Análise de Tendências de Projetos na Faixa Crypto+AI e Comentários sobre Projetos Populares
Recentemente, fizemos um levantamento dos projetos populares na área de Crypto+AI e identificamos três mudanças de tendência distintas:
O caminho técnico do projeto tornou-se mais prático, começando a valorizar a utilização de dados de desempenho, em vez de depender apenas de embalagem conceitual.
Cenários de segmentação vertical tornam-se o foco da expansão, aplicações de IA especializadas estão substituindo a IA generalizada.
O capital valoriza mais a validação do modelo de negócio, e os projetos com fluxo de caixa são claramente mais bem vistos.
Aqui estão algumas introduções e análises de projetos representativos:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizados
Resumo do projeto: a plataforma classifica mais de 500 grandes modelos por meio de crowdsourcing manual. Os usuários podem trocar feedback por dinheiro (1000 pontos trocam por 1 dólar). Este projeto já atraiu algumas empresas de IA conhecidas para a compra de dados, gerando um fluxo de caixa real.
Análise dos Destaques: Aplicar a vantagem do julgamento subjetivo humano nas deficiências da avaliação da IA, com um modelo de negócio relativamente claro.
Comentário: Este não é um modelo puramente de queima de dinheiro, mas prevenir fraudes e ataques de bruxas é um grande desafio, e os algoritmos relacionados precisam ser continuamente otimizados. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente prefere projetos que já demonstraram capacidade de monetização.
2. Rede de computação AI descentralizada
Descrição do projeto: Este projeto ganhou um certo reconhecimento no mercado no campo DePIN da Solana através de um plugin de navegador. Os membros da equipe vêm de alguns projetos de blockchain conhecidos. O protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência recentemente lançados exploraram substancialmente a computação de borda e a verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportando o acesso a dispositivos heterogéneos.
Análise de destaques: A direção do projeto está alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. No campo da computação de borda, as vantagens da estrutura distribuída da web3 AI são evidentes.
Comentário: Este projeto precisa competir em eficiência com plataformas centralizadas ao lidar com tarefas complexas, e a estabilidade dos nós de borda continua a ser um desafio. No geral, a abordagem de promover a implementação por meio de produtos específicos e desempenho real é digna de reconhecimento.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
Descrição do projeto: A plataforma incentiva os usuários globais a contribuírem com dados de várias áreas (como saúde, condução autónoma, voz, etc.) através de tokens. Até agora, já arrecadou mais de 14 milhões de dólares e estabeleceu uma rede de contribuintes de dados com milhões de usuários.
Análise de Destaques: A tecnologia integra provas de conhecimento zero e algoritmos de consenso tolerante a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, além de usar tecnologia de computação privativa para atender aos requisitos de conformidade. O projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando uma expansão de software para hardware. O modelo econômico é bem projetado, permitindo que os usuários ganhem 16 dólares e 500 mil pontos através de 10 horas de anotação de voz, e os custos das empresas para assinar serviços de dados podem ser reduzidos em 45%.
Comentário: Este projeto capta a verdadeira necessidade da rotulagem de dados de IA, especialmente em áreas como saúde e condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% em comparação com os 10% das plataformas tradicionais ainda é elevada, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido continuamente. Embora a área de interfaces cérebro-máquina tenha um grande potencial, a dificuldade de execução não é pequena.
4. Rede de Computação Distribuída
Descrição do projeto: Esta é uma rede de computação distribuída construída sobre uma determinada blockchain pública. Através da tecnologia de fragmentação dinâmica, agrega recursos GPU ociosos, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de um determinado fornecedor de serviços em nuvem.
Análise de destaques: o projeto desenhou um modelo de negociação de dados tokenizado, transformando os contribuintes de poder de computação em partes interessadas, o que ajuda a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Comentário: Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de 15% na validação entre cadeias é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é tão alta, realmente possui vantagens; a chave é conseguir reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios pode ser prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
Resumo do projeto: Esta plataforma utiliza tecnologia especial para otimizar dinamicamente o caminho das transações, reduzindo o slippage e aumentando a eficiência em 30% em testes. O projeto acompanha a tendência da fintech de agentes inteligentes e encontrou um ponto de entrada no nicho relativamente vazio da negociação quantitativa DeFi.
Comentário: A direção do projeto não tem problemas, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, a negociação de alta frequência exige um nível extremamente elevado de latência e precisão, e a cooperação em tempo real entre previsões de IA e execução na blockchain ainda precisa ser verificada. Além disso, o ataque ao valor máximo extraível (MEV) é um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam acompanhar.
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StableBoi
· 9h atrás
fazer as pessoas de parvas uma vez e fugir
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AirdropHunter9000
· 9h atrás
Esta onda dá para aproveitar os Cupões de Recorte?
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BrokenDAO
· 9h atrás
De acordo com a inércia dos modelos de governança anteriores... essas chamadas plataformas de pontuação AI não passam de mais uma nova armadilha para fazer as pessoas de parvas.
Análise de Tendências na Área Crypto+AI: Implementação Tecnológica, Aplicações Verticais e Modelos de Negócio Tornam-se o Novo Foco
Análise de Tendências de Projetos na Faixa Crypto+AI e Comentários sobre Projetos Populares
Recentemente, fizemos um levantamento dos projetos populares na área de Crypto+AI e identificamos três mudanças de tendência distintas:
O caminho técnico do projeto tornou-se mais prático, começando a valorizar a utilização de dados de desempenho, em vez de depender apenas de embalagem conceitual.
Cenários de segmentação vertical tornam-se o foco da expansão, aplicações de IA especializadas estão substituindo a IA generalizada.
O capital valoriza mais a validação do modelo de negócio, e os projetos com fluxo de caixa são claramente mais bem vistos.
Aqui estão algumas introduções e análises de projetos representativos:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizados
Resumo do projeto: a plataforma classifica mais de 500 grandes modelos por meio de crowdsourcing manual. Os usuários podem trocar feedback por dinheiro (1000 pontos trocam por 1 dólar). Este projeto já atraiu algumas empresas de IA conhecidas para a compra de dados, gerando um fluxo de caixa real.
Análise dos Destaques: Aplicar a vantagem do julgamento subjetivo humano nas deficiências da avaliação da IA, com um modelo de negócio relativamente claro.
Comentário: Este não é um modelo puramente de queima de dinheiro, mas prevenir fraudes e ataques de bruxas é um grande desafio, e os algoritmos relacionados precisam ser continuamente otimizados. Em termos de escala de financiamento, o capital claramente prefere projetos que já demonstraram capacidade de monetização.
2. Rede de computação AI descentralizada
Descrição do projeto: Este projeto ganhou um certo reconhecimento no mercado no campo DePIN da Solana através de um plugin de navegador. Os membros da equipe vêm de alguns projetos de blockchain conhecidos. O protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência recentemente lançados exploraram substancialmente a computação de borda e a verificabilidade de dados, conseguindo reduzir a latência em 40% e suportando o acesso a dispositivos heterogéneos.
Análise de destaques: A direção do projeto está alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. No campo da computação de borda, as vantagens da estrutura distribuída da web3 AI são evidentes.
Comentário: Este projeto precisa competir em eficiência com plataformas centralizadas ao lidar com tarefas complexas, e a estabilidade dos nós de borda continua a ser um desafio. No geral, a abordagem de promover a implementação por meio de produtos específicos e desempenho real é digna de reconhecimento.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
Descrição do projeto: A plataforma incentiva os usuários globais a contribuírem com dados de várias áreas (como saúde, condução autónoma, voz, etc.) através de tokens. Até agora, já arrecadou mais de 14 milhões de dólares e estabeleceu uma rede de contribuintes de dados com milhões de usuários.
Análise de Destaques: A tecnologia integra provas de conhecimento zero e algoritmos de consenso tolerante a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, além de usar tecnologia de computação privativa para atender aos requisitos de conformidade. O projeto também lançou dispositivos de coleta de ondas cerebrais, realizando uma expansão de software para hardware. O modelo econômico é bem projetado, permitindo que os usuários ganhem 16 dólares e 500 mil pontos através de 10 horas de anotação de voz, e os custos das empresas para assinar serviços de dados podem ser reduzidos em 45%.
Comentário: Este projeto capta a verdadeira necessidade da rotulagem de dados de IA, especialmente em áreas como saúde e condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% em comparação com os 10% das plataformas tradicionais ainda é elevada, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido continuamente. Embora a área de interfaces cérebro-máquina tenha um grande potencial, a dificuldade de execução não é pequena.
4. Rede de Computação Distribuída
Descrição do projeto: Esta é uma rede de computação distribuída construída sobre uma determinada blockchain pública. Através da tecnologia de fragmentação dinâmica, agrega recursos GPU ociosos, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores aos de um determinado fornecedor de serviços em nuvem.
Análise de destaques: o projeto desenhou um modelo de negociação de dados tokenizado, transformando os contribuintes de poder de computação em partes interessadas, o que ajuda a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Comentário: Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, uma taxa de erro de 15% na validação entre cadeias é realmente alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser melhorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é tão alta, realmente possui vantagens; a chave é conseguir reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios pode ser prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
Resumo do projeto: Esta plataforma utiliza tecnologia especial para otimizar dinamicamente o caminho das transações, reduzindo o slippage e aumentando a eficiência em 30% em testes. O projeto acompanha a tendência da fintech de agentes inteligentes e encontrou um ponto de entrada no nicho relativamente vazio da negociação quantitativa DeFi.
Comentário: A direção do projeto não tem problemas, DeFi realmente precisa de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, a negociação de alta frequência exige um nível extremamente elevado de latência e precisão, e a cooperação em tempo real entre previsões de IA e execução na blockchain ainda precisa ser verificada. Além disso, o ataque ao valor máximo extraível (MEV) é um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam acompanhar.