Аналіз трьох основних трендів та популярних проектів у сфері Crypto+AI
За останній місяць трек Crypto+AI показав три значні зміни в тренді:
Технічний шлях проекту більш прагматичний, орієнтований на дані про продуктивність, а не на чисту концептуальну упаковку.
Сценарії вертикальної сегментації стали центром експансії, а на зміну узагальненому ШІ прийшов спеціалізований ШІ.
Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком користуються більшою популярністю.
Ось кілька популярних проектів, їхні описи та 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 залучила компанії, такі як OpenAI, для закупівлі даних, що створює реальний грошовий потік.
Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю. Але боротьба з фальшивими замовленнями є великою проблемою, необхідно постійно вдосконалювати алгоритм протидії атакам відьом. Фінансування в розмірі 33 мільйонів доларів США свідчить про те, що капітал більше цінує проекти з перевіреною монетизацією.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Ця мережа вже має певну ринкову згоду в галузі DePIN на Solana. Новий запущений протокол передачі даних Lattica та двигун висновків Parallax здійснили суттєві дослідження в галузі крайових обчислень та верифікації даних, що дозволяє знизити затримки на 40% та підтримує підключення гетерогенних пристроїв.
Напрямок відповідає тренду «просідання» локалізації ШІ. Однак, маючи справу зі складними завданнями, необхідно конкурувати з централізованими платформами за ефективність, а стабільність периферійних вузлів все ще залишається серйозною проблемою. Однак периферійні обчислення — це не лише новий попит на інволюцію web2 AI, але й перевага розподіленої структури web3 AI.
Децентралізована AI інфраструктура даних
Платформа заохочує користувачів у всьому світі вносити дані в кілька полів за допомогою токенів із сукупним доходом понад 14 мільйонів доларів США, а також створила мережу з мільйонів постачальників даних. Технічно для забезпечення якості даних інтегровані алгоритми верифікації ZK та консенсусу BFT, а для відповідності вимогам відповідності використовується обчислювальна технологія, що зберігає конфіденційність.
Максимальна цінність проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у позначенні даних AI, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Однак 20% рівень помилок все ще є вищим, ніж 10% на традиційних платформах, коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати.
Ончейн розподілена мережа хешрейту Solana
Ця мережа об'єднує невикористані ресурси GPU за допомогою технології динамічних шардінгів, підтримуючи інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у AWS. Дизайн токенізації торгівлі даними перетворює внесківців обчислювальних потужностей на зацікавлених сторін, що сприяє стимулюванню більшої кількості людей до участі в мережі.
Це типовий режим "агрегування нерозподілених ресурсів", логічно це має сенс. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами занадто високі, технічну стабільність потрібно продовжувати покращувати. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є високими, ключове - зменшити рівень помилок.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі AI
Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи проскок, що призвело до підвищення ефективності на 30%. Відповідаючи на тенденцію AgentFi, знайшла свою точку входу в цю порівняно порожню нішу в DeFi кількісній торгівлі.
DeFi потребує розумніших торгових інструментів, але високочастотна торгівля вимагає надзвичайно високої затримки та точності, а синергію прогнозування штучного інтелекту та виконання в ланцюжку в реальному часі потрібно перевіряти. Крім того, атаки MEV є серйозним ризиком, тому необхідно посилити технічні заходи захисту.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Нові тренди на треку Crypto+AI: глибокий аналіз 3 основних трендів та 5 популярних проєктів
Аналіз трьох основних трендів та популярних проектів у сфері Crypto+AI
За останній місяць трек Crypto+AI показав три значні зміни в тренді:
Ось кілька популярних проектів, їхні описи та 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 залучила компанії, такі як OpenAI, для закупівлі даних, що створює реальний грошовий потік.
Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю. Але боротьба з фальшивими замовленнями є великою проблемою, необхідно постійно вдосконалювати алгоритм протидії атакам відьом. Фінансування в розмірі 33 мільйонів доларів США свідчить про те, що капітал більше цінує проекти з перевіреною монетизацією.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Ця мережа вже має певну ринкову згоду в галузі DePIN на Solana. Новий запущений протокол передачі даних Lattica та двигун висновків Parallax здійснили суттєві дослідження в галузі крайових обчислень та верифікації даних, що дозволяє знизити затримки на 40% та підтримує підключення гетерогенних пристроїв.
Напрямок відповідає тренду «просідання» локалізації ШІ. Однак, маючи справу зі складними завданнями, необхідно конкурувати з централізованими платформами за ефективність, а стабільність периферійних вузлів все ще залишається серйозною проблемою. Однак периферійні обчислення — це не лише новий попит на інволюцію web2 AI, але й перевага розподіленої структури web3 AI.
Децентралізована AI інфраструктура даних
Платформа заохочує користувачів у всьому світі вносити дані в кілька полів за допомогою токенів із сукупним доходом понад 14 мільйонів доларів США, а також створила мережу з мільйонів постачальників даних. Технічно для забезпечення якості даних інтегровані алгоритми верифікації ZK та консенсусу BFT, а для відповідності вимогам відповідності використовується обчислювальна технологія, що зберігає конфіденційність.
Максимальна цінність проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у позначенні даних AI, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Однак 20% рівень помилок все ще є вищим, ніж 10% на традиційних платформах, коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати.
Ончейн розподілена мережа хешрейту Solana
Ця мережа об'єднує невикористані ресурси GPU за допомогою технології динамічних шардінгів, підтримуючи інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у AWS. Дизайн токенізації торгівлі даними перетворює внесківців обчислювальних потужностей на зацікавлених сторін, що сприяє стимулюванню більшої кількості людей до участі в мережі.
Це типовий режим "агрегування нерозподілених ресурсів", логічно це має сенс. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами занадто високі, технічну стабільність потрібно продовжувати покращувати. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є високими, ключове - зменшити рівень помилок.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі AI
Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи проскок, що призвело до підвищення ефективності на 30%. Відповідаючи на тенденцію AgentFi, знайшла свою точку входу в цю порівняно порожню нішу в DeFi кількісній торгівлі.
DeFi потребує розумніших торгових інструментів, але високочастотна торгівля вимагає надзвичайно високої затримки та точності, а синергію прогнозування штучного інтелекту та виконання в ланцюжку в реальному часі потрібно перевіряти. Крім того, атаки MEV є серйозним ризиком, тому необхідно посилити технічні заходи захисту.