Crypto+AI分野の最近の3つのトレンドと人気プロジェクトのまとめ

過去1ヶ月間、Crypto+AIの分野では3つの顕著なトレンドの変化が見られました：

1. プロジェクトの技術的アプローチはより実践的であり、純粋な概念のパッケージではなく、性能データに重点を置いています。
2. 垂直型セグメントのシーンが拡張の焦点となり、専門的なAIが汎用AIに取って代わる
3. 資本はビジネスモデルの検証をより重視し、キャッシュフローのあるプロジェクトがより好まれる

以下は、いくつかの人気プロジェクトの紹介と分析です：

分散型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、500以上の大規模モデルに対して人力クラウドソーシングを通じて評価を行い、ユーザーのフィードバックは現金に換金可能です。プラットフォームは、ある有名なAI企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しました。

ビジネスモデルは比較的明確で、単なる焼き金モデルではありません。しかし、偽造注文防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。3300万ドルの資金調達規模は、資本が収益化の検証があるプロジェクトをより重視していることを示しています。

分散型AI計算ネットワーク

このプロジェクトは、Solana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。新たに導入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関して実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。

プロジェクトの方向性はAIのローカリゼーション「ダウンスケーリング」トレンドに合致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として大きな課題です。エッジコンピューティングは、web2 AIから派生した新たな需要であり、web3 AIの分散フレームワークの利点でもあります。

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、トークンを通じて世界中のユーザーに多様なデータを提供することを奨励し、1400万ドル以上の収入を累積し、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データ品質を確保するためにZK検証とBFT合意アルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たしています。

プロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野で、AIデータラベリングの実際のニーズを満たしている点にあります。しかし、20％の誤差率は依然として従来のプラットフォームの10％を上回っており、データの品質の変動は継続的に解決すべき課題です。

Solana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、動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを統合し、大規模言語モデルの推論をサポートします。コストはあるクラウドサービスプロバイダーよりも40％低くなります。トークン化されたデータ取引の設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加するように促すのに役立ちます。

これは典型的な「無駄なリソースの統合」モデルであり、論理的には実行可能です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高く、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においては優位性がありますが、重要なのはエラー率を低減できるかどうかです。

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、スリッページを削減するために動的最適化取引経路技術を採用しており、実測効率は30%向上しています。このプロジェクトは、DeFi量子取引という比較的空白な細分野に切り込んでおり、市場の需要を満たしています。

DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要ですが、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、適切な技術的防護措置を整える必要があります。