Аналіз тенденцій популярних проектів у сфері Crypto+AI
Протягом останнього місяця популярні проекти в сфері Crypto+AI виявили три помітні тенденції.
Технічний шлях проєкту став більш прагматичним, почали звертати увагу на показники продуктивності, а не лише на чисту концептуальну упаковку.
Вертикальні сегменти стали фокусом розширення, спеціалізовані AI-додатки поступово замінюють універсальний AI.
Капітал все більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою популярністю.
Ось кілька представницьких проектів з їхніми описами та аналізом:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Опис проекту: Ця платформа використовує методи краудсорсингу для оцінки понад 500 великих моделей, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Вона вже залучила компанії, такі як OpenAI, для закупівлі даних, має реальний грошовий потік. Нещодавно завершила фінансування на етапі seed на суму 33 мільйони доларів.
Аналіз основних моментів: використання переваг суб'єктивного судження людини для оцінки недоліків ШІ. Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю.
Коментар: Основним викликом для проекту є постійна оптимізація алгоритмів захисту від фальсифікації замовлень та атак від "відьом". Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженою можливістю монетизації.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Опис проекту: Ця мережа отримала певне визнання на ринку в області DePIN Solana через плагін для браузера. Новий протокол передачі даних і рушій висновків досягли суттєвого прогресу в області прикордонних обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% і підтримує підключення гетерогенних пристроїв. Нещодавно завершено фінансування на стадії seed на суму 10 мільйонів доларів.
Аналіз особливостей: відповідає тенденції "занурення" AI локалізації, демонструє потенціал у сфері крайніх обчислень.
Огляд: Виклики, з якими стикається проект, включають ефективність обробки складних завдань і конкуренцію з централізованими платформами, а також проблеми стабільності крайових вузлів. Крайові обчислення, як нова вимога для ШІ, відповідають перевагам розподілених фреймворків, і варто звернути увагу на їхню фактичну продуктивність і конкретні результати впровадження.
Децентралізована AI дата-інфраструктурна платформа
Опис проекту: через токенне заохочення глобальних користувачів до внесення даних у різних сферах, накопичено доходи понад 14 мільйонів доларів, створена мережа з мільйонами контрибуторів даних. Технічно інтегровані ZK-верифікація та алгоритм консенсусу BFT, а також використано технології приватних обчислень для задоволення вимог щодо відповідності.
Аналіз основних моментів: впровадження пристроїв для збору електроенцефалограм, розширення в апаратну сферу. Економічна модель розроблена раціонально, що дозволяє ефективно знизити витрати компаній на послуги з обробки даних.
Огляд: Проект зосереджений на реальних потребах у маркуванні даних AI, особливо в таких високих вимогах, як медицина та автономне водіння. Поточний рівень помилок у 20% все ще потребує покращення. Напрямок інтерфейсу мозок-машина має потенціал, але його складно реалізувати.
Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні Solana
Опис проекту: агрегує невикористані ресурси GPU за допомогою технології динамічного шардінгу, підтримує інференцію великих моделей, витрати на 40% нижчі за традиційні хмарні послуги. Нещодавно завершено фінансування на 10,8 мільйона доларів.
Аналіз основних моментів: дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює учасників обчислювальної потужності на зацікавлені сторони, що сприяє заохоченню участі в мережі.
Коментар: Проект використовує типовий режим "агрегації неактивних ресурсів", але 15% помилок верифікації між ланцюгами все ще потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не є високими, таких як 3D рендеринг; ключовим є зниження рівня помилок для підтримки бізнес-моделі.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами, керована штучним інтелектом
Опис проекту: використання технології MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшення проскочень, реальний приріст ефективності на 30%. Нещодавно завершено фінансування на етапі посіву в розмірі 3,38 мільйона доларів.
Аналіз основних моментів: відповідність тенденції AgentFi, знаходження точки входу в цю відносно порожню підсферу DeFi кількісної торгівлі.
Коментар: Проект має чіткий напрямок, але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, реальна співпраця між прогнозуванням AI та виконанням на блокчейні все ще потребує перевірки. Крім того, атаки MEV є великою небезпекою, технічні заходи захисту потребують подальшого вдосконалення.
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.
15 лайків
Нагородити
15
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
PaperHandsCriminal
· 07-17 02:38
Знову пропустив можливість швидко розбагатіти... п'яний
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeeCryer
· 07-17 02:24
Ніхто не піклується про оплату газу, так?
Переглянути оригіналвідповісти на0
Token_Sherpa
· 07-14 20:14
ngmi. бачив цей фільм раніше... понзінономіка просто отримала ai-оновлення lol
Тренди в сфері Crypto+AI: технічна прагматичність, глибока спеціалізація, комерційна валідація
Аналіз тенденцій популярних проектів у сфері Crypto+AI
Протягом останнього місяця популярні проекти в сфері Crypto+AI виявили три помітні тенденції.
Ось кілька представницьких проектів з їхніми описами та аналізом:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Опис проекту: Ця платформа використовує методи краудсорсингу для оцінки понад 500 великих моделей, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Вона вже залучила компанії, такі як OpenAI, для закупівлі даних, має реальний грошовий потік. Нещодавно завершила фінансування на етапі seed на суму 33 мільйони доларів.
Аналіз основних моментів: використання переваг суб'єктивного судження людини для оцінки недоліків ШІ. Бізнес-модель відносно чітка, не є чисто витратною моделлю.
Коментар: Основним викликом для проекту є постійна оптимізація алгоритмів захисту від фальсифікації замовлень та атак від "відьом". Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженою можливістю монетизації.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Опис проекту: Ця мережа отримала певне визнання на ринку в області DePIN Solana через плагін для браузера. Новий протокол передачі даних і рушій висновків досягли суттєвого прогресу в області прикордонних обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% і підтримує підключення гетерогенних пристроїв. Нещодавно завершено фінансування на стадії seed на суму 10 мільйонів доларів.
Аналіз особливостей: відповідає тенденції "занурення" AI локалізації, демонструє потенціал у сфері крайніх обчислень.
Огляд: Виклики, з якими стикається проект, включають ефективність обробки складних завдань і конкуренцію з централізованими платформами, а також проблеми стабільності крайових вузлів. Крайові обчислення, як нова вимога для ШІ, відповідають перевагам розподілених фреймворків, і варто звернути увагу на їхню фактичну продуктивність і конкретні результати впровадження.
Децентралізована AI дата-інфраструктурна платформа
Опис проекту: через токенне заохочення глобальних користувачів до внесення даних у різних сферах, накопичено доходи понад 14 мільйонів доларів, створена мережа з мільйонами контрибуторів даних. Технічно інтегровані ZK-верифікація та алгоритм консенсусу BFT, а також використано технології приватних обчислень для задоволення вимог щодо відповідності.
Аналіз основних моментів: впровадження пристроїв для збору електроенцефалограм, розширення в апаратну сферу. Економічна модель розроблена раціонально, що дозволяє ефективно знизити витрати компаній на послуги з обробки даних.
Огляд: Проект зосереджений на реальних потребах у маркуванні даних AI, особливо в таких високих вимогах, як медицина та автономне водіння. Поточний рівень помилок у 20% все ще потребує покращення. Напрямок інтерфейсу мозок-машина має потенціал, але його складно реалізувати.
Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні Solana
Опис проекту: агрегує невикористані ресурси GPU за допомогою технології динамічного шардінгу, підтримує інференцію великих моделей, витрати на 40% нижчі за традиційні хмарні послуги. Нещодавно завершено фінансування на 10,8 мільйона доларів.
Аналіз основних моментів: дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює учасників обчислювальної потужності на зацікавлені сторони, що сприяє заохоченню участі в мережі.
Коментар: Проект використовує типовий режим "агрегації неактивних ресурсів", але 15% помилок верифікації між ланцюгами все ще потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не є високими, таких як 3D рендеринг; ключовим є зниження рівня помилок для підтримки бізнес-моделі.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами, керована штучним інтелектом
Опис проекту: використання технології MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшення проскочень, реальний приріст ефективності на 30%. Нещодавно завершено фінансування на етапі посіву в розмірі 3,38 мільйона доларів.
Аналіз основних моментів: відповідність тенденції AgentFi, знаходження точки входу в цю відносно порожню підсферу DeFi кількісної торгівлі.
Коментар: Проект має чіткий напрямок, але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, реальна співпраця між прогнозуванням AI та виконанням на блокчейні все ще потребує перевірки. Крім того, атаки MEV є великою небезпекою, технічні заходи захисту потребують подальшого вдосконалення.