Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo una investigación profunda sobre los proyectos populares en el campo de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, ya no se basa únicamente en el empaquetado conceptual, sino que comienza a centrarse en los datos de rendimiento reales.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en un enfoque clave de expansión, las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando a la IA generalizada.
El capital está más enfocado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de efectivo real son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio, liderada por una conocida institución de inversión, con la participación de varios expertos de la industria.
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a varias grandes empresas de IA para comprar datos, generando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude de pedidos y los ataques anti-brujas sigue siendo un gran desafío, y los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación semilla de 10 millones de dólares en junio, liderada por dos reconocidas instituciones de inversión en criptomonedas.
El proyecto ha logrado un cierto consenso en el mercado en el ámbito DePIN de una cadena de bloques pública a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos. El protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia lanzados recientemente han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y admitiendo la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto se alinea muy bien con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Aunque se necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un desafío. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda en la saturación de IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3. Espero ver más productos concretos basados en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, cubriendo áreas como la salud, la conducción autónoma, la voz, entre otros. Actualmente, los ingresos acumulados han superado los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero y el algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y utiliza la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que el proyecto también ha lanzado dispositivos de recopilación de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware.
El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de anotación de voz, mientras que el costo del servicio de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad y cumplimiento de datos. Sin embargo, un índice de error del 20% aún tiene margen de mejora en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio.
A través de la tecnología de fragmentación dinámica se agregan recursos de GPU inactivos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados convierte directamente a los contribuyentes de capacidad de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento inicial de 3.38 millones de dólares en junio, liderada por una empresa de intercambio de criptomonedas.
La tecnología MCP de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Esto está en línea con la tendencia actual de los agentes financieros de IA, encontrando un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la colaboración en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada más. Además, los ataques MEV son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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DAOplomacy
· 07-24 19:40
posiblemente otro ciclo de mercado de soluciones subóptimas...
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MoonMathMagic
· 07-23 14:06
¿Quién recuerda la moneda alcista de el año pasado?
Tres grandes tendencias en el sector de Crypto+AI: pragmatismo tecnológico, verticalización de escenarios y validación de modelos de negocio.
Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo una investigación profunda sobre los proyectos populares en el campo de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, ya no se basa únicamente en el empaquetado conceptual, sino que comienza a centrarse en los datos de rendimiento reales.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en un enfoque clave de expansión, las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando a la IA generalizada.
El capital está más enfocado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de efectivo real son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio, liderada por una conocida institución de inversión, con la participación de varios expertos de la industria.
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing manual, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a varias grandes empresas de IA para comprar datos, generando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude de pedidos y los ataques anti-brujas sigue siendo un gran desafío, y los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación semilla de 10 millones de dólares en junio, liderada por dos reconocidas instituciones de inversión en criptomonedas.
El proyecto ha logrado un cierto consenso en el mercado en el ámbito DePIN de una cadena de bloques pública a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos. El protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia lanzados recientemente han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y admitiendo la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto se alinea muy bien con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Aunque se necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un desafío. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda en la saturación de IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3. Espero ver más productos concretos basados en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos a través de tokens, cubriendo áreas como la salud, la conducción autónoma, la voz, entre otros. Actualmente, los ingresos acumulados han superado los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero y el algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y utiliza la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que el proyecto también ha lanzado dispositivos de recopilación de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware.
El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de anotación de voz, mientras que el costo del servicio de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad y cumplimiento de datos. Sin embargo, un índice de error del 20% aún tiene margen de mejora en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio.
A través de la tecnología de fragmentación dinámica se agregan recursos de GPU inactivos, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados convierte directamente a los contribuyentes de capacidad de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento inicial de 3.38 millones de dólares en junio, liderada por una empresa de intercambio de criptomonedas.
La tecnología MCP de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Esto está en línea con la tendencia actual de los agentes financieros de IA, encontrando un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la colaboración en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada más. Además, los ataques MEV son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.