تحليل الاتجاهات والمشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI في الآونة الأخيرة
خلال الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
أصبحت المشاهد العمودية المتخصصة محور التوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يركز أكثر على التحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل.
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لعدد من المشاريع الشعبية:
منصة تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ويمكن تحويل ملاحظات المستخدم إلى نقد. وقد اجتذبت المنصة شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
تتمثل ميزة المشروع في تطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. نموذج الأعمال واضح نسبياً، وليس نموذج حرق أموال بحت. ومع ذلك، لا يزال يتعين تحسين خوارزميات مكافحة الاحتيال ومهاجمة الساحرات بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها تحقق بالعائد.
شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
أطلق المشروع ملحقًا للمتصفح، وقد حقق بالفعل توافقًا معينًا في السوق في مجال Solana DePIN. حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحركات الاستدلال التي تم إطلاقها حديثًا تقدمًا ملموسًا في حسابات الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن الانتظار بنسبة 40% ويدعم اتصال الأجهزة غير المتجانسة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "الاستقرار" المحلي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تشكل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد للذكاء الاصطناعي في الويب 2، هي أيضًا من مزايا الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في الويب 3.
منصة بنية تحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم على المساهمة في بيانات متعددة المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، مما أدى إلى إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم مئات الآلاف.
تم دمج ZK للتحقق و BFT خوارزمية الإجماع تقنيًا لضمان جودة البيانات ، كما تم استخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول ، حيث يمكن للمستخدمين تحقيق دخل كبير من خلال التسمية الصوتية ، ويمكن أن تنخفض تكاليف اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية، حيث تتطلب جودة البيانات ومتطلبات الامتثال معايير عالية جدًا. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، ويجب الاستمرار في معالجة تقلبات جودة البيانات. على الرغم من وجود مساحة للتخيل في اتجاه واجهة الدماغ-الآلة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
شبكة الحسابات الموزعة على سلسلة سولانا
يقوم المشروع بتجميع موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، ويدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من خدمات السحاب الرئيسية. تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
يعتمد المشروع على نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، وهو منطقي من الناحية النظرية. لكن نسبة خطأ التحقق عبر السلاسل البالغة 15% مرتفعة، ولا تزال هناك حاجة لتحسين الاستقرار الفني. يتمتع المشروع بمزايا في السيناريوهات التي لا تتطلب واقعية عالية مثل العرض ثلاثي الأبعاد، لكن الأمر يعتمد على ما إذا كان يمكن تقليل نسبة الخطأ وتجنب المشكلات الفنية التي قد تؤثر سلبًا على نموذج العمل.
منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، مما يقلل من الانزلاق، وتم قياس تحسين الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاه AgentFi، ويجد نقطة دخول في مجال تداول الكميات في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه المشروع صحيح، يحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب متطلبات صارمة للغاية من حيث التأخير والدقة، ويجب التحقق من التوافقية في الوقت الحقيقي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، وتحتاج تدابير الحماية التقنية إلى المتابعة.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تحليل اتجاهات مجال Crypto+AI: تحليل عميق لـ 5 مشاريع شهيرة
تحليل الاتجاهات والمشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI في الآونة الأخيرة
خلال الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لعدد من المشاريع الشعبية:
منصة تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، ويمكن تحويل ملاحظات المستخدم إلى نقد. وقد اجتذبت المنصة شركات الذكاء الاصطناعي الشهيرة لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
تتمثل ميزة المشروع في تطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. نموذج الأعمال واضح نسبياً، وليس نموذج حرق أموال بحت. ومع ذلك، لا يزال يتعين تحسين خوارزميات مكافحة الاحتيال ومهاجمة الساحرات بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها تحقق بالعائد.
شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
أطلق المشروع ملحقًا للمتصفح، وقد حقق بالفعل توافقًا معينًا في السوق في مجال Solana DePIN. حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحركات الاستدلال التي تم إطلاقها حديثًا تقدمًا ملموسًا في حسابات الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن الانتظار بنسبة 40% ويدعم اتصال الأجهزة غير المتجانسة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "الاستقرار" المحلي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تشكل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد للذكاء الاصطناعي في الويب 2، هي أيضًا من مزايا الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في الويب 3.
منصة بنية تحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم على المساهمة في بيانات متعددة المجالات، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، مما أدى إلى إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم مئات الآلاف.
تم دمج ZK للتحقق و BFT خوارزمية الإجماع تقنيًا لضمان جودة البيانات ، كما تم استخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول ، حيث يمكن للمستخدمين تحقيق دخل كبير من خلال التسمية الصوتية ، ويمكن أن تنخفض تكاليف اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية، حيث تتطلب جودة البيانات ومتطلبات الامتثال معايير عالية جدًا. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، ويجب الاستمرار في معالجة تقلبات جودة البيانات. على الرغم من وجود مساحة للتخيل في اتجاه واجهة الدماغ-الآلة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
شبكة الحسابات الموزعة على سلسلة سولانا
يقوم المشروع بتجميع موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، ويدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من خدمات السحاب الرئيسية. تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
يعتمد المشروع على نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، وهو منطقي من الناحية النظرية. لكن نسبة خطأ التحقق عبر السلاسل البالغة 15% مرتفعة، ولا تزال هناك حاجة لتحسين الاستقرار الفني. يتمتع المشروع بمزايا في السيناريوهات التي لا تتطلب واقعية عالية مثل العرض ثلاثي الأبعاد، لكن الأمر يعتمد على ما إذا كان يمكن تقليل نسبة الخطأ وتجنب المشكلات الفنية التي قد تؤثر سلبًا على نموذج العمل.
منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، مما يقلل من الانزلاق، وتم قياس تحسين الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاه AgentFi، ويجد نقطة دخول في مجال تداول الكميات في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه المشروع صحيح، يحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب متطلبات صارمة للغاية من حيث التأخير والدقة، ويجب التحقق من التوافقية في الوقت الحقيقي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، وتحتاج تدابير الحماية التقنية إلى المتابعة.