Последние тенденции и анализ популярных проектов в области Crypto+AI

За последний месяц в области Crypto+AI наблюдаются три заметные тенденции:

1. Технический путь проекта более прагматичен, акцент делается на производственные данные, а не на чистую концептуальную упаковку.
2. Вертикальная сегментация сцен становится фокусом расширения, специализированный ИИ начинает заменять универсальный ИИ.
3. Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с наличным потоком явно более предпочтительны.

Вот несколько проектов, на которые стоит обратить внимание, и их анализ:

Децентрализованная платформа оценки AI моделей

Платформа завершила финансирование на сумму 33 миллиона долларов в рамках посевного раунда в июне. Платформа использует преимущества человеческого субъективного суждения для преодоления слабых сторон оценки ИИ, используя краудсорсинг для оценки более чем 500 крупных моделей. Отзывы пользователей могут быть конвертированы в наличные деньги, что привлекло множество известных компаний для закупки данных, создав реальный денежный поток.

Коммерческая модель этого проекта относительно ясна, это не просто модель сжигания денег. Однако предотвращение фальшивых заказов и оптимизация алгоритма противодействия «вредным ведьмам» по-прежнему представляют собой большую проблему. Судя по объему финансирования, капитал явно больше предпочитает проекты с подтвержденной возможностью монетизации.

Децентрализованная AI вычислительная сеть

Проект завершил раунд начального финансирования в 10 миллионов долларов в июне. Проект достиг определенного рыночного консенсуса в области DePIN на Solana через браузерный плагин. Команда запустила протокол передачи данных и движок вывода, проведя существенное исследование в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.

Направление проекта соответствует тенденции "углубления" локализации ИИ. Тем не менее, при выполнении сложных задач эффективность по-прежнему является проблемой по сравнению с централизованными платформами, а стабильность крайних узлов также представляет собой проблему. Однако, облачные вычисления, как новая потребность, возникающая в результате инволюции ИИ Web2, как раз являются преимуществом распределенной структуры ИИ Web3.

Децентрализованная AI инфраструктура данных

Платформа стимулирует глобальных пользователей к внесению данных в различных областях с помощью токенов, накопив более 14 миллионов долларов США и создав сеть из миллиона поставщиков данных. С технологической стороны интегрированы алгоритмы ZK-подтверждения и BFT-консенсуса для обеспечения качества данных, а также использованы технологии вычислений с сохранением конфиденциальности для соблюдения требований регулирования.

Проект также представил устройства для сбора электроэнцефалограммы, что позволяет расширить функционал от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель разработана разумно, пользователи могут зарабатывать деньги и баллы через голосовую аннотацию, а стоимость подписки на услуги данных для компаний может снизиться на 45%.

Основная ценность этого проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20%, по сравнению с 10% на традиционных платформах, все еще высок, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо постоянно решать.

Распределённая вычислительная сеть на блокчейне Solana

Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживая вывод крупных моделей, затраты при этом на 40% ниже, чем у некоторых облачных сервисов. Проект превращает вкладчиков вычислительных мощностей в заинтересованные стороны, что стимулирует больше людей участвовать в сети.

Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически имеет смысл. Однако процент ошибок в кросс-цепочном валидации составляет 15%, что довольно высоко, и стабильность технологии требует дальнейшего повышения. В сценариях, таких как 3D рендеринг, где требования к реализациям не столь высоки, действительно есть преимущества, но ключевым остается вопрос о снижении процента ошибок.

Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ

Платформа завершила раунд посевного финансирования в 3,38 миллиона долларов в июне. Ее технология MCP может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что увеличивает эффективность на 30% по факту. Проект соответствует тенденции AgentFi и нашел точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли DeFi.

Правильное направление, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Но высокочастотная торговля требует высокой скорости и точности, координация ИИ-прогнозов и выполнения в реальном времени на блокчейне еще нуждается в проверке. Кроме того, атаки MEV представляют собой серьезный риск, необходимо усилить технические меры защиты.