Nouvelles tendances des projets Crypto+AI : la technologie pragmatique, les scénarios verticaux et la validation commerciale deviennent le centre d'intérêt.
Analyse des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances significatives.
La voie technique du projet est devenue plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de niche verticaux deviennent le point focal de l'expansion, les applications IA spécialisées remplacent progressivement l'IA généralisée.
Le capital accorde de plus en plus d'importance à la validation du modèle commercial, les projets disposant d'un flux de trésorerie sont clairement plus prisés.
Voici une brève introduction et analyse de plusieurs projets populaires :
Plateforme d'évaluation des modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'Intelligence Artificielle par le biais de crowdsourcing, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises comme 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 basé sur la dépense. Cependant, la prévention des faux ordres et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de sorcières restent un grand défi. D'après la taille de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement préférer les projets dont la capacité de monétisation a déjà été vérifiée.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le réseau a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, réalisant des explorations substantielles dans le domaine de l'informatique en périphérie et de la vérifiabilité des données, capable de réduire de 40 % la latence et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques demeure un problème à résoudre. Toutefois, le calcul de périphérie, en tant que nouvelle demande générée par l'involution de l'IA dans le web2, représente également un avantage du cadre distribué de l'IA dans le web3, et il est prometteur de voir son avancement à travers des produits concrets 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, notamment la santé, la conduite autonome et la voix, par le biais de jetons. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Ils ont également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en effectuant 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 besoins réels de l'annotation de données IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un grand potentiel d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce réseau agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, prenant en charge l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. La conception de l'échange de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et 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 a effectivement des avantages. La clé est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage et augmentant l'efficacité de 30 % selon des tests réels. En suivant la tendance AgentFi, elle a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide qu'est le trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige une latence et une précision extrêmement élevées, et la synergie en temps réel entre la prédiction AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent suivre.
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ProxyCollector
· Il y a 20h
C'est vraiment bon, l'argent est toujours le meilleur.
Nouvelles tendances des projets Crypto+AI : la technologie pragmatique, les scénarios verticaux et la validation commerciale deviennent le centre d'intérêt.
Analyse des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances significatives.
Voici une brève introduction et analyse de plusieurs projets populaires :
Plateforme d'évaluation des modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'Intelligence Artificielle par le biais de crowdsourcing, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises comme 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 basé sur la dépense. Cependant, la prévention des faux ordres et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de sorcières restent un grand défi. D'après la taille de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement préférer les projets dont la capacité de monétisation a déjà été vérifiée.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le réseau a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, réalisant des explorations substantielles dans le domaine de l'informatique en périphérie et de la vérifiabilité des données, capable de réduire de 40 % la latence et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques demeure un problème à résoudre. Toutefois, le calcul de périphérie, en tant que nouvelle demande générée par l'involution de l'IA dans le web2, représente également un avantage du cadre distribué de l'IA dans le web3, et il est prometteur de voir son avancement à travers des produits concrets 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, notamment la santé, la conduite autonome et la voix, par le biais de jetons. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Ils ont également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en effectuant 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 besoins réels de l'annotation de données IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un grand potentiel d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce réseau agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, prenant en charge l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. La conception de l'échange de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et 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 a effectivement des avantages. La clé est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage et augmentant l'efficacité de 30 % selon des tests réels. En suivant la tendance AgentFi, elle a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide qu'est le trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
La direction du projet est correcte, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige une latence et une précision extrêmement élevées, et la synergie en temps réel entre la prédiction AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent suivre.