Análisis de tendencias recientes y proyectos populares en el sector Crypto+AI
Recientemente se ha realizado un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un simple empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en un enfoque clave de expansión, y las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a la IA general.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presenta una introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 modelos grandes a través de un enfoque de crowdsourcing, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir los pedidos falsos y los ataques anti-brujería es un gran desafío, y se necesita una optimización continua de los algoritmos relacionados. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, es evidente que el capital valora más los proyectos que ya tienen una validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto se basa en un complemento de navegador y ya tiene un cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustantivas en el cálculo en el borde y la verificabilidad de los datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Sin embargo, aún se necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos perimetrales también representa un gran desafío. Sin embargo, la computación perimetral no solo es una nueva demanda surgida de la competencia en Web2 AI, sino que también es una ventaja del marco distribuido de Web3 AI, lo que hace que sea digno de esperar su implementación a través de productos específicos que avancen en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de millones de contribuyentes de datos.
Técnicamente combina la verificación ZK con el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que el proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, expandiéndose del software al hardware. Su diseño de modelo económico es bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad de datos y cumplimiento. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales todavía tiene espacio para mejorar, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que debe resolverse de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Esta red agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados transforma a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido desde un punto de vista lógico. Sin embargo, una tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita seguir mejorando. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere un alto grado de inmediatez, definitivamente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnologías específicas para optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se adapta a la tendencia actual y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la coordinación en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques de MEV son un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
16 me gusta
Recompensa
16
5
Republicar
Compartir
Comentar
0/400
BlockchainDecoder
· 08-08 15:19
Según los datos de investigación, la evaluación del modelo presenta un sesgo PCA, basado en un artículo de Stanford de 2022.
Ver originalesResponder0
pvt_key_collector
· 08-08 15:12
Hacer proyectos también requiere considerar el flujo de caja, esto es 2024.
Ver originalesResponder0
WalletManager
· 08-08 15:05
No toco proyectos demasiado desordenados. La base de la inversión ya está desplegada.
Ver originalesResponder0
MetaverseHobo
· 08-08 15:04
Se trata de flujo de efectivo, hablar con dinero real.
Ver originalesResponder0
SatoshiHeir
· 08-08 15:01
Es necesario señalar tres errores esenciales: no se puede tener dinero quemado y un ideal, eventualmente regresará a la fuente del valor.
Tendencias en el sector de Crypto+AI: la pragmatización y verticalización de proyectos se convierten en la corriente principal
Análisis de tendencias recientes y proyectos populares en el sector Crypto+AI
Recientemente se ha realizado un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI, y se han identificado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una introducción y análisis de varios proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma califica más de 500 modelos grandes a través de un enfoque de crowdsourcing, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, creando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, prevenir los pedidos falsos y los ataques anti-brujería es un gran desafío, y se necesita una optimización continua de los algoritmos relacionados. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, es evidente que el capital valora más los proyectos que ya tienen una validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto se basa en un complemento de navegador y ya tiene un cierto reconocimiento en el mercado del DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustantivas en el cálculo en el borde y la verificabilidad de los datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" de la localización de IA. Sin embargo, aún se necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos perimetrales también representa un gran desafío. Sin embargo, la computación perimetral no solo es una nueva demanda surgida de la competencia en Web2 AI, sino que también es una ventaja del marco distribuido de Web3 AI, lo que hace que sea digno de esperar su implementación a través de productos específicos que avancen en el rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de millones de contribuyentes de datos.
Técnicamente combina la verificación ZK con el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que el proyecto también ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, expandiéndose del software al hardware. Su diseño de modelo económico es bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos a través de 10 horas de etiquetado de voz, y el costo de los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde se requieren altos estándares de calidad de datos y cumplimiento. Sin embargo, una tasa de error del 20% en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales todavía tiene espacio para mejorar, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que debe resolverse de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Esta red agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, apoyando la inferencia de modelos grandes, con un costo 40% menor que el de ciertos proveedores de servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados transforma a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido desde un punto de vista lógico. Sin embargo, una tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita seguir mejorando. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere un alto grado de inmediatez, definitivamente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza tecnologías específicas para optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se adapta a la tendencia actual y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la coordinación en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques de MEV son un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.