# Crypto+AI分野の最近のトレンドと人気プロジェクトの分析過去1ヶ月間、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アプローチがより実務的になり、単純にコンセプトのパッケージに依存するのではなく、パフォーマンスデータを重視し始めました。2. 垂直的なセグメント化シーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIの地位を取って代わっています。3. 資本は商業モデルの検証をより重視し、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6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、著名な投資機関がリードし、業界の専門家が多数参加しました。プラットフォームは人間の主観的判断の優位性をAIの評価の短所に応用しています。500以上の大規模モデルにスコアを付けるために人工的なクラウドソーシングを通じて、ユーザーのフィードバックは現金に変換可能です。すでに多くの有名なAI企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを形成しています。このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を消費するモデルではありません。しかし、スパム注文の防止は重大な課題であり、反ウィッチハントアルゴリズムの継続的な最適化が必要です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトを好んでいます。## 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、2つの有名な資本機関が共同で主導しました。プロジェクトは、ブラウザプラグインを通じて、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは、複数の著名なWeb3プロジェクトから来ています。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おいて実質的な探求を行い、レイテンシを40%低下させ、異種デバイスの接続をサポートします。このプロジェクトの方向性は非常に正確で、AIローカリゼーションの「ダウンシフト」トレンドを的確に捉えています。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の競争から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強みでもあり、具体的な製品を通じて実際の性能による推進が期待されます。## 非中央集権的AIデータ基盤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おり、累積収入は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ています。技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明の検証とビザンチン耐障害性合意アルゴリズムを統合し、またある有名なクラウドサービスプロバイダーのプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、彼らが脳波収集デバイスを発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。経済モデルの設計も非常に優れており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業がデータサービスをサブスクライブするコストを45%削減できるのです。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のデータ品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野において、AIデータラベリングの真のニーズを捉えていることです。ただし、20％のエラー率は従来のプラットフォームの10％と比較して依然として高く、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。ブレイン・マシン・インターフェースの分野は想像の余地に満ちていますが、実行の難易度も小さくありません。## あるブロック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プロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了し、ある投資機関が主導しました。動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、ある有名な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デザインは非常に創造的で、計算力の寄与者を直接利害関係者に変換し、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「遊休資源の統合」モデルであり、論理的に妥当です。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、技術的な安定性はさらに改善が必要です。ただし、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。鍵はエラー率を低下させることができるかどうかであり、そうでなければ、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6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、ある暗号通貨会社が主導しました。プラットフォームのコア技術は、取引パスを動的に最適化し、スリッページを削減し、実測効率を30%向上させます。特定のAI金融トレンドに沿って、DeFi量子取引という相対的に空白の細分化された分野で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には問題がなく、DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。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による予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。また、特定の攻撃は重大なリスクであり、技術的防護措置は追いつかなければなりません。
Crypto+AIトラックのアップグレード: プロジェクトはより実用的に、垂直シーンが焦点に、資本はキャッシュフローを追い求める
Crypto+AI分野の最近のトレンドと人気プロジェクトの分析
過去1ヶ月間、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：
プロジェクトの技術的なアプローチがより実務的になり、単純にコンセプトのパッケージに依存するのではなく、パフォーマンスデータを重視し始めました。
垂直的なセグメント化シーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIの地位を取って代わっています。
資本は商業モデルの検証をより重視し、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6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了し、著名な投資機関がリードし、業界の専門家が多数参加しました。
プラットフォームは人間の主観的判断の優位性をAIの評価の短所に応用しています。500以上の大規模モデルにスコアを付けるために人工的なクラウドソーシングを通じて、ユーザーのフィードバックは現金に変換可能です。すでに多くの有名なAI企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを形成しています。
このプロジェクトのビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を消費するモデルではありません。しかし、スパム注文の防止は重大な課題であり、反ウィッチハントアルゴリズムの継続的な最適化が必要です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトを好んでいます。
分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、2つの有名な資本機関が共同で主導しました。
プロジェクトは、ブラウザプラグインを通じて、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは、複数の著名なWeb3プロジェクトから来ています。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おいて実質的な探求を行い、レイテンシを40%低下させ、異種デバイスの接続をサポートします。
このプロジェクトの方向性は非常に正確で、AIローカリゼーションの「ダウンシフト」トレンドを的確に捉えています。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の競争から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強みでもあり、具体的な製品を通じて実際の性能による推進が期待されます。
非中央集権的AIデータ基盤プラットフォーム
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おり、累積収入は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ています。
技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明の検証とビザンチン耐障害性合意アルゴリズムを統合し、またある有名なクラウドサービスプロバイダーのプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、彼らが脳波収集デバイスを発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。経済モデルの設計も非常に優れており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業がデータサービスをサブスクライブするコストを45%削減できるのです。
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のデータ品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野において、AIデータラベリングの真のニーズを捉えていることです。ただし、20％のエラー率は従来のプラットフォームの10％と比較して依然として高く、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。ブレイン・マシン・インターフェースの分野は想像の余地に満ちていますが、実行の難易度も小さくありません。
あるブロックチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了し、ある投資機関が主導しました。
動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、ある有名な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デザインは非常に創造的で、計算力の寄与者を直接利害関係者に変換し、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「遊休資源の統合」モデルであり、論理的に妥当です。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、技術的な安定性はさらに改善が必要です。ただし、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。鍵はエラー率を低下させることができるかどうかであり、そうでなければ、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6月に338万ドルのシードラウンド資金調達を完了し、ある暗号通貨会社が主導しました。
プラットフォームのコア技術は、取引パスを動的に最適化し、スリッページを削減し、実測効率を30%向上させます。特定のAI金融トレンドに沿って、DeFi量子取引という相対的に空白の細分化された分野で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には問題がなく、DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。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による予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はさらに検証が必要です。また、特定の攻撃は重大なリスクであり、技術的防護措置は追いつかなければなりません。