Аналіз тенденцій проектів у сфері Crypto+AI та огляд популярних проектів

Нещодавно було проведено аналіз популярних проєктів у сфері Crypto+AI, і виявлено три очевидні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проєкту стає більш практичним, починає акцентувати увагу на даних про продуктивність, а не просто покладатися на концептуальну упаковку.

2. Вертикальні сегменти стають фокусом розширення, спеціалізовані AI застосунки замінюють універсальний AI.

3. Капітал все більше звертає увагу на перевірку бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою популярністю.

Ось кілька характеристик та аналізу представницьких проєктів:

1. Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Опис проекту: Ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу. Користувачі можуть обмінювати відгуки на готівку (1000 балів обмінюються на 1 долар). Цей проект вже залучив кілька відомих AI-компаній для закупівлі даних, що забезпечило реальний грошовий потік.

Аналіз особливостей: застосування суб'єктивних переваг людини до слабких місць оцінки ШІ, відносно чітка бізнес-модель.

Коментар: Це не чисто модель витрат, але запобігання фальшивим замовленням та атакам на відьом є великою проблемою, відповідні алгоритми потребують постійної оптимізації. Що стосується обсягу фінансування, то капітал явно більше віддає перевагу проектам, які вже підтвердили свою здатність до монетизації.

2. Децентралізована AI обчислювальна мережа

Опис проекту: цей проект отримав певне визнання на ринку в сфері DePIN Solana через плагін для браузера. Члени команди походять з деяких відомих блокчейн-проектів. Нещодавно запущений протокол передачі даних та система висновків провели суттєве дослідження в сфері крайових обчислень та перевірності даних, що дозволило знизити затримку на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.

Аналіз особливостей: напрям проекту відповідає тенденції «зниження» локалізації ШІ. У сфері крайніх обчислень очевидні переваги розподіленої структури web3 AI.

Коментар: Цей проект повинен змагатися з централізованими платформами в ефективності при вирішенні складних завдань, стабільність крайових вузлів залишається викликом. Загалом, підхід, що ґрунтується на конкретних продуктах і фактичній продуктивності, заслуговує на похвалу.

3. Децентралізована платформа інфраструктури даних AI

Опис проекту: ця платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних галузей (таких як медицина, автономне водіння, голос тощо) через токенізацію. Наразі загальний дохід перевищує 14 мільйонів доларів США, створено мережу з понад мільйоном учасників, які вносять дані.

Аналіз переваг: технологічно інтегровано доказ нульового знання та алгоритм консенсусу з візантійською стійкістю для забезпечення якості даних, також використано технології обчислення конфіденційності для задоволення вимог відповідності. Проект також запустив пристрій для збору електроенцефалограми, що реалізує розширення від програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Економічна модель розроблена раціонально, користувачі можуть заробити 16 доларів і 500000 балів за 10 годин голосового позначення, вартість підписки підприємств на послуги з даними може бути знижена на 45%.

Коментар: Цей проект захоплює реальні потреби в маркуванні даних за допомогою ШІ, особливо в медичній сфері, автономному водінні та інших областях, де вимоги до якості даних і відповідності дуже високі. Але рівень помилок у 20% порівняно з 10% на традиційних платформах все ще є досить високим, коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати. Хоча напрямок інтерфейсів мозку та комп'ютера має великий потенціал, його реалізація є досить складною.

4. Розподілена мережа обчислювальної потужності

Опис проекту: Це розподілена мережа обчислювальної потужності, що базується на певному публічному блокчейні. Завдяки технології динамічних шардінгів агрегує невикористані ресурси GPU, підтримує інференцію великих мовних моделей, вартість на 40% нижча, ніж у певного постачальника хмарних послуг.

Аналіз ключових аспектів: проект розробив токенізовану модель торгівлі даними, що безпосередньо перетворює учасників, які вносять обчислювальні потужності, на зацікавлені сторони, що допомагає заохочувати більше людей брати участь у мережі.

Коментар: Це типовий "модель агрегування бездіяльних ресурсів", логічно це зрозуміло. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами дійсно занадто висока, технічну стабільність ще потрібно покращити. У сценаріях, де вимоги до реального часу не є високими, таких як 3D-рендеринг, це дійсно має переваги, ключове питання - чи вдасться знизити рівень помилок, інакше навіть найкраща бізнес-модель буде затьмарена технічними проблемами.

5. Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Опис проекту: Ця платформа використовує спеціальні технології, які можуть динамічно оптимізувати торгові шляхи, зменшуючи сліпи, що в реальному тестуванні підвищує ефективність на 30%. Проект відповідає трендам розумного агентського фінансування і знайшов точку входу в відносно порожню підсферу DeFi кількісної торгівлі.

Коментар: Напрямок проєкту не викликає заперечень, DeFi дійсно потребує більш інтелектуальних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, прогнозування за допомогою штучного інтелекту та реальна синхронізація з виконанням в блокчейні ще потребують подальшої перевірки. Крім того, атаки на максимальну витягувану вартість (MEV) є серйозним ризиком, технологічні заходи захисту повинні йти в ногу з цим.