Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une analyse des projets populaires dans le domaine Crypto+AI a été réalisée, et trois tendances significatives ont été identifiées :
La voie technique du projet est devenue plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications d'IA spécialisées remplacent progressivement l'IA généralisée.
Le capital s'intéresse davantage à la validation des modèles commerciaux, les projets avec un flux de trésorerie sont clairement plus prisés.
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de la crowdsourcing, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, prévenir les faux achats et les attaques anti-sorcières est un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes associés. En regardant l'échelle de financement de 33 millions de dollars, il est clair que le capital accorde une plus grande importance aux projets ayant déjà une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet s'appuie sur une extension de navigateur et a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et prenant en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne avec la tendance de "localisation" de l'IA. Cependant, il reste nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques est également un grand défi. Cependant, le calcul de périphérie est à la fois un nouveau besoin né de la compétition interne de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc prometteur de s'attendre à ce qu'il avance vers des produits concrets 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 divers domaines (y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des jetons, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, il combine la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul de la vie privée pour répondre aux exigences de conformité. Il est à noter que le projet a également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, s'étendant ainsi du logiciel au domaine matériel. Son modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en annotant 10 heures de voix, et le coût pour les entreprises abonnant aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation de données en IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles laisse encore place à l'amélioration, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que la direction des interfaces cerveau-machine soit pleine de potentiel, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme directement les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à 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. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente effectivement des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spécifique pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité mesurée de 30%. Cela s'aligne avec les tendances actuelles et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande sur le marché.
La direction du projet est correcte, le DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading à haute fréquence exige des niveaux de latence et de précision très élevés, et la synergie en temps réel entre la prévision par IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.
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WhaleWatcher
· Il y a 2h
Les pigeons ont encore un nouvel endroit où aller.
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StealthDeployer
· Il y a 5h
Avec un tel niveau, tu oses trader ?
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0xLostKey
· Il y a 8h
Le battage a enfin été condamné.
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BlockchainDecoder
· 08-08 15:19
D'après les données de recherche, l'évaluation du modèle présente un biais PCA, selon l'article de Stanford de 2022.
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pvt_key_collector
· 08-08 15:12
Dans un projet, il faut même tenir compte des flux de trésorerie, c'est ça 2024.
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WalletManager
· 08-08 15:05
Les projets trop chaotiques ne seront pas touchés. Le dépôt de fonds a déjà été effectué.
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MetaverseHobo
· 08-08 15:04
Il faut vraiment regarder le flux de trésorerie, parler en argent réel.
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SatoshiHeir
· 08-08 15:01
Il convient de souligner trois erreurs essentielles : dépenser de l'argent et idéal ne peuvent coexister, et cela reviendra finalement à la source de la valeur.
Tendances de changement dans le secteur Crypto+AI : la rationalisation et la verticalisation des projets deviennent la norme
Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Récemment, une analyse des projets populaires dans le domaine Crypto+AI a été réalisée, et trois tendances significatives ont été identifiées :
Voici un aperçu et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles par le biais de la crowdsourcing, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Le modèle commercial est relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, prévenir les faux achats et les attaques anti-sorcières est un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes associés. En regardant l'échelle de financement de 33 millions de dollars, il est clair que le capital accorde une plus grande importance aux projets ayant déjà une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet s'appuie sur une extension de navigateur et a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et prenant en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
La direction du projet s'aligne avec la tendance de "localisation" de l'IA. Cependant, il reste nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, et la stabilité des nœuds périphériques est également un grand défi. Cependant, le calcul de périphérie est à la fois un nouveau besoin né de la compétition interne de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc prometteur de s'attendre à ce qu'il avance vers des produits concrets 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 divers domaines (y compris la santé, la conduite autonome, la voix, etc.) grâce à des jetons, ayant généré plus de 14 millions de dollars de revenus et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, il combine la vérification ZK et l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul de la vie privée pour répondre aux exigences de conformité. Il est à noter que le projet a également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, s'étendant ainsi du logiciel au domaine matériel. Son modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en annotant 10 heures de voix, et le coût pour les entreprises abonnant aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation de données en IA, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité et de conformité des données sont très élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20 % par rapport à 10 % pour les plateformes traditionnelles laisse encore place à l'amélioration, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que la direction des interfaces cerveau-machine soit pleine de potentiel, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. La conception de la transaction de données tokenisées transforme directement les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à 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. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est trop élevé, la stabilité technique doit encore être améliorée. Il présente effectivement des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, la clé étant de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise une technologie spécifique pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une augmentation de l'efficacité mesurée de 30%. Cela s'aligne avec les tendances actuelles et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande sur le marché.
La direction du projet est correcte, le DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading à haute fréquence exige des niveaux de latence et de précision très élevés, et la synergie en temps réel entre la prévision par IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.