Analyse des dernières tendances et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
La voie technique du projet est devenue plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent le point focal de l'expansion, l'IA spécialisée remplace progressivement l'IA généralisée.
Le capital s'intéresse de plus en plus à la validation des modèles commerciaux, et les projets ayant un flux de trésorerie sont clairement plus prisés.
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme a terminé un financement de 33 millions de dollars lors de son tour de seed en juin. Elle applique l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, en notant plus de 500 grands modèles par le biais de l'intelligence collective. Les retours des utilisateurs peuvent être convertis en espèces, chaque 1000 points équivalant à 1 dollar. La plateforme a déjà attiré plusieurs entreprises de renom pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
C'est un projet avec un modèle commercial relativement clair, et non un modèle purement brûleur d'argent. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses est un défi majeur qui nécessite une optimisation continue de l'algorithme de contre-attaque contre les sorcières. En termes d'échelle de financement, il est évident que le capital préfère les projets avec une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement par capital-risque de 10 millions de dollars en juin. Le projet a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets renommés, et le nouveau protocole de transmission de données et moteur d'inférence a réalisé des progrès significatifs en matière de calcul distribué et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40% et de supporter l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction de ce projet est très correcte, correspondant parfaitement à la tendance de "décentralisation" de la localisation de l'IA. Cependant, il faut rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques reste un problème. Néanmoins, l'informatique en périphérie est à la fois une nouvelle exigence née de l'engouement de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3. J'attends avec impatience de voir davantage de produits concrets basés sur des performances réelles.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc., grâce à des jetons. Les revenus cumulés ont dépassé 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million. Techniquement, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Ce projet a également lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est raisonnablement conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données en IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème à résoudre en permanence. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un grand potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin. Grâce à la technologie de sharding dynamique, il agrège les ressources GPU inactives pour soutenir l'inférence de grands modèles de langage, à un coût 40 % inférieur à celui des principaux fournisseurs de services cloud. Le projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui peut inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente en effet des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, mais la clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur ; sinon, même le meilleur modèle commercial sera plombé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de série seed de 3,38 millions de dollars en juin. Sa technologie d'optimisation dynamique des chemins de trading peut réduire le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30%. La plateforme répond à la tendance actuelle en trouvant un point d'entrée dans le domaine relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande sur le marché.
Cette direction ne pose pas de problème, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions de l'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, nécessitant des mesures de protection technique renforcées.
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GasFeeDodger
· Il y a 5h
Le capital a donc tout compris.
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ChainChef
· 07-20 15:39
on dirait que la soupe ai+crypto commence enfin à mijoter pour devenir quelque chose de savoureux... il était temps, pour être honnête.
Voir l'originalRépondre0
PoetryOnChain
· 07-20 15:39
C'est juste une question de vouloir faire de l'argent rapidement.
Dernières tendances dans le secteur Crypto+IA : des projets plus pragmatiques et des capitaux plus prudents
Analyse des dernières tendances et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois changements de tendance significatifs :
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme a terminé un financement de 33 millions de dollars lors de son tour de seed en juin. Elle applique l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, en notant plus de 500 grands modèles par le biais de l'intelligence collective. Les retours des utilisateurs peuvent être convertis en espèces, chaque 1000 points équivalant à 1 dollar. La plateforme a déjà attiré plusieurs entreprises de renom pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
C'est un projet avec un modèle commercial relativement clair, et non un modèle purement brûleur d'argent. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses est un défi majeur qui nécessite une optimisation continue de l'algorithme de contre-attaque contre les sorcières. En termes d'échelle de financement, il est évident que le capital préfère les projets avec une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement par capital-risque de 10 millions de dollars en juin. Le projet a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets renommés, et le nouveau protocole de transmission de données et moteur d'inférence a réalisé des progrès significatifs en matière de calcul distribué et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40% et de supporter l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction de ce projet est très correcte, correspondant parfaitement à la tendance de "décentralisation" de la localisation de l'IA. Cependant, il faut rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques reste un problème. Néanmoins, l'informatique en périphérie est à la fois une nouvelle exigence née de l'engouement de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3. J'attends avec impatience de voir davantage de produits concrets basés sur des performances réelles.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc., grâce à des jetons. Les revenus cumulés ont dépassé 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million. Techniquement, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité.
Ce projet a également lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant ainsi une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est raisonnablement conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en 10 heures d'annotation vocale, et le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données en IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur aux 10 % des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème à résoudre en permanence. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un grand potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin. Grâce à la technologie de sharding dynamique, il agrège les ressources GPU inactives pour soutenir l'inférence de grands modèles de langage, à un coût 40 % inférieur à celui des principaux fournisseurs de services cloud. Le projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui peut inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens sur le plan logique. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente en effet des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, mais la clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur ; sinon, même le meilleur modèle commercial sera plombé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de série seed de 3,38 millions de dollars en juin. Sa technologie d'optimisation dynamique des chemins de trading peut réduire le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30%. La plateforme répond à la tendance actuelle en trouvant un point d'entrée dans le domaine relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande sur le marché.
Cette direction ne pose pas de problème, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la synergie en temps réel entre les prévisions de l'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, nécessitant des mesures de protection technique renforcées.