Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI recientemente
En el último mes, los proyectos populares en la pista Crypto+AI han mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a enfocarse en la presentación de datos de rendimiento en lugar de un simple empaquetado conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, las aplicaciones de IA especializadas reemplazan gradualmente a la IA generalizada;
El capital está cada vez más enfocado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja real son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan descripciones, análisis de puntos destacados y comentarios sobre algunos proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
Descripción del proyecto:
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing humano. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, cada 1000 puntos equivalen a 1 dólar. La plataforma ha atraído a empresas como OpenAI para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real. El proyecto completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados:
Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de la evaluación de IA, el modelo de negocio es relativamente claro, a diferencia del modelo puramente de quema de dinero.
Comentarios:
El modelo de negocio del proyecto es relativamente claro, pero enfrenta desafíos como la prevención de fraudes en pedidos y necesita optimizar continuamente el algoritmo contra ataques de brujas. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que tengan verificación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Descripción del proyecto:
Esta red ya tiene un cierto consenso en el mercado del DePIN en Solana. Los miembros del equipo provienen de proyectos como Helium. El nuevo protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos. El proyecto completó una ronda de financiamiento inicial de 10 millones de dólares en junio.
Análisis de Destacados:
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "localización" de la IA, y tiene ventajas de marco distribuido en el campo de la computación en la nube.
Comentario:
El edge computing es una nueva demanda generada por la intensificación de la inteligencia artificial en web2, y también es la ventaja del marco distribuido de la inteligencia artificial en web3. El futuro desarrollo del proyecto es prometedor, pero aún necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos de borde sigue siendo un gran desafío.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
Descripción del proyecto:
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) mediante tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de Destacados:
La integración técnica del protocolo de verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT garantiza la calidad de los datos, mientras que el uso de tecnologías de computación privada satisface los requisitos de cumplimiento. Se lanza el dispositivo de captura de ondas cerebrales HeadCap, logrando la expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario:
El proyecto se centra en la verdadera demanda de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de los datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque hay espacio para la imaginación en el ámbito de las interfaces cerebro-máquina, la dificultad de ejecución no es menor.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Descripción del proyecto:
La red agrega recursos de GPU inactivos a través de la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de grandes modelos como Llama3-405B, con un costo 40% más bajo que AWS. El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados:
El diseño de negociación de datos tokenizados es innovador, convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario:
Un modelo típico de "agregación de recursos inactivos" es lógicamente razonable. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es demasiado alta y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. Tiene ventajas en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es reducir la tasa de errores y evitar que los problemas técnicos perjudiquen el modelo comercial.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Descripción del proyecto:
La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento y aumentando la eficiencia en un 30% según pruebas realizadas. Siguiendo la tendencia de AgentFi, se encuentra un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi. El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 3.38 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados:
Satisfizo la demanda del mercado de herramientas de negociación inteligente DeFi.
Comentario:
La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas; la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo y se necesitan medidas de protección técnica mejoradas.
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El entusiasmo por la pista de Crypto+AI está en aumento: tres tendencias lideran la innovación de proyectos
Análisis de tendencias de proyectos populares en la pista Crypto+AI recientemente
En el último mes, los proyectos populares en la pista Crypto+AI han mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presentan descripciones, análisis de puntos destacados y comentarios sobre algunos proyectos representativos:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
Descripción del proyecto: La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de un enfoque de crowdsourcing humano. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, cada 1000 puntos equivalen a 1 dólar. La plataforma ha atraído a empresas como OpenAI para la compra de datos, creando un flujo de efectivo real. El proyecto completó una ronda de financiamiento semilla de 33 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados: Aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de la evaluación de IA, el modelo de negocio es relativamente claro, a diferencia del modelo puramente de quema de dinero.
Comentarios: El modelo de negocio del proyecto es relativamente claro, pero enfrenta desafíos como la prevención de fraudes en pedidos y necesita optimizar continuamente el algoritmo contra ataques de brujas. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos que tengan verificación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Descripción del proyecto: Esta red ya tiene un cierto consenso en el mercado del DePIN en Solana. Los miembros del equipo provienen de proyectos como Helium. El nuevo protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos. El proyecto completó una ronda de financiamiento inicial de 10 millones de dólares en junio.
Análisis de Destacados: La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "localización" de la IA, y tiene ventajas de marco distribuido en el campo de la computación en la nube.
Comentario: El edge computing es una nueva demanda generada por la intensificación de la inteligencia artificial en web2, y también es la ventaja del marco distribuido de la inteligencia artificial en web3. El futuro desarrollo del proyecto es prometedor, pero aún necesita competir en eficiencia con plataformas centralizadas al manejar tareas complejas, y la estabilidad de los nodos de borde sigue siendo un gran desafío.
Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada
Descripción del proyecto: La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) mediante tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Análisis de Destacados: La integración técnica del protocolo de verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT garantiza la calidad de los datos, mientras que el uso de tecnologías de computación privada satisface los requisitos de cumplimiento. Se lanza el dispositivo de captura de ondas cerebrales HeadCap, logrando la expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para las empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario: El proyecto se centra en la verdadera demanda de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de los datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque hay espacio para la imaginación en el ámbito de las interfaces cerebro-máquina, la dificultad de ejecución no es menor.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
Descripción del proyecto: La red agrega recursos de GPU inactivos a través de la tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de grandes modelos como Llama3-405B, con un costo 40% más bajo que AWS. El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados: El diseño de negociación de datos tokenizados es innovador, convierte a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario: Un modelo típico de "agregación de recursos inactivos" es lógicamente razonable. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es demasiado alta y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. Tiene ventajas en escenarios como el renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos; la clave es reducir la tasa de errores y evitar que los problemas técnicos perjudiquen el modelo comercial.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
Descripción del proyecto: La plataforma utiliza tecnología MCP para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento y aumentando la eficiencia en un 30% según pruebas realizadas. Siguiendo la tendencia de AgentFi, se encuentra un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo DeFi. El proyecto completó una ronda de financiación inicial de 3.38 millones de dólares en junio.
Análisis de puntos destacados: Satisfizo la demanda del mercado de herramientas de negociación inteligente DeFi.
Comentario: La dirección del proyecto es correcta, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas; la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo y se necesitan medidas de protección técnica mejoradas.