Останні тенденції розвитку в сфері Crypto+AI та аналіз популярних проєктів
Протягом минулого місяця в сфері Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:
Технічний шлях проєкту став більш практичним, почали звертати увагу на дані про продуктивність, а не просто на концептуальну упакування.
Вертикальна сегментація сцен стає фокусом розширення, професійний AI замінює універсальний AI.
Капітал більше зосереджується на перевірці бізнес-моделей, проекти з грошовими потоками користуються більшою популярністю.
Ось кілька популярних проектів з коротким описом та аналізом:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Вона вже привернула відомі компанії для закупівлі даних і має реальний грошовий потік.
Аналіз: Бізнес-модель чітка, не є чисто витратною моделлю. Основним викликом є запобігання фальшивим замовленням та оптимізація алгоритму протидії атакам "відьом". Обсяг фінансування в 33 мільйони доларів США свідчить про те, що капітал більше цінує проекти з підтвердженою монетизацією.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Цей проєкт запустив плагін для браузера, який вже здобув певне визнання на ринку в сфері DePIN на Solana. Новий запущений протокол передачі даних та інженерія висновків досягли прориву в області крайових обчислень і верифікації даних, що дозволяє зменшити затримки на 40% і підтримує підключення гетерогенних пристроїв.
Аналіз: Напрямок проєкту відповідає тенденції "заниження" локалізації ШІ. Основні виклики полягають у порівнянні ефективності обробки складних завдань і централізованих платформ, а також у стабільності крайових вузлів. Крайові обчислення, як продукт внутрішньої конкуренції web2 AI та перевага дистрибутивної архітектури web3 AI, мають хороші перспективи розвитку.
Децентралізована платформа інфраструктури даних штучного інтелекту
Ця платформа заохочує глобальних користувачів вносити дані в різних сферах через токени, накопичивши доходи понад 14 мільйонів доларів США, має мережу з мільйонами учасників, які вносять дані. Технічно інтегровано ZK-верифікацію, алгоритм консенсусу BFT та технології приватних обчислень.
Аналіз: Проект захоплює реальні потреби в маркуванні даних AI, особливо в таких сферах, як охорона здоров'я та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Основним викликом є те, що 20% рівень помилок все ще вищий, ніж на традиційних платформах, коливання якості даних потребують постійного покращення.
Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana
Цей проект об'єднує незайняті GPU-ресурси за допомогою динамічної сегментації, підтримує інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча за традиційні хмарні послуги. Розроблено механізм торгівлі токенізованими даними, який перетворює постачальників обчислювальної потужності на зацікавлені сторони.
Аналіз: типова модель "агрегування невикористаних ресурсів", логіка обґрунтована. Основний виклик полягає в тому, що 15% помилка верифікації між ланцюгами є занадто високою, технічна стабільність потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не є високими, таких як 3D-рендеринг.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі ШІ
Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи сліпі котирування, що підвищує ефективність на 30%. Вона відповідає тенденціям AgentFi і заповнює ринкову нішу у кількісній торгівлі DeFi.
Аналіз: Напрямок вірний, відповідає потребам DeFi інтелектуальних торгових інструментів. Основний виклик полягає в надвисоких вимогах до затримки та точності при високочастотній торгівлі, співпраця AI прогнозу та реалізації в реальному часі на ланцюгу потребує перевірки. Крім того, ризик MEV-атак потрібно зміцнити технологічним захистом.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Нові тенденції в секторі Crypto+AI: аналіз технологічних проривів та бізнес-моделей популярних проектів
Останні тенденції розвитку в сфері Crypto+AI та аналіз популярних проєктів
Протягом минулого місяця в сфері Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:
Ось кілька популярних проектів з коротким описом та аналізом:
Децентралізована платформа оцінки AI моделей
Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу, а відгуки користувачів можна обміняти на готівку. Вона вже привернула відомі компанії для закупівлі даних і має реальний грошовий потік.
Аналіз: Бізнес-модель чітка, не є чисто витратною моделлю. Основним викликом є запобігання фальшивим замовленням та оптимізація алгоритму протидії атакам "відьом". Обсяг фінансування в 33 мільйони доларів США свідчить про те, що капітал більше цінує проекти з підтвердженою монетизацією.
Децентралізована AI обчислювальна мережа
Цей проєкт запустив плагін для браузера, який вже здобув певне визнання на ринку в сфері DePIN на Solana. Новий запущений протокол передачі даних та інженерія висновків досягли прориву в області крайових обчислень і верифікації даних, що дозволяє зменшити затримки на 40% і підтримує підключення гетерогенних пристроїв.
Аналіз: Напрямок проєкту відповідає тенденції "заниження" локалізації ШІ. Основні виклики полягають у порівнянні ефективності обробки складних завдань і централізованих платформ, а також у стабільності крайових вузлів. Крайові обчислення, як продукт внутрішньої конкуренції web2 AI та перевага дистрибутивної архітектури web3 AI, мають хороші перспективи розвитку.
Децентралізована платформа інфраструктури даних штучного інтелекту
Ця платформа заохочує глобальних користувачів вносити дані в різних сферах через токени, накопичивши доходи понад 14 мільйонів доларів США, має мережу з мільйонами учасників, які вносять дані. Технічно інтегровано ZK-верифікацію, алгоритм консенсусу BFT та технології приватних обчислень.
Аналіз: Проект захоплює реальні потреби в маркуванні даних AI, особливо в таких сферах, як охорона здоров'я та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є надзвичайно високими. Основним викликом є те, що 20% рівень помилок все ще вищий, ніж на традиційних платформах, коливання якості даних потребують постійного покращення.
Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana
Цей проект об'єднує незайняті GPU-ресурси за допомогою динамічної сегментації, підтримує інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча за традиційні хмарні послуги. Розроблено механізм торгівлі токенізованими даними, який перетворює постачальників обчислювальної потужності на зацікавлені сторони.
Аналіз: типова модель "агрегування невикористаних ресурсів", логіка обґрунтована. Основний виклик полягає в тому, що 15% помилка верифікації між ланцюгами є занадто високою, технічна стабільність потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не є високими, таких як 3D-рендеринг.
Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі ШІ
Ця платформа використовує технологію MCP для динамічної оптимізації торгових шляхів, зменшуючи сліпі котирування, що підвищує ефективність на 30%. Вона відповідає тенденціям AgentFi і заповнює ринкову нішу у кількісній торгівлі DeFi.
Аналіз: Напрямок вірний, відповідає потребам DeFi інтелектуальних торгових інструментів. Основний виклик полягає в надвисоких вимогах до затримки та точності при високочастотній торгівлі, співпраця AI прогнозу та реалізації в реальному часі на ланцюгу потребує перевірки. Крім того, ризик MEV-атак потрібно зміцнити технологічним захистом.