تحليل اتجاهات مشاريع Crypto+AI وتعليقات على المشاريع الشهيرة

في الآونة الأخيرة، تم مراجعة المشاريع الشهيرة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات واضحة في الاتجاهات:

1. أصبحت مسارات التكنولوجيا في المشروع أكثر واقعية، وبدأت تركز على استخدام بيانات الأداء للتحدث، بدلاً من الاعتماد فقط على التغليف المفاهيمي.

2. أصبحت المشاهد المتخصصة محور التوسع، حيث تحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة محل الذكاء الاصطناعي العام.

3. أصبح رأس المال يولي اهتمامًا أكبر للتحقق من نموذج الأعمال، حيث أن المشاريع التي تمتلك تدفقًا نقديًا تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.

فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لعدد قليل من المشاريع التمثيلية:

1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية

مقدمة المشروع: تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال أسلوب الحشود البشرية. يمكن للمستخدمين استرداد النقود من خلال تقديم الملاحظات (1000 نقطة مقابل 1 دولار). لقد جذبت هذه المشروع بالفعل بعض شركات الذكاء الاصطناعي المعروفة لشراء البيانات، مما حقق تدفقًا حقيقيًا للنقد.

تحليل النقاط البارزة: تطبيق مزايا الحكم الذاتي للبشر على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي، نموذج العمل واضح نسبياً.

التعليق: هذه ليست مجرد نموذج حرق أموال، ولكن الوقاية من الطلبات المزيفة ومهاجمة السحرة تمثل تحديًا كبيرًا، حيث تحتاج الخوارزميات ذات الصلة إلى تحسين مستمر. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل بشكل واضح المشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق العائد.

2. شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية

نبذة عن المشروع: حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN في Solana من خلال ملحقات المتصفح. يأتي أعضاء الفريق من بعض المشاريع المعروفة في مجال blockchain. تم إطلاق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال مؤخرًا، وقد تم استكشافهم بشكل جوهري في مجال الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما أتاح تقليل زمن التأخير بنسبة 40٪، ودعم الوصول إلى الأجهزة المتباينة.

تحليل النقاط البارزة: يتوافق اتجاه المشروع مع اتجاه "التوطن" للذكاء الاصطناعي. في مجال الحوسبة الطرفية، تتميز الإطارات الموزعة للذكاء الاصطناعي في الويب 3 بوضوح.

التعليق: يحتاج هذا المشروع إلى التنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند معالجة المهام المعقدة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تمثل تحديًا. بشكل عام، فإن الفكرة التي تدفع التنفيذ من خلال منتجات محددة وأداء فعلي تستحق الإشادة.

3. منصة البنية التحتية للبيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي غير المركزية

نبذة عن المشروع: تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم على تقديم بيانات متعددة المجالات (مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت، إلخ) من خلال الرموز. لقد تجاوزت الإيرادات المتراكمة حالياً 14 مليون دولار، وقد أنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص.

تحليل النقاط البارزة: تقنيًا، تم دمج إثبات المعرفة الصفرية وخوارزمية إجماع بوزانطية لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنية حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا أجهزة جمع موجات الدماغ، مما حقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من التسمية الصوتية، ويمكن تقليل تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.

التعليق: لقد التقط هذا المشروع الحاجة الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% مقارنة بالمنصات التقليدية التي تبلغ 10% لا يزال مرتفعًا، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهة الدماغ والآلة يحمل مساحة تخيل، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.

4. شبكة الحوسبة الموزعة

مقدمة المشروع: هذه شبكة توزيع قوة الحوسبة مبنية على سلسلة بلوك معينة. تجمع موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، وتدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من مزود خدمة سحابية معين.

تحليل النقاط البارزة: صمم المشروع نموذج تداول بيانات موحد يعتمد على التوكن، مما يحول مساهمي قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة مباشرة، مما يساعد في تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.

التعليق: هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، من المنطقي أن نقول ذلك. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع بالفعل، ولا يزال يتعين تحسين الاستقرار الفني. ومع ذلك، فإنه يتمتع بمزايا في السيناريوهات مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون متطلبات الوقت الفعلي عالية، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل فنية.

5. منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي

نبذة عن المشروع: تستخدم هذه المنصة تقنية خاصة لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من انزلاق الأسعار، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاه التمويل الذكي، وقد وجد نقطة دخول في هذا المجال الفرعي المفقود نسبيًا للتداول الكمي في DeFi.

التعليق: لا توجد مشكلة في اتجاه المشروع، حيث تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. ومع ذلك، فإن التداول عالي التردد يتطلب دقة ووقت استجابة عالٍ للغاية، ولا يزال من الضروري التحقق من التوافق في الوقت الحقيقي بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات القيمة القابلة للاستخراج القصوى (MEV) تشكل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى تدابير الحماية التقنية مع ذلك.