Analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI : la mise en œuvre technologique, la segmentation verticale et la validation commerciale deviennent mainstream.
Analyse des dernières tendances et projets populaires dans le domaine de la fusion entre la crypto et l'IA
Récemment, une analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois tendances de développement significatives dans ce domaine :
La voie technique du projet devient plus pragmatique, en commençant à mettre l'accent sur les données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à des emballages conceptuels.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent des points d'expansion clés, les applications AI spécialisées remplacent les solutions AI généralisées.
Les capitaux s'intéressent davantage à la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont clairement plus appréciés.
Voici quelques projets dignes d'intérêt et leur analyse :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme applique l'avantage du jugement subjectif humain aux faiblesses de l'évaluation de l'IA. Grâce à un mode de notation basé sur le crowdsourcing, plus de 500 grands modèles ont été évalués, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Ce projet a déjà attiré une entreprise d'IA renommée pour l'achat de données, réalisant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial est relativement clair et n'est pas un modèle de consommation d'argent pur. Cependant, la lutte contre la fraude aux commandes est un grand défi, et l'algorithme de lutte contre les attaques de type "anti-sorcière" nécessite une optimisation continue. D'après le montant de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN de Solana, et les membres de l'équipe proviennent d'un projet IoT bien connu. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, ce qui peut réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
La direction du projet est en adéquation avec la tendance de "localisation descendante" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques demeure un problème. Néanmoins, le calcul en périphérie est à la fois un nouveau besoin généré par l'auto-concurrence de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3. Nous sommes optimistes quant à la mise en œuvre à travers des produits concrets basés sur des performances réelles.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines (tels que la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en tokens, ayant généré des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Intégrant techniquement la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, le projet utilise également la technologie de calcul privé d'un fournisseur de services cloud pour satisfaire aux exigences de conformité. Ce projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une expansion du logiciel vers le matériel. Son modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, tandis que le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans son adéquation avec les besoins réels de l'annotation des données AI, notamment dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, qui exigent une qualité et une conformité des données très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème à résoudre en permanence. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
Ce projet agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles de langage, avec des coûts inférieurs de 40 % à ceux de certains services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a un sens logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il a en effet un avantage dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, mais la clé est de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur, sinon, même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spéciale pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'aligne sur les tendances de la finance d'agent intelligent et a trouvé un point d'entrée dans ce segment relativement vide du trading quantitatif en finance décentralisée, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, la finance décentralisée a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, l'attaque visant à maximiser la valeur extractible représente un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent être mises à jour simultanément.
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consensus_whisperer
· 08-09 05:33
Encore en train de faire prendre les gens pour des idiots avec des concepts ?
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RugDocDetective
· 08-08 16:33
Une autre vague de piège pour se faire prendre pour des cons est arrivée.
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Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
théoriquement parlant, les preuves zk récursives pourraient révolutionner la validation des modèles d'IA... juste pour dire
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MentalWealthHarvester
· 08-06 06:52
Le jeton de clôture est vraiment trop faible.
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FreeRider
· 08-06 06:49
Les applications verticales sont la voie à suivre !🔥
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ContractHunter
· 08-06 06:47
Je sens qu'il y a encore beaucoup de projets PPT...
Analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI : la mise en œuvre technologique, la segmentation verticale et la validation commerciale deviennent mainstream.
Analyse des dernières tendances et projets populaires dans le domaine de la fusion entre la crypto et l'IA
Récemment, une analyse des projets populaires dans le secteur Crypto+AI a révélé trois tendances de développement significatives dans ce domaine :
La voie technique du projet devient plus pragmatique, en commençant à mettre l'accent sur les données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à des emballages conceptuels.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent des points d'expansion clés, les applications AI spécialisées remplacent les solutions AI généralisées.
Les capitaux s'intéressent davantage à la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont clairement plus appréciés.
Voici quelques projets dignes d'intérêt et leur analyse :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme applique l'avantage du jugement subjectif humain aux faiblesses de l'évaluation de l'IA. Grâce à un mode de notation basé sur le crowdsourcing, plus de 500 grands modèles ont été évalués, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Ce projet a déjà attiré une entreprise d'IA renommée pour l'achat de données, réalisant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial est relativement clair et n'est pas un modèle de consommation d'argent pur. Cependant, la lutte contre la fraude aux commandes est un grand défi, et l'algorithme de lutte contre les attaques de type "anti-sorcière" nécessite une optimisation continue. D'après le montant de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN de Solana, et les membres de l'équipe proviennent d'un projet IoT bien connu. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, ce qui peut réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
La direction du projet est en adéquation avec la tendance de "localisation descendante" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques demeure un problème. Néanmoins, le calcul en périphérie est à la fois un nouveau besoin généré par l'auto-concurrence de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3. Nous sommes optimistes quant à la mise en œuvre à travers des produits concrets basés sur des performances réelles.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines (tels que la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en tokens, ayant généré des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Intégrant techniquement la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, le projet utilise également la technologie de calcul privé d'un fournisseur de services cloud pour satisfaire aux exigences de conformité. Ce projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une expansion du logiciel vers le matériel. Son modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, tandis que le coût des services de données pour les entreprises peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans son adéquation avec les besoins réels de l'annotation des données AI, notamment dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, qui exigent une qualité et une conformité des données très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème à résoudre en permanence. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
Ce projet agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de fragmentation dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles de langage, avec des coûts inférieurs de 40 % à ceux de certains services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a un sens logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il a en effet un avantage dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, mais la clé est de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur, sinon, même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spéciale pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'aligne sur les tendances de la finance d'agent intelligent et a trouvé un point d'entrée dans ce segment relativement vide du trading quantitatif en finance décentralisée, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, la finance décentralisée a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, l'attaque visant à maximiser la valeur extractible représente un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent être mises à jour simultanément.