في الشهر الماضي، ظهرت ثلاثة تغييرات بارزة في مجال دمج الأصول الرقمية والذكاء الاصطناعي:
أصبحت المشاريع تبدأ بالتركيز أكثر على الأداء الفعلي والبيانات، بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم.
التركيز على المجالات العمودية المتخصصة، حيث تحل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة محل الذكاء الاصطناعي العام.
يهتم المستثمرون أكثر بالتحقق من نماذج الأعمال، حيث تحظى المشاريع التي تتمتع بتدفقات نقدية بتفضيل أكبر.
إليك بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام وتحليلها:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج AI كبير من خلال طريقة الحشد. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال تقديم تعليقات، حيث يمكن استبدال كل 1000 نقطة بدولار واحد. لقد جذب هذا المشروع شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما شكل تدفقاً فعلياً للإيرادات.
هذه النموذج التجاري واضح نسبيًا، ولا يعتمد فقط على إنفاق الأموال. ومع ذلك، فإن منع سلوك التلاعب بالطلبات يمثل تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسين خوارزميات مكافحة الهجمات بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل الذي يبلغ 33 مليون دولار، يتضح أن المستثمرين يولون أهمية أكبر للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة الموزعة للتشفير
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN الخاص بـ Solana من خلال ملحق المتصفح. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة مثل Helium. لقد أطلقوا مؤخرًا بروتوكول نقل بيانات جديد ومحرك استدلال، وحققوا تقدمًا ملموسًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما خفض زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع بشكل جيد مع اتجاه "الانحدار" في توطين الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عند التعامل مع المهام المعقدة، لا يزال من الضروري المنافسة من حيث الكفاءة مع المنصات المركزية، كما أن استقرار العقد الطرفية يعد تحديًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي نتيجة المنافسة في الذكاء الاصطناعي Web2، وأيضًا ميزة الهيكل الموزع للذكاء الاصطناعي Web3، مما يستحق الانتباه لأداءه الفعلي وحالة تنفيذ المنتجات المحددة.
منصة بنية البيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين حول العالم من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، قيادة السيارات ذاتية القيادة، والصوت. حتى الآن، تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، وقد أنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مئات الآلاف.
تقنيًا، يدمج هذا النظام إثبات المعرفة الصفرية وخوارزمية إجماع التحمل البيزنطي لضمان جودة البيانات، ويستخدم تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. كما أطلقوا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يوسع الأعمال من مجال البرمجيات إلى مجال الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل منطقي، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من وضع علامات صوتية، ويمكن تقليل تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات للشركات بنسبة 45%.
تتمثل القيمة الكبرى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات وامتثال عاليين مثل الرعاية الصحية، وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من 10% على المنصات التقليدية، وتعتبر تقلبات جودة البيانات مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ-الكمبيوتر يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
هذا المشروع يقوم بتجميع موارد GPU غير المستغلة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، ويدعم استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميمهم لتداول البيانات المرمزة سيحول مساهمي القدرة الحاسوبية مباشرة إلى أصحاب المصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، من المنطقي أن نقول. لكن معدل خطأ التحقق بين السلاسل بنسبة 15% مرتفع حقًا، ويجب تحسين الاستقرار التكنولوجي. في مشاهد مثل عرض 3D حيث لا تكون متطلبات الوقت الفعلي عالية، يمتلك هذا المشروع بالفعل مزايا، المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيعاني من مشاكل تقنية.
منصة التداول عالية التردد للأصول الرقمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنيات متقدمة لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد تم قياس زيادة الكفاءة بنسبة 30%. إنها تتماشى مع اتجاه التمويل الذكي بالوكالة (AgentFi)، وقد وجدت نقطة دخول في المجال الفرعي النسبي للتداول الكمي في DeFi، مما يلبي حاجة السوق.
لا توجد مشكلة في هذا الاتجاه، فالأصول الرقمية اللامركزية تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب متطلبات عالية جداً من حيث التأخير والدقة، ولا تزال التنبؤات الذكية والتنفيذ الفوري على السلسلة بحاجة إلى مزيد من التحقق. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات القيمة القابلة للاستخراج القصوى (MEV) تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز التدابير التقنية الوقائية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 17
أعجبني
17
6
مشاركة
تعليق
0/400
BoredApeResistance
· 07-23 17:05
كلها أشياء للاحتيال على المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
CryptoNomics
· 07-21 21:46
*آه* p( النجاح ) = اقتصاد العملة * الجذر التربيعي ( كفاءة الذكاء الاصطناعي )، ومع ذلك فإن هذه المشاريع تفتقر إلى النمذجة العشوائية الأساسية
الاتجاهات الجديدة في دمج الذكاء الاصطناعي مع الأصول الرقمية: من المفهوم إلى التنفيذ وظهور التطبيقات المتخصصة
التشفير والأصول الرقمية结合的新趋势
في الشهر الماضي، ظهرت ثلاثة تغييرات بارزة في مجال دمج الأصول الرقمية والذكاء الاصطناعي:
إليك بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام وتحليلها:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج AI كبير من خلال طريقة الحشد. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال تقديم تعليقات، حيث يمكن استبدال كل 1000 نقطة بدولار واحد. لقد جذب هذا المشروع شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما شكل تدفقاً فعلياً للإيرادات.
هذه النموذج التجاري واضح نسبيًا، ولا يعتمد فقط على إنفاق الأموال. ومع ذلك، فإن منع سلوك التلاعب بالطلبات يمثل تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسين خوارزميات مكافحة الهجمات بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل الذي يبلغ 33 مليون دولار، يتضح أن المستثمرين يولون أهمية أكبر للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الربح.
شبكة الحوسبة الموزعة للتشفير
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN الخاص بـ Solana من خلال ملحق المتصفح. يتكون أعضاء الفريق من مشاريع معروفة مثل Helium. لقد أطلقوا مؤخرًا بروتوكول نقل بيانات جديد ومحرك استدلال، وحققوا تقدمًا ملموسًا في حساب الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما خفض زمن التأخير بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتغايرة.
يتماشى اتجاه المشروع بشكل جيد مع اتجاه "الانحدار" في توطين الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عند التعامل مع المهام المعقدة، لا يزال من الضروري المنافسة من حيث الكفاءة مع المنصات المركزية، كما أن استقرار العقد الطرفية يعد تحديًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية هي نتيجة المنافسة في الذكاء الاصطناعي Web2، وأيضًا ميزة الهيكل الموزع للذكاء الاصطناعي Web3، مما يستحق الانتباه لأداءه الفعلي وحالة تنفيذ المنتجات المحددة.
منصة بنية البيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين حول العالم من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، قيادة السيارات ذاتية القيادة، والصوت. حتى الآن، تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، وقد أنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مئات الآلاف.
تقنيًا، يدمج هذا النظام إثبات المعرفة الصفرية وخوارزمية إجماع التحمل البيزنطي لضمان جودة البيانات، ويستخدم تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. كما أطلقوا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يوسع الأعمال من مجال البرمجيات إلى مجال الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل منطقي، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500,000 نقطة من خلال 10 ساعات من وضع علامات صوتية، ويمكن تقليل تكلفة الاشتراك في خدمات البيانات للشركات بنسبة 45%.
تتمثل القيمة الكبرى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات وامتثال عاليين مثل الرعاية الصحية، وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من 10% على المنصات التقليدية، وتعتبر تقلبات جودة البيانات مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ-الكمبيوتر يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
هذا المشروع يقوم بتجميع موارد GPU غير المستغلة من خلال تقنية الشظايا الديناميكية، ويدعم استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميمهم لتداول البيانات المرمزة سيحول مساهمي القدرة الحاسوبية مباشرة إلى أصحاب المصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، من المنطقي أن نقول. لكن معدل خطأ التحقق بين السلاسل بنسبة 15% مرتفع حقًا، ويجب تحسين الاستقرار التكنولوجي. في مشاهد مثل عرض 3D حيث لا تكون متطلبات الوقت الفعلي عالية، يمتلك هذا المشروع بالفعل مزايا، المفتاح هو تقليل معدل الأخطاء، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيعاني من مشاكل تقنية.
منصة التداول عالية التردد للأصول الرقمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم هذه المنصة تقنيات متقدمة لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد تم قياس زيادة الكفاءة بنسبة 30%. إنها تتماشى مع اتجاه التمويل الذكي بالوكالة (AgentFi)، وقد وجدت نقطة دخول في المجال الفرعي النسبي للتداول الكمي في DeFi، مما يلبي حاجة السوق.
لا توجد مشكلة في هذا الاتجاه، فالأصول الرقمية اللامركزية تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب متطلبات عالية جداً من حيث التأخير والدقة، ولا تزال التنبؤات الذكية والتنفيذ الفوري على السلسلة بحاجة إلى مزيد من التحقق. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات القيمة القابلة للاستخراج القصوى (MEV) تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز التدابير التقنية الوقائية.