# Crypto+AI トラックの人気プロジェクトのトレンド分析最近、Crypto+AI の分野における人気プロジェクトについて深く研究し、3つの顕著なトレンドの変化を発見しました：1. プロジェクトの技術的アプローチはより実務的になり、もはや単にコンセプトのパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに重点を置くようになりました。2. 垂直セグメントのシーンが拡張の重点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっています。3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれる。以下は代表的なプロジェクトの簡単な紹介と分析です：## 非中央集権型 AI モデル評価プラットフォームこのプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、著名な投資機関がリードし、業界の複数の専門家が参加しました。プラットフォームは、500を超える大規模モデルに対して、人工クラウドソーシングの方法で評価を行い、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。すでに多数の大手AI企業がデータの調達を行い、実際のキャッシュフローが形成されています。これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、純粋な焼き金モデルではありません。しかし、偽注文の防止と反ウィッチハンティング攻撃は依然として大きな課題であり、関連するアルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証が行われたプロジェクトを好んでいます。## 非中央集権のAI計算ネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドファイナンスを完了し、2つの著名な暗号投資機関が共同でリードしました。プロジェクトは、ブラウザプラグインを通じて、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは、複数の有名なプロジェクトから集まっています。最新にリリースされたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、40%の遅延を削減でき、異種デバイスの接続をサポートしています。このプロジェクトの方向性は、AIローカライズの「沈下」というトレンドに非常に合致しています。複雑なタスクを処理する際には中央集権的なプラットフォームと効率を競う必要がありますが、エッジノードの安定性は依然として課題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの新たな需要として、ちょうどWeb3 AIの分散型フレームワークの強みとなります。実際の性能に基づいた具体的な製品の実現を期待しています。## 分散型 AI データインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーが医療、自動運転、音声などの多くの分野でデータを提供することを奨励しています。現在、累積収入は1400万ドルを超え、百万人規模のデータ提供者ネットワークが構築されています。技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明検証とビザンチン耐障害合意アルゴリズムを統合し、あるクラウドサービスプロバイダーのプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、このプロジェクトが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。経済モデルの設計が合理的で、ユーザーは10時間の音声注釈を通じて16ドルと50万ポイントを稼ぐことができ、企業がデータサービスを購読するコストは45%削減されます。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの真のニーズを捉えたことにあります。特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。しかし、20%の誤差率は従来のプラットフォームの10%に比べて改善の余地があります。データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。## あるパブリックチェーン上の分散型コンピューティングネットワークこのプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的シャーディング技術を通じて、余剰のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートします。コストは某クラウドサービスプロバイダーより40%低いです。トークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献者が直接利害関係者となり、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。これは典型的な「リソースの集約と無駄の排除」というモデルであり、論理的には理解できます。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は確かに高く、技術の安定性はさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、ある暗号通貨取引会社が主導しました。プラットフォームのMCP技術は、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30％向上させることができます。これは現在のAI代理金融のトレンドに合致しており、DeFi量子取引という比較的空白の細分化された分野で切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。方向は間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性の要求が非常に高く、AIによる予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。加えて、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければなりません。
Crypto+AIのトラックにおける3つの主要トレンド：技術の実用化、シーンの垂直化、収益モデルの検証
Crypto+AI トラックの人気プロジェクトのトレンド分析
最近、Crypto+AI の分野における人気プロジェクトについて深く研究し、3つの顕著なトレンドの変化を発見しました：
プロジェクトの技術的アプローチはより実務的になり、もはや単にコンセプトのパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに重点を置くようになりました。
垂直セグメントのシーンが拡張の重点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっています。
資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれる。
以下は代表的なプロジェクトの簡単な紹介と分析です：
非中央集権型 AI モデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、著名な投資機関がリードし、業界の複数の専門家が参加しました。
プラットフォームは、500を超える大規模モデルに対して、人工クラウドソーシングの方法で評価を行い、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。すでに多数の大手AI企業がデータの調達を行い、実際のキャッシュフローが形成されています。
これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、純粋な焼き金モデルではありません。しかし、偽注文の防止と反ウィッチハンティング攻撃は依然として大きな課題であり、関連するアルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証が行われたプロジェクトを好んでいます。
非中央集権のAI計算ネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドファイナンスを完了し、2つの著名な暗号投資機関が共同でリードしました。
プロジェクトは、ブラウザプラグインを通じて、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは、複数の有名なプロジェクトから集まっています。最新にリリースされたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、40%の遅延を削減でき、異種デバイスの接続をサポートしています。
このプロジェクトの方向性は、AIローカライズの「沈下」というトレンドに非常に合致しています。複雑なタスクを処理する際には中央集権的なプラットフォームと効率を競う必要がありますが、エッジノードの安定性は依然として課題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの新たな需要として、ちょうどWeb3 AIの分散型フレームワークの強みとなります。実際の性能に基づいた具体的な製品の実現を期待しています。
分散型 AI データインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーが医療、自動運転、音声などの多くの分野でデータを提供することを奨励しています。現在、累積収入は1400万ドルを超え、百万人規模のデータ提供者ネットワークが構築されています。
技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明検証とビザンチン耐障害合意アルゴリズムを統合し、あるクラウドサービスプロバイダーのプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、このプロジェクトが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。
経済モデルの設計が合理的で、ユーザーは10時間の音声注釈を通じて16ドルと50万ポイントを稼ぐことができ、企業がデータサービスを購読するコストは45%削減されます。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの真のニーズを捉えたことにあります。特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。しかし、20%の誤差率は従来のプラットフォームの10%に比べて改善の余地があります。データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。
あるパブリックチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。
動的シャーディング技術を通じて、余剰のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートします。コストは某クラウドサービスプロバイダーより40%低いです。トークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献者が直接利害関係者となり、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
これは典型的な「リソースの集約と無駄の排除」というモデルであり、論理的には理解できます。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は確かに高く、技術の安定性はさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、ある暗号通貨取引会社が主導しました。
プラットフォームのMCP技術は、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30％向上させることができます。これは現在のAI代理金融のトレンドに合致しており、DeFi量子取引という比較的空白の細分化された分野で切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。
方向は間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性の要求が非常に高く、AIによる予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。加えて、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければなりません。