autonome. Cependant, le taux d’erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la qualité fluctuante des données est un problème permanent.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inactives via la technologie de partitionnement dynamique et prend en charge l’inférence de modèle à grande échelle à un coût inférieur de 40 % à celui d’AWS. Les transactions de données tokenisées sont conçues pour transformer les contributeurs de hashrate en parties prenantes, ce qui contribue à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a un sens logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, et la stabilité technique doit continuer à être améliorée. Cela présente des avantages dans des scènes comme le rendu 3D, où les exigences en temps réel ne sont pas très élevées ; l'essentiel est de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading à haute fréquence de crypto-monnaie alimentée par l’IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de trading, réduisant le slippage et améliorant l'efficacité de 30 % dans des tests pratiques. Elle s'aligne sur la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
La DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents, mais le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la prédiction par IA et la coopération en temps réel des exécutions sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque et nécessitent le renforcement des mesures de protection technique.
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Nouvelles tendances dans le parcours Crypto+AI : analyse approfondie de 3 tendances majeures et de 5 projets populaires
Analyse des trois grandes tendances et projets populaires dans le domaine de la Crypto+IA
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
Voici une introduction et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme décentralisée d’évaluation de modèles d’IA
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais du crowdsourcing manuel, et les commentaires des utilisateurs peuvent être échangés contre de l’argent. La plateforme a attiré des entreprises telles qu’OpenAI pour acheter des données, formant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Le modèle d’affaires est relativement clair, et il ne s’agit pas d’un modèle purement financier. Cependant, l’anti-swiping est un défi majeur, et l’algorithme d’attaque anti-Sybil doit être optimisé en permanence. Le tour de financement de 33 millions de dollars indique que le capital est davantage axé sur les projets dont la monétisation a fait ses preuves.
Réseau informatique d’IA décentralisé
Le réseau dispose d’un certain consensus de marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transfert de données Lattica et le moteur d’inférence Parallax ont des explorations substantielles en matière d’edge computing et de vérifiabilité des données, réduisant la latence de 40 % et permettant un accès hétérogène aux appareils.
La direction s'aligne sur la tendance de "décentralisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un grand problème. Cependant, le calcul en périphérie est à la fois une nouvelle demande de l'IA web2 et l'avantage du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d’infrastructure de données d’IA décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, tout en utilisant la technologie de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité.
La plus grande valeur du projet réside dans le fait de répondre aux besoins réels d’annotation des données d’IA, en particulier dans les domaines où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont élevées, comme la médecine et la conduite autonome. Cependant, le taux d’erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la qualité fluctuante des données est un problème permanent.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inactives via la technologie de partitionnement dynamique et prend en charge l’inférence de modèle à grande échelle à un coût inférieur de 40 % à celui d’AWS. Les transactions de données tokenisées sont conçues pour transformer les contributeurs de hashrate en parties prenantes, ce qui contribue à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a un sens logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, et la stabilité technique doit continuer à être améliorée. Cela présente des avantages dans des scènes comme le rendu 3D, où les exigences en temps réel ne sont pas très élevées ; l'essentiel est de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading à haute fréquence de crypto-monnaie alimentée par l’IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de trading, réduisant le slippage et améliorant l'efficacité de 30 % dans des tests pratiques. Elle s'aligne sur la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
La DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents, mais le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la prédiction par IA et la coopération en temps réel des exécutions sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque et nécessitent le renforcement des mesures de protection technique.