# Crypto+AI トラックの注目プロジェクトの最新トレンド分析最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの顕著なトレンドの変化が見られました：1. プロジェクトの技術的なアプローチがより実用的になり、単に概念のパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに基づくことに重点を置き始めました；2. 垂直セグメントのシーンが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが一般的なAIを徐々に置き換えていく；3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれています。以下は代表的なプロジェクトの簡単な紹介と分析です：## 1. 非中央集権型 AI モデル評価プラットフォームこのプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。核心となるポイントは、人間の主観的判断の強みをAIの評価の短所に適用することです。500以上の大規模モデルにスコアを付けるために、人間のクラウドソーシング方式を使用し、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。多くの著名な企業がデータを購入し、実際のキャッシュフローを形成しています。このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金消費モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことや、反ウィッチ攻撃アルゴリズムを整備することは依然として大きな課題です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化が検証されたプロジェクトを好んでいます。## 2. 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。特徴として、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを築いています。新しく導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータ検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を効果的に低減し、異種デバイスの接続をサポートします。プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーション「ダウンサイジング」トレンドに適合しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率的な課題が依然として存在し、エッジノードの安定性も解決すべき問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内圧によって生まれた新しい需要であり、ちょうどWeb3 AIの分散型フレームワークの強みとなるのです。## 3. 分散型AIデータインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに多様な分野のデータを提供するよう促します。医療、自動運転、音声などの分野を含みます。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データ品質を確保するためにZK検証とBFT合意アルゴリズムを統合しており、プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たしています。プロジェクトは脳波収集デバイスも導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは音声ラベル付けを通じて相当な収入を得ることができ、企業はデータサービスのサブスクリプションコストを大幅に削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの真のニーズを的確に捉えていることにあります。特にデータの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い医療や自動運転などの分野においてです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームより高く、データの品質の変動は継続的に解決すべき課題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難しさは少なくありません。## 4. 分散型計算ネットワークこれは、特定のパブリックブロックチェーンに基づいた分散型計算力ネットワークで、6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。その特徴は、動的シャーディング技術を通じて余剰のGPUリソースを集約し、大規模な言語モデルの推論をサポートし、従来のクラウドサービスよりも40％コストが低いことです。プロジェクトはまた、計算力の寄与者を利害関係者に変換し、ネットワークへの参加を促すためのトークン化されたデータ取引メカニズムを設計しました。これは典型的な「集約された無駄なリソース」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎて、技術的な安定性はまだ向上する必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られます。## 5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。そのコア技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトは最新のトレンドに合致し、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り口を見つけ、市場のニーズを満たしました。プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を強化する必要があります。
Crypto+AI分野のホットプロジェクトの新たなトレンド：実用的な技術、細分化されたシーン、そしてビジネス検証
Crypto+AI トラックの注目プロジェクトの最新トレンド分析
最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの顕著なトレンドの変化が見られました：
プロジェクトの技術的なアプローチがより実用的になり、単に概念のパッケージに依存するのではなく、実際の性能データに基づくことに重点を置き始めました；
垂直セグメントのシーンが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが一般的なAIを徐々に置き換えていく；
資本はビジネスモデルの検証にさらに関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれています。
以下は代表的なプロジェクトの簡単な紹介と分析です：
1. 非中央集権型 AI モデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。核心となるポイントは、人間の主観的判断の強みをAIの評価の短所に適用することです。500以上の大規模モデルにスコアを付けるために、人間のクラウドソーシング方式を使用し、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。多くの著名な企業がデータを購入し、実際のキャッシュフローを形成しています。
このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金消費モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことや、反ウィッチ攻撃アルゴリズムを整備することは依然として大きな課題です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化が検証されたプロジェクトを好んでいます。
2. 分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。特徴として、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを築いています。新しく導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータ検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を効果的に低減し、異種デバイスの接続をサポートします。
プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーション「ダウンサイジング」トレンドに適合しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率的な課題が依然として存在し、エッジノードの安定性も解決すべき問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内圧によって生まれた新しい需要であり、ちょうどWeb3 AIの分散型フレームワークの強みとなるのです。
3. 分散型AIデータインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに多様な分野のデータを提供するよう促します。医療、自動運転、音声などの分野を含みます。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、データ品質を確保するためにZK検証とBFT合意アルゴリズムを統合しており、プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たしています。
プロジェクトは脳波収集デバイスも導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは音声ラベル付けを通じて相当な収入を得ることができ、企業はデータサービスのサブスクリプションコストを大幅に削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの真のニーズを的確に捉えていることにあります。特にデータの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い医療や自動運転などの分野においてです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームより高く、データの品質の変動は継続的に解決すべき課題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難しさは少なくありません。
4. 分散型計算ネットワーク
これは、特定のパブリックブロックチェーンに基づいた分散型計算力ネットワークで、6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。その特徴は、動的シャーディング技術を通じて余剰のGPUリソースを集約し、大規模な言語モデルの推論をサポートし、従来のクラウドサービスよりも40％コストが低いことです。プロジェクトはまた、計算力の寄与者を利害関係者に変換し、ネットワークへの参加を促すためのトークン化されたデータ取引メカニズムを設計しました。
これは典型的な「集約された無駄なリソース」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎて、技術的な安定性はまだ向上する必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られます。
5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。そのコア技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。このプロジェクトは最新のトレンドに合致し、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り口を見つけ、市場のニーズを満たしました。
プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を強化する必要があります。