Tendance et analyse des projets populaires récents dans le domaine Crypto+AI

Au cours du dernier mois, les projets populaires dans le secteur Crypto+AI ont montré trois changements de tendance significatifs :

1. Le chemin technique du projet est devenu plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
2. Les scénarios de segmentation verticale deviennent le point focal de l'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généralisée.
3. Le capital privilégie davantage la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont clairement plus appréciés.

Voici un aperçu, une analyse des points forts et des commentaires sur quelques projets représentatifs :

Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée

Présentation du projet : La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'intelligence collective et a récemment complété un tour de financement de 33 millions de dollars.

Analyse des points forts : appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation de l'IA. Les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent, ce qui a attiré des entreprises d'IA renommées à acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.

Commentaire : Le modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle purement dépensier. Cependant, la prévention des faux commandes et la lutte contre les attaques de sorcières sont les principaux défis, nécessitant une optimisation continue des algorithmes. Le financement important reflète l'attention accrue des capitaux pour les projets ayant des validations de monétisation.

Réseau de calcul AI décentralisé

Présentation du projet : Ce réseau a récemment achevé un tour de financement de démarrage de 10 millions de dollars, principalement financé par des institutions d'investissement en cryptomonnaies renommées.

Analyse des points forts : obtenir une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN grâce à un plugin de navigateur. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence explorent de manière substantielle l'informatique en périphérie et la vérifiabilité des données, ce qui peut réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.

Commentaire : La direction du projet s'aligne avec la tendance de "localisation" de l'IA. Le calcul en périphérie est une nouvelle demande née de l'intensification de l'IA dans le web2, et c'est également l'un des avantages du cadre distribué de l'IA dans le web3. Il est conseillé de promouvoir la mise en œuvre à travers des produits concrets basés sur des performances réelles.

Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée

Présentation du projet : cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des incitations par des jetons, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus cumulés et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.

Analyse des points forts : Intégration technique de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, utilisation de la technologie de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité. Lancement d'un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant une expansion du logiciel au matériel. Conception d'un modèle économique raisonnable, capable de réduire efficacement les coûts de service de données des entreprises.

Commentaire : Le projet saisit le véritable besoin de l'annotation de données AI, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences de qualité et de conformité des données sont extrêmement élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % doit encore être amélioré. La direction des interfaces cerveau-machine offre un espace d'imagination, mais la difficulté d'exécution est assez élevée.

Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana

Présentation du projet : Ce réseau a récemment levé 10,8 millions de dollars, avec pour principaux investisseurs des institutions d'investissement en cryptomonnaies.

Analyse des points forts : grâce à la technologie de fragmentation dynamique, les ressources GPU inactives sont agrégées pour soutenir l'inférence de grands modèles de langage, avec des coûts inférieurs de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. La conception de l'échange de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de participation.

Commentaire : Modèle typique de "regroupement de ressources inutilisées", logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, l'essentiel étant de réduire le taux d'erreur.

Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA

Présentation du projet : La plateforme a récemment terminé un financement de pré-série A de 3,38 millions de dollars, principalement financé par des institutions d'échange de cryptomonnaies.

Analyse des points forts : La technologie MCP peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduire le slippage et améliorer l'efficacité de 30 % selon des tests. Elle s'inscrit dans la tendance d'AgentFi, trouvant un point d'entrée dans ce domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi.

Commentaire : La direction est correcte, le DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence nécessite des exigences extrêmement élevées en matière de latence et de précision, et la coordination en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. Les attaques MEV représentent un risque majeur, et des mesures de protection technique doivent être renforcées.