Капитал больше интересуется проверкой бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно пользуются большим спросом.
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, позволяя пользователям обменивать отзывы на наличные. Платформа уже привлекла известные AI-компании для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Преимущество проекта заключается в применении человеческого субъективного суждения к недостаткам оценки ИИ. Бизнес-модель достаточно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако алгоритмы противодействия накрутке и атакам ведьм все еще нуждаются в постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, капитал явно предпочитает проекты с проверенной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект выпустил плагин для браузера, и в области Solana DePIN уже существует определенный рыночный консенсус. Новый выпущенный протокол передачи данных и движок вывода достигли значительного прогресса в области Edge Computing и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает доступ к гетерогенным устройствам.
Направление проекта соответствует тенденции "опускания" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач всё ещё необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему остается большой проблемой. Тем не менее, крайние вычисления как новая потребность web2 в области ИИ также являются преимуществом распределённой структуры ИИ web3.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных для ИИ
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голос и т.д., с помощью токенов. Общие доходы превысили 14 миллионов долларов, создана сеть из более чем миллиона участников, вносящих данные.
Технически интегрированы ZK верификация и BFT алгоритм консенсуса для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с соблюдением конфиденциальности для удовлетворения требований соблюдения. Проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалограммы, реализовав расширение от программного обеспечения к оборудованию. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут получать значительный доход через голосовую аннотацию, а затраты предприятий на подписку на услуги данных могут быть снижены на 45%.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в аннотации данных AI, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм крайне высоки. Тем не менее, уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, и колебания качества данных требуют постоянного решения. Направление интерфейсов «мозг-машина» имеет потенциал, но его реализация не без трудностей.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардизации, поддерживает вывод больших языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у основных облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными преобразует участников, предоставляющих вычислительные ресурсы, в заинтересованные стороны, что помогает стимулировать больше людей участвовать в сети.
Проект использует типичную модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически жизнеспособна. Однако уровень ошибок кросс-цепочной верификации в 15% слишком высок, и техническую стабильность необходимо улучшить. Он имеет преимущества в сценариях, где не требуется высокая скорость обработки, таких как 3D-рендеринг, но ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, чтобы избежать негативного влияния технических проблем на бизнес-модель.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютой на базе ИИ
Платформа использует технологию MCP для динамической оптимизации торговых путей, снижая проскальзывание и повышая эффективность на 30% в реальных условиях. Проект соответствует тренду AgentFi, находит точку входа в относительно незаполненную нишу количественной торговли в DeFi, удовлетворяя рыночный спрос.
Направление проекта верное, DeFi действительно нуждается в более интеллектуальных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует высокой скорости и точности, а реальная координация AI-прогнозов и исполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, атаки MEV являются большой риском, и технические меры защиты необходимо незамедлительно усовершенствовать.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Анализ тенденций в области Crypto+AI: Глубина 5 популярных проектов
Анализ последних тенденций и популярных проектов в области Crypto+AI
За последний месяц в области Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, позволяя пользователям обменивать отзывы на наличные. Платформа уже привлекла известные AI-компании для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Преимущество проекта заключается в применении человеческого субъективного суждения к недостаткам оценки ИИ. Бизнес-модель достаточно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако алгоритмы противодействия накрутке и атакам ведьм все еще нуждаются в постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, капитал явно предпочитает проекты с проверенной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект выпустил плагин для браузера, и в области Solana DePIN уже существует определенный рыночный консенсус. Новый выпущенный протокол передачи данных и движок вывода достигли значительного прогресса в области Edge Computing и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает доступ к гетерогенным устройствам.
Направление проекта соответствует тенденции "опускания" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач всё ещё необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов по-прежнему остается большой проблемой. Тем не менее, крайние вычисления как новая потребность web2 в области ИИ также являются преимуществом распределённой структуры ИИ web3.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных для ИИ
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голос и т.д., с помощью токенов. Общие доходы превысили 14 миллионов долларов, создана сеть из более чем миллиона участников, вносящих данные.
Технически интегрированы ZK верификация и BFT алгоритм консенсуса для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с соблюдением конфиденциальности для удовлетворения требований соблюдения. Проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалограммы, реализовав расширение от программного обеспечения к оборудованию. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут получать значительный доход через голосовую аннотацию, а затраты предприятий на подписку на услуги данных могут быть снижены на 45%.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в аннотации данных AI, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм крайне высоки. Тем не менее, уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, и колебания качества данных требуют постоянного решения. Направление интерфейсов «мозг-машина» имеет потенциал, но его реализация не без трудностей.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардизации, поддерживает вывод больших языковых моделей, стоимость на 40% ниже, чем у основных облачных сервисов. Дизайн токенизированной торговли данными преобразует участников, предоставляющих вычислительные ресурсы, в заинтересованные стороны, что помогает стимулировать больше людей участвовать в сети.
Проект использует типичную модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически жизнеспособна. Однако уровень ошибок кросс-цепочной верификации в 15% слишком высок, и техническую стабильность необходимо улучшить. Он имеет преимущества в сценариях, где не требуется высокая скорость обработки, таких как 3D-рендеринг, но ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, чтобы избежать негативного влияния технических проблем на бизнес-модель.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютой на базе ИИ
Платформа использует технологию MCP для динамической оптимизации торговых путей, снижая проскальзывание и повышая эффективность на 30% в реальных условиях. Проект соответствует тренду AgentFi, находит точку входа в относительно незаполненную нишу количественной торговли в DeFi, удовлетворяя рыночный спрос.
Направление проекта верное, DeFi действительно нуждается в более интеллектуальных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует высокой скорости и точности, а реальная координация AI-прогнозов и исполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, атаки MEV являются большой риском, и технические меры защиты необходимо незамедлительно усовершенствовать.