Analyse des projets populaires Crypto+AI : la mise en œuvre technologique, la segmentation des scénarios et les modèles commerciaux deviennent des points focaux.
Analyse et tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une observation approfondie des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois tendances de développement évidentes dans ce domaine :
Le chemin technique du projet est devenu plus pragmatique, ne se fiant plus uniquement à l'emballage conceptuel, mais commençant à mettre l'accent sur la présentation des données de performance.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un axe d'expansion clé, les applications IA spécialisées remplacent progressivement les solutions IA généralistes.
Le capital accorde une plus grande importance à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie réel sont clairement plus prisés.
Voici une brève introduction et analyse de certains projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme a terminé un tour de financement de 33 millions de dollars en juin. Sa caractéristique principale est d'appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA. Grâce à un système de crowdsourcing, elle évalue plus de 500 grands modèles, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré plusieurs entreprises, dont OpenAI, pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial de ce projet est relativement clair, ce n'est pas un modèle purement brûleur d'argent. Cependant, la prévention des comportements de faux achats est un défi majeur, nécessitant une optimisation continue de l'algorithme anti-witching. En termes d'échelle de financement, le capital montre clairement une préférence pour les projets ayant déjà prouvé leur capacité à monétiser.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement de 10 millions de dollars lors de son tour de financement d'amorçage en juin. Il se caractérise par une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont effectué des explorations substantielles 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 à des dispositifs hétérogènes.
La direction de ce projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, l'efficacité peut encore être inférieure par rapport aux plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande générée par la surenchère de l'IA Web2, est justement un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, et il est intéressant d'attendre que cela soit concrétisé par des produits spécifiques basés sur des performances réelles.
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, y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc. À ce jour, les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
D'un point de vue technique, la plateforme intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. Il est à noter qu'ils ont également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, permettant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points grâce à 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux véritables besoins de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines où les exigences de qualité et de conformité des données sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste relativement élevé par rapport à la plateforme traditionnelle de 10 %, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, sa mise en œuvre n'est pas sans difficulté.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin. Il se caractérise par l'agrégation de ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, à un coût 40% inférieur à celui des services cloud traditionnels. Grâce à la conception de la tokenisation des transactions de données, les contributeurs de puissance de calcul sont transformés en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, ce projet présente des avantages. La clé est de savoir si le taux d'erreur peut être réduit, sinon même le meilleur modèle commercial peut être entravé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de 3,38 millions de dollars lors d'une levée de fonds en juin. Sa technologie de base peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration mesurée de 30 % de l'efficacité. Ce projet s'inscrit dans la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans ce segment relativement vide du trading quantitatif DeFi, répondant à une demande du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading à haute fréquence exige des délais et une précision extrêmement élevés, la synergie en temps réel entre les prévisions d'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, des mesures de protection technique doivent être renforcées.
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HypotheticalLiquidator
· Il y a 21h
Pas d'effondrement, c'est le plus grand risque ! Je n'ose pas regarder l'évaluation des flux de trésorerie... Je ressens de plus en plus l'odeur de cette vague de pigeons dans l'ai + crypto.
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BearMarketBuilder
· Il y a 21h
Se faire prendre pour des cons est encore arrivé.
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GasGuru
· Il y a 21h
Les termes volent toute la journée, mais rien ne vaut la réalité de l'argent liquide.
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TokenomicsTrapper
· Il y a 21h
encore un schéma ponzi crypto ai... déjà vu, déjà dumpé. ngmi vc saison de liquidité de sortie se prépare
Voir l'originalRépondre0
liquidation_surfer
· Il y a 21h
Atteindre le fond, c'est de l'IA ! Beaucoup beaucoup !
Analyse des projets populaires Crypto+AI : la mise en œuvre technologique, la segmentation des scénarios et les modèles commerciaux deviennent des points focaux.
Analyse et tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une observation approfondie des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois tendances de développement évidentes dans ce domaine :
Le chemin technique du projet est devenu plus pragmatique, ne se fiant plus uniquement à l'emballage conceptuel, mais commençant à mettre l'accent sur la présentation des données de performance.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un axe d'expansion clé, les applications IA spécialisées remplacent progressivement les solutions IA généralistes.
Le capital accorde une plus grande importance à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie réel sont clairement plus prisés.
Voici une brève introduction et analyse de certains projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme a terminé un tour de financement de 33 millions de dollars en juin. Sa caractéristique principale est d'appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA. Grâce à un système de crowdsourcing, elle évalue plus de 500 grands modèles, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré plusieurs entreprises, dont OpenAI, pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial de ce projet est relativement clair, ce n'est pas un modèle purement brûleur d'argent. Cependant, la prévention des comportements de faux achats est un défi majeur, nécessitant une optimisation continue de l'algorithme anti-witching. En termes d'échelle de financement, le capital montre clairement une préférence pour les projets ayant déjà prouvé leur capacité à monétiser.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement de 10 millions de dollars lors de son tour de financement d'amorçage en juin. Il se caractérise par une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont effectué des explorations substantielles 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 à des dispositifs hétérogènes.
La direction de ce projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, l'efficacité peut encore être inférieure par rapport aux plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande générée par la surenchère de l'IA Web2, est justement un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, et il est intéressant d'attendre que cela soit concrétisé par des produits spécifiques basés sur des performances réelles.
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, y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc. À ce jour, les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
D'un point de vue technique, la plateforme intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. Il est à noter qu'ils ont également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, permettant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points grâce à 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux véritables besoins de l'annotation des données AI, en particulier dans des domaines où les exigences de qualité et de conformité des données sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste relativement élevé par rapport à la plateforme traditionnelle de 10 %, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, sa mise en œuvre n'est pas sans difficulté.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin. Il se caractérise par l'agrégation de ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, à un coût 40% inférieur à celui des services cloud traditionnels. Grâce à la conception de la tokenisation des transactions de données, les contributeurs de puissance de calcul sont transformés en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, ce projet présente des avantages. La clé est de savoir si le taux d'erreur peut être réduit, sinon même le meilleur modèle commercial peut être entravé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de 3,38 millions de dollars lors d'une levée de fonds en juin. Sa technologie de base peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration mesurée de 30 % de l'efficacité. Ce projet s'inscrit dans la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans ce segment relativement vide du trading quantitatif DeFi, répondant à une demande du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading à haute fréquence exige des délais et une précision extrêmement élevés, la synergie en temps réel entre les prévisions d'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, des mesures de protection technique doivent être renforcées.