# Crypto+AI のトラック最近の発展動向と人気プロジェクトの分析最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの顕著なトレンドの変化があることがわかりました:1. プロジェクトの技術的アプローチはより実用的になり、純粋な概念のパッケージよりも性能データに重点を置くようになった。2. 垂直セグメンテーションのシーンが拡張の重点となり、専門的なAIアプリケーションが徐々に汎用AIに取って代わる。3. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持ち、キャッシュフローを持つプロジェクトは明らかにより好まれる。以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です。## 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によって500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。OpenAIなどの企業がデータを購入するようになり、実際のキャッシュフローが形成されました。ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消耗型モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことと反ウィッチ攻撃が大きな課題であり、関連アルゴリズムの継続的な最適化が必要です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに既存の収益化が検証されたプロジェクトを重視しています。## 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトはブラウザプラグインに依存しており、Solana DePIN領域において一定の市場認知があります。新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行っており、レイテンシを40％削減し、異種デバイスの接続をサポートします。プロジェクトの方向性は、AIのローカライズの「下に沈む」トレンドに合致しています。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大きな課題です。しかし、エッジコンピューティングは、Web2のAIの内向的な新しい需要を生み出すものであり、Web3のAI分散フレームワークの強みでもあります。実際のパフォーマンスによる具体的な製品を通じて、実現が期待されます。## 非中央集権的 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奨励しており、収益は1400万ドルを超え、100万人規模のデータ提供者ネットワークを構築しています。技術的には、データの質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを組み合わせており、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も使用しています。注目すべきは、プロジェクトが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアの領域に拡張したことです。その経済モデルは優れており、ユーザーは10時間の音声注釈を通じて16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスの購読コストは45％削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの実際のニーズに応えることにあります。特に、医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスに対する要求が非常に高い分野においてです。しかし、20％のエラー率は従来のプラットフォームの10％に比べて改善の余地があります。データ品質の変動は継続的に解決する必要がある問題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して低くありません。## 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未使用のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献者が直接利害関係者となり、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「アグリゲートアイドルリソース」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高すぎて、技術的な安定性はまだ改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることができるかどうかです。さもなければ、いかに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に悩まされることになります。## 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特定の技術を採用して取引パスを動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率が30%向上しました。現在のトレンドに合致しており、DeFiの量的取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしています。プロジェクトの方向性は正しいが、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。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はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければなりません。
Crypto+AI分野のトレンド変化:プロジェクトの実務化と垂直化が主流に
Crypto+AI のトラック最近の発展動向と人気プロジェクトの分析
最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの顕著なトレンドの変化があることがわかりました:
以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です。
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によって500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。OpenAIなどの企業がデータを購入するようになり、実際のキャッシュフローが形成されました。
ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消耗型モデルではありません。しかし、偽の注文を防ぐことと反ウィッチ攻撃が大きな課題であり、関連アルゴリズムの継続的な最適化が必要です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに既存の収益化が検証されたプロジェクトを重視しています。
分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトはブラウザプラグインに依存しており、Solana DePIN領域において一定の市場認知があります。新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行っており、レイテンシを40％削減し、異種デバイスの接続をサポートします。
プロジェクトの方向性は、AIのローカライズの「下に沈む」トレンドに合致しています。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大きな課題です。しかし、エッジコンピューティングは、Web2のAIの内向的な新しい需要を生み出すものであり、Web3のAI分散フレームワークの強みでもあります。実際のパフォーマンスによる具体的な製品を通じて、実現が期待されます。
非中央集権的 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奨励しており、収益は1400万ドルを超え、100万人規模のデータ提供者ネットワークを構築しています。
技術的には、データの質を保証するためにZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを組み合わせており、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も使用しています。注目すべきは、プロジェクトが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアの領域に拡張したことです。その経済モデルは優れており、ユーザーは10時間の音声注釈を通じて16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスの購読コストは45％削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの実際のニーズに応えることにあります。特に、医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスに対する要求が非常に高い分野においてです。しかし、20％のエラー率は従来のプラットフォームの10％に比べて改善の余地があります。データ品質の変動は継続的に解決する必要がある問題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して低くありません。
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未使用のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計により、計算力の貢献者が直接利害関係者となり、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「アグリゲートアイドルリソース」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高すぎて、技術的な安定性はまだ改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げることができるかどうかです。さもなければ、いかに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に悩まされることになります。
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特定の技術を採用して取引パスを動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率が30%向上しました。現在のトレンドに合致しており、DeFiの量的取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしています。
プロジェクトの方向性は正しいが、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。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はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつかなければなりません。