# Crypto+AI トラックプロジェクトのトレンド分析と人気プロジェクトの評価最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの明らかなトレンドの変化が見つかりました。1. プロジェクトの技術的なアプローチはより実用的になり、単に概念を包装するのではなく、性能データに基づいて語ることに重点を置き始めました。2. 垂直分野が拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっています。3. 資本はよりビジネスモデルの検証を重視し、キャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれる。以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です：## 1. 非中央集権のAIモデル評価プラットフォームプロジェクト概要：このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングの方法で500以上の大規模モデルにスコアリングを行います。ユーザーはフィードバックを通じて現金を交換できます（1000ポイントで1ドル）。このプロジェクトは、いくつかの有名なAI企業がデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローを実現しています。ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAIの評価の短所に適用し、ビジネスモデルは比較的明確です。コメント：これは単なる資金を燃やすモデルではありませんが、偽の注文を防止し、女性を標的にした攻撃に対する防御が大きな課題であり、関連するアルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化能力が検証されたプロジェクトを好んでいます。## 2. 分散型AI計算ネットワークプロジェクト概要：このプロジェクトは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームメンバーは、いくつかの有名なブロックチェーンプロジェクトから来ています。最近発表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の検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40％削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。ハイライト分析：プロジェクトの方向性はAIローカリゼーションの「沈下」トレンドに合致しています。エッジコンピューティング分野では、web3 AIの分散フレームワークの利点が明らかです。コメント：このプロジェクトは、複雑なタスクを処理する際に中央集権的プラットフォームと効率を比較する必要があり、エッジノードの安定性は依然として課題です。全体的に、具体的な製品と実際の性能を通じて実現を推進する考え方は評価に値します。## 3. 分散型AIデータインフラプラットフォームプロジェクト概要：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が医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供することを奨励しています。現在、累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークが構築されています。ハイライト分析：技術的には、データ品質を確保するためにゼロ知識証明とビザンチンフォールトトレランス合意アルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術を使用しています。このプロジェクトは、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現するために、脳波収集デバイスも導入しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは10時間の音声ラベリングで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。コメント：このプロジェクトは、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンスが非常に重要な分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを捉えています。しかし、従来のプラットフォームの10%に対して20%のエラー率は依然として高く、データ品質の変動は引き続き解決すべき課題です。ブレインマシンインターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して小さくありません。## 4. 分散型コンピューティングネットワークプロジェクト概要：これはあるパブリックチェーン上に構築された分散型コンピューティングネットワークです。動的シャーディング技術を通じて、余剰GPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40％コストが低くなっています。ハイライト分析：プロジェクトはトークン化されたデータ取引モデルを設計し、計算力の貢献者を直接利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。レビュー：これは典型的な「未使用リソースの集約」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確かに高すぎるので、技術の安定性は引き続き改善が必要です。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ナリオ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られるかどうかです。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るでしょう。## 5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームプロジェクト概要：このプラットフォームは特殊な技術を採用しており、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率を30%向上させます。このプロジェクトは、スマートエージェント金融のトレンドに沿っており、DeFi量子取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つけました。コメント：プロジェクトの方向性には問題がなく、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の協調性はさらなる検証が必要です。また、最大抽出可能価値（MEV）攻撃は重大なリスクであり、技術的防護策はそれに追いつく必要があります。
Crypto+AI分野のトレンド分析：技術の実装、垂直的な応用とビジネスモデルが新たな焦点に
Crypto+AI トラックプロジェクトのトレンド分析と人気プロジェクトの評価
最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの明らかなトレンドの変化が見つかりました。
プロジェクトの技術的なアプローチはより実用的になり、単に概念を包装するのではなく、性能データに基づいて語ることに重点を置き始めました。
垂直分野が拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わっています。
資本はよりビジネスモデルの検証を重視し、キャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれる。
以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です：
1. 非中央集権のAIモデル評価プラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングの方法で500以上の大規模モデルにスコアリングを行います。ユーザーはフィードバックを通じて現金を交換できます（1000ポイントで1ドル）。このプロジェクトは、いくつかの有名なAI企業がデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローを実現しています。
ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAIの評価の短所に適用し、ビジネスモデルは比較的明確です。
コメント：これは単なる資金を燃やすモデルではありませんが、偽の注文を防止し、女性を標的にした攻撃に対する防御が大きな課題であり、関連するアルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化能力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
プロジェクト概要：このプロジェクトは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームメンバーは、いくつかの有名なブロックチェーンプロジェクトから来ています。最近発表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の検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40％削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。
ハイライト分析：プロジェクトの方向性はAIローカリゼーションの「沈下」トレンドに合致しています。エッジコンピューティング分野では、web3 AIの分散フレームワークの利点が明らかです。
コメント：このプロジェクトは、複雑なタスクを処理する際に中央集権的プラットフォームと効率を比較する必要があり、エッジノードの安定性は依然として課題です。全体的に、具体的な製品と実際の性能を通じて実現を推進する考え方は評価に値します。
3. 分散型AIデータインフラプラットフォーム
プロジェクト概要：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が医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供することを奨励しています。現在、累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークが構築されています。
ハイライト分析：技術的には、データ品質を確保するためにゼロ知識証明とビザンチンフォールトトレランス合意アルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術を使用しています。このプロジェクトは、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現するために、脳波収集デバイスも導入しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは10時間の音声ラベリングで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。
コメント：このプロジェクトは、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンスが非常に重要な分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを捉えています。しかし、従来のプラットフォームの10%に対して20%のエラー率は依然として高く、データ品質の変動は引き続き解決すべき課題です。ブレインマシンインターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して小さくありません。
4. 分散型コンピューティングネットワーク
プロジェクト概要：これはあるパブリックチェーン上に構築された分散型コンピューティングネットワークです。動的シャーディング技術を通じて、余剰GPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40％コストが低くなっています。
ハイライト分析：プロジェクトはトークン化されたデータ取引モデルを設計し、計算力の貢献者を直接利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
レビュー：これは典型的な「未使用リソースの集約」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確かに高すぎるので、技術の安定性は引き続き改善が必要です。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ナリオ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られるかどうかです。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るでしょう。
5. AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームは特殊な技術を採用しており、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率を30%向上させます。このプロジェクトは、スマートエージェント金融のトレンドに沿っており、DeFi量子取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つけました。
コメント：プロジェクトの方向性には問題がなく、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の協調性はさらなる検証が必要です。また、最大抽出可能価値（MEV）攻撃は重大なリスクであり、技術的防護策はそれに追いつく必要があります。