Аналіз останніх тенденцій та популярних проектів у сфері Crypto+AI

Протягом минулого місяця в сегменті Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проєкту став більш практичним, почали звертати увагу на показники продуктивності, а не на чисту концептуальну упаковку.
2. Вертикальна сегментація сцен стає фокусом розширення, спеціалізований ШІ замінює загальний ШІ.
3. Капітал більше уваги приділяє перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовими потоками явно користуються попитом.

Ось кілька популярних проектів з коротким описом та аналізом:

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 відомі AI компанії для закупівлі даних, що забезпечило реальний грошовий потік.

Перевага проекту полягає в застосуванні людської суб'єктивної оцінки для оцінки слабких місць ШІ. Бізнес-модель досить чітка, це не є чисто витратною моделлю. Проте алгоритми протидії фальшивим замовленням та атакам відьом все ще потребують постійної оптимізації. Судячи з обсягу фінансування в 33 мільйони доларів, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженням монетизації.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проект запустив плагін для браузера, і в області Solana DePIN вже існує певна ринкова згода. Новий протокол передачі даних та рушій висновків досягли суттєвого прогресу в області крайових обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.

Напрямок проекту відповідає тенденції локалізації AI "заглиблення". Однак при виконанні складних завдань все ще потрібно змагатися з централізованими платформами в плані ефективності, стабільність крайових вузлів залишається великою проблемою. Проте крайові обчислення, як нова потреба web2 AI, також є перевагою розподіленої архітектури AI web3.

Децентралізована AI дата-інфраструктурна платформа

Ця платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних галузей, включаючи охорону здоров'я, автономне водіння, голосове введення тощо, через токени. Загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів США, створивши мережу з мільйона учасників, які вносять дані.

Технічно інтегровано ZK верифікацію та BFT консенсусний алгоритм для забезпечення якості даних, також використано технології обчислення конфіденційності для задоволення вимог відповідності. Проект також запустив пристрій для збору електроенцефалографічних сигналів, що реалізує розширення від програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Економічна модель спроектована раціонально, користувачі можуть отримувати значний дохід через голосове маркування, а витрати підприємств на підписку на послуги з даними можуть знижуватися на 45%.

Максимальна цінність проекту полягає в задоволенні реальних потреб у розмітці даних для ШІ, особливо в сферах, де вимоги до якості даних і дотримання норм є надзвичайно високими, таких як медицина та автономне водіння. Проте, рівень помилок у 20% все ще вищий, ніж на традиційних платформах, і коливання якості даних потребують постійного вирішення. Хоча напрямок інтерфейсів «мозок-комп’ютер» має простір для уяви, його реалізація не є простою.

Розподілена обчислювальна мережа на базі Solana

Цей проєкт об'єднує неактивні ресурси GPU за допомогою технології динамічного шардінгу, підтримує інференцію великих мовних моделей, витрати на яку на 40% нижчі за витрати на основні хмарні послуги. Дизайн токенізованої торгівлі даними перетворює внесок у обчислювальну потужність на зацікавлені сторони, що сприяє залученню більшої кількості людей до мережі.

Проект використовує типову модель "агрегації невикористаних ресурсів", яка логічно є доцільною. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами є занадто високим, технічна стабільність все ще потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є високими; ключовим є зниження рівня помилок, щоб уникнути затримок бізнес-моделі через технічні проблеми.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи сліпі місця, що призвело до підвищення ефективності на 30%. Проект відповідає тенденціям AgentFi, знаходячи точку входу в відносно порожню нішу DeFi кількісної торгівлі, заповнюючи потребу на ринку.

Правильний напрямок проекту, DeFi дійсно потребує більш інтелектуальних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, реальна координація AI-прогнозування та виконання в ланцюзі ще потребує перевірки. Крім того, атака MEV є великою загрозою, технічні заходи захисту терміново потребують оновлення.