Análisis de tendencias recientes y proyectos populares en la pista de Crypto+AI

En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:

1. La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un embalaje puramente conceptual.
2. Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada reemplaza a la IA generalizada.
3. El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente preferidos.

A continuación se presentan las descripciones, análisis de puntos destacados y comentarios de varios proyectos populares:

1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada

Descripción del proyecto: Esta plataforma califica más de 500 modelos grandes a través de la multitud de trabajo humano. Se completó una ronda de financiación semilla de 33 millones de dólares en junio.

Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias de la evaluación de IA. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, lo que ha atraído a empresas reconocidas a comprar datos, generando un flujo de efectivo real.

Comentario: El modelo de negocio es bastante claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el fraude en las compras es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas necesita ser optimizado continuamente. La financiación a gran escala indica que el capital valora más los proyectos que tienen una validación de monetización.

2. Red de computación AI descentralizada

Descripción del proyecto: Se completó una ronda de financiamiento inicial de 10 millones de dólares en junio. Se lanzó el complemento del navegador Sentry Nodes, que tiene cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de Solana.

Análisis de puntos destacados: Se han lanzado el protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax, que realizan exploraciones sustanciales en computación perimetral y verificabilidad de datos, capaces de reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.

Comentario: La dirección se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, es necesario comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. La computación perimetral es una nueva demanda surgida de la saturación de la IA en web2, y también es la ventaja del marco distribuido de la IA en web3.

3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada

Descripción del proyecto: A través de incentivos con tokens, se incentiva a usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos (salud, conducción autónoma, voz, etc.), acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares, estableciendo una red de contribuyentes de datos de más de un millón.

Análisis de puntos destacados: La integración de la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT garantiza la calidad de los datos, utilizando tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Se lanza un dispositivo de captura de ondas cerebrales, ampliando desde el software hasta el hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden obtener ingresos a través de la contribución de datos, y el costo de los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.

Comentario: El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos para IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo más alta que la de las plataformas tradicionales, y la fluctuación de la calidad de los datos necesita ser resuelta de manera continua. El área de interfaces cerebro-máquina tiene espacio para la imaginación, pero la dificultad de ejecución no es pequeña.

4. Red de computación distribuida en la cadena

Descripción del proyecto: Se completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos para soportar la inferencia de grandes modelos, con un costo 40% menor que ciertos servicios en la nube.

Análisis de puntos destacados: el diseño de transacciones de datos tokenizados convierte a los contribuidores de poder de cómputo en partes interesadas, incentivando a más personas a participar en la red.

Comentario: Un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", con una lógica coherente. Sin embargo, la tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es bastante alta, por lo que la estabilidad técnica necesita seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de inmediatez no son tan altos; la clave es reducir la tasa de error.

5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA

Descripción del proyecto: Se completó una financiación de ronda semilla de 3.38 millones de dólares en junio.

Análisis de puntos destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, y se ha medido una mejora en la eficiencia del 30%. Se alinea con la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en este nicho relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi.

Comentario: La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una alta precisión y bajos tiempos de latencia, la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Los ataques de MEV son un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben seguirse urgentemente.