Аналіз тенденцій розвитку та популярних проєктів у сфері Crypto+AI

Протягом останнього місяця, у секторі Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни трендів:

1. Технічний шлях проекту став більш практичним, почали приділяти увагу даним про продуктивність, а не лише упаковці концепцій.
2. Вертикальні сегменти стають фокусом розширення, спеціалізований ШІ замінює універсальний ШІ.
3. Капітал більше цінує підтвердження бізнес-моделі, проекти з грошовими потоками явно користуються попитом.

Ось кілька популярних проектів, їхні описи, аналіз переваг і коментарі:

1. Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Опис проекту: ця платформа оцінює понад 500 великих моделей за допомогою краудсорсингу. У червні було завершено раунд фінансування на 33 мільйони доларів.

Аналіз основних моментів: застосування переваг суб'єктивного судження людини до недоліків оцінки ШІ. Відгуки користувачів можуть бути обміняні на готівку, що вже залучило відомі компанії для закупівлі даних, утворюючи реальний грошовий потік.

Коментар: Бізнес-модель досить чітка, не є чисто витратною моделлю. Але боротьба з накрутками є великою проблемою, алгоритм проти атак від відьом потребує постійної оптимізації. Масштабне фінансування свідчить про те, що капітал більше цінує проекти з підтвердженням можливості монетизації.

2. Децентралізована AI обчислювальна мережа

Опис проекту: У червні завершено фінансування на 10 мільйонів доларів у рамках початкового раунду. Запущено плагін браузера Sentry Nodes, який має певну ринкову згоду в сфері DePIN на Solana.

Аналіз основних моментів: новий протокол передачі даних Lattica та інтелектуальний двигун Parallax здійснили суттєві дослідження в сфері обчислень на краю та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% та підтримує підключення гетерогенних пристроїв.

Коментар: Напрямок відповідає тенденції "зниження" локалізації ШІ. Однак при виконанні складних завдань потрібно порівнювати ефективність із централізованими платформами, стабільність крайніх вузлів залишається проблемою. Крайня обробка є новим попитом, що виникає внаслідок внутрішньої конкуренції веб2 у сфері ШІ, а також є перевагою розподіленої структури веб3 у сфері ШІ.

3. Децентралізована платформа для інфраструктури даних AI

Опис проекту: стимулюючи користувачів з усього світу вносити дані в різних галузях (медицина, автономне водіння, голос тощо) за допомогою токенів, було накопичено понад 14 мільйонів доларів США, створено мережу з понад мільйона внесків даних.

Аналіз основних моментів: інтеграція ZK-верифікації та алгоритму консенсусу BFT забезпечує якість даних, використання технології приватних обчислень відповідає вимогам регуляторів. Запуск пристроїв для збору електроенцефалограм, розширення від програмного забезпечення до апаратного. Економічна модель має раціональний дизайн, користувачі можуть отримувати прибуток завдяки внескам у дані, витрати підприємств на підписку на послуги з даних можуть знизитися на 45%.

Коментар: Найбільша цінність проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних і відповідності є надзвичайно високими. Проте 20% рівень помилок все ще перевищує показники традиційних платформ, коливання якості даних потрібно постійно вирішувати. У напрямку інтерфейсів мозок-комп'ютер є простір для уяви, але складність виконання не маленька.

4. Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні

Опис проекту: У червні було завершено фінансування на суму 10,8 мільйона доларів. За допомогою технології динамічного шардінгу об'єднуються невикористані ресурси GPU, що підтримують інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у певного хмарного сервісу.

Аналіз ключових моментів: Дизайн торгівлі токенізованими даними перетворює учасників, які вносять обчислювальну потужність, на зацікавлені сторони, заохочуючи більше людей брати участь у мережі.

Коментар: типова модель "агрегування бездіяльних ресурсів", логіка зрозуміла. Але 15% помилок при міжланцюговій перевірці є досить високими, технічну стабільність потрібно продовжувати покращувати. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не є високими, ключовим є зниження рівня помилок.

5. Платформа для високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Опис проекту: У червні завершено фінансування на стадії посіву в розмірі 3,38 мільйона доларів.

Аналіз основних моментів: технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові шляхи, зменшуючи слippage, що на практиці підвищує ефективність на 30%. Відповідає тенденції AgentFi, знаходячи точку входу в відносно порожню нішу DeFi кількісної торгівлі.

Коментар: Напрямок вірний, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має надзвичайно високі вимоги до затримки та точності, а реальна кооперація штучного інтелекту у прогнозуванні та виконанні на ланцюгу ще потребує перевірки. Атаки MEV є великою загрозою, технічні заходи захисту терміново потребують оновлення.