تحليل أحدث الاتجاهات والمشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI

خلال الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:

1. أصبح مسار التقنية للمشروع أكثر واقعية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التغليف المفهومي البحت.
2. أصبحت سيناريوهات التقسيم العمودي محور التركيز للتوسع، حيث بدأت الذكاء الاصطناعي المتخصص في استبدال الذكاء الاصطناعي العام.
3. أصبحت رأس المال أكثر تركيزًا على التحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفقات نقدية تُفضل بشكل ملحوظ.

إليك مقدمة وتحليل لعدة مشاريع شائعة:

منصة تقييم نموذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية

أكمل النظام التمويل في جولة البذور بقيمة 33 مليون دولار في يونيو. يقوم النظام بتطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط ضعف تقييم الذكاء الاصطناعي، من خلال الحشد الجماعي البشري لتقييم أكثر من 500 نموذج كبير. يمكن تحويل تعليقات المستخدمين إلى نقد، حيث يساوي 1000 نقطة 1 دولار. لقد جذب النظام بالفعل العديد من الشركات المعروفة لشراء البيانات، مما أدى إلى تشكيل تدفق نقدي حقيقي.

هذا مشروع يتمتع بنموذج أعمال واضح نسبيًا وليس مجرد نموذج حرق أموال. ومع ذلك، فإن مكافحة عمليات الشراء الوهمية تمثل تحديًا كبيرًا، ويتطلب الأمر تحسينًا مستمرًا لخوارزمية مكافحة هجمات الساحرات. من حيث حجم التمويل، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها تحقق من العائد.

شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية

أنجز المشروع جولة تمويل أولية بقيمة 10 ملايين دولار في يونيو. حقق المشروع من خلال ملحق المتصفح بعض الإجماع في السوق في مجال DePIN على سولانا. يتكون أعضاء الفريق من عدة مشاريع معروفة، وقد حقق البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستدلال تقدمًا ملحوظًا في حسابات الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.

الاتجاه الذي يسلكه هذا المشروع صحيح تمامًا، حيث يتوافق تمامًا مع اتجاه "نزول" الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، عندما يتعلق الأمر بالتعامل مع المهام المعقدة، يجب أن يتنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تمثل مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي احتياج جديد نتج عن التنافس في الذكاء الاصطناعي في Web2، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3. نتطلع إلى رؤية المزيد من المنتجات المحددة التي تستند إلى الأداء الفعلي.

منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية

تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، بما في ذلك الطب، القيادة الذاتية، الصوت، وغيرها. بلغ إجمالي الإيرادات أكثر من 14 مليون دولار، وتم إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين الأعضاء. تقنيًا، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق الآراء BFT لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنية حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال.

أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما حقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و 500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من وسم الصوت، بينما يمكن أن تنخفض تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات للشركات بنسبة 45%.

تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتعليم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ 20% أعلى من 10% على المنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. هناك مساحة كبيرة للتخيل في اتجاه واجهات الدماغ والحاسوب، لكن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.

شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا

تم الانتهاء من تمويل المشروع بقيمة 10.8 مليون دولار في يونيو. من خلال تقنية تقسيم ديناميكي، يتم تجميع موارد GPU غير المستغلة لدعم استنتاج نماذج اللغة الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين. المشروع يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يمكن أن يحفز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.

هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، منطقياً يبدو معقولًا. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% يعتبر مرتفعًا بالفعل، ويحتاج الاستقرار التكنولوجي إلى تحسين مستمر. في سيناريوهات مثل عرض ثلاثي الأبعاد، حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، هناك بالفعل مزايا، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.

منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي

أكمل النظام الأساسي جولة تمويل البذور بقيمة 3.38 مليون دولار في يونيو. تكنولوجيا تحسين مسارات التداول الديناميكية الخاصة به يمكن أن تقلل من الانزلاق، وقد أظهرت الكفاءة زيادة بنسبة 30%. يتماشى النظام الأساسي مع الاتجاهات الحالية، حيث وجد نقطة دخول في الفئة الفرعية الخالية نسبيًا من التداول الكمي في DeFi، مما يملأ الحاجة في السوق.

لا توجد مشاكل في هذا الاتجاه، فـ DeFi بحاجة فعلاً إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ، كما أن التنبؤات الذكية والتنسيق في الوقت الحقيقي على السلسلة بحاجة إلى مزيد من التحقق. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يستدعي تعزيز تدابير الحماية التقنية.