في الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاه:
أصبح المسار التقني للمشروع أكثر واقعية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
أصبحت مشاهد التقسيم العمودي محور التوسع، حيث بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تحل محل الذكاء الاصطناعي العام.
أصبحت رؤوس الأموال أكثر اهتمامًا بتحقق نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
إليك ملخص وتحليل لبعض المشاريع الشهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين مقابل النقود. وقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أدى إلى تشكيل تدفق نقدي فعلي.
نموذج العمل لهذا المشروع واضح نسبيًا، وليس نموذج حرق أموال بحت. ومع ذلك، فإن الوقاية من عمليات الشراء الوهمية وتحسين خوارزمية مكافحة الهجمات النسائية لا تزال تمثل تحديًا كبيرًا. من حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
حصلت الشبكة على بعض الاعتراف في سوق DePIN على Solana من خلال ملحقات المتصفح. أطلق الفريق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال، وقاموا باستكشافات جوهرية في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكنهم من تقليل التأخير بنسبة 40٪ ودعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "الغوص" في التوطين الذكي. ولكن عند معالجة المهام المعقدة، لا يزال يتعين المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، وثبات نقاط الحافة هو أيضاً مشكلة يجب حلها. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد ناتج عن المنافسة في الذكاء الاصطناعي في web2، هي أيضاً ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، ومن المتوقع أن تدفع المنتجات الملموسة التي تحقق الأداء الفعلي إلى التنفيذ.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات من مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت وغيرها. تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وتم إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص.
تقنيًا، دمجت المنصة التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT لضمان جودة البيانات، واستخدمت تقنية حساب الخصوصية لتلبية المتطلبات التنظيمية. كما أطلقوا جهاز جمع موجات الدماغ، مما حقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من وضع العلامات الصوتية، بينما يمكن تقليل تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الحاجة الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي، مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ بنسبة 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن مجال واجهات الدماغ والحاسوب يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة حوسبة موزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، وتدعم استدلال النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بمزود خدمات سحابية معين. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يتحول بموجبه المساهمون في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.
هذا نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية النظرية. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل البالغ 15% مرتفع بالفعل، ولا يزال من الضروري تحسين الاستقرار التكنولوجي. في مشاهد مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الفعلي مرتفعة، يتمتع هذا المشروع بالفعل بميزة. المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشكلات تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكياً، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي من تداول DeFi الكمي، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه العام للمشروع صحيح، فـ DeFi يحتاج حقًا إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عاليين، ولا يزال من الضروري التحقق من التوافق الزمني للتنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى التدابير الفنية الوقائية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
الاتجاهات الجديدة لمشاريع Crypto+AI: التركيز على التكنولوجيا العملية، والمشاهد الرأسية، والتحقق التجاري
تحليل المشاريع الشهيرة في مجال Crypto+AI مؤخرًا
في الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاه:
إليك ملخص وتحليل لبعض المشاريع الشهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين مقابل النقود. وقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أدى إلى تشكيل تدفق نقدي فعلي.
نموذج العمل لهذا المشروع واضح نسبيًا، وليس نموذج حرق أموال بحت. ومع ذلك، فإن الوقاية من عمليات الشراء الوهمية وتحسين خوارزمية مكافحة الهجمات النسائية لا تزال تمثل تحديًا كبيرًا. من حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
حصلت الشبكة على بعض الاعتراف في سوق DePIN على Solana من خلال ملحقات المتصفح. أطلق الفريق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال، وقاموا باستكشافات جوهرية في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكنهم من تقليل التأخير بنسبة 40٪ ودعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "الغوص" في التوطين الذكي. ولكن عند معالجة المهام المعقدة، لا يزال يتعين المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، وثبات نقاط الحافة هو أيضاً مشكلة يجب حلها. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد ناتج عن المنافسة في الذكاء الاصطناعي في web2، هي أيضاً ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، ومن المتوقع أن تدفع المنتجات الملموسة التي تحقق الأداء الفعلي إلى التنفيذ.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات من مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت وغيرها. تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وتم إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص.
تقنيًا، دمجت المنصة التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT لضمان جودة البيانات، واستخدمت تقنية حساب الخصوصية لتلبية المتطلبات التنظيمية. كما أطلقوا جهاز جمع موجات الدماغ، مما حقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من وضع العلامات الصوتية، بينما يمكن تقليل تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45%.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الحاجة الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي، مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ بنسبة 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن مجال واجهات الدماغ والحاسوب يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة حوسبة موزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، وتدعم استدلال النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بمزود خدمات سحابية معين. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يتحول بموجبه المساهمون في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.
هذا نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية النظرية. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل البالغ 15% مرتفع بالفعل، ولا يزال من الضروري تحسين الاستقرار التكنولوجي. في مشاهد مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الفعلي مرتفعة، يتمتع هذا المشروع بالفعل بميزة. المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشكلات تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكياً، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت الاختبارات زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي من تداول DeFi الكمي، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه العام للمشروع صحيح، فـ DeFi يحتاج حقًا إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عاليين، ولا يزال من الضروري التحقق من التوافق الزمني للتنبؤات القائمة على الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى التدابير الفنية الوقائية.