Análisis de tendencias en el sector Crypto+AI: la implementación tecnológica, aplicaciones verticales y modelos de negocio se convierten en nuevos focos de atención
Análisis de tendencias de proyectos en la pista Crypto+AI y comentarios sobre proyectos populares
Recientemente se realizó un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se identificaron tres cambios de tendencia claros:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en el enfoque de expansión, las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando a la IA general.
El capital valora más la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan breves descripciones y análisis de algunos proyectos representativos:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
Descripción del proyecto: Esta plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de la crowdsourcing manual. Los usuarios pueden canjear su retroalimentación por efectivo (1000 puntos canjean 1 dólar). Este proyecto ya ha atraído a algunas empresas de IA reconocidas para adquirir datos, logrando un flujo de efectivo real.
Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA, el modelo de negocio es relativamente claro.
Comentario: Este no es un modelo puramente de quemar dinero, pero prevenir el fraude en pedidos y ataques de brujería es un gran desafío, los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. Desde la perspectiva del tamaño de la financiación, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
Descripción del proyecto: Este proyecto ha logrado un cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. Los miembros del equipo provienen de algunos proyectos de blockchain reconocidos. El protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia lanzados recientemente han realizado exploraciones sustanciales en la computación en el borde y la verificabilidad de datos, logrando reducir la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
Análisis de puntos destacados: La dirección del proyecto coincide con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. En el campo de la computación perimetral, las ventajas del marco distribuido de web3 AI son claras.
Comentario: Este proyecto necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un desafío. En general, es digno de reconocimiento el enfoque de avanzar en la implementación a través de productos específicos y rendimiento real.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens. Hasta ahora, ha acumulado más de 14 millones de dólares en ingresos y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de puntos destacados: técnicamente integra pruebas de conocimiento cero y algoritmos de consenso tolerantes a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. El proyecto también ha lanzado dispositivos de captura de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario: Este proyecto aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en áreas como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales sigue siendo alta, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de las interfaces cerebro-máquina, aunque tiene un gran potencial, presenta una dificultad de ejecución considerable.
4. Red de cálculo distribuido
Descripción del proyecto: Esta es una red de potencia de cálculo distribuida basada en una cierta cadena pública. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos, lo que soporta la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo 40% menor que un cierto proveedor de servicios en la nube.
Análisis de puntos destacados: El proyecto ha diseñado un modelo de intercambio de datos tokenizado, que convierte a los contribuyentes de poder de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario: Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de verificación cruzada del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica necesita seguir mejorando. En escenarios como la renderización 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 de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Resumen del proyecto: Esta plataforma utiliza una tecnología especial que puede optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. El proyecto se alinea con la tendencia de la financiación mediante agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi.
Comentario: La dirección del proyecto no tiene problemas, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la correlación en tiempo real entre las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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StableBoi
· hace16h
tomar a la gente por tonta una vez y luego huir
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AirdropHunter9000
· hace16h
¿Se pueden usar cupones de clip en esta ola?
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BrokenDAO
· hace17h
Siguiendo la inercia de los modelos de gobernanza anteriores... estas supuestas plataformas de puntuación de IA no son más que una nueva táctica para tomar a la gente por tonta.
Análisis de tendencias en el sector Crypto+AI: la implementación tecnológica, aplicaciones verticales y modelos de negocio se convierten en nuevos focos de atención
Análisis de tendencias de proyectos en la pista Crypto+AI y comentarios sobre proyectos populares
Recientemente se realizó un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se identificaron tres cambios de tendencia claros:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en el enfoque de expansión, las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando a la IA general.
El capital valora más la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan breves descripciones y análisis de algunos proyectos representativos:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
Descripción del proyecto: Esta plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de la crowdsourcing manual. Los usuarios pueden canjear su retroalimentación por efectivo (1000 puntos canjean 1 dólar). Este proyecto ya ha atraído a algunas empresas de IA reconocidas para adquirir datos, logrando un flujo de efectivo real.
Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de evaluación de la IA, el modelo de negocio es relativamente claro.
Comentario: Este no es un modelo puramente de quemar dinero, pero prevenir el fraude en pedidos y ataques de brujería es un gran desafío, los algoritmos relacionados necesitan ser optimizados continuamente. Desde la perspectiva del tamaño de la financiación, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
Descripción del proyecto: Este proyecto ha logrado un cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. Los miembros del equipo provienen de algunos proyectos de blockchain reconocidos. El protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia lanzados recientemente han realizado exploraciones sustanciales en la computación en el borde y la verificabilidad de datos, logrando reducir la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
Análisis de puntos destacados: La dirección del proyecto coincide con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. En el campo de la computación perimetral, las ventajas del marco distribuido de web3 AI son claras.
Comentario: Este proyecto necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un desafío. En general, es digno de reconocimiento el enfoque de avanzar en la implementación a través de productos específicos y rendimiento real.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
Descripción del proyecto: Esta plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens. Hasta ahora, ha acumulado más de 14 millones de dólares en ingresos y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de puntos destacados: técnicamente integra pruebas de conocimiento cero y algoritmos de consenso tolerantes a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. El proyecto también ha lanzado dispositivos de captura de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario: Este proyecto aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en áreas como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales sigue siendo alta, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de las interfaces cerebro-máquina, aunque tiene un gran potencial, presenta una dificultad de ejecución considerable.
4. Red de cálculo distribuido
Descripción del proyecto: Esta es una red de potencia de cálculo distribuida basada en una cierta cadena pública. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos, lo que soporta la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo 40% menor que un cierto proveedor de servicios en la nube.
Análisis de puntos destacados: El proyecto ha diseñado un modelo de intercambio de datos tokenizado, que convierte a los contribuyentes de poder de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario: Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de verificación cruzada del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica necesita seguir mejorando. En escenarios como la renderización 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 de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Resumen del proyecto: Esta plataforma utiliza una tecnología especial que puede optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. El proyecto se alinea con la tendencia de la financiación mediante agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi.
Comentario: La dirección del proyecto no tiene problemas, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la correlación en tiempo real entre las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, el ataque de valor máximo extraíble (MEV) es un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.