# Crypto+AI トラックの最近の人気プロジェクトのトレンド分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトは3つの顕著なトレンドの変化を示しています：1. プロジェクトの技術的なアプローチがより実用的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、性能データの表示に重点を置き始めた。2. 垂直分野のシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIアプリケーションが一般的なAIを徐々に置き換えていく；3. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持つようになり、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかに好まれる。以下は代表的なプロジェクトの概要、ハイライト分析およびコメントです。## 非中央集権の AI モデル評価プラットフォーム**プロジェクト概要：** このプラットフォームは、500以上の大規模モデルに対して人工的なクラウドソーシング方式で評価を行っています。ユーザーのフィードバックは現金に交換でき、1000ポイントが1ドルに相当します。プラットフォームはOpenAIなどの企業を引きつけ、データを購入させ、実際のキャッシュフローを形成しました。プロジェクトは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。**ハイライト分析：** 人間の主観的な判断力をAI評価の弱点に適用し、ビジネスモデルは比較的明確であり、純粋な資金消費モデルとは異なります。**コメント：** プロジェクトのビジネスモデルは比較的明確ですが、偽造注文防止などの課題に直面しており、反ウィッチ攻撃アルゴリズムの継続的な最適化が必要です。資金調達の規模を見ると、資本は明らかに収益化が検証されたプロジェクトを好んでいます。## 分散型AI計算ネットワーク**プロジェクト概要：** このネットワークは、Solana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーはHeliumなどのプロジェクト出身です。新たに導入されたLatticaデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。プロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。**ハイライト分析：** プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーション「ダウンスイング」トレンドに合致しており、エッジコンピューティング分野では分散フレームワークの利点があります。**コメント：** エッジコンピューティングは、Web2のAIの内卷によって生まれた新たな需要であり、Web3のAIの分散型フレームワークの利点でもあります。プロジェクトの将来の発展が期待されますが、複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権型プラットフォームとの効率を競う必要があります。エッジノードの安定性は依然として大きな課題です。## ディセントラライズド AI データインフラストラクチャプラットフォーム**プロジェクト概要：** このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーが多様な分野のデータ（医療、自動運転、音声など）を提供することで、1400万ドル以上の収益を上げ、百万単位のデータ寄稿者ネットワークを構築しました。**ハイライト分析：** 技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータの品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たします。HeadCap脳波収集デバイスを発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。**コメント：** プロジェクトは、特に医療、自動運転などデータの質とコンプライアンスの要件が非常に高い分野におけるAIデータアノテーションの真のニーズに応えています。しかし、20％のエラーレートは依然として従来のプラットフォームの10％を上回っており、データの質の変動は継続的に解決する必要がある問題です。脳-機械インターフェースの分野には想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。## Solanaチェーン上の分散コンピューティングネットワーク**プロジェクト概要：** このネットワークは、動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、AWSよりも40%コストが低いです。プロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。**ハイライト分析：** トークン化データ取引は新しい設計であり、計算力の貢献者を利害関係者に変換し、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。**コメント：** 典型的「リソースの集約と無駄の排除」モデルは論理的に合理的です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎます。技術的な安定性はまだ向上の余地があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性がそれほど求められないシーンでは優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げて、技術的な問題がビジネスモデルを損なわないようにすることです。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム**プロジェクトの概要：** このプラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させています。AgentFiのトレンドに従い、DeFiの量子取引という比較的空白のセグメントで切り込むポイントを見つけました。プロジェクトは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。**ハイライト分析：** DeFiのスマート取引ツールの市場需要を満たしました。**コメント：** プロジェクトの方向性は正しいです。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的防護措置を強化する必要があります。
Crypto+AI分野の熱気が上昇：3つのトレンドがプロジェクトの革新をリード
Crypto+AI トラックの最近の人気プロジェクトのトレンド分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトは3つの顕著なトレンドの変化を示しています：
以下は代表的なプロジェクトの概要、ハイライト分析およびコメントです。
非中央集権の AI モデル評価プラットフォーム
プロジェクト概要： このプラットフォームは、500以上の大規模モデルに対して人工的なクラウドソーシング方式で評価を行っています。ユーザーのフィードバックは現金に交換でき、1000ポイントが1ドルに相当します。プラットフォームはOpenAIなどの企業を引きつけ、データを購入させ、実際のキャッシュフローを形成しました。プロジェクトは6月に3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析： 人間の主観的な判断力をAI評価の弱点に適用し、ビジネスモデルは比較的明確であり、純粋な資金消費モデルとは異なります。
コメント： プロジェクトのビジネスモデルは比較的明確ですが、偽造注文防止などの課題に直面しており、反ウィッチ攻撃アルゴリズムの継続的な最適化が必要です。資金調達の規模を見ると、資本は明らかに収益化が検証されたプロジェクトを好んでいます。
分散型AI計算ネットワーク
プロジェクト概要： このネットワークは、Solana DePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーはHeliumなどのプロジェクト出身です。新たに導入されたLatticaデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。プロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。
ハイライト分析： プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーション「ダウンスイング」トレンドに合致しており、エッジコンピューティング分野では分散フレームワークの利点があります。
コメント： エッジコンピューティングは、Web2のAIの内卷によって生まれた新たな需要であり、Web3のAIの分散型フレームワークの利点でもあります。プロジェクトの将来の発展が期待されますが、複雑なタスクを処理する際には、依然として中央集権型プラットフォームとの効率を競う必要があります。エッジノードの安定性は依然として大きな課題です。
ディセントラライズド AI データインフラストラクチャプラットフォーム
プロジェクト概要： このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーが多様な分野のデータ（医療、自動運転、音声など）を提供することで、1400万ドル以上の収益を上げ、百万単位のデータ寄稿者ネットワークを構築しました。
ハイライト分析： 技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータの品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たします。HeadCap脳波収集デバイスを発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルの設計は合理的で、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスのサブスクリプションコストを45％削減できます。
コメント： プロジェクトは、特に医療、自動運転などデータの質とコンプライアンスの要件が非常に高い分野におけるAIデータアノテーションの真のニーズに応えています。しかし、20％のエラーレートは依然として従来のプラットフォームの10％を上回っており、データの質の変動は継続的に解決する必要がある問題です。脳-機械インターフェースの分野には想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。
Solanaチェーン上の分散コンピューティングネットワーク
プロジェクト概要： このネットワークは、動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、AWSよりも40%コストが低いです。プロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。
ハイライト分析： トークン化データ取引は新しい設計であり、計算力の貢献者を利害関係者に変換し、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
コメント： 典型的「リソースの集約と無駄の排除」モデルは論理的に合理的です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎます。技術的な安定性はまだ向上の余地があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性がそれほど求められないシーンでは優位性がありますが、重要なのはエラー率を下げて、技術的な問題がビジネスモデルを損なわないようにすることです。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プロジェクトの概要： このプラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させています。AgentFiのトレンドに従い、DeFiの量子取引という比較的空白のセグメントで切り込むポイントを見つけました。プロジェクトは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析： DeFiのスマート取引ツールの市場需要を満たしました。
コメント： プロジェクトの方向性は正しいです。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求があります。AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的防護措置を強化する必要があります。