Анализ тенденций популярных проектов в области Crypto+AI
Недавно я провел углубленное исследование популярных проектов в области Crypto+AI и обнаружил три заметные тенденции.
Технический путь проекта стал более практичным, и теперь он не просто полагается на упаковку концепций, а начинает уделять внимание фактическим данным о производительности.
Вертикальная сегментация сцен становится приоритетом для расширения, специализированные AI-приложения начинают заменять универсальные AI.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с реальным денежным потоком явно более предпочтительны.
Ниже приведены краткие описания и анализ нескольких代表性 проектов:
Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила раунд посевного финансирования на сумму 33 миллиона долларов в июне, при этом ведущую роль сыграла известная инвестиционная компания, к которой присоединились многие эксперты отрасли.
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, а отзывы пользователей можно обменять на наличные. Она уже привлекла несколько крупных AI-компаний для закупки данных, создав реальный денежный поток.
Это проект с относительно понятной бизнес-моделью, а не чисто сжигающей деньги моделью. Однако предотвращение накрутки и атаки на ведьм остается большой проблемой, соответствующие алгоритмы требуют постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше предпочитает проекты, которые уже прошли проверку на монетизацию.
Децентрализованная сеть вычислений ИИ
Проект завершил раунд посевного финансирования на сумму 10 миллионов долларов в июне, при этом две известные криптоинвестиционные компании выступили совместными ведущими инвесторами.
Проект достиг определенного рыночного консенсуса в области DePIN на определенной публичной цепи через браузерное расширение. Члены команды пришли из нескольких известных проектов. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление этого проекта очень соответствует тенденции "снижения" локализации ИИ. Хотя в обработке сложных задач необходимо соперничать с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов все еще является проблемой. Тем не менее, крайние вычисления как новая потребность в Web2 AI являются именно тем преимуществом, которое предоставляет распределенная структура Web3 AI. Ждем с нетерпением появления большего числа конкретных продуктов, основанных на реальной производительности.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа использует токенизированные стимулы, чтобы побудить пользователей по всему миру вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голосовые технологии и другие. В настоящее время общий доход превышает 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллионов поставщиков данных.
С технической точки зрения платформа интегрировала верификацию с нулевым раскрытием и алгоритм консенсуса с байетинской устойчивостью для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с конфиденциальностью от одного из облачных сервис-провайдеров для соблюдения нормативных требований. Примечательно, что проект также представил устройства для сбора электроэнцефалограммы, что реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению.
Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500 тысяч очков за 10 часов голосовой разметки, в то время как расходы компаний на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в разметке данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако 20% уровень ошибок по сравнению с 10% на традиционных платформах оставляет пространство для улучшения, а колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо решать постоянно. Направление интерфейса «мозг-компьютер» представляет собой область, полную возможностей, но его реализация не так проста.
Распределенная вычислительная сеть на одной из публичных блокчейнов
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне.
С помощью технологии динамической шarding агрегации неиспользуемых ресурсов GPU поддерживается вывод больших языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными напрямую превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует стимуляции большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически понятна. Но 15% ошибка валидации при кросс-цепочке действительно высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где не требуется высокая скорость, таких как 3D рендеринг, она действительно имеет преимущества, но ключевым является снижение уровня ошибок, иначе даже самая удачная бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютой на основе ИИ
Платформа завершила раунд финансирования на сумму 3,38 миллиона долларов США в июне, который возглавила одна из криптовалютных бирж.
Технология MCP платформы может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что в реальных тестах повышает эффективность на 30%. Это соответствует текущей тенденции AI-агентов в финансах и нашло точку входа в относительно незаполненную нишу количественной торговли DeFi, заполняя рыночный спрос.
Направление, безусловно, правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, прогнозы ИИ и реальная совместимость с цепочкой требуют дальнейшей проверки. Более того, атаки MEV представляют собой значительный риск, технологии защиты должны идти в ногу с этим.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
15 Лайков
Награда
15
5
Поделиться
комментарий
0/400
DAOplomacy
· 07-24 19:40
возможно, еще один рыночный цикл субоптимальных решений...
Три основные тенденции в области Crypto+AI: практичность технологий, вертикализация сценариев и проверка моделей дохода.
Анализ тенденций популярных проектов в области Crypto+AI
Недавно я провел углубленное исследование популярных проектов в области Crypto+AI и обнаружил три заметные тенденции.
Технический путь проекта стал более практичным, и теперь он не просто полагается на упаковку концепций, а начинает уделять внимание фактическим данным о производительности.
Вертикальная сегментация сцен становится приоритетом для расширения, специализированные AI-приложения начинают заменять универсальные AI.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с реальным денежным потоком явно более предпочтительны.
Ниже приведены краткие описания и анализ нескольких代表性 проектов:
Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила раунд посевного финансирования на сумму 33 миллиона долларов в июне, при этом ведущую роль сыграла известная инвестиционная компания, к которой присоединились многие эксперты отрасли.
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, а отзывы пользователей можно обменять на наличные. Она уже привлекла несколько крупных AI-компаний для закупки данных, создав реальный денежный поток.
Это проект с относительно понятной бизнес-моделью, а не чисто сжигающей деньги моделью. Однако предотвращение накрутки и атаки на ведьм остается большой проблемой, соответствующие алгоритмы требуют постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше предпочитает проекты, которые уже прошли проверку на монетизацию.
Децентрализованная сеть вычислений ИИ
Проект завершил раунд посевного финансирования на сумму 10 миллионов долларов в июне, при этом две известные криптоинвестиционные компании выступили совместными ведущими инвесторами.
Проект достиг определенного рыночного консенсуса в области DePIN на определенной публичной цепи через браузерное расширение. Члены команды пришли из нескольких известных проектов. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление этого проекта очень соответствует тенденции "снижения" локализации ИИ. Хотя в обработке сложных задач необходимо соперничать с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов все еще является проблемой. Тем не менее, крайние вычисления как новая потребность в Web2 AI являются именно тем преимуществом, которое предоставляет распределенная структура Web3 AI. Ждем с нетерпением появления большего числа конкретных продуктов, основанных на реальной производительности.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа использует токенизированные стимулы, чтобы побудить пользователей по всему миру вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голосовые технологии и другие. В настоящее время общий доход превышает 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллионов поставщиков данных.
С технической точки зрения платформа интегрировала верификацию с нулевым раскрытием и алгоритм консенсуса с байетинской устойчивостью для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с конфиденциальностью от одного из облачных сервис-провайдеров для соблюдения нормативных требований. Примечательно, что проект также представил устройства для сбора электроэнцефалограммы, что реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению.
Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500 тысяч очков за 10 часов голосовой разметки, в то время как расходы компаний на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в разметке данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако 20% уровень ошибок по сравнению с 10% на традиционных платформах оставляет пространство для улучшения, а колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо решать постоянно. Направление интерфейса «мозг-компьютер» представляет собой область, полную возможностей, но его реализация не так проста.
Распределенная вычислительная сеть на одной из публичных блокчейнов
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне.
С помощью технологии динамической шarding агрегации неиспользуемых ресурсов GPU поддерживается вывод больших языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными напрямую превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует стимуляции большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически понятна. Но 15% ошибка валидации при кросс-цепочке действительно высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где не требуется высокая скорость, таких как 3D рендеринг, она действительно имеет преимущества, но ключевым является снижение уровня ошибок, иначе даже самая удачная бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютой на основе ИИ
Платформа завершила раунд финансирования на сумму 3,38 миллиона долларов США в июне, который возглавила одна из криптовалютных бирж.
Технология MCP платформы может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что в реальных тестах повышает эффективность на 30%. Это соответствует текущей тенденции AI-агентов в финансах и нашло точку входа в относительно незаполненную нишу количественной торговли DeFi, заполняя рыночный спрос.
Направление, безусловно, правильное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, прогнозы ИИ и реальная совместимость с цепочкой требуют дальнейшей проверки. Более того, атаки MEV представляют собой значительный риск, технологии защиты должны идти в ногу с этим.