Análisis de las tres principales tendencias y proyectos populares en la pista Crypto+AI recientemente
Recientemente se ha analizado los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se han encontrado tres cambios de tendencia evidentes:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de simplemente en el empaquetado de conceptos;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en un enfoque clave para la expansión, las aplicaciones de IA especializadas comienzan a reemplazar a la IA generalizada;
El capital está prestando más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja real son claramente más favorables.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio. Su idea central es aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA. A través de un enfoque de inteligencia colectiva, se califica a más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. La plataforma ha atraído a conocidas empresas de IA para adquirir datos, generando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es puramente un modelo de quemar dinero. Sin embargo, prevenir el comportamiento de falsificación de pedidos es un gran desafío y requiere una optimización continua del algoritmo contra ataques de brujas. En términos de escala de financiación, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto completó una financiación de ronda semilla de 10 millones de dólares en junio. Su producto principal es un complemento para navegador que ha obtenido cierto reconocimiento en el mercado en el área de DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de proyectos de blockchain reconocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y motor de inferencia ha realizado exploraciones sustanciales en computación en la frontera y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Esta dirección se alinea muy bien con la tendencia de "descentralización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún se debe comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales también es un problema por resolver. Sin embargo, la computación en el borde no solo es una nueva demanda surgida de la intensa competencia en el campo de la IA tradicional, sino también una de las ventajas del marco distribuido de Web3 AI, lo que hace que valga la pena esperar su avance a través de productos concretos con rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples áreas, incluyendo medicina, conducción autónoma, voz, entre otros, y los ingresos acumulados han superado los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero con un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Es notable que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico también es bastante bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares más 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo de suscripción de servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% es relativamente alta en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser abordado de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina está llena de posibilidades, la dificultad de ejecución también es considerable.
Red de potencia computacional distribuida en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Su tecnología central se basa en la agregación de recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, lo que soporta la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño a un costo 40% menor que los servicios de nube convencionales. El diseño de su comercio de datos tokenizados es bastante creativo, transformando directamente a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógico. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es bastante alta y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas. La clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
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 central puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Este proyecto se alinea con la tendencia de agentes financieros de IA y ha encontrado un punto de entrada en el campo relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi, llenando una necesidad del mercado.
La dirección del proyecto sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia tiene un alto requerimiento de latencia y precisión, la colaboración en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada más a fondo. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo importante que requiere medidas de protección técnica más fuertes.
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SorryRugPulled
· 07-24 15:45
Otra vez van a tomar a la gente por tonta, ¿verdad?
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DeFiGrayling
· 07-24 07:55
capital tontos tomar a la gente por tonta segadora kachá
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SlowLearnerWang
· 07-23 09:53
Otra vez soñando con ganar dinero... salir de posiciones para vender palas ya es tarde.
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CoffeeNFTrader
· 07-21 19:46
Otra vez contando historias y dibujando BTC.
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TokenSherpa
· 07-21 19:46
déjame desglosarlo... la inteligencia artificial + criptomonedas necesita marcos de gobernanza rigurosos antes de escalar, los datos empíricos sugieren una tasa de fracaso del 90% en este momento
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RugPullAlertBot
· 07-21 19:45
El código de AI x Crypto se llama Ser engañados.
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OnchainSniper
· 07-21 19:23
Concepto de vacío, nueva altura de la competencia interna
Nuevas tendencias en la pista Crypto+AI: tecnología pragmática + escenarios segmentados + validación comercial
Análisis de las tres principales tendencias y proyectos populares en la pista Crypto+AI recientemente
Recientemente se ha analizado los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se han encontrado tres cambios de tendencia evidentes:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de simplemente en el empaquetado de conceptos;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en un enfoque clave para la expansión, las aplicaciones de IA especializadas comienzan a reemplazar a la IA generalizada;
El capital está prestando más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja real son claramente más favorables.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio. Su idea central es aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA. A través de un enfoque de inteligencia colectiva, se califica a más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. La plataforma ha atraído a conocidas empresas de IA para adquirir datos, generando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es puramente un modelo de quemar dinero. Sin embargo, prevenir el comportamiento de falsificación de pedidos es un gran desafío y requiere una optimización continua del algoritmo contra ataques de brujas. En términos de escala de financiación, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto completó una financiación de ronda semilla de 10 millones de dólares en junio. Su producto principal es un complemento para navegador que ha obtenido cierto reconocimiento en el mercado en el área de DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de proyectos de blockchain reconocidos, y el nuevo protocolo de transmisión de datos y motor de inferencia ha realizado exploraciones sustanciales en computación en la frontera y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Esta dirección se alinea muy bien con la tendencia de "descentralización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún se debe comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales también es un problema por resolver. Sin embargo, la computación en el borde no solo es una nueva demanda surgida de la intensa competencia en el campo de la IA tradicional, sino también una de las ventajas del marco distribuido de Web3 AI, lo que hace que valga la pena esperar su avance a través de productos concretos con rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples áreas, incluyendo medicina, conducción autónoma, voz, entre otros, y los ingresos acumulados han superado los 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero con un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Es notable que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico también es bastante bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares más 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo de suscripción de servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% es relativamente alta en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser abordado de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina está llena de posibilidades, la dificultad de ejecución también es considerable.
Red de potencia computacional distribuida en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Su tecnología central se basa en la agregación de recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, lo que soporta la inferencia de modelos de lenguaje de gran tamaño a un costo 40% menor que los servicios de nube convencionales. El diseño de su comercio de datos tokenizados es bastante creativo, transformando directamente a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógico. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es bastante alta y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas. La clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
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 central puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Este proyecto se alinea con la tendencia de agentes financieros de IA y ha encontrado un punto de entrada en el campo relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi, llenando una necesidad del mercado.
La dirección del proyecto sin duda es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia tiene un alto requerimiento de latencia y precisión, la colaboración en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada más a fondo. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo importante que requiere medidas de protección técnica más fuertes.