أحدث الاتجاهات والمشاريع الشائعة في مجال دمج العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي
مؤخراً، تم تنظيم المشاريع الساخنة في مجال Crypto + AI، واكتشفنا أن هذا المجال يظهر ثلاث اتجاهات تطور بارزة:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، وبدأ يركز على استخدام بيانات الأداء الفعلية للتحدث، بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم.
أصبحت مشاهد التقسيم العمودي محورًا رئيسيًا للتوسع، حيث تحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة محل الحلول العامة للذكاء الاصطناعي.
رأس المال يهتم أكثر بتحقق نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق المتابعة وتحليلها:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تستخدم هذه المنصة ميزة الحكم الذاتي للبشر في معالجة نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. من خلال أسلوب الحشد البشري، يتم تقييم أكثر من 500 نموذج كبير، ويمكن استبدال ملاحظات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت هذه المشروع شركة ذكاء اصطناعي مشهورة لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
نموذج الأعمال واضح إلى حد ما، وليس مجرد نموذج حرق أموال. لكن مواجهة الاحتيال في الطلبات هي تحدٍ كبير، ويحتاج خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات إلى تحسين مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها تحقق من إمكانية تحقيق الدخل.
2. شبكة الحوسبة الذكية الموزعة
لقد حقق هذا المشروع بعض التوافق السوقي في مجال DePIN على شبكة Solana، حيث يتكون أعضاء الفريق من مشروع إنترنت الأشياء معروف. البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستدلال قد قاما باستكشافات جوهرية في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التمركز" في الذكاء الاصطناعي. لكن عند التعامل مع المهام المعقدة، يحتاج الأمر إلى التنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي طلب جديد نتج عن المنافسة في الذكاء الاصطناعي في Web2، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع لـ Web3 AI. نحن متفائلون بدفع التنفيذ من خلال منتجات ملموسة تعتمد على الأداء الفعلي.
3. منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين عبر الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة (مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت، إلخ)، وحققت إيرادات تتجاوز 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من مليون مساهم في البيانات.
تتكامل تقنيًا مع إثبات المعرفة الصفرية والتحقق من توافق آلية الإجماع البيزنطية لضمان جودة البيانات، كما استخدمت تقنية الحوسبة الخصوصية من مزود خدمة سحابية معين لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم نموذج الاقتصاد بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من 10 ساعات من التعليق الصوتي، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الطلب الحقيقي على وضع علامات البيانات للذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية التي تتطلب جودة البيانات والامتثال بشكل كبير. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من 10٪ على المنصات التقليدية، واهتزاز جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. اتجاه واجهة الدماغ والحاسوب يحمل مساحة للتخيل، لكن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
4. شبكة قوة الحوسبة الموزعة على سلسلة عامة معينة
يستخدم هذا المشروع تقنية تقسيم ديناميكي لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% من بعض خدمات السحابة. تصميم تبادل البيانات المميز بالرموز يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، من الناحية المنطقية يبدو منطقيًا. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ويجب تحسين الاستقرار التقني. لديها بالتأكيد مزايا في السيناريوهات مثل العرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المطالب الزمنية عالية، ولكن المفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
5. منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية خاصة لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاهات الذكاء الاصطناعي المالي، وقد وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي الذي يعد نسبيًا فارغًا في التداول الكمي المالي اللامركزي، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع، حيث إن التمويل اللامركزي يحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة ووقت استجابة عالٍ، ويجب التحقق من التوافق الزمني بين التنبؤات الذكية والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن الهجمات التي تهدف إلى تعظيم القيمة القابلة للاستخراج تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب متابعة التدابير التقنية لحمايتها.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
7
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
consensus_whisperer
· 08-09 05:33
又在炒概念يُستغل بغباء؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
RugDocDetective
· 08-08 16:33
又一波 خداع الناس لتحقيق الربح حمقى的 فخ来了
شاهد النسخة الأصليةرد0
Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
من الناحية النظرية، يمكن أن تحدث إثباتات zk التكرارية ثورة في التحقق من نماذج الذكاء الاصطناعي... فقط أقول.
تحليل المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI: التنفيذ التكنولوجي، والتقسيم العمودي، والتحقق التجاري أصبحوا التيار السائد
أحدث الاتجاهات والمشاريع الشائعة في مجال دمج العملات المشفرة والذكاء الاصطناعي
مؤخراً، تم تنظيم المشاريع الساخنة في مجال Crypto + AI، واكتشفنا أن هذا المجال يظهر ثلاث اتجاهات تطور بارزة:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، وبدأ يركز على استخدام بيانات الأداء الفعلية للتحدث، بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم.
أصبحت مشاهد التقسيم العمودي محورًا رئيسيًا للتوسع، حيث تحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة محل الحلول العامة للذكاء الاصطناعي.
رأس المال يهتم أكثر بتحقق نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق المتابعة وتحليلها:
1. منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تستخدم هذه المنصة ميزة الحكم الذاتي للبشر في معالجة نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي. من خلال أسلوب الحشد البشري، يتم تقييم أكثر من 500 نموذج كبير، ويمكن استبدال ملاحظات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت هذه المشروع شركة ذكاء اصطناعي مشهورة لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
نموذج الأعمال واضح إلى حد ما، وليس مجرد نموذج حرق أموال. لكن مواجهة الاحتيال في الطلبات هي تحدٍ كبير، ويحتاج خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات إلى تحسين مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، من الواضح أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها تحقق من إمكانية تحقيق الدخل.
2. شبكة الحوسبة الذكية الموزعة
لقد حقق هذا المشروع بعض التوافق السوقي في مجال DePIN على شبكة Solana، حيث يتكون أعضاء الفريق من مشروع إنترنت الأشياء معروف. البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستدلال قد قاما باستكشافات جوهرية في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التمركز" في الذكاء الاصطناعي. لكن عند التعامل مع المهام المعقدة، يحتاج الأمر إلى التنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي طلب جديد نتج عن المنافسة في الذكاء الاصطناعي في Web2، وهي أيضًا ميزة الإطار الموزع لـ Web3 AI. نحن متفائلون بدفع التنفيذ من خلال منتجات ملموسة تعتمد على الأداء الفعلي.
3. منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين عبر الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة (مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت، إلخ)، وحققت إيرادات تتجاوز 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من مليون مساهم في البيانات.
تتكامل تقنيًا مع إثبات المعرفة الصفرية والتحقق من توافق آلية الإجماع البيزنطية لضمان جودة البيانات، كما استخدمت تقنية الحوسبة الخصوصية من مزود خدمة سحابية معين لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم نموذج الاقتصاد بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدم كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من 10 ساعات من التعليق الصوتي، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الطلب الحقيقي على وضع علامات البيانات للذكاء الاصطناعي، لا سيما في مجالات مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية التي تتطلب جودة البيانات والامتثال بشكل كبير. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20٪ أعلى من 10٪ على المنصات التقليدية، واهتزاز جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. اتجاه واجهة الدماغ والحاسوب يحمل مساحة للتخيل، لكن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
4. شبكة قوة الحوسبة الموزعة على سلسلة عامة معينة
يستخدم هذا المشروع تقنية تقسيم ديناميكي لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استدلال نماذج اللغة الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% من بعض خدمات السحابة. تصميم تبادل البيانات المميز بالرموز يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، من الناحية المنطقية يبدو منطقيًا. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ويجب تحسين الاستقرار التقني. لديها بالتأكيد مزايا في السيناريوهات مثل العرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المطالب الزمنية عالية، ولكن المفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
5. منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنية خاصة لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاهات الذكاء الاصطناعي المالي، وقد وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي الذي يعد نسبيًا فارغًا في التداول الكمي المالي اللامركزي، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع، حيث إن التمويل اللامركزي يحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة ووقت استجابة عالٍ، ويجب التحقق من التوافق الزمني بين التنبؤات الذكية والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن الهجمات التي تهدف إلى تعظيم القيمة القابلة للاستخراج تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب متابعة التدابير التقنية لحمايتها.