Análise das últimas tendências e projetos populares na fusão de Crypto e AI
Recentemente, foi feita uma análise dos projetos populares na área de Crypto+AI, e foram identificadas três tendências de desenvolvimento notáveis neste campo:
O caminho técnico do projeto é mais pragmático, começando a dar importância a dados de desempenho reais, em vez de depender apenas de embalagem conceitual.
Cenários de segmentação vertical tornam-se um foco de expansão, aplicações de IA especializadas estão substituindo soluções de IA generalizadas.
O capital está mais focado na validação de modelos de negócios, sendo os projetos com fluxo de caixa claramente mais favorecidos.
Aqui estão alguns projetos que merecem atenção e suas análises:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizados
A plataforma aplica a vantagem do julgamento subjetivo humano nas limitações da avaliação de IA. Através de um método de crowdsourcing, mais de 500 grandes modelos foram avaliados, e o feedback dos usuários pode ser trocado por dinheiro. O projeto já atraiu a compra de dados por uma conhecida empresa de IA, resultando em um fluxo de caixa real.
O modelo de negócios é relativamente claro e não é apenas um modelo de queima de dinheiro. No entanto, prevenir fraudes de pedidos é um grande desafio, e o algoritmo de ataque anti-witch precisa ser continuamente otimizado. Com base na escala de financiamento de 33 milhões de dólares, o capital claramente prefere projetos com validação de monetização.
2. Rede de Computação AI Descentralizada
Este projeto já possui um certo consenso de mercado no campo DePIN da Solana, com membros da equipe provenientes de um conhecido projeto de Internet das Coisas. O novo protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência fizeram explorações substantivas em computação de borda e verificabilidade de dados, podendo reduzir a latência em 40% e suportar a conexão de dispositivos heterogêneos.
A direção do projeto está alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. No entanto, ao lidar com tarefas complexas, é necessário competir em eficiência com plataformas centralizadas, e a estabilidade dos nós de borda continua a ser um problema. No entanto, a computação de borda é tanto uma nova demanda gerada pela intensificação da IA do Web2 quanto uma vantagem da estrutura distribuída da IA do Web3. Há uma expectativa positiva de que produtos específicos com desempenho real impulsionem a implementação.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuir com dados de várias áreas (como saúde, condução autónoma, voz, etc.) através de tokens, acumulando uma receita de mais de 14 milhões de dólares, e estabeleceu uma rede de contribuintes de dados com milhões.
Integra tecnicamente a verificação de provas de conhecimento zero com um algoritmo de consenso de tolerância a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, e também utiliza a tecnologia de computação privada de um provedor de serviços em nuvem para atender aos requisitos de conformidade. O projeto também lançou um dispositivo de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware. O modelo econômico é bem projetado, os usuários podem ganhar 16 dólares e 500 mil pontos por 10 horas de rotulagem de voz, e os custos de assinatura dos serviços de dados para empresas podem ser reduzidos em 45%.
O maior valor deste projeto reside na sua capacidade de atender à demanda real por anotação de dados em IA, especialmente em campos como a saúde e a condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda é superior aos 10% das plataformas tradicionais, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido de forma contínua. A área de interfaces cérebro-máquina tem um grande potencial imaginativo, mas a dificuldade de execução não é pequena.
4. Rede de poder de computação distribuída em uma blockchain pública
Este projeto agrega recursos de GPU ociosos através de tecnologia de fragmentação dinâmica, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com um custo 40% inferior ao de certos serviços em nuvem. O design de transação de dados tokenizados converte os contribuintes de poder computacional em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, a taxa de erro de validação entre cadeias de 15% é alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser aprimorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é tão alta, realmente apresenta vantagens; a questão chave é se é possível reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios pode ser prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma utiliza tecnologia especial para otimizar dinamicamente o caminho de negociação, reduzindo o slippage e aumentando a eficiência em 30% em testes reais. Alinhada com a tendência das finanças de agentes inteligentes, encontrou um ponto de entrada no nicho relativamente vazio da negociação quantitativa em finanças descentralizadas, preenchendo a demanda do mercado.
A direção do projeto está correta, as finanças descentralizadas realmente precisam de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, o trading de alta frequência exige um nível extremamente alto de latência e precisão, e a colaboração em tempo real entre previsões de IA e execução em blockchain ainda precisa ser validada. Além disso, a maximização do valor extraível representa um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam ser acompanhadas.
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consensus_whisperer
· 08-09 05:33
Outra vez a炒概念 fazer as pessoas de parvas?
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RugDocDetective
· 08-08 16:33
Outra onda de fazer as pessoas de parvas chegou.
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Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
teoricamente falando, provas zk recursivas poderiam revolucionar a validação de modelos de IA... só dizendo
Análise de projetos populares na pista Crypto+AI: a implementação da tecnologia, a segmentação vertical e a validação comercial tornam-se mainstream
Análise das últimas tendências e projetos populares na fusão de Crypto e AI
Recentemente, foi feita uma análise dos projetos populares na área de Crypto+AI, e foram identificadas três tendências de desenvolvimento notáveis neste campo:
O caminho técnico do projeto é mais pragmático, começando a dar importância a dados de desempenho reais, em vez de depender apenas de embalagem conceitual.
Cenários de segmentação vertical tornam-se um foco de expansão, aplicações de IA especializadas estão substituindo soluções de IA generalizadas.
O capital está mais focado na validação de modelos de negócios, sendo os projetos com fluxo de caixa claramente mais favorecidos.
Aqui estão alguns projetos que merecem atenção e suas análises:
1. Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizados
A plataforma aplica a vantagem do julgamento subjetivo humano nas limitações da avaliação de IA. Através de um método de crowdsourcing, mais de 500 grandes modelos foram avaliados, e o feedback dos usuários pode ser trocado por dinheiro. O projeto já atraiu a compra de dados por uma conhecida empresa de IA, resultando em um fluxo de caixa real.
O modelo de negócios é relativamente claro e não é apenas um modelo de queima de dinheiro. No entanto, prevenir fraudes de pedidos é um grande desafio, e o algoritmo de ataque anti-witch precisa ser continuamente otimizado. Com base na escala de financiamento de 33 milhões de dólares, o capital claramente prefere projetos com validação de monetização.
2. Rede de Computação AI Descentralizada
Este projeto já possui um certo consenso de mercado no campo DePIN da Solana, com membros da equipe provenientes de um conhecido projeto de Internet das Coisas. O novo protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência fizeram explorações substantivas em computação de borda e verificabilidade de dados, podendo reduzir a latência em 40% e suportar a conexão de dispositivos heterogêneos.
A direção do projeto está alinhada com a tendência de "descentralização" da localização de IA. No entanto, ao lidar com tarefas complexas, é necessário competir em eficiência com plataformas centralizadas, e a estabilidade dos nós de borda continua a ser um problema. No entanto, a computação de borda é tanto uma nova demanda gerada pela intensificação da IA do Web2 quanto uma vantagem da estrutura distribuída da IA do Web3. Há uma expectativa positiva de que produtos específicos com desempenho real impulsionem a implementação.
3. Plataforma de infraestrutura de dados AI descentralizada
A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuir com dados de várias áreas (como saúde, condução autónoma, voz, etc.) através de tokens, acumulando uma receita de mais de 14 milhões de dólares, e estabeleceu uma rede de contribuintes de dados com milhões.
Integra tecnicamente a verificação de provas de conhecimento zero com um algoritmo de consenso de tolerância a falhas bizantinas para garantir a qualidade dos dados, e também utiliza a tecnologia de computação privada de um provedor de serviços em nuvem para atender aos requisitos de conformidade. O projeto também lançou um dispositivo de coleta de ondas cerebrais, realizando a expansão do software para o hardware. O modelo econômico é bem projetado, os usuários podem ganhar 16 dólares e 500 mil pontos por 10 horas de rotulagem de voz, e os custos de assinatura dos serviços de dados para empresas podem ser reduzidos em 45%.
O maior valor deste projeto reside na sua capacidade de atender à demanda real por anotação de dados em IA, especialmente em campos como a saúde e a condução autónoma, onde os requisitos de qualidade e conformidade dos dados são extremamente elevados. No entanto, uma taxa de erro de 20% ainda é superior aos 10% das plataformas tradicionais, e a flutuação na qualidade dos dados é um problema que precisa de ser resolvido de forma contínua. A área de interfaces cérebro-máquina tem um grande potencial imaginativo, mas a dificuldade de execução não é pequena.
4. Rede de poder de computação distribuída em uma blockchain pública
Este projeto agrega recursos de GPU ociosos através de tecnologia de fragmentação dinâmica, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com um custo 40% inferior ao de certos serviços em nuvem. O design de transação de dados tokenizados converte os contribuintes de poder computacional em partes interessadas, ajudando a incentivar mais pessoas a participar da rede.
Este é um modelo típico de "agregação de recursos ociosos", que faz sentido logicamente. No entanto, a taxa de erro de validação entre cadeias de 15% é alta, e a estabilidade técnica ainda precisa ser aprimorada. Em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é tão alta, realmente apresenta vantagens; a questão chave é se é possível reduzir a taxa de erro, caso contrário, mesmo o melhor modelo de negócios pode ser prejudicado por problemas técnicos.
5. Plataforma de negociação de alta frequência de criptomoedas impulsionada por IA
A plataforma utiliza tecnologia especial para otimizar dinamicamente o caminho de negociação, reduzindo o slippage e aumentando a eficiência em 30% em testes reais. Alinhada com a tendência das finanças de agentes inteligentes, encontrou um ponto de entrada no nicho relativamente vazio da negociação quantitativa em finanças descentralizadas, preenchendo a demanda do mercado.
A direção do projeto está correta, as finanças descentralizadas realmente precisam de ferramentas de negociação mais inteligentes. No entanto, o trading de alta frequência exige um nível extremamente alto de latência e precisão, e a colaboração em tempo real entre previsões de IA e execução em blockchain ainda precisa ser validada. Além disso, a maximização do valor extraível representa um risco significativo, e as medidas de proteção técnica precisam ser acompanhadas.