Останні тенденції та аналіз популярних проєктів у сфері Crypto+AI

Протягом минулого місяця, у секторі Crypto+AI спостерігалися три помітні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проєкту є більш прагматичним, акцентуючи увагу на продуктивності даних, а не на чисто концептуальній упаковці.
2. Вертикально сегментовані сцени стають фокусом розширення, спеціалізований ШІ починає замінювати універсальний ШІ.
3. Капітал дедалі більше звертає увагу на перевірку бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою популярністю.

Ось кілька проектів, на які варто звернути увагу, та їх аналіз:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Ця платформа завершила раунд фінансування на 33 мільйони доларів у червні. Платформа використовує переваги суб'єктивного судження людей для вирішення недоліків оцінки штучного інтелекту, шляхом ручного краудсорсингу оцінки більше 500 великих моделей. Відгуки користувачів можна конвертувати в готівку, що вже привернуло до закупівлі даних кілька відомих компаній, сформувавши реальний грошовий потік.

Ця бізнес-модель проєкту досить зрозуміла і не є чисто витратною моделлю. Однак запобігання фальшивим замовленням та оптимізація алгоритму проти "відьомських" атак все ще залишаються великою проблемою. Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше схиляється до проєктів, які мають підтвердження можливості монетизації.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Проект завершив раунд фінансування на 10 мільйонів доларів у червні. Проект досяг певного ринкового консенсусу в галузі DePIN Solana через плагін для браузера. Команда запустила протокол передачі даних та двигун висновків, провела суттєві дослідження в області обчислень на краю та верифікації даних, що дозволяє знизити затримку на 40% та підтримувати підключення гетерогенних пристроїв.

Напрямок проекту відповідає тенденції "зниження" локалізації AI. Однак при виконанні складних завдань ефективність все ще є викликом у порівнянні з централізованими платформами, а стабільність крайових вузлів також є проблемою. Проте, крайові обчислення як нова потреба, що виникає внаслідок внутрішньої конкуренції Web2 AI, є саме тією перевагою дистрибутивної структури Web3 AI.

Децентралізована AI дата-інфраструктурна платформа

Ця платформа стимулює глобальних користувачів вносити дані в різних сферах за допомогою токенів, загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів, створено мережу з мільйона учасників. Технічно інтегровані алгоритми ZK-верифікації та BFT-консенсусу для забезпечення якості даних, також використані технології приватного обчислення для дотримання вимог регуляторів.

Проект також запустив пристрій для збору електроенцефалограм, що дозволяє розширити можливості від програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Економічна модель розроблена раціонально, користувачі можуть заробляти готівку та бали через голосову позначку, а витрати компаній на підписку на послуги даних можуть знизитися на 45%.

Максимальна цінність цього проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних і відповідності є надзвичайно високими. Однак, 20% рівень помилок у порівнянні з 10% на традиційних платформах все ще є занадто високим, а коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати.

Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні Solana

Проект завершив фінансування в 10,8 мільйона доларів у червні. За допомогою технології динамічної шардінга агрегуються невикористані ресурси GPU, що підтримує інференцію великих моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у певного постачальника хмарних послуг. Проект перетворює учасників обчислювальних потужностей на зацікавлених сторін, заохочуючи більше людей брати участь у мережі.

Це типовий режим "агрегації невикористаних ресурсів", який логічно має сенс. Але 15% помилок верифікації між ланцюгами є досить високими, технологічну стабільність ще потрібно покращити. У сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є надто високими, дійсно є переваги, ключове питання - чи можна знизити рівень помилок.

Платформа високочастотної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Платформа завершила фінансування на етапі посіву в 3,38 мільйона доларів у червні. Її технологія MCP може динамічно оптимізувати торгові шляхи, зменшуючи слippage, з фактичним підвищенням ефективності на 30%. Проект відповідає тенденціям AgentFi і знайшов точку входу в відносно порожню нішу DeFi квантової торгівлі.

Правильний напрямок, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високочастотна торгівля має дуже високі вимоги до затримки та точності, а реальна координація між AI-прогнозами та виконанням на ланцюгу ще потребує перевірки. Крім того, атаки MEV є серйозним ризиком, що вимагає посилення технічних заходів захисту.