Faisons le point sur les projets populaires Crypto+AI récents, ces trois tendances ont changé de manière significative.

Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA généralisée cède la place à l'IA spécialisée.

Rédaction : Haotian

Nous avons passé en revue plusieurs projets populaires dans le domaine Crypto+AI au cours du mois dernier et avons remarqué trois changements de tendance significatifs, accompagnés d'une brève introduction et d'un commentaire sur chaque projet :

1. Le chemin technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel ;

2. Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA généralisée cède la place à l'IA spécialisée ;

3. Le capital accorde plus d'importance à la validation du modèle commercial, les projets avec des flux de trésorerie sont clairement plus appréciés ;

Annexe : Présentation du projet, analyse des points forts, commentaires personnels :

1、 @yupp_ai

Présentation du projet : plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée, 33 millions de dollars de tour de seed en juin, a16z en tête de file, Jeff Dean en tant qu'investisseur.

Analyse des points forts : appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux points faibles de l'évaluation de l'IA. En notant plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing, les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent (1000 points = 1 dollar), attirant déjà des entreprises comme OpenAI pour l'achat de données, générant un flux de trésorerie réel.

Commentaire personnel : le modèle commercial du projet est relativement clair, ce n'est pas un modèle purement coûteux. Cependant, la prévention des faux achats est un défi majeur, et l'algorithme de lutte contre les attaques de sorcières doit être continuellement optimisé. Mais à en juger par l'échelle de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.

2、 @Gradient_HQ

Présentation du projet : un réseau de calcul AI décentralisé, 10 millions de dollars levés lors d'un tour de financement par des investisseurs tels que Pantera Capital et Multicoin Capital en juin.

Analyse des points forts : Grâce à l'extension de navigateur Sentry Nodes, il existe déjà un certain consensus de marché dans le domaine DePIN de Solana. Les membres de l'équipe proviennent de Helium, etc. Ils ont récemment lancé le protocole de transfert de données Lattica et le moteur d'inférence Parallax, ayant réalisé des explorations substantielles dans le calcul en périphérie et la vérifiabilité des données, capables de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.

Avis personnel : La direction est bonne, elle s'inscrit parfaitement dans la tendance de "décentralisation" de la localisation de l'IA. Cependant, en ce qui concerne le traitement des tâches complexes, l'efficacité doit être comparée à celle des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un problème. Néanmoins, le calcul périphérique est une nouvelle demande émergente issue de l'involution de web2AI et représente également un avantage du cadre distribué de web3AI. Je suis optimiste quant à l'avancement de produits concrets basés sur des performances réelles.

3、 @PublicAI_

Présentation du projet : plateforme d'infrastructure de données décentralisée basée sur l'IA, incitant les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans plusieurs domaines (médical, conduite autonome, voix, etc.) grâce à des tokens, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus et établi un réseau de contributeurs de données comptant plus d'un million de membres.

Analyse des points forts : l'intégration technique de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT garantit la qualité des données, tout en utilisant la technologie de calcul de la confidentialité Amazon Nitro Enclaves pour répondre aux exigences de conformité. Il est assez intéressant qu'un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, le HeadCap, ait été lancé, passant ainsi du logiciel au matériel. Le modèle économique est également bien conçu, avec des utilisateurs pouvant gagner 16 dollars + 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, et les entreprises pouvant réduire de 45 % le coût de l'abonnement aux services de données.

Commentaire personnel : Je pense que la plus grande valeur de ce projet réside dans le véritable besoin de l'annotation des données par l'IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste un peu plus élevé que les 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Le domaine des interfaces cerveau-machine a un potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.

4、 @sparkchainai

Présentation du projet : Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana, 10,8 millions de dollars de financement réalisés en juin, dirigé par OakStone Ventures.

Analyse des points forts : grâce à la technologie de fragmentation dynamique, elle agrège les ressources GPU inutilisées, soutenant l'inférence de grands modèles comme Llama3-405B, avec des coûts 40 % inférieurs à ceux d'AWS. La conception du trading de données tokenisées est assez intéressante, transformant directement les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, tout en incitant davantage de personnes à participer au réseau.

Commentaire personnel : un modèle typique de « ressources inutilisées agrégées », qui a du sens logiquement. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement un peu élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Cependant, dans des scénarios de rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, cela a un avantage, la clé est de savoir si on peut réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera entravé par des problèmes techniques.

5、 @olaxbt_terminal

Présentation du projet : plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA, 3,38 millions de dollars levés lors du tour de financement de semences en juin, @ambergroup_io

Leader de tour.

Analyse des points forts : la technologie MCP peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation mesurée de l'efficacité de 30 %. En accord avec la tendance #AgentFi, cela représente un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.

Commentaire personnel : La direction est bonne, DeFi a vraiment besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading à haute fréquence exige des exigences de latence et de précision extrêmement élevées, la prévision par IA et la coopération en temps réel de l'exécution sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, les mesures de protection technique doivent suivre.