Análisis de proyectos populares de Crypto+AI: el aterrizaje tecnológico, la segmentación de escenarios y los modelos de negocio se convierten en el foco.
Análisis y tendencias de proyectos populares en el sector Crypto+AI
Recientemente he realizado una observación profunda de los proyectos populares en la pista de Crypto+AI y he descubierto que este campo presenta tres tendencias de desarrollo evidentes:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, ya no se basa únicamente en el embalaje conceptual, sino que comienza a centrarse en la presentación de datos de rendimiento.
La segmentación vertical de escenarios se convierte en un enfoque clave de expansión, y las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a las soluciones de IA generalizadas.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja real son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma completó una ronda de financiamiento de 33 millones de dólares en junio. Su característica principal es aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA. A través de un enfoque de crowdsourcing, se califica a más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Actualmente ha atraído a varias empresas, incluidas OpenAI, para adquirir datos, creando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no se trata de un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el comportamiento de pedidos falsos es un gran desafío, lo que requiere una optimización continua del algoritmo de defensa contra ataques de brujas. Desde el punto de vista del tamaño de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 10 millones de dólares en junio. Se caracteriza por haber obtenido un cierto reconocimiento en el mercado en el ámbito DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado una exploración sustancial en términos de computación en el borde y verificabilidad de datos, siendo capaces de reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, la eficiencia aún puede tener una brecha en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema que necesita ser resuelto. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3, y vale la pena esperar que avance a través de productos concretos basados en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc. Actualmente, los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, y se ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnología de cálculo de privacidad para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción de servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la verdadera demanda de anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde las exigencias de calidad de los datos y cumplimiento son extremadamente altas. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales sigue siendo alta, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de cómputo distribuido en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Se caracteriza por agregar recursos de GPU inactivos mediante la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos grandes, con costos 40% más bajos que los servicios de nube tradicionales. A través del diseño de comercio de datos tokenizados, convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", lógicamente razonable. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, este proyecto tiene ventajas. La clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio podría verse perjudicado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología central puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, y la eficiencia medida ha mejorado en un 30%. Este proyecto se alinea con la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la coordinación en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena necesita ser verificada más a fondo. Además, los ataques MEV son un riesgo significativo, y se requieren medidas de protección técnica más fuertes.
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HypotheticalLiquidator
· 08-15 16:14
¡No colapsar es el mayor riesgo! No me atrevo a mirar la valoración del flujo de caja... Cada vez siento más la atmósfera de esta ola de ai+crypto que está tomando a la gente por tonta.
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BearMarketBuilder
· 08-15 16:12
Ser engañados de nuevo.
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GasGuru
· 08-15 16:11
Los términos vuelan todo el día, no son tan sólidos como el efectivo.
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TokenomicsTrapper
· 08-15 16:09
otro esquema ponzi de cripto ai... ya estuve ahí, lo dumpié. ngmi vc la temporada de liquidez de salida está en camino
Análisis de proyectos populares de Crypto+AI: el aterrizaje tecnológico, la segmentación de escenarios y los modelos de negocio se convierten en el foco.
Análisis y tendencias de proyectos populares en el sector Crypto+AI
Recientemente he realizado una observación profunda de los proyectos populares en la pista de Crypto+AI y he descubierto que este campo presenta tres tendencias de desarrollo evidentes:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, ya no se basa únicamente en el embalaje conceptual, sino que comienza a centrarse en la presentación de datos de rendimiento.
La segmentación vertical de escenarios se convierte en un enfoque clave de expansión, y las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a las soluciones de IA generalizadas.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja real son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma completó una ronda de financiamiento de 33 millones de dólares en junio. Su característica principal es aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA. A través de un enfoque de crowdsourcing, se califica a más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Actualmente ha atraído a varias empresas, incluidas OpenAI, para adquirir datos, creando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no se trata de un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir el comportamiento de pedidos falsos es un gran desafío, lo que requiere una optimización continua del algoritmo de defensa contra ataques de brujas. Desde el punto de vista del tamaño de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que ya han demostrado su capacidad de monetización.
Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 10 millones de dólares en junio. Se caracteriza por haber obtenido un cierto reconocimiento en el mercado en el ámbito DePIN de Solana a través de un complemento del navegador. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado una exploración sustancial en términos de computación en el borde y verificabilidad de datos, siendo capaces de reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección de este proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, la eficiencia aún puede tener una brecha en comparación con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema que necesita ser resuelto. Sin embargo, la computación en el borde, como una nueva demanda surgida de la competencia interna de la IA en Web2, es precisamente la ventaja del marco distribuido de IA en Web3, y vale la pena esperar que avance a través de productos concretos basados en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos, incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc. Actualmente, los ingresos acumulados superan los 14 millones de dólares, y se ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y utiliza tecnología de cálculo de privacidad para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de suscripción de servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en satisfacer la verdadera demanda de anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde las exigencias de calidad de los datos y cumplimiento son extremadamente altas. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales sigue siendo alta, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran espacio de imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de cómputo distribuido en la cadena de Solana
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. Se caracteriza por agregar recursos de GPU inactivos mediante la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos grandes, con costos 40% más bajos que los servicios de nube tradicionales. A través del diseño de comercio de datos tokenizados, convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", lógicamente razonable. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente alta, la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, este proyecto tiene ventajas. La clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio podría verse perjudicado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiamiento semilla de 3.38 millones de dólares en junio. Su tecnología central puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, y la eficiencia medida ha mejorado en un 30%. Este proyecto se alinea con la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la coordinación en tiempo real de la predicción de IA y la ejecución en cadena necesita ser verificada más a fondo. Además, los ataques MEV son un riesgo significativo, y se requieren medidas de protección técnica más fuertes.