Анализ тенденций развития и популярных проектов в области Crypto+AI

За последний месяц в области Crypto+AI наблюдаются три явные тенденции:

1. Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к производительным данным, а не к чисто концептуальной упаковке.
2. Вертикальная сегментация сцен становится фокусом расширения, специализированный ИИ заменяет универсальный ИИ.
3. Капитал больше ценит верификацию бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно пользуются большим спросом.

Вот краткое описание, анализ ключевых моментов и отзывы о нескольких популярных проектах:

1. Платформа оценки децентрализованных AI моделей

Описание проекта: Платформа использует краудсорсинг для оценки более 500 крупных моделей. В июне было завершено финансирование на уровне 33 миллиона долларов.

Анализ ключевых моментов: применение человеческого субъективного суждения для оценки недостатков ИИ. Обратная связь от пользователей может быть обменена на наличные, что привлекло известные компании к покупке данных, создавая реальный денежный поток.

Комментарий: Бизнес-модель довольно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако борьба с фальшивыми заказами является большой проблемой, алгоритм противодействия женским ведьмам необходимо постоянно оптимизировать. Масштабное финансирование указывает на то, что капитал больше ценит проекты с проверенной возможностью монетизации.

2. Децентрализованная сеть вычислений ИИ

Описание проекта: В июне завершен раунд посевного финансирования на сумму 10 миллионов долларов. Запущен плагин для браузера Sentry Nodes, который имеет определенное рыночное признание в области DePIN на Solana.

Анализ ключевых моментов: новое предложение протокола передачи данных Lattica и движка вывода Parallax, которые осуществляют значительные исследования в области вычислений на границе и проверяемости данных, способны сократить задержку на 40% и поддерживают подключение гетерогенных устройств.

Комментарий: Направление соответствует тенденции "уменьшения" локализации AI. Однако при выполнении сложных задач необходимо сравнивать эффективность с централизованными платформами, стабильность краевых узлов остаётся проблемой. Краевые вычисления являются новым требованием, возникшим в результате внутренней конкуренции web2 AI, а также преимуществом распределённой структуры web3 AI.

3. Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ

Описание проекта: с помощью токенов мы стимулируем пользователей по всему миру вносить данные из различных областей (медицинских, автономного вождения, голосовых и т.д.), накопив более 14 миллионов долларов США, мы создали сеть из миллиона участников.

Анализ ключевых моментов: интеграция алгоритма ZK-проверки и BFT-консенсуса обеспечивает качество данных, использование технологий вычислений с конфиденциальностью соответствует требованиям соблюдения. Запуск устройств для сбора мозговых волн, расширение от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут получать доход за счет вклада данных, стоимость подписки на услуги данных для предприятий может быть снижена на 45%.

Комментарий: Главная ценность проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако 20% уровень ошибок все еще выше, чем на традиционных платформах, и колебания качества данных необходимо постоянно решать. В направлении интерфейсов «мозг-машина» есть пространство для воображения, но сложность выполнения не мала.

4. Децентрализованная сеть вычислительных мощностей на блокчейне

Описание проекта: В июне было завершено финансирование в размере 10,8 миллиона долларов. Технология динамической шардирования агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU и поддерживает вывод больших моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных услуг.

Анализ особенностей: дизайн торговли токенизированными данными преобразует вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, мотивируя больше людей участвовать в сети.

Комментарий: Типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", логика последовательна. Однако 15%-я ошибка кросс-цепочной верификации довольно высока, стабильность технологии требует дальнейшего улучшения. В сценариях, где требования к реальному времени не так высоки, например, в 3D-рендеринге, есть преимущества, ключевым моментом является снижение уровня ошибок.

5. Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на базе ИИ

Описание проекта: В июне завершен раунд посевного финансирования на сумму 3,38 миллиона долларов.

Анализ ключевых аспектов: Технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, фактическое повышение эффективности на 30%. Соответствует тенденции AgentFi, находя точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi.

Комментарий: Направление верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля предъявляет очень высокие требования к задержке и точности, необходимо дополнительно проверить совместимость предсказаний ИИ и выполнения на блокчейне в реальном времени. Атаки MEV представляют собой большой риск, технические меры защиты необходимо срочно внедрять.