Analyse des tendances de développement et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
Le chemin technique du projet devient plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généraliste.
Les capitaux s'intéressent davantage à la validation du modèle commercial, les projets avec des flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici un bref aperçu et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing humain, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises renommées pour acheter des données, générant un flux de trésorerie réel.
Analyse : Modèle commercial clair, pas un modèle de pure consommation d'argent. Le principal défi réside dans la prévention des commandes fictives et l'optimisation de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières inversées. Le montant de financement de 33 millions de dollars indique que le capital préfère les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a lancé une extension de navigateur qui a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des percées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès des appareils hétérogènes.
Analyse : La direction du projet s'aligne sur la tendance à la "descente" de la localisation de l'IA. Le principal défi réside dans l'efficacité de traitement des tâches complexes par rapport aux plateformes centralisées, ainsi que la stabilité des nœuds périphériques. L'informatique de périphérie, en tant que produit de l'auto-dévotion de l'IA web2 et avantage du cadre distribué de l'IA web3, présente de bonnes perspectives de développement.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, avec des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et un réseau de contributeurs de données comptant des millions de membres. Techniquement, elle intègre la validation ZK, l'algorithme de consensus BFT et des technologies de calcul privé.
Analyse : Le projet a saisi le besoin réel de l'annotation de données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Le principal défi est que le taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données nécessite une amélioration continue.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, prenant en charge l'inférence de modèles de grande taille, à un coût inférieur de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. Un mécanisme de transaction de données tokenisé a été conçu pour transformer les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes.
Analyse : Modèle typique de "mise en commun des ressources inutilisées", logique raisonnable. Le principal défi est que le taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30 %. En phase avec la tendance d'AgentFi, elle comble le vide du marché du trading quantitatif DeFi.
Analyse : La direction est correcte et répond aux besoins des outils de trading intelligent DeFi. Le principal défi réside dans les exigences extrêmement élevées en matière de latence et de précision pour le trading à haute fréquence, la synergie en temps réel entre la prédiction par IA et l'exécution sur la chaîne doit être vérifiée. De plus, les risques d'attaques MEV nécessitent un renforcement de la protection technique.
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· Il y a 15h
Le moment est venu des pistes verticales
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MaticHoleFiller
· 08-17 04:48
Le modèle est bon, continuez à être haussier.
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AirdropChaser
· 08-14 20:02
Les rumeurs sont très utiles.
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metaverse_hermit
· 08-14 20:02
Avoir confiance dans le secteur de la foule de travail
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GweiTooHigh
· 08-14 20:02
L'argent donné à quiconque n'est pas aussi bon que de me le donner.
Nouvelles tendances dans le secteur Crypto+AI : Analyse des percées technologiques et des modèles commerciaux des projets populaires
Analyse des tendances de développement et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
Voici un bref aperçu et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing humain, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises renommées pour acheter des données, générant un flux de trésorerie réel.
Analyse : Modèle commercial clair, pas un modèle de pure consommation d'argent. Le principal défi réside dans la prévention des commandes fictives et l'optimisation de l'algorithme de protection contre les attaques de sorcières inversées. Le montant de financement de 33 millions de dollars indique que le capital préfère les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a lancé une extension de navigateur qui a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des percées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès des appareils hétérogènes.
Analyse : La direction du projet s'aligne sur la tendance à la "descente" de la localisation de l'IA. Le principal défi réside dans l'efficacité de traitement des tâches complexes par rapport aux plateformes centralisées, ainsi que la stabilité des nœuds périphériques. L'informatique de périphérie, en tant que produit de l'auto-dévotion de l'IA web2 et avantage du cadre distribué de l'IA web3, présente de bonnes perspectives de développement.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, avec des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et un réseau de contributeurs de données comptant des millions de membres. Techniquement, elle intègre la validation ZK, l'algorithme de consensus BFT et des technologies de calcul privé.
Analyse : Le projet a saisi le besoin réel de l'annotation de données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Le principal défi est que le taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données nécessite une amélioration continue.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, prenant en charge l'inférence de modèles de grande taille, à un coût inférieur de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. Un mécanisme de transaction de données tokenisé a été conçu pour transformer les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes.
Analyse : Modèle typique de "mise en commun des ressources inutilisées", logique raisonnable. Le principal défi est que le taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30 %. En phase avec la tendance d'AgentFi, elle comble le vide du marché du trading quantitatif DeFi.
Analyse : La direction est correcte et répond aux besoins des outils de trading intelligent DeFi. Le principal défi réside dans les exigences extrêmement élevées en matière de latence et de précision pour le trading à haute fréquence, la synergie en temps réel entre la prédiction par IA et l'exécution sur la chaîne doit être vérifiée. De plus, les risques d'attaques MEV nécessitent un renforcement de la protection technique.