Анализ текущих трендов и популярных проектов в сфере Crypto+AI
За последний месяц в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент делается на использование данных производительности, а не просто на зависимость от концептуальной упаковки.
Вертикальная сегментация сцен стала фокусом расширения, специализированный ИИ начинает заменять универсальный ИИ.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
Платформа оценки децентрализованных AI-моделей
Платформа завершила финансирование на стадии посевного раунда в размере 33 миллиона долларов в июне, в котором ведущие инвестиционные компании выступили в качестве основных инвесторов, а несколько экспертов отрасли также приняли участие.
Платформа использует преимущества человеческой субъективной оценки для устранения слабых мест в оценке ИИ. С помощью краудсорсинга пользователи оценивают более 500 крупных моделей, а обратная связь пользователей может быть конвертирована в наличные деньги. Это привлекло несколько известных компаний в области ИИ для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Бизнес-модель данного проекта относительно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако борьба с подделкой заказов является серьезной проблемой, требующей постоянной оптимизации алгоритмов противодействия атакам ведьм. Что касается объема финансирования, то капиталы явно отдают предпочтение проектам с подтвержденной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Этот проект завершил посевное финансирование в 10 миллионов долларов в июне, которое было совместно возглавлено двумя известными венчурными инвестициями.
Проект достиг определенного рыночного консенсуса в области DePIN на определенной публичной цепочке через браузерные расширения. Члены команды приходят из нескольких известных Web3 проектов. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление данного проекта очень точное, оно как раз соответствует тенденции локализации ИИ «углубления». Однако, при выполнении сложных задач все еще необходимо соревноваться с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов также является нерешенной проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новой потребностью, возникшей из инволюции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, стоит ожидать, что они будут реализованы через конкретные продукты на основе фактической производительности.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ
Платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные в различных областях (включая медицину, автономное вождение, голос и т.д.) с помощью токенов, общий доход составил более 14 миллионов долларов, создана сеть из миллиона поставщиков данных.
С технической точки зрения платформа интегрировала проверку нулевых знаний и алгоритм консенсуса с противодействием кибератакам для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с сохранением конфиденциальности от известного облачного провайдера для соблюдения требований законодательства. Стоит отметить, что они также выпустили устройство для сбора электроэнцефалограмм, что позволило расширить возможности от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Дизайн экономической модели тоже довольно неплох, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосовой аннотации, в то время как затраты предприятий на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Максимальная ценность этого проекта заключается в том, что он соответствует реальным потребностям в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Тем не менее, ошибка в 20% по сравнению с 10% на традиционных платформах все еще является высокой, и колебания качества данных — это проблема, которую нужно постоянно решать. Направление интерфейсов мозг-машина хотя и полное воображения, но также имеет и значительные трудности при исполнении.
Распределенная вычислительная сеть на одной из публичных блокчейнов
Этот проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне, возглавляемое одной из инвестиционных компаний.
Используя технологию динамической шардизации для агрегирования неиспользуемых ресурсов GPU, поддерживает инференцию крупных языковых моделей, стоимость которой на 40% ниже, чем у известного облачного провайдера. Дизайн токенизированной торговли данными очень креативен, он напрямую превращает тех, кто вносит вклад в вычислительную мощность, в заинтересованные стороны, что может стимулировать больше людей участвовать в сети.
Это典型ная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15%-ная ошибка валидации кросс-цепочки действительно высока, и стабильность технологии все еще нуждается в улучшении. Тем не менее, в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к времени отклика не так высоки, действительно есть преимущества. Ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа завершила раунд посевного финансирования в размере 3,38 миллиона долларов в июне, возглавляемый одной из криптовалютных компаний.
Ядро технологии платформы может динамически оптимизировать торговые пути, сокращая проскальзывание, что на практике увеличивает эффективность на 30%. Это соответствует определенной тенденции AI в финансах и нашло точку входа в относительно незанятую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночный спрос.
Направление проекта не вызывает сомнений, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, совместимость предсказаний ИИ и исполнения на блокчейне в реальном времени еще требует дальнейшей проверки. Кроме того, некоторые виды атак представляют собой значительный риск, и технические меры защиты должны идти в ногу с этим.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Обновление сектора Crypto+AI: более прагматичные проекты, вертикальные сцены в центре внимания, капитал стремится к денежным потокам.
Анализ текущих трендов и популярных проектов в сфере Crypto+AI
За последний месяц в секторе Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:
Технический путь проекта стал более практичным, теперь акцент делается на использование данных производительности, а не просто на зависимость от концептуальной упаковки.
Вертикальная сегментация сцен стала фокусом расширения, специализированный ИИ начинает заменять универсальный ИИ.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.
Вот краткое введение и анализ нескольких популярных проектов:
Платформа оценки децентрализованных AI-моделей
Платформа завершила финансирование на стадии посевного раунда в размере 33 миллиона долларов в июне, в котором ведущие инвестиционные компании выступили в качестве основных инвесторов, а несколько экспертов отрасли также приняли участие.
Платформа использует преимущества человеческой субъективной оценки для устранения слабых мест в оценке ИИ. С помощью краудсорсинга пользователи оценивают более 500 крупных моделей, а обратная связь пользователей может быть конвертирована в наличные деньги. Это привлекло несколько известных компаний в области ИИ для закупки данных, что создало реальный денежный поток.
Бизнес-модель данного проекта относительно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако борьба с подделкой заказов является серьезной проблемой, требующей постоянной оптимизации алгоритмов противодействия атакам ведьм. Что касается объема финансирования, то капиталы явно отдают предпочтение проектам с подтвержденной монетизацией.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Этот проект завершил посевное финансирование в 10 миллионов долларов в июне, которое было совместно возглавлено двумя известными венчурными инвестициями.
Проект достиг определенного рыночного консенсуса в области DePIN на определенной публичной цепочке через браузерные расширения. Члены команды приходят из нескольких известных Web3 проектов. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные исследования в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление данного проекта очень точное, оно как раз соответствует тенденции локализации ИИ «углубления». Однако, при выполнении сложных задач все еще необходимо соревноваться с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов также является нерешенной проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новой потребностью, возникшей из инволюции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, стоит ожидать, что они будут реализованы через конкретные продукты на основе фактической производительности.
Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ
Платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные в различных областях (включая медицину, автономное вождение, голос и т.д.) с помощью токенов, общий доход составил более 14 миллионов долларов, создана сеть из миллиона поставщиков данных.
С технической точки зрения платформа интегрировала проверку нулевых знаний и алгоритм консенсуса с противодействием кибератакам для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с сохранением конфиденциальности от известного облачного провайдера для соблюдения требований законодательства. Стоит отметить, что они также выпустили устройство для сбора электроэнцефалограмм, что позволило расширить возможности от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Дизайн экономической модели тоже довольно неплох, пользователи могут заработать 16 долларов и 500000 баллов за 10 часов голосовой аннотации, в то время как затраты предприятий на подписку на услуги данных могут снизиться на 45%.
Максимальная ценность этого проекта заключается в том, что он соответствует реальным потребностям в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как здравоохранение и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Тем не менее, ошибка в 20% по сравнению с 10% на традиционных платформах все еще является высокой, и колебания качества данных — это проблема, которую нужно постоянно решать. Направление интерфейсов мозг-машина хотя и полное воображения, но также имеет и значительные трудности при исполнении.
Распределенная вычислительная сеть на одной из публичных блокчейнов
Этот проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне, возглавляемое одной из инвестиционных компаний.
Используя технологию динамической шардизации для агрегирования неиспользуемых ресурсов GPU, поддерживает инференцию крупных языковых моделей, стоимость которой на 40% ниже, чем у известного облачного провайдера. Дизайн токенизированной торговли данными очень креативен, он напрямую превращает тех, кто вносит вклад в вычислительную мощность, в заинтересованные стороны, что может стимулировать больше людей участвовать в сети.
Это典型ная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако 15%-ная ошибка валидации кросс-цепочки действительно высока, и стабильность технологии все еще нуждается в улучшении. Тем не менее, в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к времени отклика не так высоки, действительно есть преимущества. Ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ
Платформа завершила раунд посевного финансирования в размере 3,38 миллиона долларов в июне, возглавляемый одной из криптовалютных компаний.
Ядро технологии платформы может динамически оптимизировать торговые пути, сокращая проскальзывание, что на практике увеличивает эффективность на 30%. Это соответствует определенной тенденции AI в финансах и нашло точку входа в относительно незанятую нишу количественной торговли DeFi, заполнив рыночный спрос.
Направление проекта не вызывает сомнений, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, совместимость предсказаний ИИ и исполнения на блокчейне в реальном времени еще требует дальнейшей проверки. Кроме того, некоторые виды атак представляют собой значительный риск, и технические меры защиты должны идти в ногу с этим.