Аналіз популярних проектів у сфері Crypto+AI

Протягом минулого місяця в галузі Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проекту є більш практичним, з акцентом на показники продуктивності, а не на чисту концептуальну упаковку.
2. Галузеві сегменти стають фокусом розширення, спеціалізований ІІ поступово замінює універсальний ІІ.
3. Капітал більше зосереджується на верифікації бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком отримують більше уваги.

Ось кілька представницьких проектів та їх аналіз:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Платформа вже привернула увагу відомих AI-компаній для закупівлі даних, створивши реальний грошовий потік.

Ця бізнес-модель відносно чітка, це не суто витратна модель. Однак боротьба з фальшивими замовленнями та атаками від відьом залишаються основними викликами, відповідні алгоритми потребують постійної оптимізації. З огляду на обсяг фінансування в 33 мільйони доларів, капітал явно більше схиляється до проектів з перевіреною монетизацією.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проєкт уже має певний ринковий консенсус у сфері DePIN на Solana, новий протокол передачі даних і механізм висновків досягли прориву в області кра-edge обчислень і перевірності даних, здатні знизити затримку на 40%, підтримують підключення гетерогенних пристроїв.

Напрямок проекту відповідає тенденції "заглиблення" локалізації ШІ. Хоча при виконанні складних завдань все ще потрібно змагатися з централізованими платформами в плані ефективності, стабільність крайових вузлів також є викликом, але крайові обчислення як нова вимога, що виникає внаслідок конкуренції web2 AI, є саме тією перевагою, яку має розподілена структура web3 AI.

Децентралізована платформа інфраструктури даних AI

Платформа заохочує глобальних користувачів вносити дані з різних областей через токенізовані стимули, вже створила мережу з мільйонами учасників. Технологічно інтегровано ZK-верифікацію та алгоритм BFT консенсусу для забезпечення якості даних, а також використовуються технології приватних обчислень для відповідності вимогам регулювання.

Проект також запустив пристрій для збору електроенцефалографічних даних, що реалізує розширення від програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Його економічна модель розроблена раціонально, вона може забезпечити користувачам значний дохід, а також знизити витрати на послуги даних для компанії.

Цінність цього проекту полягає в задоволенні справжніх потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Проте, рівень помилок у 20% все ще перевищує традиційні платформи, і якість даних потребує постійного покращення.

Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana

Цей проєкт агрегує неактивні ресурси GPU за допомогою динамічної шардінга, підтримує інференцію великих AI-моделей, а витрати на 40% нижчі за традиційні хмарні сервіси. Його дизайн токенізованих даних для торгівлі перетворює постачальників обчислювальної потужності на зацікавлені сторони, що сприяє залученню більшої кількості учасників.

Це типовий "модель агрегування невикористаних ресурсів", логічно прийнятна. Але 15% помилка перевірки між ланцюгами все ще є високою, технічну стабільність потрібно підвищити. У сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є критичними, ця модель має переваги, ключовим моментом є зниження рівня помилок, щоб уникнути впливу технічних проблем на реалізацію бізнес-моделі.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на основі штучного інтелекту

Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи сліпі котирування, реальна ефективність зросла на 30%. Цей проект увійшов у відносно порожню підгалузь DeFi кількісної торгівлі, заповнюючи потреби ринку.

Правильний напрямок, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, а реальна координація між прогнозами ШІ та виконанням на ланцюгу ще потребує перевірки. Крім того, атаки MEV є великою загрозою, і необхідно посилити технічні заходи захисту.