Análisis de las últimas tendencias de los proyectos populares en la pista de Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han observado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento reales en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a la IA generalizada;
El capital está más centrado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos representativos:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiación semilla de 33 millones de dólares en junio. Su principal atractivo radica en aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades en la evaluación de la IA. A través de un método de trabajo colaborativo, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a varias empresas conocidas para adquirir datos, formando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro y no es puramente un modelo de quemar dinero. Sin embargo, prevenir el fraude y mejorar los algoritmos de ataque de brujas sigue siendo un gran desafío. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
2. Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación semilla de 10 millones de dólares en junio. Su característica principal es que ha establecido un cierto consenso de mercado en el campo DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir eficazmente la latencia y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "localización" de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún existen desafíos de eficiencia en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos en el borde también es un problema que necesita ser resuelto. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda surgida de la saturación de la IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples áreas mediante tokens, que abarcan campos como la medicina, la conducción autónoma y la voz. Los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, y se ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Desde el punto de vista técnico, se integran la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y se utilizan tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden obtener ingresos considerables a través de la anotación de voz, y los costos de suscripción a servicios de datos para las empresas también pueden reducirse drásticamente.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en áreas como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son muy altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial imaginativo, la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida
Esta es una red de potencia de cálculo distribuida basada en una cadena de bloques pública, que completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Su característica es agregar recursos de GPU inactivos a través de una tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que los servicios en la nube tradicionales. El proyecto también diseñó un mecanismo de intercambio de datos tokenizados, convirtiendo a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, incentivando a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación entre cadenas es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es reducir la tasa de errores, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología principal puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, y ha demostrado una mejora del 30% en eficiencia. El proyecto se alinea con las últimas tendencias, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en términos de latencia y precisión, y la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en la cadena aún debe ser verificada. Además, los ataques MEV son un riesgo importante que requiere medidas de protección técnica más sólidas.
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MidnightTrader
· hace10h
Ser engañados de nuevo cambió de disfraz.
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WhaleWatcher
· hace10h
¿De quién es este hermoso niño que ha tomado 3300w?
Nuevas tendencias en proyectos destacados de la pista Crypto+AI: tecnología pragmática, escenarios segmentados y validación comercial
Análisis de las últimas tendencias de los proyectos populares en la pista de Crypto+AI
Recientemente se ha llevado a cabo un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han observado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento reales en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a la IA generalizada;
El capital está más centrado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos representativos:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiación semilla de 33 millones de dólares en junio. Su principal atractivo radica en aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades en la evaluación de la IA. A través de un método de trabajo colaborativo, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a varias empresas conocidas para adquirir datos, formando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro y no es puramente un modelo de quemar dinero. Sin embargo, prevenir el fraude y mejorar los algoritmos de ataque de brujas sigue siendo un gran desafío. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
2. Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación semilla de 10 millones de dólares en junio. Su característica principal es que ha establecido un cierto consenso de mercado en el campo DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir eficazmente la latencia y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "localización" de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún existen desafíos de eficiencia en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos en el borde también es un problema que necesita ser resuelto. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda surgida de la saturación de la IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples áreas mediante tokens, que abarcan campos como la medicina, la conducción autónoma y la voz. Los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, y se ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones. Desde el punto de vista técnico, se integran la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y se utilizan tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad.
El proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden obtener ingresos considerables a través de la anotación de voz, y los costos de suscripción a servicios de datos para las empresas también pueden reducirse drásticamente.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en áreas como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son muy altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial imaginativo, la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida
Esta es una red de potencia de cálculo distribuida basada en una cadena de bloques pública, que completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Su característica es agregar recursos de GPU inactivos a través de una tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo 40% menor que los servicios en la nube tradicionales. El proyecto también diseñó un mecanismo de intercambio de datos tokenizados, convirtiendo a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, incentivando a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error del 15% en la validación entre cadenas es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es reducir la tasa de errores, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología principal puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, y ha demostrado una mejora del 30% en eficiencia. El proyecto se alinea con las últimas tendencias, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en términos de latencia y precisión, y la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en la cadena aún debe ser verificada. Además, los ataques MEV son un riesgo importante que requiere medidas de protección técnica más sólidas.