Analisis tiga tren utama dan proyek populer di bidang Crypto+AI
Selama sebulan terakhir, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Jalur teknis proyek lebih pragmatis, berfokus pada data kinerja daripada pengemasan konseptual murni.
Segmen vertikal menjadi fokus pengembangan, AI yang spesifik menggantikan AI yang umum.
Modal lebih memperhatikan verifikasi model bisnis, proyek dengan arus kas lebih disukai.
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
Platform Penilaian Model AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan penilaian untuk lebih dari 500 model besar melalui crowdsourcing manual, dan umpan balik pengguna dapat ditukar dengan uang tunai. Platform ini telah menarik perusahaan seperti OpenAI untuk membeli data, menciptakan aliran kas yang nyata.
Model bisnis relatif jelas, bukan murni model bakar uang. Namun, pencegahan pemesanan palsu adalah tantangan besar, perlu terus mengoptimalkan algoritma anti-serangan penyihir. Skala pendanaan sebesar 33 juta dolar menunjukkan bahwa modal lebih menghargai proyek yang memiliki verifikasi monetisasi.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi
Jaringan ini telah memiliki konsensus pasar tertentu di bidang DePIN Solana. Protokol transmisi data Lattica yang baru diluncurkan dan mesin inferensi Parallax telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, yang dapat mengurangi latensi sebesar 40% dan mendukung akses perangkat heterogen.
Arah selaras dengan tren "penurunan" lokalisasi AI. Namun, saat menangani tugas kompleks, perlu bersaing dengan platform terpusat dalam hal efisiensi, stabilitas node tepi tetap menjadi masalah besar. Namun, komputasi tepi adalah kebutuhan baru dalam persaingan AI web2 dan juga merupakan keunggulan kerangka terdistribusi AI web3.
Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna global untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, dengan pendapatan kumulatif lebih dari 14 juta USD, membangun jaringan kontributor data dengan jumlah mencapai jutaan. Secara teknis, mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Nilai terbesar dari proyek ini terletak pada kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan nyata dalam penandaan data AI, terutama di bidang-bidang seperti kesehatan dan pengemudian otomatis yang memiliki persyaratan kualitas dan kepatuhan data yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional yang 10%, dan fluktuasi kualitas data adalah masalah yang perlu terus diatasi.
Jaringan hashrate terdistribusi on-chain Solana
Jaringan ini menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai melalui teknologi pemotongan dinamis, mendukung inferensi model besar, dengan biaya 40% lebih rendah daripada AWS. Desain perdagangan data yang ter-tokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Ini adalah pola "sumber daya menganggur agregat" yang khas, yang secara logis masuk akal. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai 15% tinggi, dan stabilitas teknis perlu terus ditingkatkan. Ini memiliki keunggulan dalam adegan yang tidak memerlukan kinerja real-time, seperti rendering 3D, dan kuncinya adalah mengurangi tingkat kesalahan.
Platform perdagangan frekuensi tinggi cryptocurrency bertenaga AI
Platform ini menggunakan teknologi MCP untuk mengoptimalkan jalur transaksi secara dinamis, mengurangi selip, dan meningkatkan efisiensi terukur sebesar 30%. Melayani tren AgentFi, ia telah menemukan titik masuk di segmen perdagangan kuantitatif DeFi yang relatif kosong.
DeFi memang membutuhkan alat perdagangan yang lebih cerdas, tetapi perdagangan frekuensi tinggi membutuhkan latensi dan akurasi yang sangat tinggi, dan sinergi real-time dari prediksi AI dan eksekusi on-chain perlu diverifikasi. Selain itu, serangan MEV merupakan risiko utama, dan langkah-langkah perlindungan teknis perlu diperkuat.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Arah baru di jalur Crypto+AI: 3 tren utama dan 5 proyek populer Kedalaman analisis
Analisis tiga tren utama dan proyek populer di bidang Crypto+AI
Selama sebulan terakhir, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
Platform Penilaian Model AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan penilaian untuk lebih dari 500 model besar melalui crowdsourcing manual, dan umpan balik pengguna dapat ditukar dengan uang tunai. Platform ini telah menarik perusahaan seperti OpenAI untuk membeli data, menciptakan aliran kas yang nyata.
Model bisnis relatif jelas, bukan murni model bakar uang. Namun, pencegahan pemesanan palsu adalah tantangan besar, perlu terus mengoptimalkan algoritma anti-serangan penyihir. Skala pendanaan sebesar 33 juta dolar menunjukkan bahwa modal lebih menghargai proyek yang memiliki verifikasi monetisasi.
Jaringan komputasi AI terdesentralisasi
Jaringan ini telah memiliki konsensus pasar tertentu di bidang DePIN Solana. Protokol transmisi data Lattica yang baru diluncurkan dan mesin inferensi Parallax telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, yang dapat mengurangi latensi sebesar 40% dan mendukung akses perangkat heterogen.
Arah selaras dengan tren "penurunan" lokalisasi AI. Namun, saat menangani tugas kompleks, perlu bersaing dengan platform terpusat dalam hal efisiensi, stabilitas node tepi tetap menjadi masalah besar. Namun, komputasi tepi adalah kebutuhan baru dalam persaingan AI web2 dan juga merupakan keunggulan kerangka terdistribusi AI web3.
Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna global untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, dengan pendapatan kumulatif lebih dari 14 juta USD, membangun jaringan kontributor data dengan jumlah mencapai jutaan. Secara teknis, mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Nilai terbesar dari proyek ini terletak pada kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan nyata dalam penandaan data AI, terutama di bidang-bidang seperti kesehatan dan pengemudian otomatis yang memiliki persyaratan kualitas dan kepatuhan data yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional yang 10%, dan fluktuasi kualitas data adalah masalah yang perlu terus diatasi.
Jaringan hashrate terdistribusi on-chain Solana
Jaringan ini menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai melalui teknologi pemotongan dinamis, mendukung inferensi model besar, dengan biaya 40% lebih rendah daripada AWS. Desain perdagangan data yang ter-tokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Ini adalah pola "sumber daya menganggur agregat" yang khas, yang secara logis masuk akal. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai 15% tinggi, dan stabilitas teknis perlu terus ditingkatkan. Ini memiliki keunggulan dalam adegan yang tidak memerlukan kinerja real-time, seperti rendering 3D, dan kuncinya adalah mengurangi tingkat kesalahan.
Platform perdagangan frekuensi tinggi cryptocurrency bertenaga AI
Platform ini menggunakan teknologi MCP untuk mengoptimalkan jalur transaksi secara dinamis, mengurangi selip, dan meningkatkan efisiensi terukur sebesar 30%. Melayani tren AgentFi, ia telah menemukan titik masuk di segmen perdagangan kuantitatif DeFi yang relatif kosong.
DeFi memang membutuhkan alat perdagangan yang lebih cerdas, tetapi perdagangan frekuensi tinggi membutuhkan latensi dan akurasi yang sangat tinggi, dan sinergi real-time dari prediksi AI dan eksekusi on-chain perlu diverifikasi. Selain itu, serangan MEV merupakan risiko utama, dan langkah-langkah perlindungan teknis perlu diperkuat.