# 暗号通貨と人工知能の融合の分野における最新動向最近、暗号資産と人工知能（AI）の融合分野で3つの顕著なトレンドが見られます：1. プロジェクトの技術的アプローチはより実務的であり、純粋な概念のパッケージではなく、性能データに重点を置いています。2. 垂直分野のシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わる3. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトがより好まれる。以下は幾つかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です：## 分散型AIモデル評価プラットフォームこのプラットフォームは、500以上の大規模なAIモデルを人工的なクラウドソーシング方式で評価しています。ユーザーのフィードバックは現金に交換でき、1000ポイントは1ドルに相当します。このプラットフォームはOpenAIなどの企業からデータの購入を引き寄せ、実際のキャッシュフローを形成しています。このビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を消費するモデルではありません。しかし、プラットフォームは不正注文防止の課題に直面しており、持続的に女巫攻撃防止アルゴリズムを最適化する必要があります。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益検証のあるプロジェクトを好んでいます。## 非中央集権のAI計算ネットワークこのプロジェクトは、Solana DePIN分野で一定の市場合意が得られているブラウザプラグインSentry Nodesをリリースしました。新たに発表されたLatticaデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーションの「沈下」トレンドに一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。ただし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内輪での新たな需要を生み出したものであり、Web3 AIの分散型フレームワークの利点でもあります。## 分散型AIデータインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促し、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを築いています。技術的には、プラットフォームはZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータ品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。プラットフォームはまた、脳波収集デバイスを導入し、ビジネスをソフトウェアからハードウェアに拡大しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスの購読コストは45%削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、特にデータの質とコンプライアンス要件が非常に高い医療や自動運転などの分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを満たしていることです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決する必要があります。## Solanaチェーン上の分散型計算ネットワークこのプロジェクトは、動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを統合し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、コストはあるクラウドサービスよりも40%低くなっています。そのトークン化されたデータ取引設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを奨励します。これは典型的な"リソースの集約"モデルで、論理的には実行可能です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンにおいては、このプロジェクトには確かに利点があります。重要なのは、エラー率を低下させることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。## AI駆動の暗号資産高頻取引プラットフォームこのプラットフォームのMCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。プロジェクトはAgent Fiのトレンドに適合しており、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り口を見つけ、市場の需要を満たしました。プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要だ。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AIによる予測とブロックチェーン上での実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要だ。また、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を整える必要がある。
暗号資産とAI融合分野の三大トレンドと五つの典型的なプロジェクト分析
暗号通貨と人工知能の融合の分野における最新動向
最近、暗号資産と人工知能（AI）の融合分野で3つの顕著なトレンドが見られます：
以下は幾つかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です：
分散型AIモデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは、500以上の大規模なAIモデルを人工的なクラウドソーシング方式で評価しています。ユーザーのフィードバックは現金に交換でき、1000ポイントは1ドルに相当します。このプラットフォームはOpenAIなどの企業からデータの購入を引き寄せ、実際のキャッシュフローを形成しています。
このビジネスモデルは比較的明確で、単なる資金を消費するモデルではありません。しかし、プラットフォームは不正注文防止の課題に直面しており、持続的に女巫攻撃防止アルゴリズムを最適化する必要があります。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益検証のあるプロジェクトを好んでいます。
非中央集権のAI計算ネットワーク
このプロジェクトは、Solana DePIN分野で一定の市場合意が得られているブラウザプラグインSentry Nodesをリリースしました。新たに発表されたLatticaデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。
プロジェクトの方向性は、AIのローカリゼーションの「沈下」トレンドに一致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと効率を競う必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題です。ただし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内輪での新たな需要を生み出したものであり、Web3 AIの分散型フレームワークの利点でもあります。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンによって世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促し、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを築いています。
技術的には、プラットフォームはZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータ品質を確保し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。プラットフォームはまた、脳波収集デバイスを導入し、ビジネスをソフトウェアからハードウェアに拡大しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業のデータサービスの購読コストは45%削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、特にデータの質とコンプライアンス要件が非常に高い医療や自動運転などの分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを満たしていることです。しかし、20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームの10%を上回っており、データの質の変動は継続的に解決する必要があります。
Solanaチェーン上の分散型計算ネットワーク
このプロジェクトは、動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを統合し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、コストはあるクラウドサービスよりも40%低くなっています。そのトークン化されたデータ取引設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを奨励します。
これは典型的な"リソースの集約"モデルで、論理的には実行可能です。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンにおいては、このプロジェクトには確かに利点があります。重要なのは、エラー率を低下させることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。
AI駆動の暗号資産高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームのMCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させます。プロジェクトはAgent Fiのトレンドに適合しており、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り口を見つけ、市場の需要を満たしました。
プロジェクトの方向性は正しい。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要だ。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AIによる予測とブロックチェーン上での実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要だ。また、MEV攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置を整える必要がある。