Análisis de proyectos destacados de Crypto+AI: la tecnología pragmática, los escenarios segmentados y la validación de modelos comerciales se convierten en tendencias
Análisis de tendencias y proyectos recientes en el campo de Crypto+AI
Recientemente, el sector de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, enfocándose en los datos de rendimiento en lugar de un mero empaquetado conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada reemplaza a la IA generalizada;
El capital se centra más en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son más favorecidos.
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de la recopilación de datos por parte de usuarios, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, lo que genera un flujo de caja real.
El modelo de negocio es claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, enfrenta desafíos como la prevención de pedidos fraudulentos y ataques de brujas, por lo que es necesario optimizar continuamente el algoritmo. La escala de financiamiento de 33 millones de dólares indica que el capital valora más los proyectos con validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso de mercado en el campo DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, logrando reducir la latencia en un 40% y apoyando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al enfrentar tareas complejas, debe competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde sigue siendo un problema. La computación de borde, como producto de la sobrecarga de la IA en web2 y las ventajas del marco distribuido de la IA en web3, merece atención por su rendimiento real y la situación de implementación de productos específicos.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples áreas a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuidores de datos de millones. Desde el punto de vista técnico, se integran la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, utilizando tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita mejoras continuas. Aunque el enfoque de interfaz cerebro-máquina tiene espacio para la imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos GPU ociosos, apoyando la inferencia de grandes modelos, con un costo 40% inferior al de AWS. El diseño de transacciones de datos tokenizadas transforma a los contribuyentes de potencia computacional en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Un modelo típico de "agregación de recursos ociosos" es lógicamente viable. Sin embargo, la tasa de error de validación entre cadenas del 15% es alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como renderización 3D, donde los requisitos de inmediatez no son tan altos; la clave es reducir la tasa de errores y evitar que los problemas técnicos afecten el modelo de negocio.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento y mejorando la eficiencia en un 30% en pruebas reales. Se alinea con la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el subcampo relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi.
DeFi definitivamente necesita herramientas de trading más inteligentes, pero el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la colaboración en tiempo real entre predicciones de IA y ejecución en la cadena aún necesita ser validada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se deben fortalecer las medidas de protección tecnológica.
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BTCBeliefStation
· 07-31 10:26
Otra vez hay un bull run técnico.
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WagmiWarrior
· 07-31 04:21
La especulación apenas ha comenzado.
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StopLossMaster
· 07-29 14:14
tomar a la gente por tonta no acaba nunca～
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BasementAlchemist
· 07-28 15:13
¿Otra vez hablando de conceptos? ¿Hay algún proyecto en marcha?
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consensus_whisperer
· 07-28 15:11
La segmentación del mercado es la clave del éxito.
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SocialFiQueen
· 07-28 15:10
Ya tiene un poco de sabor.
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OnChain_Detective
· 07-28 15:10
hmm el análisis de patrones sugiere más humo que fuego... necesito un forense más profundo, para ser honesto
Análisis de proyectos destacados de Crypto+AI: la tecnología pragmática, los escenarios segmentados y la validación de modelos comerciales se convierten en tendencias
Análisis de tendencias y proyectos recientes en el campo de Crypto+AI
Recientemente, el sector de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
A continuación se presenta una breve introducción y análisis de varios proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma califica más de 500 grandes modelos a través de la recopilación de datos por parte de usuarios, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo. Ha atraído a empresas como OpenAI para comprar datos, lo que genera un flujo de caja real.
El modelo de negocio es claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, enfrenta desafíos como la prevención de pedidos fraudulentos y ataques de brujas, por lo que es necesario optimizar continuamente el algoritmo. La escala de financiamiento de 33 millones de dólares indica que el capital valora más los proyectos con validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto ya tiene un cierto consenso de mercado en el campo DePIN de Solana. El nuevo protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, logrando reducir la latencia en un 40% y apoyando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al enfrentar tareas complejas, debe competir en eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde sigue siendo un problema. La computación de borde, como producto de la sobrecarga de la IA en web2 y las ventajas del marco distribuido de la IA en web3, merece atención por su rendimiento real y la situación de implementación de productos específicos.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples áreas a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuidores de datos de millones. Desde el punto de vista técnico, se integran la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT para garantizar la calidad de los datos, utilizando tecnología de computación privada para cumplir con los requisitos de cumplimiento.
El mayor valor del proyecto radica en satisfacer la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la calidad de los datos necesita mejoras continuas. Aunque el enfoque de interfaz cerebro-máquina tiene espacio para la imaginación, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en la cadena de Solana
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos GPU ociosos, apoyando la inferencia de grandes modelos, con un costo 40% inferior al de AWS. El diseño de transacciones de datos tokenizadas transforma a los contribuyentes de potencia computacional en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Un modelo típico de "agregación de recursos ociosos" es lógicamente viable. Sin embargo, la tasa de error de validación entre cadenas del 15% es alta, y la estabilidad técnica debe seguir mejorando. Tiene ventajas en escenarios como renderización 3D, donde los requisitos de inmediatez no son tan altos; la clave es reducir la tasa de errores y evitar que los problemas técnicos afecten el modelo de negocio.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento y mejorando la eficiencia en un 30% en pruebas reales. Se alinea con la tendencia de AgentFi, encontrando un punto de entrada en el subcampo relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi.
DeFi definitivamente necesita herramientas de trading más inteligentes, pero el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la colaboración en tiempo real entre predicciones de IA y ejecución en la cadena aún necesita ser validada. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y se deben fortalecer las medidas de protección tecnológica.