# Crypto+AI トラックの最近の注目プロジェクト分析過去1ヶ月、Crypto+AI分野では3つの顕著なトレンドの変化が見られました：1. プロジェクトの技術的な道筋がより実用的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、パフォーマンスデータに注目し始めています。2. 垂直的なセグメンテーションシーンが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが一般的なAIを徐々に置き換えている。3. 資本はビジネスモデルの検証により一層注目し、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれる。以下は、いくつかの人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です。## 分散型AIモデル評価プラットフォームこのプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルに対してスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。このプラットフォームは、OpenAIなどの企業からデータを購入するように引き付け、実際の現金流を形成しています。このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を浪費するモデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことや、反ウィッチハントアルゴリズムを改善することは依然として大きな課題です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化能力が検証されたプロジェクトを好んでいます。## 非中央集権のAI計算ネットワークこのネットワークは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性の面で実質的な探求を行い、遅延を40%削減でき、異種デバイスの接続をサポートしています。プロジェクトの方向性はAIのローカリゼーション「ダウンサイジング」トレンドと一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性も解決すべき課題です。ただし、エッジコンピューティングはweb2のAIの内輪競争によって生まれた新たな需要であり、web3のAI分散フレームワークの利点でもあります。実際の性能に基づいた具体的な製品によって実現が進むことが期待されます。## 分散型AIデータインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促しています。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、プラットフォームはデータ品質を保証するためにZK検証とBFT合意アルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術を使用しています。また、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現するために脳波収集デバイスを導入しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは10時間の音声ラベル付けで16ドルと50万ポイントを得ることができ、企業がデータサービスを購読するコストは45%削減されます。このプロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野において、AIデータ注釈の真のニーズを満たしたことです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの分野は想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。## Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークこのネットワークは動的シャーディング技術を通じて、余剰のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートし、特定のクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低いです。そのトークン化されたデータ取引の設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。これは典型的な「集約された未使用リソース」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術の安定性はまだ改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性がそれほど要求されないシーンでは、このプロジェクトは確かに優位性を持っています。重要なのはエラー率を下げることであり、さもなければどんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを削減し、実際の効率が30%向上しました。AgentFiのトレンドに沿って、DeFi量子取引という比較的空白の細分野に切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要だ。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があり、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性にはまだ検証が必要だ。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければならない。
Crypto+AIプロジェクトの新しいトレンド：実用的技術、垂直シーンとビジネス検証が焦点となる
Crypto+AI トラックの最近の注目プロジェクト分析
過去1ヶ月、Crypto+AI分野では3つの顕著なトレンドの変化が見られました：
以下は、いくつかの人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です。
分散型AIモデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルに対してスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。このプラットフォームは、OpenAIなどの企業からデータを購入するように引き付け、実際の現金流を形成しています。
このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を浪費するモデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことや、反ウィッチハントアルゴリズムを改善することは依然として大きな課題です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化能力が検証されたプロジェクトを好んでいます。
非中央集権のAI計算ネットワーク
このネットワークは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性の面で実質的な探求を行い、遅延を40%削減でき、異種デバイスの接続をサポートしています。
プロジェクトの方向性はAIのローカリゼーション「ダウンサイジング」トレンドと一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性も解決すべき課題です。ただし、エッジコンピューティングはweb2のAIの内輪競争によって生まれた新たな需要であり、web3のAI分散フレームワークの利点でもあります。実際の性能に基づいた具体的な製品によって実現が進むことが期待されます。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促しています。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。
技術的には、プラットフォームはデータ品質を保証するためにZK検証とBFT合意アルゴリズムを統合し、コンプライアンス要件を満たすためにプライバシー計算技術を使用しています。また、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現するために脳波収集デバイスを導入しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは10時間の音声ラベル付けで16ドルと50万ポイントを得ることができ、企業がデータサービスを購読するコストは45%削減されます。
このプロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野において、AIデータ注釈の真のニーズを満たしたことです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの分野は想像の余地がありますが、実行の難易度は少なくありません。
Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
このネットワークは動的シャーディング技術を通じて、余剰のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートし、特定のクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低いです。そのトークン化されたデータ取引の設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
これは典型的な「集約された未使用リソース」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術の安定性はまだ改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性がそれほど要求されないシーンでは、このプロジェクトは確かに優位性を持っています。重要なのはエラー率を下げることであり、さもなければどんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを削減し、実際の効率が30%向上しました。AgentFiのトレンドに沿って、DeFi量子取引という比較的空白の細分野に切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。
プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要だ。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があり、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性にはまだ検証が必要だ。さらに、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければならない。