Crypto+AIの分野における3つの主要なトレンドと人気のあるプロジェクトの分析

先月、Crypto+AIトラックは3つの大きなトレンド変化を示しました。

1. プロジェクトの技術的なアプローチはより実用的であり、純粋な概念のパッケージではなく、パフォーマンスデータに重点を置いています。 2.垂直セグメンテーションシナリオが拡大の焦点となり、汎用AIが専門AIに取って代わりました。
2. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持ち、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、いくつかの人気のあるプロジェクトの簡単な紹介と分析です。

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、手動のクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルをスコアリングし、ユーザーフィードバックを現金と交換できます。 このプラットフォームは、OpenAIなどの企業を引き付けてデータを購入し、実際のキャッシュフローを形成しています。

ビジネスモデルは比較的明確であり、純粋な現金燃焼モデルではありません。 しかし、アンチスワイプは大きな課題であり、アンチシビル攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。 3,300万ドルの資金調達ラウンドは、資本が収益化が証明されたプロジェクトにより集中していることを示しています。

分散型AIコンピューティングネットワーク

このネットワークは、Solana DePINの分野で一定の市場コンセンサスを得ています。 新たに発売されたLatticaのデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータ検証可能性を大幅に探求し、レイテンシーを40%削減し、異種デバイスアクセスを可能にしました。

方向はAIのローカリゼーションの「ダウンストリーム」トレンドに合致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として大きな問題です。しかし、エッジコンピューティングはweb2 AIの新たな需要であると同時に、web3 AIの分散型フレームワークの利点でもあります。

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、世界中のユーザーがトークンを通じて複数の分野のデータを提供することを奨励し、累積収益は1,400万ドルを超え、数百万人のデータ貢献者のネットワークを確立しています。 技術的には、ZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータ品質を確保し、プライバシー保護コンピューティング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要件が非常に高い分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを満たしていることにあります。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の10％を上回っており、データ品質の変動は継続的に解決すべき問題です。

Solanaチェーン上の分散コンピューティングネットワーク

このネットワークは動的シャーディング技術を通じて、余剰のGPUリソースを集約し、大規模モデルの推論をサポートします。コストはAWSより40%低くなっています。トークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献者が利害関係者となり、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。

これは典型的な "アイドル リソースの集約" パターンであり、論理的には理にかなっています。 ただし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高く、技術的な安定性を継続的に改善する必要があります。 3Dレンダリングなど、リアルタイム性を必要としないシーンではメリットがあり、エラー率を下げることがポイントです。

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技術を使用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを削減し、実測効率を30%向上させています。AgentFiのトレンドに対応し、DeFi量子取引という比較的空白のセグメントで切り口を見出しました。

DeFiにはよりスマートな取引ツールが必要ですが、高頻度取引には非常に高いレイテンシーと精度が必要であり、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイムの相乗効果を検証する必要があります。 また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な保護対策を強化する必要があります。