Son zamanlarda Crypto+AI popüler projelerini inceleyelim, bu üç trendde belirgin değişiklikler var.

Dikey segmentasyon senaryoları genişleme odağı haline geliyor, genel AI özel AI'ya yer veriyor.

Yazan: Haotian

Geçtiğimiz bir ay içinde Crypto+AI alanındaki birkaç popüler projeyi inceledim ve üç belirgin trend değişikliği keşfettim. Ayrıca projelerin kısa tanıtımı ve değerlendirmelerini ekledim:

1. Proje teknik yolu daha pragmatik hale geldi, artık saf kavram paketlemeleri yerine performans verilerine odaklanılıyor;

2. Dikey segmentasyon senaryoları genişleme odak noktası haline geliyor, genel AI, uzmanlaşmış AI'ya yer veriyor;

3）Sermaye, iş modeli doğrulamasına daha fazla önem veriyor, nakit akışına sahip projeler belirgin şekilde daha fazla ilgi görüyor;

Ek: Proje Tanıtımı, Öne Çıkan Noktaların Analizi, Kişisel Değerlendirme:

1、 @yupp_ai

Proje Tanıtımı: Merkeziyetsiz AI model değerlendirme platformu, Haziran ayında 33 milyon dolar tohum turunu tamamladı, a16z liderlik etti, Jeff Dean da katıldı.

Öne Çıkan Özellikler: İnsanların öznel yargı avantajlarını yapay zekanın değerlendirme zayıflıklarına uygulamak. 500'den fazla büyük modele puan vermek için insan kalabalığı aracılığıyla, kullanıcı geri bildirimi nakit olarak kullanılabilir hale geliyor (1000 puan = 1 dolar). OpenAI gibi şirketlerin veri satın almasını sağladı ve gerçek bir nakit akışı var.

Kişisel değerlendirme: İş modeli oldukça net olan bir proje, sadece para yakma modeli değil. Ancak sahte siparişleri önlemek büyük bir zorluk; cadı avı algoritmasının sürekli olarak optimize edilmesi gerekiyor. Ancak 33 milyon dolarlık finansman büyüklüğünden bakıldığında, sermaye açıkça somutlaştırılmış doğrulaması olan projelere daha fazla önem veriyor.

2、 @Gradient_HQ

Proje Özeti: Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, Haziran ayında 10 milyon dolar tohum turunu tamamladı, Pantera Capital ve Multicoin Capital liderlik etti.

Öne çıkanlar: Sentry Nodes tarayıcı eklentisi sayesinde, Solana DePIN alanında belirli bir pazar konsensüsü sağlanmış durumda. Ekip üyeleri Helium gibi yerlerden gelmektedir. Yeni tanıtılan Lattica veri aktarım protokolü ve Parallax çıkarım motoru, kenar bilişim ve veri doğrulanabilirliği konularında somut keşifler yapmış olup, gecikmeyi %40 oranında azaltabilmekte ve heterojen cihazların erişimini desteklemektedir.

Kişisel Yorum: Yön doğru, tam olarak AI lokalizasyonunun "aşağıya inme" trendine oturuyor. Ancak karmaşık görevleri merkezi platformlarla kıyasladığımızda verimliliği, kenar düğümlerinin istikrarı hala bir sorun. Ancak, kenar hesaplama web2AI içindeki yeni bir ihtiyaç ve aynı zamanda web3AI'nin dağıtık çerçeve avantajı; somut ürünlerin pratik performansıyla ilerlemesini umut ediyorum.

3、 @PublicAI_

Proje Tanıtımı: Merkeziyetsiz AI veri altyapı platformu, token teşvikleri aracılığıyla dünya genelinde kullanıcıların çok çeşitli verileri (sağlık, otonom sürüş, ses vb.) katkıda bulunmasını sağlamakta, toplamda 14 milyon dolardan fazla gelir elde edilmiştir ve milyonlarca veri katkıcısı ağı kurulmuştur.

Öne çıkan noktalar: Teknolojik olarak ZK doğrulama ve BFT konsensüs algoritmasını entegre ederek veri kalitesini sağlıyor, ayrıca Amazon Nitro Enclaves gizlilik hesaplama teknolojisini kullanarak uyum gereksinimlerini karşılıyor. İlginç bir şekilde, HeadCap beyin dalgası toplama cihazını piyasaya sürdü, bu da yazılımdan donanıma genişleme anlamına geliyor. Ekonomik modeli de oldukça iyi tasarlanmış; kullanıcılar 10 saatlik ses etiketleme ile 16 dolar + 500.000 puan kazanabiliyor, işletmeler için veri hizmeti abonelik maliyetleri %45 oranında düşebiliyor.

Kişisel değerlendirme: Bu projenin en büyük değerinin, özellikle veri kalitesi ve uyumluluk gereksinimlerinin çok yüksek olduğu sağlık ve otonom sürüş gibi alanlarda, AI veri etiketlemesine olan gerçek talebe ulaştığına inanıyorum. Ancak %20'lik hata oranı, geleneksel platformların %10'luk oranından biraz yüksek. Veri kalitesindeki dalgalanmalar sürekli olarak çözülmesi gereken bir sorun. Beyin-makine arayüzü yönü oldukça hayal gücüne sahip ama uygulanması da o kadar kolay değil.

4、 @sparkchainai

Proje Tanımı: Solana ağı üzerinde dağıtık hesaplama ağı, Haziran ayında 10.8 milyon dolar finansman sağladı, OakStone Ventures öncülük etti.

Öne Çıkanlar Analizi: Dinamik parçalama teknolojisi ile atıl GPU kaynaklarını bir araya getirerek, Llama3-405B gibi büyük modellerin çıkarımını destekliyor, maliyet AWS'den %40 daha düşük. Tokenleştirilmiş veri ticareti tasarımı oldukça ilginç, doğrudan hesaplama gücü katkıda bulunanları çıkar sahiplerine dönüştürüyor ve daha fazla kişinin ağa katılmasını teşvik ediyor.

Kişisel değerlendirme: Tipik bir "birleşik boş kaynaklar" modeli, mantıksal olarak makul. Ancak %15'lik bir çapraz zincir doğrulama hata oranı gerçekten biraz yüksek; teknik istikrarın daha da geliştirilmesi gerekiyor. Ancak 3D render gibi gerçek zamanlılık gereksiniminin düşük olduğu senaryolarda belirli bir avantaj sağlıyor. Anahtar, hata oranını düşürüp düşüremeyecekleri; aksi takdirde ne kadar iyi bir iş modeli olursa olsun, teknik sorunlar nedeniyle zayıflar.

5、 @olaxbt_terminal

Proje Tanıtımı: AI destekli kripto para yüksek frekanslı ticaret platformu, Haziran ayında 3.38 milyon dolarlık tohum turunu tamamladı, @ambergroup_io

Öncülük etmek.

Öne çıkan noktalar: MCP teknolojisi, ticaret yollarını dinamik olarak optimize edebilir, kaymayı azaltabilir ve test edilen verimliliği %30 artırabilir. #AgentFi trendine uyum sağlayarak, DeFi niceliksel ticaretinin bu nispeten boş alt alanında bir kesişim noktası bulmuş sayılır ve piyasa talebini karşılamış olur.

Kişisel değerlendirme: Yön sorun değil, DeFi gerçekten daha akıllı ticaret araçlarına ihtiyaç duyuyor. Ancak yüksek frekanslı ticaretin gecikme ve doğruluk açısından çok yüksek talepleri var, AI tahminleri ve zincir üzerindeki yürütmelerin gerçek zamanlı işbirliği henüz doğrulanması gerekiyor. Ayrıca MEV saldırıları büyük bir risk, teknik koruma önlemleri buna ayak uydurmalı.