Три основных тренда и обзор популярных проектов в области Crypto+AI
За последний месяц в области Crypto+AI наблюдаются три заметных изменения трендов:
Технический путь проекта стал более практичным, с акцентом на производственные данные, а не на чистую концептуальную упаковку.
Сегментация по вертикалям становится фокусом расширения, специализированный ИИ заменяет универсальный ИИ
Капитал больше обращает внимание на проверку бизнес-модели, проекты с денежным потоком более предпочтительны.
Вот несколько популярных проектов с их описанием и анализом:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, а отзывы пользователей могут быть превращены в наличные. Платформа уже привлекла известную AI-компанию для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Бизнес-модель достаточно ясная, не является чисто затратной. Однако предотвращение фальшивых заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия «ведьминому нападению» нуждается в постоянной оптимизации. Объем финансирования в 33 миллиона долларов указывает на то, что капиталы больше ценят проекты с подтвержденной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект уже получил определенное рыночное признание в области Solana DePIN. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные шаги в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать доступ различных гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции локализации AI в "глубину". Однако при выполнении сложных задач все еще необходимо сравнивать эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов остается большой проблемой. Краевая вычислительная техника, как новая потребность, возникшая из web2 AI, также является преимуществом распределенной структуры web3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные из различных областей с помощью токенов, общий доход превысил 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллиона участников, вносящих данные. Технически интегрированы алгоритмы ZK-подтверждения и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с защитой конфиденциальности для соблюдения требований законодательства.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм крайне высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо решать постоянно.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей и стоит на 40% дешевле, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными превращает участников, предоставляющих вычислительные мощности, в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически целесообразна. Однако 15% ошибка валидации между цепями слишком высока, техническая стабильность требует дальнейшего улучшения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D рендеринг, где требования к времени выполнения не столь строгие; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует технологию динамической оптимизации торговых путей, что позволяет снизить проскальзывание и увеличить эффективность на 30% в реальных условиях. Проект вошел в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночный спрос.
DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах, но высокочастотная торговля требует крайне высокой точности и минимальных задержек, а также необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозов и выполнения на блокчейне. Кроме того, атаки MEV представляют собой серьезный риск, требующий совершенствования соответствующих технических мер защиты.
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» .
18 Лайков
Награда
18
4
Поделиться
комментарий
0/400
OnchainArchaeologist
· 08-01 18:34
Опять новый способ разыгрывать людей как лохов~
Посмотреть ОригиналОтветить0
GweiObserver
· 08-01 18:29
Защита от злонамеренного свайпинга - вот в чем суть.
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHuntress
· 08-01 18:20
Еще одна группа капиталистов сочиняет истории, чтобы разыгрывать людей как лохов. Даже данные не говорят ясно.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasWrangler
· 08-01 18:12
с технической точки зрения, показатели денежного потока в лучшем случае субоптимальны...
Новые тренды в сфере Crypto+AI: прагматичные технологии, вертикальная сегментация и царство денежного потока
Три основных тренда и обзор популярных проектов в области Crypto+AI
За последний месяц в области Crypto+AI наблюдаются три заметных изменения трендов:
Вот несколько популярных проектов с их описанием и анализом:
Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, а отзывы пользователей могут быть превращены в наличные. Платформа уже привлекла известную AI-компанию для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Бизнес-модель достаточно ясная, не является чисто затратной. Однако предотвращение фальшивых заказов является большой проблемой, алгоритм противодействия «ведьминому нападению» нуждается в постоянной оптимизации. Объем финансирования в 33 миллиона долларов указывает на то, что капиталы больше ценят проекты с подтвержденной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект уже получил определенное рыночное признание в области Solana DePIN. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные шаги в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать доступ различных гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции локализации AI в "глубину". Однако при выполнении сложных задач все еще необходимо сравнивать эффективность с централизованными платформами, стабильность крайних узлов остается большой проблемой. Краевая вычислительная техника, как новая потребность, возникшая из web2 AI, также является преимуществом распределенной структуры web3 AI.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI
Платформа стимулирует глобальных пользователей вносить данные из различных областей с помощью токенов, общий доход превысил 14 миллионов долларов, и создана сеть из миллиона участников, вносящих данные. Технически интегрированы алгоритмы ZK-подтверждения и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, также использованы технологии вычислений с защитой конфиденциальности для соблюдения требований законодательства.
Максимальная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм крайне высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо решать постоянно.
Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana
Проект агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардирования, поддерживает вывод крупных языковых моделей и стоит на 40% дешевле, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными превращает участников, предоставляющих вычислительные мощности, в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей участвовать в сети.
Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически целесообразна. Однако 15% ошибка валидации между цепями слишком высока, техническая стабильность требует дальнейшего улучшения. Она имеет преимущества в таких сценариях, как 3D рендеринг, где требования к времени выполнения не столь строгие; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа использует технологию динамической оптимизации торговых путей, что позволяет снизить проскальзывание и увеличить эффективность на 30% в реальных условиях. Проект вошел в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночный спрос.
DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах, но высокочастотная торговля требует крайне высокой точности и минимальных задержек, а также необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозов и выполнения на блокчейне. Кроме того, атаки MEV представляют собой серьезный риск, требующий совершенствования соответствующих технических мер защиты.