Analyse des tendances dans le secteur Crypto+AI : mise en œuvre technologique, applications verticales et modèles commerciaux comme nouveaux points focaux
Analyse des tendances des projets Crypto+AI et commentaires sur les projets populaires
Récemment, une analyse des projets populaires dans le domaine Crypto+AI a révélé trois tendances évidentes :
Le chemin technique du projet devient plus pragmatique, en commençant à mettre l'accent sur les données de performance plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications IA spécialisées remplacent les IA généralisées.
Le capital accorde une plus grande importance à la validation du modèle commercial, les projets ayant un flux de trésorerie étant clairement plus prisés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets représentatifs :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais d'un système de crowdsourcing. Les utilisateurs peuvent échanger leurs retours contre de l'argent (1000 points échangés contre 1 dollar). Ce projet a déjà attiré certaines entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Analyse des points forts : appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, le modèle commercial est relativement clair.
Commentaire : Ce n'est pas un modèle purement basé sur le gaspillage d'argent, mais la prévention des faux avis et des attaques anti-sorcières est un grand défi, les algorithmes connexes doivent être continuellement optimisés. En termes d'échelle de financement, le capital privilégie clairement les projets ayant déjà prouvé leur capacité à générer des revenus.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Présentation du projet : Ce projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Les membres de l'équipe viennent de plusieurs projets blockchain renommés. Le protocole de transmission de données récemment lancé et le moteur d'inférence ont réalisé des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de soutenir l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Analyse des points forts : la direction du projet s'aligne sur la tendance de "localisation" de l'IA. Dans le domaine de l'informatique en périphérie, les avantages du cadre distribué de l'IA web3 sont évidents.
Commentaire : Ce projet doit rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques reste un défi. Dans l'ensemble, l'idée de progresser vers une mise en œuvre concrète à travers des produits spécifiques et des performances réelles est à saluer.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines (tels que la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en jetons. À ce jour, les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Analyse des points forts : sur le plan technique, il intègre des preuves à divulgation nulle de connaissance et un algorithme de consensus tolérant aux pannes de type byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul sur la vie privée pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé des dispositifs de collecte d’ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points grâce à 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de souscrire à un service de données peut être réduit de 45 %.
Commentaire : Ce projet répond à un véritable besoin en matière d'annotation de données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles reste relativement élevé, et les fluctuations de la qualité des données sont un problème à résoudre de manière continue. Bien que la direction de l'interface cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué
Présentation du projet : Il s'agit d'un réseau de puissance de calcul distribué construit sur une certaine blockchain publique. Grâce à une technologie de fragmentation dynamique, il agrège les ressources GPU inutilisées, prenant en charge l'inférence de grands modèles de langage, à un coût 40 % inférieur à celui d'un certain fournisseur de services cloud.
Analyse des points forts : le projet a conçu un modèle de transaction de données tokenisé, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
Commentaire : C'est un modèle typique de "ressources inactives agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera freiné par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
Présentation du projet : Cette plateforme utilise une technologie spéciale capable d'optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée améliorée de 30 %. Le projet suit la tendance de la finance des agents intelligents et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
Commentaire : La direction du projet n'est pas un problème, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la prévision par IA et la synergie en temps réel de l'exécution sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, l'attaque de la valeur maximale pouvant être extraite (MEV) représente un risque majeur, des mesures de protection technique doivent suivre.
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StableBoi
· Il y a 20h
prendre les gens pour des idiots une fois et partir
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AirdropHunter9000
· Il y a 20h
Cette vague peut-elle couper les coupons ?
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BrokenDAO
· Il y a 20h
Selon l'inertie des anciens modes de gouvernance... ces soi-disant plateformes de notation AI ne sont qu'un nouveau stratagème pour se faire prendre pour des cons.
Analyse des tendances dans le secteur Crypto+AI : mise en œuvre technologique, applications verticales et modèles commerciaux comme nouveaux points focaux
Analyse des tendances des projets Crypto+AI et commentaires sur les projets populaires
Récemment, une analyse des projets populaires dans le domaine Crypto+AI a révélé trois tendances évidentes :
Le chemin technique du projet devient plus pragmatique, en commençant à mettre l'accent sur les données de performance plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications IA spécialisées remplacent les IA généralisées.
Le capital accorde une plus grande importance à la validation du modèle commercial, les projets ayant un flux de trésorerie étant clairement plus prisés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets représentatifs :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais d'un système de crowdsourcing. Les utilisateurs peuvent échanger leurs retours contre de l'argent (1000 points échangés contre 1 dollar). Ce projet a déjà attiré certaines entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Analyse des points forts : appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, le modèle commercial est relativement clair.
Commentaire : Ce n'est pas un modèle purement basé sur le gaspillage d'argent, mais la prévention des faux avis et des attaques anti-sorcières est un grand défi, les algorithmes connexes doivent être continuellement optimisés. En termes d'échelle de financement, le capital privilégie clairement les projets ayant déjà prouvé leur capacité à générer des revenus.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Présentation du projet : Ce projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Les membres de l'équipe viennent de plusieurs projets blockchain renommés. Le protocole de transmission de données récemment lancé et le moteur d'inférence ont réalisé des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de soutenir l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Analyse des points forts : la direction du projet s'aligne sur la tendance de "localisation" de l'IA. Dans le domaine de l'informatique en périphérie, les avantages du cadre distribué de l'IA web3 sont évidents.
Commentaire : Ce projet doit rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques reste un défi. Dans l'ensemble, l'idée de progresser vers une mise en œuvre concrète à travers des produits spécifiques et des performances réelles est à saluer.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Présentation du projet : Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines (tels que la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en jetons. À ce jour, les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Analyse des points forts : sur le plan technique, il intègre des preuves à divulgation nulle de connaissance et un algorithme de consensus tolérant aux pannes de type byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul sur la vie privée pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé des dispositifs de collecte d’ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points grâce à 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de souscrire à un service de données peut être réduit de 45 %.
Commentaire : Ce projet répond à un véritable besoin en matière d'annotation de données AI, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles reste relativement élevé, et les fluctuations de la qualité des données sont un problème à résoudre de manière continue. Bien que la direction de l'interface cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué
Présentation du projet : Il s'agit d'un réseau de puissance de calcul distribué construit sur une certaine blockchain publique. Grâce à une technologie de fragmentation dynamique, il agrège les ressources GPU inutilisées, prenant en charge l'inférence de grands modèles de langage, à un coût 40 % inférieur à celui d'un certain fournisseur de services cloud.
Analyse des points forts : le projet a conçu un modèle de transaction de données tokenisé, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
Commentaire : C'est un modèle typique de "ressources inactives agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera freiné par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
Présentation du projet : Cette plateforme utilise une technologie spéciale capable d'optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée améliorée de 30 %. Le projet suit la tendance de la finance des agents intelligents et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
Commentaire : La direction du projet n'est pas un problème, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la prévision par IA et la synergie en temps réel de l'exécution sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, l'attaque de la valeur maximale pouvant être extraite (MEV) représente un risque majeur, des mesures de protection technique doivent suivre.