تحليل اتجاهات دمج الأصول الرقمية والذكاء الاصطناعي
في الآونة الأخيرة، ظهرت ثلاثة اتجاهات بارزة في مجال دمج الأصول الرقمية مع الذكاء الاصطناعي:
تركز المشاريع أكثر على الأداء الفعلي والبيانات، بدلاً من التعبئة المفاهيمية البسيطة.
أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة النقطة المحورية الجديدة، لتحل محل حلول الذكاء الاصطناعي العامة.
يهتم المستثمرون أكثر بالتحقق من نماذج الأعمال، ويفضلون المشاريع التي لديها تدفق نقدي ثابت.
以下 هو تحليل موجز لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج AI كبير من خلال طريقة التمويل الجماعي. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال تقديم الملاحظات، حيث يمكن استبدال كل 1000 نقطة بدولار واحد. وقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أسفر عن دخل فعلي.
هذه النموذج التجاري واضح نسبيًا، ولا يعتمد على استراتيجية الحرق المالي البحت. ومع ذلك، لا يزال من التحديات الكبيرة مكافحة التلاعب في الطلبات وتحسين خوارزميات مكافحة الهجمات النسائية. تشير جولة التمويل الأولية التي تبلغ قيمتها 33 مليون دولار إلى أن المستثمرين يقدرون المشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
قام المشروع بتطوير ملحق المتصفح Sentry Nodes، وحصل على اعتراف معين في مجال DePIN على شبكة Solana. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة مثل Helium. حققت بروتوكول نقل البيانات Lattica ومحرك الاستدلال Parallax تقدمًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
تتوافق اتجاهات المشروع مع اتجاهات التوطين القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، كما أن استقرار العقد الطرفية يمثل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط حاجة جديدة في المنافسة بين الذكاء الاصطناعي في Web2، ولكنها أيضًا ميزة في الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3.
منصة البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم من خلال رموز لتحفيز المساهمات في مجالات متعددة من البيانات، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات الإجمالية 14 مليون دولار، مما أسس شبكة تتكون من مليون مساهم في البيانات.
تم دمج التحقق من ZK وتقنية توافق BFT لضمان جودة البيانات ، مع استخدام تقنية حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. كما تم إطلاق جهاز لجمع موجات الدماغ ، مما يوسع الأعمال من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول ، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و 500000 نقطة مقابل 10 ساعات من التعليق الصوتي ، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.
تكمن القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الفعلية لتعليم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات وامتثال عالٍ مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، ولا يزال يتعين تحسين جودة البيانات بشكل مستمر.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يعمل المشروع على دمج موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية تقسيم ديناميكية، مما يدعم استنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من AWS. تصميم تداول البيانات القائم على التشفير يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على جذب المزيد من المشاركين.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، منطقيًا معقول. لكن نسبة خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفعة، وهناك حاجة لتحسين الاستقرار التكنولوجي. لديه مزايا في السيناريوهات مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية مرتفعة، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل نسبة الخطأ.
منصة التداول عالية التردد للأصول الرقمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وتجد نقطة انطلاق في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ لتداولات DeFi الكمية.
الاتجاه صحيح، إن DeFi تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ، ولا يزال يجب التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل مخاطرة كبيرة، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
7
مشاركة
تعليق
0/400
ChainWallflower
· 07-20 14:50
又来一波 يُستغل بغباء؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
BackrowObserver
· 07-20 13:15
المال يأتي ببطء شديد، لقد خسرت كثيرًا.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FUD_Vaccinated
· 07-19 02:46
مرة أخرى يرسمون بيتيكوين. يبدو أنني أشعر بالنعاس.
شاهد النسخة الأصليةرد0
GovernancePretender
· 07-18 23:29
أه يبدو أننا على وشك الانفجار مرة أخرى مع عملة ساخنة
شاهد النسخة الأصليةرد0
CafeMinor
· 07-18 23:29
تم القلي، تم القلي
شاهد النسخة الأصليةرد0
FlippedSignal
· 07-18 23:28
تقول ذلك من دون أن تعاني من الآلام، فالمشاريع لم تُنفذ بعد.
الأصول الرقمية مع الاتجاهات الجديدة لت融合 الذكاء الاصطناعي: أصبحت العملية والتخصص محور اهتمام الاستثمار
تحليل اتجاهات دمج الأصول الرقمية والذكاء الاصطناعي
في الآونة الأخيرة، ظهرت ثلاثة اتجاهات بارزة في مجال دمج الأصول الرقمية مع الذكاء الاصطناعي:
以下 هو تحليل موجز لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي غير المركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج AI كبير من خلال طريقة التمويل الجماعي. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال تقديم الملاحظات، حيث يمكن استبدال كل 1000 نقطة بدولار واحد. وقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أسفر عن دخل فعلي.
هذه النموذج التجاري واضح نسبيًا، ولا يعتمد على استراتيجية الحرق المالي البحت. ومع ذلك، لا يزال من التحديات الكبيرة مكافحة التلاعب في الطلبات وتحسين خوارزميات مكافحة الهجمات النسائية. تشير جولة التمويل الأولية التي تبلغ قيمتها 33 مليون دولار إلى أن المستثمرين يقدرون المشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
قام المشروع بتطوير ملحق المتصفح Sentry Nodes، وحصل على اعتراف معين في مجال DePIN على شبكة Solana. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة مثل Helium. حققت بروتوكول نقل البيانات Lattica ومحرك الاستدلال Parallax تقدمًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
تتوافق اتجاهات المشروع مع اتجاهات التوطين القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، كما أن استقرار العقد الطرفية يمثل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط حاجة جديدة في المنافسة بين الذكاء الاصطناعي في Web2، ولكنها أيضًا ميزة في الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3.
منصة البنية التحتية لبيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم من خلال رموز لتحفيز المساهمات في مجالات متعددة من البيانات، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات الإجمالية 14 مليون دولار، مما أسس شبكة تتكون من مليون مساهم في البيانات.
تم دمج التحقق من ZK وتقنية توافق BFT لضمان جودة البيانات ، مع استخدام تقنية حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. كما تم إطلاق جهاز لجمع موجات الدماغ ، مما يوسع الأعمال من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول ، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و 500000 نقطة مقابل 10 ساعات من التعليق الصوتي ، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.
تكمن القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الفعلية لتعليم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات وامتثال عالٍ مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، ولا يزال يتعين تحسين جودة البيانات بشكل مستمر.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يعمل المشروع على دمج موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية تقسيم ديناميكية، مما يدعم استنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من AWS. تصميم تداول البيانات القائم على التشفير يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على جذب المزيد من المشاركين.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، منطقيًا معقول. لكن نسبة خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفعة، وهناك حاجة لتحسين الاستقرار التكنولوجي. لديه مزايا في السيناريوهات مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية مرتفعة، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل نسبة الخطأ.
منصة التداول عالية التردد للأصول الرقمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وتجد نقطة انطلاق في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ لتداولات DeFi الكمية.
الاتجاه صحيح، إن DeFi تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ، ولا يزال يجب التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل مخاطرة كبيرة، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.