Анализ тенденций проектов в области Crypto+AI и обзор популярных проектов
Недавно был проведен анализ популярных проектов в области Crypto+AI, и выявлены три явные изменения в тенденциях:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент сделан на использовании производственных данных, а не просто на концептуальной упаковке.
Вертикальная сегментация сцен становится фокусом расширения, специализированные AI приложения заменяют универсальный AI.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-модели, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.
Вот краткое описание и анализ нескольких знаковых проектов:
1. Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Описание проекта: Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга. Пользователи могут обменивать свои отзывы на наличные деньги (1000 баллов = 1 доллар). Этот проект уже привлек несколько известных AI-компаний для закупки данных, что обеспечило реальный денежный поток.
Анализ ярких моментов: применение преимущества человеческого субъективного суждения к слабым местам оценки ИИ, относительно ясная бизнес-модель.
Комментарий: это не чисто модель сжигания денег, но предотвращение фальшивых заказов и противодействие атакам "ведьм" представляет собой большую проблему, и соответствующие алгоритмы необходимо постоянно оптимизировать. Судя по объему финансирования, капитал явно больше предпочитает проекты, которые уже продемонстрировали свою способность к монетизации.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Описание проекта: Этот проект получил определенное признание на рынке в области Solana DePIN благодаря браузерному плагину. Члены команды пришли из известных блокчейн-проектов. Недавно выпущенный протокол передачи данных и движок вывода осуществили значительное исследование в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволило снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Анализ ключевых моментов: направление проекта соответствует тенденции "углубления" локализации AI. В области edge computing преимущества распределенной структуры web3 AI очевидны.
Комментарий: Этот проект должен конкурировать с централизованными платформами в плане эффективности при выполнении сложных задач, стабильность крайних узлов по-прежнему остается проблемой. В целом, подход, направленный на внедрение через конкретные продукты и реальную производительность, заслуживает одобрения.
3. Децентрализованная AI платформа данных инфраструктуры
Описание проекта: Эта платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные из различных областей (таких как здравоохранение, автономное вождение, голос и т. д.) с помощью токенов. В настоящее время общий доход превысил 14 миллионов долларов, создана сеть из миллионов участников, вносящих данные.
Анализ ключевых аспектов: технически интегрированы доказательства с нулевым разглашением и алгоритм согласования с байантийской устойчивостью для обеспечения качества данных, также применены технологии конфиденциальных вычислений для соблюдения требований. Проект также представил устройство для сбора электроэнцефалографических данных, что позволяет расширить возможности от ПО до аппаратного обеспечения. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосового аннотирования, а стоимость подписки на услуги данных для компаний может быть снижена на 45%.
Комментарий: Этот проект охватывает реальные потребности в аннотировании данных с использованием ИИ, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем у традиционных платформ с 10%, и колебания качества данных продолжают оставаться проблемой, которую необходимо постоянно решать. Хотя направление интерфейса мозг-компьютер имеет большой потенциал, его реализация не из легких.
4. Распределенная вычислительная сеть
Описание проекта: Это распределенная сеть вычислительных мощностей, основанная на определенной публичной цепочке. Она агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической технологии шардирования, поддерживает вывод больших языковых моделей и обходится на 40% дешевле, чем у определенного облачного провайдера.
Анализ основных моментов: проект разработал токенизированную модель торговли данными, что напрямую превращает участников, предоставляющих вычислительные мощности, в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей к участию в сети.
Комментарий: Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка в кросс-цепочечной верификации действительно слишком высока, техническая стабильность требует дальнейшего улучшения. В сценариях, где требования к реальному времени не столь высоки, таких как 3D-рендеринг, это действительно имеет свои преимущества; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Описание проекта: Платформа использует специальные технологии для динамической оптимизации торговых путей, сокращая проскальзывание, что приводит к увеличению эффективности на 30%. Проект соответствует тенденции умного финансового посредничества и нашел свою нишу в относительно пустом сегменте DeFi количественной торговли.
Комментарий: Направление проекта не вызывает сомнений, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, поэтому необходимо дополнительно проверить реальную совместимость предсказания ИИ и выполнения на блокчейне. Кроме того, атака на максимальную извлекаемую ценность (MEV) является серьезным риском, и технические меры защиты должны успевать за этим.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
5 Лайков
Награда
5
3
Поделиться
комментарий
0/400
StableBoi
· 9ч назад
разыгрывайте людей как лохов一波就跑
Посмотреть ОригиналОтветить0
AirdropHunter9000
· 9ч назад
Эта волна можно Клиповые купоны?
Посмотреть ОригиналОтветить0
BrokenDAO
· 9ч назад
Согласно инерции предыдущих моделей управления... эти так называемые платформы оценки ИИ не что иное, как новый трюк для разыгрывания людей как лохов.
Анализ тенденций в секторе Crypto+AI: внедрение технологий, вертикальные приложения и бизнес-модели становятся новыми фокусами.
Анализ тенденций проектов в области Crypto+AI и обзор популярных проектов
Недавно был проведен анализ популярных проектов в области Crypto+AI, и выявлены три явные изменения в тенденциях:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент сделан на использовании производственных данных, а не просто на концептуальной упаковке.
Вертикальная сегментация сцен становится фокусом расширения, специализированные AI приложения заменяют универсальный AI.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-модели, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.
Вот краткое описание и анализ нескольких знаковых проектов:
1. Децентрализованная платформа оценки AI моделей
Описание проекта: Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга. Пользователи могут обменивать свои отзывы на наличные деньги (1000 баллов = 1 доллар). Этот проект уже привлек несколько известных AI-компаний для закупки данных, что обеспечило реальный денежный поток.
Анализ ярких моментов: применение преимущества человеческого субъективного суждения к слабым местам оценки ИИ, относительно ясная бизнес-модель.
Комментарий: это не чисто модель сжигания денег, но предотвращение фальшивых заказов и противодействие атакам "ведьм" представляет собой большую проблему, и соответствующие алгоритмы необходимо постоянно оптимизировать. Судя по объему финансирования, капитал явно больше предпочитает проекты, которые уже продемонстрировали свою способность к монетизации.
2. Децентрализованная AI вычислительная сеть
Описание проекта: Этот проект получил определенное признание на рынке в области Solana DePIN благодаря браузерному плагину. Члены команды пришли из известных блокчейн-проектов. Недавно выпущенный протокол передачи данных и движок вывода осуществили значительное исследование в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволило снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Анализ ключевых моментов: направление проекта соответствует тенденции "углубления" локализации AI. В области edge computing преимущества распределенной структуры web3 AI очевидны.
Комментарий: Этот проект должен конкурировать с централизованными платформами в плане эффективности при выполнении сложных задач, стабильность крайних узлов по-прежнему остается проблемой. В целом, подход, направленный на внедрение через конкретные продукты и реальную производительность, заслуживает одобрения.
3. Децентрализованная AI платформа данных инфраструктуры
Описание проекта: Эта платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные из различных областей (таких как здравоохранение, автономное вождение, голос и т. д.) с помощью токенов. В настоящее время общий доход превысил 14 миллионов долларов, создана сеть из миллионов участников, вносящих данные.
Анализ ключевых аспектов: технически интегрированы доказательства с нулевым разглашением и алгоритм согласования с байантийской устойчивостью для обеспечения качества данных, также применены технологии конфиденциальных вычислений для соблюдения требований. Проект также представил устройство для сбора электроэнцефалографических данных, что позволяет расширить возможности от ПО до аппаратного обеспечения. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосового аннотирования, а стоимость подписки на услуги данных для компаний может быть снижена на 45%.
Комментарий: Этот проект охватывает реальные потребности в аннотировании данных с использованием ИИ, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем у традиционных платформ с 10%, и колебания качества данных продолжают оставаться проблемой, которую необходимо постоянно решать. Хотя направление интерфейса мозг-компьютер имеет большой потенциал, его реализация не из легких.
4. Распределенная вычислительная сеть
Описание проекта: Это распределенная сеть вычислительных мощностей, основанная на определенной публичной цепочке. Она агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической технологии шардирования, поддерживает вывод больших языковых моделей и обходится на 40% дешевле, чем у определенного облачного провайдера.
Анализ основных моментов: проект разработал токенизированную модель торговли данными, что напрямую превращает участников, предоставляющих вычислительные мощности, в заинтересованные стороны, что способствует стимулированию большего числа людей к участию в сети.
Комментарий: Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15% ошибка в кросс-цепочечной верификации действительно слишком высока, техническая стабильность требует дальнейшего улучшения. В сценариях, где требования к реальному времени не столь высоки, таких как 3D-рендеринг, это действительно имеет свои преимущества; ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Описание проекта: Платформа использует специальные технологии для динамической оптимизации торговых путей, сокращая проскальзывание, что приводит к увеличению эффективности на 30%. Проект соответствует тенденции умного финансового посредничества и нашел свою нишу в относительно пустом сегменте DeFi количественной торговли.
Комментарий: Направление проекта не вызывает сомнений, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, поэтому необходимо дополнительно проверить реальную совместимость предсказания ИИ и выполнения на блокчейне. Кроме того, атака на максимальную извлекаемую ценность (MEV) является серьезным риском, и технические меры защиты должны успевать за этим.