Analyse des tendances de la fusion des Cryptoactifs et de l'intelligence artificielle
Récemment, le domaine de la fusion entre les Cryptoactifs et l'intelligence artificielle présente trois tendances marquées :
Le projet se concentre davantage sur la performance réelle et les données, plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les applications d'IA spécialisées deviennent le nouveau point focal, remplaçant les solutions d'IA généralistes.
Les investisseurs se concentrent davantage sur la validation du modèle commercial, privilégiant particulièrement les projets avec un flux de trésorerie stable.
Voici une brève analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais de l'externalisation. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en espèces en fournissant des retours, 1000 points pouvant être échangés contre 1 dollar. La plateforme a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, générant ainsi des revenus réels.
Ce modèle commercial est relativement clair et ne dépend pas d'une stratégie de brûlage d'argent pur. Cependant, la prévention des faux ordres et l'amélioration des algorithmes de contre-attaque contre les sorcières restent un immense défi. Les 33 millions de dollars de financement en seed round montrent que les investisseurs privilégient les projets ayant une rentabilité vérifiée.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a développé le plugin de navigateur Sentry Nodes, qui a obtenu une certaine reconnaissance dans le domaine DePIN de Solana. Les membres de l'équipe proviennent de projets renommés tels que Helium. Le nouveau protocole de transmission de données Lattica et le moteur d'inférence Parallax ont réalisé des avancées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès aux dispositifs hétérogènes.
La direction du projet est conforme à la tendance de localisation de l'IA. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques représente également un grand défi. Cependant, l'informatique en périphérie est à la fois une nouvelle demande de concurrence pour l'IA de Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA de Web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, couvrant des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Intégration technique de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilisation de la technologie de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Un dispositif de collecte des ondes cérébrales a également été lancé, élargissant les activités du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, et le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La valeur maximale du projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données IA, en particulier dans les domaines où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, qui est de 10 %, et la qualité des données nécessite encore des améliorations continues.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet intègre les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, supportant l'inférence de grands modèles d'IA, avec des coûts 40 % inférieurs à ceux d'AWS. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à attirer davantage de participants.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement raisonnable. Mais un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Cela présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading à haute fréquence de cryptoactifs alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage et augmentant l'efficacité de 30 % selon les tests. Elle s'aligne sur la tendance AgentFi et trouve un point d'entrée dans ce domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
La direction est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, nécessitant le renforcement des mesures de protection technique.
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ChainWallflower
· 07-20 14:50
Encore une vague de se faire prendre pour des cons ?
Cryptoactifs et nouvelles tendances de fusion avec l'IA : utilité et spécialisation deviennent des points d'intérêt pour les investissements
Analyse des tendances de la fusion des Cryptoactifs et de l'intelligence artificielle
Récemment, le domaine de la fusion entre les Cryptoactifs et l'intelligence artificielle présente trois tendances marquées :
Voici une brève analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais de l'externalisation. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en espèces en fournissant des retours, 1000 points pouvant être échangés contre 1 dollar. La plateforme a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, générant ainsi des revenus réels.
Ce modèle commercial est relativement clair et ne dépend pas d'une stratégie de brûlage d'argent pur. Cependant, la prévention des faux ordres et l'amélioration des algorithmes de contre-attaque contre les sorcières restent un immense défi. Les 33 millions de dollars de financement en seed round montrent que les investisseurs privilégient les projets ayant une rentabilité vérifiée.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a développé le plugin de navigateur Sentry Nodes, qui a obtenu une certaine reconnaissance dans le domaine DePIN de Solana. Les membres de l'équipe proviennent de projets renommés tels que Helium. Le nouveau protocole de transmission de données Lattica et le moteur d'inférence Parallax ont réalisé des avancées en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès aux dispositifs hétérogènes.
La direction du projet est conforme à la tendance de localisation de l'IA. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques représente également un grand défi. Cependant, l'informatique en périphérie est à la fois une nouvelle demande de concurrence pour l'IA de Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA de Web3.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, couvrant des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Intégration technique de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilisation de la technologie de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Un dispositif de collecte des ondes cérébrales a également été lancé, élargissant les activités du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, et le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La valeur maximale du projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données IA, en particulier dans les domaines où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, qui est de 10 %, et la qualité des données nécessite encore des améliorations continues.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet intègre les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, supportant l'inférence de grands modèles d'IA, avec des coûts 40 % inférieurs à ceux d'AWS. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à attirer davantage de participants.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement raisonnable. Mais un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Cela présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading à haute fréquence de cryptoactifs alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage et augmentant l'efficacité de 30 % selon les tests. Elle s'aligne sur la tendance AgentFi et trouve un point d'entrée dans ce domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.
La direction est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, nécessitant le renforcement des mesures de protection technique.