Phân tích xu hướng mới nhất và các dự án hot trong lĩnh vực kết hợp Crypto và AI
Gần đây, tôi đã tổng hợp các dự án nổi bật trong lĩnh vực Crypto+AI và nhận thấy lĩnh vực này đang thể hiện ba xu hướng phát triển rõ rệt:
Đường hướng kỹ thuật của dự án trở nên thực tiễn hơn, bắt đầu chú trọng vào việc sử dụng dữ liệu hiệu suất thực tế để nói lên vấn đề, thay vì chỉ đơn thuần dựa vào việc đóng gói khái niệm.
Phân khúc theo chiều dọc trở thành điểm mở rộng chính, ứng dụng AI chuyên nghiệp đang thay thế các giải pháp AI tổng quát.
Vốn ngày càng chú ý đến việc xác nhận mô hình kinh doanh, các dự án có dòng tiền rõ ràng được ưa chuộng hơn.
Dưới đây là một số dự án đáng chú ý và phân tích của chúng:
1. Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Nền tảng này áp dụng lợi thế phán đoán chủ quan của con người vào những điểm yếu trong đánh giá AI. Thông qua cách thức crowdsourcing, hơn 500 mô hình lớn đã được đánh giá, phản hồi của người dùng có thể được đổi thành tiền mặt. Dự án này đã thu hút một công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra dòng tiền mặt thực sự.
Mô hình kinh doanh khá rõ ràng, không phải là mô hình chỉ tiêu tiền. Tuy nhiên, việc ngăn chặn đặt hàng giả là một thách thức lớn, thuật toán chống tấn công nữ phù thủy cần được tối ưu hóa liên tục. Từ quy mô huy động vốn 33 triệu đô la, có thể thấy rằng các nhà đầu tư rõ ràng ưu tiên các dự án có xác thực doanh thu.
2. Mạng lưới tính toán AI phi tập trung
Dự án này đã có một sự đồng thuận nhất định trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của Solana, các thành viên trong đội ngũ đến từ một dự án Internet vạn vật nổi tiếng. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mới ra mắt đã thực hiện những khám phá thực chất về tính toán biên và khả năng xác minh dữ liệu, có thể giảm độ trễ 40%, hỗ trợ các thiết bị khác nhau kết nối.
Hướng dự án phù hợp với xu hướng "hạ thấp" của AI địa phương hóa. Tuy nhiên, khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, cần phải so sánh hiệu suất với các nền tảng tập trung, sự ổn định của các nút biên vẫn là một vấn đề. Tuy nhiên, tính toán biên vừa là nhu cầu mới phát sinh từ sự cạnh tranh trong Web2 AI, vừa là lợi thế của khung phân phối AI trong Web3. Tin tưởng vào việc thúc đẩy thông qua các sản phẩm cụ thể với hiệu suất thực tế.
3. Nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Nền tảng này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu từ nhiều lĩnh vực (như y tế, lái xe tự động, giọng nói, v.v.) thông qua việc sử dụng token, tổng doanh thu đã vượt qua 14 triệu đô la Mỹ, và đã xây dựng một mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên đến triệu người.
Về mặt kỹ thuật, tích hợp xác minh bằng chứng không biết với thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine để đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán bảo mật của một nhà cung cấp dịch vụ đám mây để đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Dự án cũng đã ra mắt thiết bị thu thập sóng não, thực hiện việc mở rộng từ phần mềm sang phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng có thể kiếm được 16 đô la và 500.000 điểm với 10 giờ ghi âm giọng nói, chi phí đăng ký dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp có thể giảm 45%.
Giá trị lớn nhất của dự án này nằm ở việc đáp ứng nhu cầu thực tế về việc gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, lái xe tự động và các lĩnh vực khác có yêu cầu rất cao về chất lượng và tính tuân thủ của dữ liệu. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn 10% của các nền tảng truyền thống, sự biến động về chất lượng dữ liệu là vấn đề cần được giải quyết liên tục. Hướng nghiên cứu giao diện não - máy mang lại nhiều không gian tưởng tượng, nhưng độ khó trong thực hiện không hề nhỏ.
4. Mạng lưới tính toán phân tán trên một chuỗi công khai nào đó
Dự án này sử dụng công nghệ phân đoạn động để tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy diễn mô hình ngôn ngữ lớn, với chi phí thấp hơn 40% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Thiết kế giao dịch dữ liệu phi tập trung của nó chuyển đổi những người đóng góp sức mạnh tính toán thành các bên liên quan, giúp khuyến khích nhiều người tham gia vào mạng lưới hơn.
Đây là mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, về mặt logic thì có thể hiểu được. Nhưng tỷ lệ lỗi xác minh chuỗi chéo 15% là khá cao, tính ổn định kỹ thuật cần được cải thiện thêm. Trong các tình huống như render 3D, nơi không yêu cầu thời gian thực cao, nó thực sự có ưu thế, vấn đề chính là liệu có thể giảm tỷ lệ lỗi hay không, nếu không thì bất kỳ mô hình kinh doanh nào tốt cũng sẽ bị các vấn đề kỹ thuật kéo lùi.
5. Nền tảng giao dịch tiền điện tử tần suất cao do AI điều khiển
Nền tảng này sử dụng công nghệ đặc biệt để tối ưu hóa động các lộ trình giao dịch, giảm thiểu trượt giá, hiệu quả thực tế được cải thiện 30%. Đáp ứng xu hướng tài chính đại lý thông minh, đã tìm thấy điểm chạm trong lĩnh vực giao dịch định lượng tài chính phi tập trung còn tương đối trống trải, lấp đầy nhu cầu thị trường.
Hướng dự án đúng, tài chính phi tập trung确实需要 công cụ giao dịch thông minh hơn. Nhưng giao dịch tần suất cao yêu cầu độ trễ và độ chính xác rất cao, khả năng phối hợp thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh. Hơn nữa, việc tối đa hóa giá trị có thể khai thác là một rủi ro lớn, các biện pháp bảo vệ công nghệ cần được theo dõi đồng bộ.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
21 thích
Phần thưởng
21
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
consensus_whisperer
· 08-09 05:33
Lại đang chơi đùa với mọi người để được chơi cho Suckers?
Xem bản gốcTrả lời0
RugDocDetective
· 08-08 16:33
又 một đợt chơi đùa với mọi người của bẫy đã đến
Xem bản gốcTrả lời0
Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
nói một cách lý thuyết, chứng minh zk đệ quy có thể cách mạng hóa việc xác thực mô hình ai... chỉ là một ý kiến thôi
Phân tích các dự án nổi bật trong lĩnh vực Crypto+AI: Thực thi công nghệ, phân khúc dọc và xác thực thương mại trở thành xu hướng chính.
Phân tích xu hướng mới nhất và các dự án hot trong lĩnh vực kết hợp Crypto và AI
Gần đây, tôi đã tổng hợp các dự án nổi bật trong lĩnh vực Crypto+AI và nhận thấy lĩnh vực này đang thể hiện ba xu hướng phát triển rõ rệt:
Đường hướng kỹ thuật của dự án trở nên thực tiễn hơn, bắt đầu chú trọng vào việc sử dụng dữ liệu hiệu suất thực tế để nói lên vấn đề, thay vì chỉ đơn thuần dựa vào việc đóng gói khái niệm.
Phân khúc theo chiều dọc trở thành điểm mở rộng chính, ứng dụng AI chuyên nghiệp đang thay thế các giải pháp AI tổng quát.
Vốn ngày càng chú ý đến việc xác nhận mô hình kinh doanh, các dự án có dòng tiền rõ ràng được ưa chuộng hơn.
Dưới đây là một số dự án đáng chú ý và phân tích của chúng:
1. Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Nền tảng này áp dụng lợi thế phán đoán chủ quan của con người vào những điểm yếu trong đánh giá AI. Thông qua cách thức crowdsourcing, hơn 500 mô hình lớn đã được đánh giá, phản hồi của người dùng có thể được đổi thành tiền mặt. Dự án này đã thu hút một công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra dòng tiền mặt thực sự.
Mô hình kinh doanh khá rõ ràng, không phải là mô hình chỉ tiêu tiền. Tuy nhiên, việc ngăn chặn đặt hàng giả là một thách thức lớn, thuật toán chống tấn công nữ phù thủy cần được tối ưu hóa liên tục. Từ quy mô huy động vốn 33 triệu đô la, có thể thấy rằng các nhà đầu tư rõ ràng ưu tiên các dự án có xác thực doanh thu.
2. Mạng lưới tính toán AI phi tập trung
Dự án này đã có một sự đồng thuận nhất định trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của Solana, các thành viên trong đội ngũ đến từ một dự án Internet vạn vật nổi tiếng. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mới ra mắt đã thực hiện những khám phá thực chất về tính toán biên và khả năng xác minh dữ liệu, có thể giảm độ trễ 40%, hỗ trợ các thiết bị khác nhau kết nối.
Hướng dự án phù hợp với xu hướng "hạ thấp" của AI địa phương hóa. Tuy nhiên, khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, cần phải so sánh hiệu suất với các nền tảng tập trung, sự ổn định của các nút biên vẫn là một vấn đề. Tuy nhiên, tính toán biên vừa là nhu cầu mới phát sinh từ sự cạnh tranh trong Web2 AI, vừa là lợi thế của khung phân phối AI trong Web3. Tin tưởng vào việc thúc đẩy thông qua các sản phẩm cụ thể với hiệu suất thực tế.
3. Nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Nền tảng này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu từ nhiều lĩnh vực (như y tế, lái xe tự động, giọng nói, v.v.) thông qua việc sử dụng token, tổng doanh thu đã vượt qua 14 triệu đô la Mỹ, và đã xây dựng một mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên đến triệu người.
Về mặt kỹ thuật, tích hợp xác minh bằng chứng không biết với thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine để đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán bảo mật của một nhà cung cấp dịch vụ đám mây để đáp ứng yêu cầu tuân thủ. Dự án cũng đã ra mắt thiết bị thu thập sóng não, thực hiện việc mở rộng từ phần mềm sang phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng có thể kiếm được 16 đô la và 500.000 điểm với 10 giờ ghi âm giọng nói, chi phí đăng ký dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp có thể giảm 45%.
Giá trị lớn nhất của dự án này nằm ở việc đáp ứng nhu cầu thực tế về việc gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, lái xe tự động và các lĩnh vực khác có yêu cầu rất cao về chất lượng và tính tuân thủ của dữ liệu. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn 10% của các nền tảng truyền thống, sự biến động về chất lượng dữ liệu là vấn đề cần được giải quyết liên tục. Hướng nghiên cứu giao diện não - máy mang lại nhiều không gian tưởng tượng, nhưng độ khó trong thực hiện không hề nhỏ.
4. Mạng lưới tính toán phân tán trên một chuỗi công khai nào đó
Dự án này sử dụng công nghệ phân đoạn động để tập hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy diễn mô hình ngôn ngữ lớn, với chi phí thấp hơn 40% so với một dịch vụ đám mây nào đó. Thiết kế giao dịch dữ liệu phi tập trung của nó chuyển đổi những người đóng góp sức mạnh tính toán thành các bên liên quan, giúp khuyến khích nhiều người tham gia vào mạng lưới hơn.
Đây là mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, về mặt logic thì có thể hiểu được. Nhưng tỷ lệ lỗi xác minh chuỗi chéo 15% là khá cao, tính ổn định kỹ thuật cần được cải thiện thêm. Trong các tình huống như render 3D, nơi không yêu cầu thời gian thực cao, nó thực sự có ưu thế, vấn đề chính là liệu có thể giảm tỷ lệ lỗi hay không, nếu không thì bất kỳ mô hình kinh doanh nào tốt cũng sẽ bị các vấn đề kỹ thuật kéo lùi.
5. Nền tảng giao dịch tiền điện tử tần suất cao do AI điều khiển
Nền tảng này sử dụng công nghệ đặc biệt để tối ưu hóa động các lộ trình giao dịch, giảm thiểu trượt giá, hiệu quả thực tế được cải thiện 30%. Đáp ứng xu hướng tài chính đại lý thông minh, đã tìm thấy điểm chạm trong lĩnh vực giao dịch định lượng tài chính phi tập trung còn tương đối trống trải, lấp đầy nhu cầu thị trường.
Hướng dự án đúng, tài chính phi tập trung确实需要 công cụ giao dịch thông minh hơn. Nhưng giao dịch tần suất cao yêu cầu độ trễ và độ chính xác rất cao, khả năng phối hợp thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh. Hơn nữa, việc tối đa hóa giá trị có thể khai thác là một rủi ro lớn, các biện pháp bảo vệ công nghệ cần được theo dõi đồng bộ.