تحليل الاتجاهات الحالية لمجال Crypto+AI والمشاريع الساخنة
تمت مراجعة المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI مؤخرًا، واكتشفنا ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
أصبح مسار التكنولوجيا للمشروع أكثر واقعية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
أصبحت المشاهد المتخصصة محور التوسع، حيث بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تحل محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يركز أكثر على التحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بوضوح بمزيد من الإعجاب.
إليك مقدمة وتحليل لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال طريقة الحشد اليدوي، ويمكن تحويل تعليقات المستخدمين إلى نقد. لقد جذبت شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أسفر عن تدفق نقدي فعلي.
نموذج الأعمال واضح نسبيًا، وليس مجرد نموذج إحراق أموال بحت. لكن الحماية من عمليات الشراء الوهمية ومهاجمة الساحرات هو تحدٍ كبير، ويجب تحسين الخوارزميات ذات الصلة بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يتضح أن رأس المال يولي أهمية أكبر للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق العائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
يعتمد هذا المشروع على ملحقات المتصفح وقد حقق وعيًا معينًا في سوق DePIN في سولانا. البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستنتاج قدما استكشافات جوهرية في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكن أن يقلل من التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "تعميم" الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، كما أن استقرار العقد الطرفية يمثل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط طلبًا جديدًا نتج عن تنافس Web2 في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضًا ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3، مما يستحق توقع دفعه نحو التنفيذ من خلال المنتجات التي تقدم أداءً فعليًا.
منصة البنية التحتية للبيانات AI اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة (بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت، وغيرها)، وقد جمعت أكثر من 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم أكثر من مليون شخص.
تجمع التكنولوجيا بين التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT لضمان جودة البيانات، كما تستخدم تقنية الحسابات الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال. ومن الجدير بالذكر أن المشروع قد أطلق أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما وسع نطاقه من البرمجيات إلى مجال الأجهزة. تصميم نموذج الاقتصاد جيد، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من خلال 10 ساعات من التعليق الصوتي، كما يمكن أن تنخفض تكلفة خدمات بيانات الاشتراك للشركات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الطلب الفعلي على تسميات بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات الامتثال مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ومع ذلك، لا يزال هناك مجال للتحسين في معدل الخطأ البالغ 20% مقارنةً بـ10% للمنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ-الآلة يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية التقسيم الديناميكي، وتدعم استنتاج النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من بعض مزودي خدمات السحابة. تصميم تداول البيانات المرمزة بالرموز يحول المساهمين في قوة الحوسبة مباشرة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، منطقياً يبدو معقولاً. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، والاستقرار التقني يحتاج إلى تحسين مستمر. في مشاهد مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، فإنه يمكن أن يكون له مزايا، المفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أفضل نماذج الأعمال ستتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنيات محددة لتحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، مما يقلل من انزلاق الأسعار، وقد أظهرت الاختبارات زيادة كفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع الاتجاه الحالي، وقد وجدت نقطة دخول في قطاع تداول DeFi الكمي الذي يعد فراغًا نسبيًا، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه المشروع صحيح، فإن DeFi يحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ للغاية، ويجب التحقق من التناسق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتواكب تدابير الحماية الفنية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 15
أعجبني
15
5
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BlockchainDecoder
· 08-08 15:19
من بيانات البحث، يوجد انحياز PCA في تقييم النموذج، راجع ورقة ستانفورد لعام 2022
شاهد النسخة الأصليةرد0
pvt_key_collector
· 08-08 15:12
يجب أخذ التدفق النقدي في الاعتبار عند القيام بالمشاريع، هذا هو عام 2024.
شاهد النسخة الأصليةرد0
WalletManager
· 08-08 15:05
لا أتعامل مع المشاريع الفوضوية. تم نشر القاعدة الأساسية بالفعل.
شاهد النسخة الأصليةرد0
MetaverseHobo
· 08-08 15:04
لا بد من النظر إلى التدفق النقدي، الحديث عن المال الحقيقي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiHeir
· 08-08 15:01
يجب الإشارة إلى ثلاثة أخطاء جوهرية: لا يمكن الجمع بين إنفاق المال والمثالية، وسيرجع الأمر في نهاية المطاف إلى مصدر القيمة.
تغيرات اتجاهات مجال Crypto+AI: أصبح التركيز على المشاريع الواقعية والرأسية هو السائد
تحليل الاتجاهات الحالية لمجال Crypto+AI والمشاريع الساخنة
تمت مراجعة المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI مؤخرًا، واكتشفنا ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
إليك مقدمة وتحليل لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال طريقة الحشد اليدوي، ويمكن تحويل تعليقات المستخدمين إلى نقد. لقد جذبت شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما أسفر عن تدفق نقدي فعلي.
نموذج الأعمال واضح نسبيًا، وليس مجرد نموذج إحراق أموال بحت. لكن الحماية من عمليات الشراء الوهمية ومهاجمة الساحرات هو تحدٍ كبير، ويجب تحسين الخوارزميات ذات الصلة بشكل مستمر. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يتضح أن رأس المال يولي أهمية أكبر للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق العائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
يعتمد هذا المشروع على ملحقات المتصفح وقد حقق وعيًا معينًا في سوق DePIN في سولانا. البروتوكول الجديد لنقل البيانات ومحرك الاستنتاج قدما استكشافات جوهرية في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يمكن أن يقلل من التأخير بنسبة 40% ويدعم الاتصال بالأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "تعميم" الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، لا يزال من الضروري مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند التعامل مع المهام المعقدة، كما أن استقرار العقد الطرفية يمثل تحديًا كبيرًا. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط طلبًا جديدًا نتج عن تنافس Web2 في مجال الذكاء الاصطناعي، ولكنها أيضًا ميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3، مما يستحق توقع دفعه نحو التنفيذ من خلال المنتجات التي تقدم أداءً فعليًا.
منصة البنية التحتية للبيانات AI اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة (بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، الصوت، وغيرها)، وقد جمعت أكثر من 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم أكثر من مليون شخص.
تجمع التكنولوجيا بين التحقق من ZK وخوارزمية إجماع BFT لضمان جودة البيانات، كما تستخدم تقنية الحسابات الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال. ومن الجدير بالذكر أن المشروع قد أطلق أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما وسع نطاقه من البرمجيات إلى مجال الأجهزة. تصميم نموذج الاقتصاد جيد، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من خلال 10 ساعات من التعليق الصوتي، كما يمكن أن تنخفض تكلفة خدمات بيانات الاشتراك للشركات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الطلب الفعلي على تسميات بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات الامتثال مثل الرعاية الصحية والقيادة الذاتية. ومع ذلك، لا يزال هناك مجال للتحسين في معدل الخطأ البالغ 20% مقارنةً بـ10% للمنصات التقليدية، وتقلب جودة البيانات هو مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ-الآلة يحمل إمكانيات تخيلية، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
تجمع الشبكة موارد GPU غير المستخدمة من خلال تقنية التقسيم الديناميكي، وتدعم استنتاج النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% من بعض مزودي خدمات السحابة. تصميم تداول البيانات المرمزة بالرموز يحول المساهمين في قوة الحوسبة مباشرة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة.
هذا هو نموذج "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، منطقياً يبدو معقولاً. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، والاستقرار التقني يحتاج إلى تحسين مستمر. في مشاهد مثل عرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، فإنه يمكن أن يكون له مزايا، المفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أفضل نماذج الأعمال ستتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنيات محددة لتحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، مما يقلل من انزلاق الأسعار، وقد أظهرت الاختبارات زيادة كفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع الاتجاه الحالي، وقد وجدت نقطة دخول في قطاع تداول DeFi الكمي الذي يعد فراغًا نسبيًا، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه المشروع صحيح، فإن DeFi يحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ للغاية، ويجب التحقق من التناسق الزمني بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتواكب تدابير الحماية الفنية.