Análise de Tendências de Projetos Populares no Setor Crypto+AI
Recentemente, fizemos uma pesquisa aprofundada sobre projetos populares na área de Crypto+AI e descobrimos três mudanças de tendência significativas:
O caminho tecnológico do projeto é mais pragmático, não se baseando apenas em conceitos, mas começando a focar em dados de desempenho reais.
Cenários de segmentação vertical tornaram-se um foco de expansão, aplicações de IA especializadas estão a substituir a IA generalista.
O capital está cada vez mais atento à validação do modelo de negócios, sendo que projetos com fluxo de caixa real são claramente mais favorecidos.
Aqui está uma breve introdução e análise de alguns projetos representativos:
Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizada
A plataforma completou uma rodada de financiamento seed de 33 milhões de dólares em junho, liderada por uma conhecida instituição de investimento, com a participação de vários especialistas da indústria.
A plataforma utiliza a forma de crowdsourcing para avaliar mais de 500 grandes modelos, e o feedback dos usuários pode ser trocado por dinheiro. Já atraiu várias grandes empresas de IA para a compra de dados, formando um fluxo de caixa real.
Este é um projeto com um modelo de negócios relativamente claro, não é um modelo puramente de queima de dinheiro. No entanto, prevenir fraudes e ataques de bruxaria ainda é um grande desafio, e os algoritmos relacionados precisam ser continuamente otimizados. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente prefere projetos que já têm validação de monetização.
Rede de Computação AI Descentralizada
O projeto completou uma rodada de financiamento de sementes de 10 milhões de dólares em junho, liderada por duas conhecidas instituições de investimento em criptomoedas.
O projeto obteve um certo consenso de mercado no campo DePIN de uma blockchain pública através de um plugin de navegador. Os membros da equipe vêm de vários projetos conhecidos. O protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência lançados recentemente fizeram explorações substanciais em computação de borda e verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportar a conexão de dispositivos heterogêneos.
A direção deste projeto está muito alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. Embora a eficiência precise ser comparada com plataformas centralizadas ao lidar com tarefas complexas, a estabilidade dos nós de borda continua a ser um desafio. No entanto, a computação de borda, como uma nova demanda da IA do Web2, é exatamente a vantagem da estrutura distribuída da IA do Web3. Estou ansioso para ver mais produtos concretos baseados em desempenho real.
Plataforma de Infraestrutura de Dados AI Descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuírem com dados de múltiplas áreas, incluindo saúde, condução autónoma, voz, entre outras. Atualmente, a receita acumulada já ultrapassa os 14 milhões de dólares, tendo estabelecido uma rede de contribuintes de dados com milhões.
Tecnicamente, a plataforma integrou a verificação de provas de conhecimento zero e o algoritmo de consenso tolerante a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, utilizando a tecnologia de computação em nuvem de um determinado fornecedor para atender aos requisitos de conformidade. Vale ressaltar que o projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware.
O modelo econômico é bem projetado, permitindo que os usuários ganhem 16 dólares e 500 mil pontos através de 10 horas de marcação de voz, enquanto o custo para empresas assinarem serviços de dados pode ser reduzido em 45%.
O maior valor deste projeto reside no fato de atender à verdadeira necessidade de rotulagem de dados em IA, especialmente em áreas como saúde e condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda apresenta espaço para melhorias em comparação com a taxa de 10% das plataformas tradicionais, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa ser resolvido continuamente. A área de interfaces cérebro-máquina, embora tenha um grande potencial, apresenta uma dificuldade de execução considerável.
Rede de poder computacional distribuído em uma blockchain pública
O projeto concluiu um financiamento de 10,8 milhões de dólares em junho.
Através da tecnologia de fragmentação dinâmica, agrega recursos de GPU ociosos, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de determinados fornecedores de serviços em nuvem. O design da negociação de dados tokenizados transforma diretamente os contribuidores de poder computacional em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de 15% na validação entre cadeias é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é alta, realmente tem vantagens; a chave é se pode reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios será prejudicado por problemas técnicos.
Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma concluiu uma rodada de financiamento seed de 3,38 milhões de dólares em junho, liderada por uma empresa de câmbio de criptomoedas.
A tecnologia MCP da plataforma consegue otimizar dinamicamente os caminhos de negociação, reduzindo o slippage, com um aumento de eficiência testado de 30%. Isso está alinhado com a tendência atual de agentes financeiros baseados em IA, encontrando um ponto de entrada neste nicho relativamente vazio de negociação quantitativa DeFi, preenchendo a demanda do mercado.
A direção é sem dúvida correta, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, o trading de alta frequência exige um nível muito alto de latência e precisão, e a sinergia em tempo real entre previsões de IA e execução na cadeia ainda precisa ser validada. Além disso, ataques MEV são um risco significativo, e as medidas de proteção técnica devem acompanhar.
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DAOplomacy
· 07-24 19:40
provavelmente outro ciclo de mercado de soluções sub-otimais...
Três grandes tendências na pista Crypto+AI: pragmatismo tecnológico, verticalização de cenários e validação de modelos de lucro
Análise de Tendências de Projetos Populares no Setor Crypto+AI
Recentemente, fizemos uma pesquisa aprofundada sobre projetos populares na área de Crypto+AI e descobrimos três mudanças de tendência significativas:
O caminho tecnológico do projeto é mais pragmático, não se baseando apenas em conceitos, mas começando a focar em dados de desempenho reais.
Cenários de segmentação vertical tornaram-se um foco de expansão, aplicações de IA especializadas estão a substituir a IA generalista.
O capital está cada vez mais atento à validação do modelo de negócios, sendo que projetos com fluxo de caixa real são claramente mais favorecidos.
Aqui está uma breve introdução e análise de alguns projetos representativos:
Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizada
A plataforma completou uma rodada de financiamento seed de 33 milhões de dólares em junho, liderada por uma conhecida instituição de investimento, com a participação de vários especialistas da indústria.
A plataforma utiliza a forma de crowdsourcing para avaliar mais de 500 grandes modelos, e o feedback dos usuários pode ser trocado por dinheiro. Já atraiu várias grandes empresas de IA para a compra de dados, formando um fluxo de caixa real.
Este é um projeto com um modelo de negócios relativamente claro, não é um modelo puramente de queima de dinheiro. No entanto, prevenir fraudes e ataques de bruxaria ainda é um grande desafio, e os algoritmos relacionados precisam ser continuamente otimizados. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente prefere projetos que já têm validação de monetização.
Rede de Computação AI Descentralizada
O projeto completou uma rodada de financiamento de sementes de 10 milhões de dólares em junho, liderada por duas conhecidas instituições de investimento em criptomoedas.
O projeto obteve um certo consenso de mercado no campo DePIN de uma blockchain pública através de um plugin de navegador. Os membros da equipe vêm de vários projetos conhecidos. O protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência lançados recentemente fizeram explorações substanciais em computação de borda e verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportar a conexão de dispositivos heterogêneos.
A direção deste projeto está muito alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. Embora a eficiência precise ser comparada com plataformas centralizadas ao lidar com tarefas complexas, a estabilidade dos nós de borda continua a ser um desafio. No entanto, a computação de borda, como uma nova demanda da IA do Web2, é exatamente a vantagem da estrutura distribuída da IA do Web3. Estou ansioso para ver mais produtos concretos baseados em desempenho real.
Plataforma de Infraestrutura de Dados AI Descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuírem com dados de múltiplas áreas, incluindo saúde, condução autónoma, voz, entre outras. Atualmente, a receita acumulada já ultrapassa os 14 milhões de dólares, tendo estabelecido uma rede de contribuintes de dados com milhões.
Tecnicamente, a plataforma integrou a verificação de provas de conhecimento zero e o algoritmo de consenso tolerante a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, utilizando a tecnologia de computação em nuvem de um determinado fornecedor para atender aos requisitos de conformidade. Vale ressaltar que o projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware.
O modelo econômico é bem projetado, permitindo que os usuários ganhem 16 dólares e 500 mil pontos através de 10 horas de marcação de voz, enquanto o custo para empresas assinarem serviços de dados pode ser reduzido em 45%.
O maior valor deste projeto reside no fato de atender à verdadeira necessidade de rotulagem de dados em IA, especialmente em áreas como saúde e condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda apresenta espaço para melhorias em comparação com a taxa de 10% das plataformas tradicionais, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa ser resolvido continuamente. A área de interfaces cérebro-máquina, embora tenha um grande potencial, apresenta uma dificuldade de execução considerável.
Rede de poder computacional distribuído em uma blockchain pública
O projeto concluiu um financiamento de 10,8 milhões de dólares em junho.
Através da tecnologia de fragmentação dinâmica, agrega recursos de GPU ociosos, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de determinados fornecedores de serviços em nuvem. O design da negociação de dados tokenizados transforma diretamente os contribuidores de poder computacional em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de 15% na validação entre cadeias é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é alta, realmente tem vantagens; a chave é se pode reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios será prejudicado por problemas técnicos.
Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma concluiu uma rodada de financiamento seed de 3,38 milhões de dólares em junho, liderada por uma empresa de câmbio de criptomoedas.
A tecnologia MCP da plataforma consegue otimizar dinamicamente os caminhos de negociação, reduzindo o slippage, com um aumento de eficiência testado de 30%. Isso está alinhado com a tendência atual de agentes financeiros baseados em IA, encontrando um ponto de entrada neste nicho relativamente vazio de negociação quantitativa DeFi, preenchendo a demanda do mercado.
A direção é sem dúvida correta, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, o trading de alta frequência exige um nível muito alto de latência e precisão, e a sinergia em tempo real entre previsões de IA e execução na cadeia ainda precisa ser validada. Além disso, ataques MEV são um risco significativo, e as medidas de proteção técnica devem acompanhar.