Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+IA a montré trois tendances significatives :
Le chemin technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généraliste.
Le capital se concentre davantage sur la validation des modèles commerciaux, les projets avec un flux de trésorerie sont clairement privilégiés.
Voici une brève introduction et analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation des modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à une foule de travail humain, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, réalisant ainsi un flux de trésorerie réel.
Les avantages du projet résident dans l'application des forces du jugement humain aux faiblesses de l'évaluation par l'IA. Le modèle commercial est relativement clair, non pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, les algorithmes de prévention des faux avis et de contre-attaque des sorcières doivent encore être optimisés en continu. À partir d'une échelle de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a lancé une extension de navigateur, et il y a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet correspond à la tendance de "décrochage" de la localisation de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il faut encore rivaliser en termes d'efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie reste un grand défi. Cependant, le calcul en périphérie, en tant que nouvelle demande de l'IA web2, est également l'un des avantages du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome et la voix, grâce à des incitations en tokens. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plus d'un million a été établi.
Intégrant techniquement la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, le projet utilise également des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de gagner un revenu considérable grâce à l'annotation vocale, tandis que le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur du projet réside dans sa capacité à répondre aux véritables besoins de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données nécessite une résolution continue. Bien qu'il y ait un espace d'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles de langage, avec des coûts inférieurs de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
Le projet adopte un modèle typique de "concentration des ressources inutilisées", qui est logiquement faisable. Cependant, un taux d'erreur de 15 % lors de la validation inter-chaînes est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences en matière de temps réel ne sont pas élevées. La clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur et d'éviter que des problèmes techniques n'entravent le modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité de 30 % mesurée. Le projet s'aligne sur la tendance AgentFi et trouve un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a en effet besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, des mesures de protection technique doivent être mises en place rapidement.
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0xInsomnia
· Il y a 13h
Se faire prendre pour des cons de pigeons.
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GasFeeSobber
· Il y a 21h
Personne ne parle des risques de se faire prendre pour des cons ?
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EntryPositionAnalyst
· 07-21 15:42
On recommence à parler du concept d'IA.
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SleepyArbCat
· 07-21 06:42
Ouh là~ Enfin, j'attends un projet rentable, piège piège piège me voilà !
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OPsychology
· 07-19 16:10
Noter peut aussi rapporter de l'argent ? Montre-moi.
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GasDevourer
· 07-19 16:08
Les spéculations sur l'air pur sont toutes condamnées.
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just_another_fish
· 07-19 16:06
Se lever tôt, se préparer et partir rapidement.
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GateUser-ccc36bc5
· 07-19 16:02
Le flux de trésorerie est la clé.
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LowCapGemHunter
· 07-19 16:01
Quand le rapport qualité-prix pourra-t-il augmenter ?
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LongTermDreamer
· 07-19 15:44
Après trois ans, cette vague de bull run de l'IA m'apporte à nouveau de l'espoir, cette fois je vais vraiment m'accrocher.
Analyse des tendances du secteur Crypto+AI : étude approfondie de 5 projets populaires
Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+IA a montré trois tendances significatives :
Voici une brève introduction et analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation des modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à une foule de travail humain, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, réalisant ainsi un flux de trésorerie réel.
Les avantages du projet résident dans l'application des forces du jugement humain aux faiblesses de l'évaluation par l'IA. Le modèle commercial est relativement clair, non pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, les algorithmes de prévention des faux avis et de contre-attaque des sorcières doivent encore être optimisés en continu. À partir d'une échelle de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a lancé une extension de navigateur, et il y a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet correspond à la tendance de "décrochage" de la localisation de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il faut encore rivaliser en termes d'efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie reste un grand défi. Cependant, le calcul en périphérie, en tant que nouvelle demande de l'IA web2, est également l'un des avantages du cadre distribué de l'IA web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome et la voix, grâce à des incitations en tokens. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plus d'un million a été établi.
Intégrant techniquement la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, le projet utilise également des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de gagner un revenu considérable grâce à l'annotation vocale, tandis que le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur du projet réside dans sa capacité à répondre aux véritables besoins de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données nécessite une résolution continue. Bien qu'il y ait un espace d'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles de langage, avec des coûts inférieurs de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
Le projet adopte un modèle typique de "concentration des ressources inutilisées", qui est logiquement faisable. Cependant, un taux d'erreur de 15 % lors de la validation inter-chaînes est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences en matière de temps réel ne sont pas élevées. La clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur et d'éviter que des problèmes techniques n'entravent le modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité de 30 % mesurée. Le projet s'aligne sur la tendance AgentFi et trouve un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a en effet besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, des mesures de protection technique doivent être mises en place rapidement.