Crypto+AI トラックの最近のホットプロジェクト分析

過去1ヶ月、Crypto+AI分野には3つの顕著なトレンドの変化が現れました：

1. プロジェクトの技術的アプローチはより実務的であり、純粋な概念のパッケージではなく、性能データに重点を置いています。
2. 垂直分野の細分化が拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わりつつある。
3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、キャッシュフローのあるプロジェクトがより好まれる。

以下は代表的なプロジェクトの紹介と分析です：

分散型 AI モデル評価プラットフォーム

このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングによって500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換できます。プラットフォームは、著名なAI企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しています。

このビジネスモデルは比較的明確で、単なる金銭消費モデルではありません。しかし、偽注文防止と逆ウィッチハント攻撃は依然として主要な課題であり、関連アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトを好んでいます。

分散型 AI コンピューティングネットワーク

このプロジェクトはSolana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ており、新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンはエッジコンピューティングとデータの検証可能性においてブレークスルーを達成し、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。

プロジェクトの方向性は、AIのローカライズ「ダウンスイング」トレンドと一致しています。複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権的なプラットフォームと効率で競争する必要がありますが、エッジノードの安定性にも課題があります。しかし、エッジコンピューティングはweb2 AIの内圧によって生まれた新しい需要であり、まさにweb3 AIの分散フレームワークの強みです。

分散型 AI データインフラストラクチャプラットフォーム

このプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーが多様なデータを提供することを奨励し、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しています。技術的には、データの質を確保するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。

プロジェクトは、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現する脳波収集デバイスも導入しました。その経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーにかなりの利益を提供するだけでなく、企業のデータサービスコストを削減することも可能です。

このプロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野において、AIデータアノテーションの実際のニーズを満たすことにあります。しかし、20％のエラー率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データ品質の変動は継続的な改善を必要としています。

Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク

このプロジェクトは、動的シャーディング技術を通じて、余剰GPUリソースを統合し、大規模AIモデルの推論をサポートします。コストは従来のクラウドサービスよりも40％低くなります。そのトークン化されたデータ取引設計は、計算力を提供する者を利害関係者に変え、より多くの参加を促すのに役立ちます。

これは典型的な「無駄なリソースを集約する」モデルであり、論理的には可能です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率はまだ高く、技術的安定性はさらに向上する必要があります。3Dレンダリングなどのリアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでの利点がありますが、重要なのはエラー率を下げ、技術的問題がビジネスモデルの実施に影響を与えないようにすることです。

AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム

このプラットフォームはMCP技術を用いて取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させました。このプロジェクトはDeFiの量子取引という比較的空白の細分野に切り込んでおり、市場の需要を満たしています。

正しい方向です。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AI予測とオンチェーン実行のリアルタイムの協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置を強化する必要があります。