Аналіз останніх тенденцій та популярних проєктів у сфері Crypto+AI

Протягом минулого місяця в секторі Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проєкту став більш практичним, почали звертати увагу на показники продуктивності, а не на чисту концептуальну упаковку.
2. Сегментація за вертикалями стає фокусом розширення, спеціалізований штучний інтелект поступово замінює універсальний штучний інтелект.
3. Капітал все більше звертає увагу на верифікацію бізнес-моделей, проекти з грошовими потоками явно користуються більшим попитом.

Ось кілька популярних проектів з їх описом та аналізом:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Платформа завершила фінансування на суму 33 мільйони доларів США в раунді seed у червні. Платформа застосовує переваги суб'єктивного судження людини до слабких місць оцінки ШІ, оцінюючи більше ніж 500 великих моделей через краудсорсинг. Відгуки користувачів можуть бути конвертовані в готівку, кожні 1000 балів дорівнюють 1 долару США. Платформа вже залучила кілька відомих компаній для закупівлі даних, створивши реальний грошовий потік.

Це проект з відносно чіткою бізнес-моделлю, а не просто моделлю спалювання грошей. Однак, запобігання фальшивим замовленням є суттєвим викликом, що потребує постійної оптимізації алгоритму проти відьомських атак. З точки зору обсягу фінансування, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженою монетизацією.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Проект завершив фінансування на суму 10 мільйонів доларів у раунді посівних інвестицій у червні. Проект отримав певний ринковий консенсус у сфері DePIN на Solana за допомогою плагіна для браузера. Члени команди походять з кількох відомих проектів, нова запущена протокол передачі даних та двигун виведення досягли суттєвого прогресу в області крайових обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.

Цей проект має правильний напрямок, що ідеально відповідає тренду "засинання" локалізації AI. Але під час виконання складних завдань необхідно змагатися з централізованими платформами за ефективністю, стабільність крайніх вузлів залишається проблемою. Проте, крайні обчислення є новою потребою, що виникла внаслідок внутрішньої конкуренції Web2 AI, а також є перевагою розподіленої структури Web3 AI. Сподіваюся побачити більше конкретних продуктів, заснованих на фактичній продуктивності.

Децентралізована AI дата-інфраструктура платформа

Платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних сфер, включаючи медицину, автономне водіння, голос та інше, через токен. Загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів США, було створено мережу з мільйонами учасників внесення даних. Технологічно інтегровано ZK верифікацію та BFT консенсусний алгоритм для забезпечення якості даних, також використано технології обчислень конфіденційності для виконання вимог відповідності.

Проект також представив пристрій для збору електроенцефалографічних хвиль, що дозволяє здійснити розширення від програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Економічна модель розроблена раціонально, користувачі можуть заробити 16 доларів та 500 000 балів за 10 годин голосового маркування, а витрати компаній на підписку на послуги даних можуть бути знижені на 45%.

Цінність цього проєкту полягає в тому, що він задовольняє реальні потреби в маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних та відповідності є дуже високими. Але 20% рівень помилок все ще перевищує 10% традиційних платформ, коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати. Напрямок інтерфейсів мозок-комп'ютер має великий потенціал, але також має й чималі труднощі в реалізації.

Розподілена обчислювальна мережа на ланцюгу Solana

Проект завершив фінансування в 10,8 мільйона доларів у червні. Завдяки технології динамічного шардінгу агрегуються незайняті ресурси GPU, що підтримують інференцію великих мовних моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у провідних постачальників хмарних послуг. Проект перетворює учасників обчислювальних потужностей на зацікавлених осіб, що може стимулювати більше людей долучитися до мережі.

Це типовий режим "агрегування бездіяльних ресурсів", логічно це зрозуміло. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами дійсно є занадто високими, технічна стабільність все ще потребує подальшого вдосконалення. У сценах, де не висуваються високі вимоги до реального часу, таких як 3D рендеринг, це дійсно має переваги, ключове питання полягає в тому, чи можна знизити рівень помилок, інакше навіть найкраща бізнес-модель буде затягнута технічними проблемами.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Платформа завершила фінансування на рівні 3,38 мільйона доларів у раунді seed у червні. Її технологія динамічної оптимізації торгових шляхів може зменшити сліпи, а фактична ефективність зросла на 30%. Платформа відповідає сучасним тенденціям, знайшовши точку входу в відносно порожню нішу DeFi квантової торгівлі, заповнюючи потреби ринку.

Цей напрямок не має проблем, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, прогнози на основі ШІ та реальна координація виконання на ланцюгу ще потребують подальшої перевірки. Крім того, атаки MEV є суттєвим ризиком, що потребує посилення технологічних заходів захисту.