Actualización en la pista de Crypto+AI: los proyectos son más prácticos, los escenarios verticales se convierten en el foco, el capital busca flujo de efectivo.
Análisis de tendencias recientes y proyectos populares en el sector Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a enfocarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en el foco de expansión, y la IA especializada está reemplazando la posición de la IA generalizada.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente 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 completó una ronda de financiamiento inicial de 33 millones de dólares en junio, liderada por instituciones de inversión reconocidas, con la participación de varios expertos de la industria.
La plataforma aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de evaluación de la IA. A través de la externalización de mano de obra, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden convertir en efectivo. Ha atraído a varias empresas de IA reconocidas para la compra de datos, formando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de fraudes es un desafío importante que requiere una optimización continua del algoritmo de defensa contra ataques de brujería. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto completó una ronda de financiación de semillas de 10 millones de dólares en junio, liderada por dos conocidas instituciones de capital.
El proyecto ha logrado cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de una cadena pública a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos de Web3. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto es muy precisa, justo en línea con la tendencia de "descenso" en la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema por resolver. Sin embargo, la computación en el borde es tanto una nueva demanda generada por la competencia interna de la IA en Web2 como una ventaja del marco distribuido de IA en Web3, por lo que vale la pena esperar su implementación a través de productos concretos con rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos superiores a 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero y el algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para asegurar la calidad de los datos, además de utilizar la tecnología de computación privada de un conocido proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico también es bastante bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo del servicio de datos por suscripción para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos, como la medicina y la conducción autónoma. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo alta en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina está llena de posibilidades, la dificultad de ejecución no es menor.
Red de computación distribuida en una cadena pública
Este proyecto completó una financiación de 10,8 millones de dólares en junio, liderada por una institución de inversión.
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos para soportar la inferencia de grandes modelos de lenguaje, con un costo 40% inferior al de un conocido proveedor de servicios en la nube. Su diseño de transacción de datos tokenizados es muy creativo, transformando directamente a los contribuyentes de poder de cálculo en partes interesadas, lo que puede incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como la renderización 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio será arrastrado por problemas técnicos.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación inicial de 3,38 millones de dólares en junio, liderada por una empresa de criptomonedas.
La tecnología central de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se alinea con una tendencia financiera de IA, encontrando un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
No hay problema con la dirección del proyecto, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el comercio de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la cooperación en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, ciertos tipos de ataques son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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staking_gramps
· hace7h
El flujo de caja es la única verdad.
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ChainWatcher
· hace7h
Otra nueva idea para tomar a la gente por tonta.
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GasWaster69
· hace7h
¿Quieres ganar 💰? ¿Es confiable el proyecto?
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BearMarketLightning
· hace7h
El aire está impregnado del aroma de tontos.
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TokenTherapist
· hace7h
¿Todo el dinero de papá capitalista se ha invertido aquí?
Actualización en la pista de Crypto+AI: los proyectos son más prácticos, los escenarios verticales se convierten en el foco, el capital busca flujo de efectivo.
Análisis de tendencias recientes y proyectos populares en el sector Crypto+AI
En el último mes, la pista de Crypto+AI ha mostrado tres cambios de tendencia significativos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a enfocarse en hablar con datos de rendimiento, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en el foco de expansión, y la IA especializada está reemplazando la posición de la IA generalizada.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente 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 completó una ronda de financiamiento inicial de 33 millones de dólares en junio, liderada por instituciones de inversión reconocidas, con la participación de varios expertos de la industria.
La plataforma aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de evaluación de la IA. A través de la externalización de mano de obra, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden convertir en efectivo. Ha atraído a varias empresas de IA reconocidas para la compra de datos, formando un flujo de efectivo real.
El modelo de negocio de este proyecto es relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de fraudes es un desafío importante que requiere una optimización continua del algoritmo de defensa contra ataques de brujería. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente prefiere proyectos con validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
Este proyecto completó una ronda de financiación de semillas de 10 millones de dólares en junio, liderada por dos conocidas instituciones de capital.
El proyecto ha logrado cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de una cadena pública a través de un complemento de navegador. Los miembros del equipo provienen de varios proyectos conocidos de Web3. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, pudiendo reducir la latencia en un 40% y soportando la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto es muy precisa, justo en línea con la tendencia de "descenso" en la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, aún es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos de borde también es un problema por resolver. Sin embargo, la computación en el borde es tanto una nueva demanda generada por la competencia interna de la IA en Web2 como una ventaja del marco distribuido de IA en Web3, por lo que vale la pena esperar su implementación a través de productos concretos con rendimiento real.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos superiores a 14 millones de dólares, y ha establecido una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de pruebas de conocimiento cero y el algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para asegurar la calidad de los datos, además de utilizar la tecnología de computación privada de un conocido proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de conformidad. Cabe destacar que también han lanzado un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión del software al hardware. El diseño del modelo económico también es bastante bueno, los usuarios pueden ganar 16 dólares y 500,000 puntos por 10 horas de etiquetado de voz, mientras que el costo del servicio de datos por suscripción para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en que aborda la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos, como la medicina y la conducción autónoma. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo alta en comparación con el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque la dirección de la interfaz cerebro-máquina está llena de posibilidades, la dificultad de ejecución no es menor.
Red de computación distribuida en una cadena pública
Este proyecto completó una financiación de 10,8 millones de dólares en junio, liderada por una institución de inversión.
A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos para soportar la inferencia de grandes modelos de lenguaje, con un costo 40% inferior al de un conocido proveedor de servicios en la nube. Su diseño de transacción de datos tokenizados es muy creativo, transformando directamente a los contribuyentes de poder de cálculo en partes interesadas, lo que puede incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es realmente alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. Sin embargo, en escenarios como la renderización 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio será arrastrado por problemas técnicos.
Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación inicial de 3,38 millones de dólares en junio, liderada por una empresa de criptomonedas.
La tecnología central de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. Se alinea con una tendencia financiera de IA, encontrando un punto de entrada en el campo relativamente vacío del comercio cuantitativo en DeFi, satisfaciendo así la demanda del mercado.
No hay problema con la dirección del proyecto, DeFi realmente necesita herramientas de negociación más inteligentes. Pero el comercio de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la cooperación en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, ciertos tipos de ataques son un riesgo significativo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.