Análisis de la tendencia de fusión entre Activos Cripto y la inteligencia artificial
Recientemente, el campo de la fusión entre Activos Cripto y la inteligencia artificial ha mostrado tres tendencias destacadas:
El proyecto se centra más en el rendimiento real y los datos, en lugar de una simple presentación conceptual.
Las aplicaciones de IA especializadas se convierten en el nuevo foco, reemplazando las soluciones de IA generales.
Los inversores están más interesados en la validación del modelo de negocio, especialmente prefiriendo proyectos con flujo de caja estable.
A continuación se presenta un breve análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de Evaluación de Modelos de AI Descentralizada
La plataforma evalúa más de 500 grandes modelos de IA mediante un enfoque de crowdsourcing. Los usuarios pueden obtener recompensas en efectivo al proporcionar comentarios, y cada 1000 puntos se pueden canjear por 1 dólar. La plataforma ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, generando ingresos reales.
Este modelo de negocio es relativamente claro y no depende de una estrategia de quema de dinero puro. Sin embargo, prevenir el fraude en las órdenes y mejorar los algoritmos de defensa contra ataques de brujas sigue siendo un gran desafío. La financiación de la ronda semilla de 33 millones de dólares indica que los inversores valoran más los proyectos con rentabilidad verificada.
Red de Computación AI Descentralizada
El proyecto ha desarrollado el complemento del navegador Sentry Nodes, obteniendo cierto reconocimiento en el campo DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de conocidos proyectos como Helium. El nuevo protocolo de transferencia de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han logrado avances en el cálculo en el borde y la verificabilidad de datos, reduciendo la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún debe competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos también es un gran desafío. Sin embargo, la computación en la periferia no solo es una nueva necesidad en la competencia de IA de Web2, sino que también es la ventaja del marco distribuido de IA de Web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos mediante tokens, abarcando áreas como la medicina, la conducción autónoma y la voz. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Se integraron técnicamente la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y se utilizó la tecnología de cálculo de privacidad para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Además, se lanzó un dispositivo de captura de ondas cerebrales, expandiendo el negocio de software a hardware. El modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción de servicios de datos para empresas se puede reducir en un 45%.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de 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 superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos aún necesita mejoras continuas.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto integra recursos GPU ociosos a través de tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de grandes modelos de IA, con un costo 40% más bajo que AWS. Su diseño de transacción de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a atraer a más participantes.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que es lógicamente razonable. Sin embargo, la tasa de error de verificación cruzada del 15% es alta, y la estabilidad técnica necesita mejorarse. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es si se puede reducir la tasa de errores.
Plataforma de comercio de alta frecuencia en Activos Cripto impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento y mejorando la eficiencia en un 30%. Se adapta a la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el sector relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi.
La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el comercio de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la colaboración en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se necesitan fortalecer las medidas de protección técnica.
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ChainWallflower
· 07-20 14:50
¿Otra ronda de Ser engañados?
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BackrowObserver
· 07-20 13:15
El dinero llega demasiado lento, he perdido bastante.
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FUD_Vaccinated
· 07-19 02:46
Otra vez dibujando BTC, me estoy quedando dormido solo de mirarlo.
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GovernancePretender
· 07-18 23:29
Eh, parece que va a haber otra ola de monedas calientes.
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CafeMinor
· 07-18 23:29
¡Se ha encendido la chispa!
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FlippedSignal
· 07-18 23:28
Es fácil hablar sin tener que preocuparse, el proyecto aún no se ha concretado.
Activos Cripto y la nueva tendencia de fusión con IA: la utilidad y la especialización se convierten en el foco de atención de la inversión
Análisis de la tendencia de fusión entre Activos Cripto y la inteligencia artificial
Recientemente, el campo de la fusión entre Activos Cripto y la inteligencia artificial ha mostrado tres tendencias destacadas:
A continuación se presenta un breve análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de Evaluación de Modelos de AI Descentralizada
La plataforma evalúa más de 500 grandes modelos de IA mediante un enfoque de crowdsourcing. Los usuarios pueden obtener recompensas en efectivo al proporcionar comentarios, y cada 1000 puntos se pueden canjear por 1 dólar. La plataforma ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, generando ingresos reales.
Este modelo de negocio es relativamente claro y no depende de una estrategia de quema de dinero puro. Sin embargo, prevenir el fraude en las órdenes y mejorar los algoritmos de defensa contra ataques de brujas sigue siendo un gran desafío. La financiación de la ronda semilla de 33 millones de dólares indica que los inversores valoran más los proyectos con rentabilidad verificada.
Red de Computación AI Descentralizada
El proyecto ha desarrollado el complemento del navegador Sentry Nodes, obteniendo cierto reconocimiento en el campo DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de conocidos proyectos como Helium. El nuevo protocolo de transferencia de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han logrado avances en el cálculo en el borde y la verificabilidad de datos, reduciendo la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún debe competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos también es un gran desafío. Sin embargo, la computación en la periferia no solo es una nueva necesidad en la competencia de IA de Web2, sino que también es la ventaja del marco distribuido de IA de Web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos mediante tokens, abarcando áreas como la medicina, la conducción autónoma y la voz. Ha acumulado ingresos de más de 14 millones de dólares y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Se integraron técnicamente la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y se utilizó la tecnología de cálculo de privacidad para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Además, se lanzó un dispositivo de captura de ondas cerebrales, expandiendo el negocio de software a hardware. El modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción de servicios de datos para empresas se puede reducir en un 45%.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de 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 superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos aún necesita mejoras continuas.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
El proyecto integra recursos GPU ociosos a través de tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de grandes modelos de IA, con un costo 40% más bajo que AWS. Su diseño de transacción de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a atraer a más participantes.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que es lógicamente razonable. Sin embargo, la tasa de error de verificación cruzada del 15% es alta, y la estabilidad técnica necesita mejorarse. Tiene ventajas en escenarios como la renderización 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es si se puede reducir la tasa de errores.
Plataforma de comercio de alta frecuencia en Activos Cripto impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento y mejorando la eficiencia en un 30%. Se adapta a la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el sector relativamente vacío del trading cuantitativo en DeFi.
La dirección es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el comercio de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la colaboración en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se necesitan fortalecer las medidas de protección técnica.