Crypto+AI secteur mis à niveau : des projets plus pragmatiques, les scénarios verticaux au centre de l'attention, le capital recherche des flux de trésorerie.
Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le secteur Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances significatives :
La voie technique du projet est devenue plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que de se fier uniquement à l'emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace la position de l'IA généralisée.
Le capital attache de plus en plus d'importance à la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont nettement plus prisés.
Voici une brève introduction et 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 d'un tour de financement de seed en juin, dirigé par des institutions d'investissement renommées, avec la participation de plusieurs experts du secteur.
La plateforme applique l'avantage du jugement subjectif humain aux faiblesses de l'évaluation de l'IA. Grâce à l'intelligence collective, plus de 500 grands modèles sont notés, et les retours des utilisateurs peuvent être convertis en espèces. Cela a attiré plusieurs entreprises d'IA renommées à acheter des données, créant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Le modèle commercial de ce projet est relativement clair, ce n'est pas un modèle de dépenses purement excessives. Cependant, la prévention des fraudes est un défi majeur qui nécessite une optimisation continue de l'algorithme de lutte contre les attaques de sorcières. En termes d'échelle de financement, le capital privilégie manifestement les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a terminé un tour de financement de 10 millions de dollars en juin, dirigé par deux institutions de capital bien connues.
Le projet a déjà obtenu un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN d'une blockchain publique via un plugin de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets Web3 réputés. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont effectué des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet est très précise, elle touche exactement à la tendance de "la localisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est encore nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un problème à résoudre. Cependant, le calcul en périphérie est à la fois une nouvelle demande générée par le surcroît de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc intéressant d'attendre qu'il soit concrétisé par des produits spécifiques 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 plusieurs domaines (y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en tokens, ayant généré des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, tout en utilisant la technologie de calcul confidentiel d'un fournisseur de cloud bien connu pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter qu'ils ont également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. La conception du modèle économique est également assez bonne, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, tandis que le coût pour les entreprises de souscrire à des services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles reste relativement élevé, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine soit plein de potentiel, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une chaîne de blocs
Ce projet a réalisé un financement de 10,8 millions de dollars en juin, dirigé par un certain organisme d'investissement.
En agrégeant des ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, cela prend en charge l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud renommés. La conception de la transaction de données tokenisées est très créative, transformant directement 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. Mais un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est en effet trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Cependant, il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées. La question clé est de savoir si le taux d'erreur peut être réduit, sinon même le meilleur modèle commercial sera entravé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de seed round de 3,38 millions de dollars en juin, dirigé par une certaine entreprise de cryptomonnaie.
La technologie clé de la plateforme peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation d'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'inscrit dans une tendance financière AI et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet ne pose pas de problème, DeFi a vraiment besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision extrêmement élevés, la prévision par IA et la coopération en temps réel des exécutions sur la chaîne doivent encore être validées. De plus, certains types d'attaques représentent un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.
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staking_gramps
· Il y a 17h
La trésorerie est la seule vérité.
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ChainWatcher
· Il y a 17h
Encore une nouvelle idée pour se faire prendre pour des cons.
Voir l'originalRépondre0
GasWaster69
· Il y a 17h
Vous voulez gagner de l'argent💰? Le projet est-il fiable?
Voir l'originalRépondre0
BearMarketLightning
· Il y a 17h
L'odeur des pigeons flotte dans l'air.
Voir l'originalRépondre0
TokenTherapist
· Il y a 17h
L'argent de papa le capital a-t-il été investi ici ?
Crypto+AI secteur mis à niveau : des projets plus pragmatiques, les scénarios verticaux au centre de l'attention, le capital recherche des flux de trésorerie.
Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le secteur Crypto+AI
Au cours du dernier mois, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances significatives :
La voie technique du projet est devenue plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que de se fier uniquement à l'emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace la position de l'IA généralisée.
Le capital attache de plus en plus d'importance à la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont nettement plus prisés.
Voici une brève introduction et 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 d'un tour de financement de seed en juin, dirigé par des institutions d'investissement renommées, avec la participation de plusieurs experts du secteur.
La plateforme applique l'avantage du jugement subjectif humain aux faiblesses de l'évaluation de l'IA. Grâce à l'intelligence collective, plus de 500 grands modèles sont notés, et les retours des utilisateurs peuvent être convertis en espèces. Cela a attiré plusieurs entreprises d'IA renommées à acheter des données, créant ainsi un véritable flux de trésorerie.
Le modèle commercial de ce projet est relativement clair, ce n'est pas un modèle de dépenses purement excessives. Cependant, la prévention des fraudes est un défi majeur qui nécessite une optimisation continue de l'algorithme de lutte contre les attaques de sorcières. En termes d'échelle de financement, le capital privilégie manifestement les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a terminé un tour de financement de 10 millions de dollars en juin, dirigé par deux institutions de capital bien connues.
Le projet a déjà obtenu un certain consensus sur le marché dans le domaine DePIN d'une blockchain publique via un plugin de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets Web3 réputés. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont effectué des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet est très précise, elle touche exactement à la tendance de "la localisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est encore nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un problème à résoudre. Cependant, le calcul en périphérie est à la fois une nouvelle demande générée par le surcroît de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc intéressant d'attendre qu'il soit concrétisé par des produits spécifiques 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 plusieurs domaines (y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des incitations en tokens, ayant généré des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars, et a établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, tout en utilisant la technologie de calcul confidentiel d'un fournisseur de cloud bien connu pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter qu'ils ont également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. La conception du modèle économique est également assez bonne, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points pour 10 heures d'annotation vocale, tandis que le coût pour les entreprises de souscrire à des services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles reste relativement élevé, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine soit plein de potentiel, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une chaîne de blocs
Ce projet a réalisé un financement de 10,8 millions de dollars en juin, dirigé par un certain organisme d'investissement.
En agrégeant des ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, cela prend en charge l'inférence de grands modèles linguistiques, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud renommés. La conception de la transaction de données tokenisées est très créative, transformant directement 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. Mais un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est en effet trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Cependant, il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées. La question clé est de savoir si le taux d'erreur peut être réduit, sinon même le meilleur modèle commercial sera entravé par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a terminé un financement de seed round de 3,38 millions de dollars en juin, dirigé par une certaine entreprise de cryptomonnaie.
La technologie clé de la plateforme peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation d'efficacité mesurée de 30 %. Elle s'inscrit dans une tendance financière AI et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet ne pose pas de problème, DeFi a vraiment besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision extrêmement élevés, la prévision par IA et la coopération en temps réel des exécutions sur la chaîne doivent encore être validées. De plus, certains types d'attaques représentent un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.