تحليل أحدث اتجاهات المشاريع الرائجة في مجال Crypto+AI
مؤخراً، تم تسليط الضوء على المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
أصبحت المسارات التقنية للمشروعات أكثر واقعية، وبدأت تركز على استخدام بيانات الأداء الفعلية للتحدث بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم؛
أصبحت المشاهد الرأسية المتخصصة محور التوسع، حيث بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تحل محل الذكاء الاصطناعي العام؛
رأس المال يولي اهتمامًا أكبر للتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بفضل أكبر.
إليك مقدمة وتحليل موجز لعدة مشاريع تمثيلية:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزية
تمت عملية تمويل أولي بقيمة 33 مليون دولار في يونيو على هذه المنصة. وتتمثل الميزة الأساسية في تطبيق ميزة الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. من خلال طريقة التصويت الجماعي، يتم تقييم أكثر من 500 نموذج كبير، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين مقابل نقود. وقد جذبت العديد من الشركات المعروفة لشراء البيانات، مما أدى إلى تدفق نقدي فعلي.
نموذج الأعمال لهذا المشروع واضح نسبيًا، وليس مجرد نموذج حرق أموال. لكن الوقاية من التلاعب بالطلبات وتحسين خوارزميات مكافحة هجمات الساحرات لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها إثبات على تحقيق العوائد.
2. شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
أكمل المشروع جولة تمويل بذور بقيمة 10 ملايين دولار في يونيو. يتميز بإنشاء توافق سوق معين في مجال DePIN على سولانا من خلال ملحقات المتصفح. لقد قامت البروتوكولات الجديدة لنقل البيانات ومحركات الاستدلال باستكشافات ملموسة في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بفعالية ويدعم الاتصال بالأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التعمق" في التوطين الذكي. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات في الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة مقارنةً بالمنصات المركزية، كما أن استقرار العقد الطرفية هو مشكلة تحتاج إلى حل. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية، باعتبارها حاجة جديدة ناتجة عن الانغماس في الذكاء الاصطناعي في Web2، هي في الحقيقة ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3.
3. منصة بيانات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، تشمل مجالات مثل الطب، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تتكون من مليون شخص. من الناحية التقنية، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، وتم استخدام تقنيات الحساب الخصوصي لتلبية المتطلبات التنظيمية.
أطلق المشروع أيضًا أجهزة جمع موجات الدماغ ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تصميم النموذج الاقتصادي معقول ، حيث يمكن للمستخدمين الحصول على دخل كبير من خلال التعليقات الصوتية ، كما يمكن أن تنخفض تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات للشركات بشكل كبير.
تتمثل القيمة الأكبر لهذا المشروع في استهدافه للطلب الحقيقي على الوسم البياني للذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ولكن لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من المنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهة الدماغ-الآلة يحمل مساحة تخيلية كبيرة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست قليلة.
4. شبكة الحوسبة الموزعة
هذه شبكة حوسبة موزعة تعتمد على سلسلة بلوكتشين معينة، وقد أكملت تمويلًا بقيمة 10.8 مليون دولار في يونيو. تتميز بتقنية تقسيم ديناميكية تجمع موارد GPU غير المستخدمة، وتدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. كما صمم المشروع آلية لتبادل البيانات المرمزة بالرموز، مما يحول مساهمي الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، ويحفز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" الذي يبدو منطقيًا. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل البالغ 15% مرتفع جدًا، ولا يزال من الضروري تحسين الاستقرار الفني. في مشاهد مثل عرض 3D التي لا تتطلب سرعة عالية، لديها بالفعل مزايا، ولكن المفتاح هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيعاني من مشاكل فنية.
5. منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أكملت المنصة جولة تمويل بذور بقيمة 3.38 مليون دولار في يونيو. تكنولوجياها الأساسية قادرة على تحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أثبتت الكفاءة زيادة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع أحدث الاتجاهات، وقد وجد نقطة دخول في مجال تداول الكميات في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع ، حيث تحتاج DeFi حقًا إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين ، ولا يزال من الضروري التحقق من التآزر الفوري بين التنبؤات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا ، مما يستلزم تعزيز تدابير الحماية التقنية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
توجهات جديدة لمشاريع النقاط الساخنة في مجال Crypto+AI: تقنيات عملية، مشاهد متخصصة، والتحقق التجاري
تحليل أحدث اتجاهات المشاريع الرائجة في مجال Crypto+AI
مؤخراً، تم تسليط الضوء على المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
أصبحت المسارات التقنية للمشروعات أكثر واقعية، وبدأت تركز على استخدام بيانات الأداء الفعلية للتحدث بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم؛
أصبحت المشاهد الرأسية المتخصصة محور التوسع، حيث بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تحل محل الذكاء الاصطناعي العام؛
رأس المال يولي اهتمامًا أكبر للتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بفضل أكبر.
إليك مقدمة وتحليل موجز لعدة مشاريع تمثيلية:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزية
تمت عملية تمويل أولي بقيمة 33 مليون دولار في يونيو على هذه المنصة. وتتمثل الميزة الأساسية في تطبيق ميزة الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. من خلال طريقة التصويت الجماعي، يتم تقييم أكثر من 500 نموذج كبير، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين مقابل نقود. وقد جذبت العديد من الشركات المعروفة لشراء البيانات، مما أدى إلى تدفق نقدي فعلي.
نموذج الأعمال لهذا المشروع واضح نسبيًا، وليس مجرد نموذج حرق أموال. لكن الوقاية من التلاعب بالطلبات وتحسين خوارزميات مكافحة هجمات الساحرات لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها إثبات على تحقيق العوائد.
2. شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
أكمل المشروع جولة تمويل بذور بقيمة 10 ملايين دولار في يونيو. يتميز بإنشاء توافق سوق معين في مجال DePIN على سولانا من خلال ملحقات المتصفح. لقد قامت البروتوكولات الجديدة لنقل البيانات ومحركات الاستدلال باستكشافات ملموسة في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بفعالية ويدعم الاتصال بالأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التعمق" في التوطين الذكي. ومع ذلك، لا تزال هناك تحديات في الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة مقارنةً بالمنصات المركزية، كما أن استقرار العقد الطرفية هو مشكلة تحتاج إلى حل. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية، باعتبارها حاجة جديدة ناتجة عن الانغماس في الذكاء الاصطناعي في Web2، هي في الحقيقة ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3.
3. منصة بيانات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، تشمل مجالات مثل الطب، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تتكون من مليون شخص. من الناحية التقنية، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، وتم استخدام تقنيات الحساب الخصوصي لتلبية المتطلبات التنظيمية.
أطلق المشروع أيضًا أجهزة جمع موجات الدماغ ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تصميم النموذج الاقتصادي معقول ، حيث يمكن للمستخدمين الحصول على دخل كبير من خلال التعليقات الصوتية ، كما يمكن أن تنخفض تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات للشركات بشكل كبير.
تتمثل القيمة الأكبر لهذا المشروع في استهدافه للطلب الحقيقي على الوسم البياني للذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ولكن لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من المنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهة الدماغ-الآلة يحمل مساحة تخيلية كبيرة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست قليلة.
4. شبكة الحوسبة الموزعة
هذه شبكة حوسبة موزعة تعتمد على سلسلة بلوكتشين معينة، وقد أكملت تمويلًا بقيمة 10.8 مليون دولار في يونيو. تتميز بتقنية تقسيم ديناميكية تجمع موارد GPU غير المستخدمة، وتدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. كما صمم المشروع آلية لتبادل البيانات المرمزة بالرموز، مما يحول مساهمي الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، ويحفز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" الذي يبدو منطقيًا. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل البالغ 15% مرتفع جدًا، ولا يزال من الضروري تحسين الاستقرار الفني. في مشاهد مثل عرض 3D التي لا تتطلب سرعة عالية، لديها بالفعل مزايا، ولكن المفتاح هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيعاني من مشاكل فنية.
5. منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
أكملت المنصة جولة تمويل بذور بقيمة 3.38 مليون دولار في يونيو. تكنولوجياها الأساسية قادرة على تحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أثبتت الكفاءة زيادة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع أحدث الاتجاهات، وقد وجد نقطة دخول في مجال تداول الكميات في DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع ، حيث تحتاج DeFi حقًا إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين ، ولا يزال من الضروري التحقق من التآزر الفوري بين التنبؤات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك ، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا ، مما يستلزم تعزيز تدابير الحماية التقنية.