Капитал больше интересуется проверкой бизнес-моделей, проекты с денежными потоками пользуются большим спросом.
Ниже приведено краткое введение и разбор нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью ручного краудсорсинга, а отзывы пользователей можно обменять на деньги. Платформа привлекла такие компании, как OpenAI, к покупке данных, формируя реальный денежный поток.
Бизнес-модель относительно ясна, это не чисто жгущий деньги подход. Однако борьба с мошенничеством в заказах является большой проблемой, необходимо постоянно оптимизировать алгоритмы противодействия атакам ведьм. Объем финансирования в 33 миллиона долларов говорит о том, что капитал больше ценит проекты с подтвержденной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Эта сеть уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN на Solana. Новый протокол передачи данных Lattica и движок вывода Parallax провели значительные исследования в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать подключение гетерогенных устройств.
Направление соответствует тенденции локализации AI «погружения». Однако при выполнении сложных задач необходимо сравнивать эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему остается большой проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новым требованием веб2 AI, так и преимуществом распределенной структуры веб3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа через токенизированные стимулы привлекает глобальных пользователей к предоставлению данных в различных областях, накопив более 14 миллионов долларов дохода и создав сеть из миллиона участников. С технической точки зрения интегрированы алгоритмы ZK-подтверждения и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, а также используется технология вычислений с соблюдением конфиденциальности для выполнения требований соблюдения.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных AI, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Тем не менее, уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо постоянно решать.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Сеть агрегирует простаивающие ресурсы графического процессора с помощью технологии динамического шардинга и поддерживает вывод крупномасштабных моделей по цене на 40% ниже, чем у AWS. Токенизированные транзакции с данными предназначены для того, чтобы превратить участников хешрейта в заинтересованных сторон, помогая стимулировать больше людей к участию в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка верификации между цепями слишком высока, необходимо продолжать повышать техническую стабильность. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не столь высоки, ключевым является снижение уровня ошибок.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует технологию MCP для динамической оптимизации торговых путей, что снижает проскальзывание и повышает эффективность на 30%. В соответствии с тенденцией AgentFi, она нашла точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли в DeFi.
DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах, но высокочастотная торговля требует крайне высокой задержки и точности, синхронность AI-прогнозирования и выполнения в цепочке еще необходимо проверить. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и необходимо усилить технические меры защиты.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Новые тенденции в крипто+AI: глубокий анализ 3 основных трендов и 5 популярных проектов
Разбор трех основных трендов и популярных проектов в сфере Crypto+AI
За последний месяц трек Crypto+AI показал три существенных изменения тренда:
Ниже приведено краткое введение и разбор нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью ручного краудсорсинга, а отзывы пользователей можно обменять на деньги. Платформа привлекла такие компании, как OpenAI, к покупке данных, формируя реальный денежный поток.
Бизнес-модель относительно ясна, это не чисто жгущий деньги подход. Однако борьба с мошенничеством в заказах является большой проблемой, необходимо постоянно оптимизировать алгоритмы противодействия атакам ведьм. Объем финансирования в 33 миллиона долларов говорит о том, что капитал больше ценит проекты с подтвержденной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Эта сеть уже имеет определенный рыночный консенсус в области DePIN на Solana. Новый протокол передачи данных Lattica и движок вывода Parallax провели значительные исследования в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать подключение гетерогенных устройств.
Направление соответствует тенденции локализации AI «погружения». Однако при выполнении сложных задач необходимо сравнивать эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему остается большой проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новым требованием веб2 AI, так и преимуществом распределенной структуры веб3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа через токенизированные стимулы привлекает глобальных пользователей к предоставлению данных в различных областях, накопив более 14 миллионов долларов дохода и создав сеть из миллиона участников. С технической точки зрения интегрированы алгоритмы ZK-подтверждения и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, а также используется технология вычислений с соблюдением конфиденциальности для выполнения требований соблюдения.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных AI, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Тем не менее, уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо постоянно решать.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Сеть агрегирует простаивающие ресурсы графического процессора с помощью технологии динамического шардинга и поддерживает вывод крупномасштабных моделей по цене на 40% ниже, чем у AWS. Токенизированные транзакции с данными предназначены для того, чтобы превратить участников хешрейта в заинтересованных сторон, помогая стимулировать больше людей к участию в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка верификации между цепями слишком высока, необходимо продолжать повышать техническую стабильность. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не столь высоки, ключевым является снижение уровня ошибок.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует технологию MCP для динамической оптимизации торговых путей, что снижает проскальзывание и повышает эффективность на 30%. В соответствии с тенденцией AgentFi, она нашла точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли в DeFi.
DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах, но высокочастотная торговля требует крайне высокой задержки и точности, синхронность AI-прогнозирования и выполнения в цепочке еще необходимо проверить. Кроме того, атаки MEV представляют собой значительный риск, и необходимо усилить технические меры защиты.