Анализ тенденций и популярных проектов в области Crypto+AI

Недавно были проанализированы популярные проекты в области Crypto+AI, и были обнаружены три заметные тенденции.

1. Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к показателям производительности, а не к чистой концептуальной упаковке.
2. Вертикальная сегментация сценариев становится приоритетом для расширения, специализированные AI-приложения постепенно заменяют универсальные AI.
3. Капитал больше сосредотачивается на валидации бизнес-моделей, проекты с наличными потоками явно более предпочтительны.

Вот краткое описание и анализ нескольких представительных проектов:

Децентрализованная платформа оценки AI моделей

Платформа оценивает более 500 крупных моделей с помощью краудсорсинга, а отзывы пользователей можно обменять на наличные. Это привлекло такие компании, как OpenAI, к закупке данных, что создало реальный денежный поток.

Бизнес-модель относительно ясна, это не чисто модель сжигания денег. Однако предотвращение накрутки заказов и защита от атак «ведьм» являются большой проблемой, поэтому необходимо постоянно оптимизировать соответствующие алгоритмы. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, капитал явно больше ценит проекты, которые уже имеют подтвержденную монетизацию.

Децентрализованная AI вычислительная сеть

Проект основывается на браузерном плагине и уже имеет определенное рыночное признание в области Solana DePIN. Новый протокол передачи данных и движок вывода сделали существенные исследования в области边缘计算 и可验证性 данных, позволяя снизить задержку на 40% и поддерживая доступ к гетерогенным устройствам.

Проектная направленность соответствует тенденции "локализации" ИИ. Однако при выполнении сложных задач все еще необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, а стабильность периферийных узлов также является большой проблемой. Тем не менее, периферийные вычисления являются как новой потребностью, возникшей из внутренней конкуренции Web2 AI, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, что вызывает ожидания относительно реального внедрения через конкретные продукты на основе фактической производительности.

Децентрализованная платформа инфраструктуры данных ИИ

Платформа предоставляет токеновые стимулы глобальным пользователям для внесения данных в различных областях (включая медицину, автономное вождение, голос и т. д.), накопив более 14 миллионов долларов США и создав сеть из миллиона участников.

Технически проект сочетает в себе ZK верификацию и BFT консенсусный алгоритм для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с соблюдением конфиденциальности для выполнения требований соблюдения законодательства. Следует отметить, что проект также запустил устройства для сбора электроэнцефалографических данных, расширив свои возможности от программного обеспечения до аппаратного обеспечения. Его экономическая модель хорошо спроектирована: пользователи могут заработать 16 долларов и 500,000 баллов за 10 часов голосовой аннотации, а стоимость подписки на услуги данных для предприятий может быть снижена на 45%.

Максимальная ценность данного проекта заключается в том, что он отвечает реальным потребностям в аннотировании данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автопилот, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% по сравнению с 10% на традиционных платформах все еще оставляет пространство для улучшения, а колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо постоянно решать. Направление интерфейсов мозг-компьютер, хотя и обладает потенциалом, но имеет значительные трудности в реализации.

Распределённая вычислительная сеть на блокчейне Solana

Сеть агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживает инференс крупных моделей и стоит на 40% дешевле, чем у некоторых облачных провайдеров. Дизайн токенизированной торговли данными напрямую превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что способствует мотивированию большего числа людей участвовать в сети.

Это типичная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", логически она имеет смысл. Однако 15% ошибка валидации между цепями слишком высока, технической стабильности еще нужно улучшение. В сценах, таких как 3D-рендеринг, где требования к оперативности не так высоки, действительно есть преимущества, ключевым вопросом остается, можно ли снизить уровень ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.

Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на основе ИИ

Платформа использует определенные технологии для динамической оптимизации торговых путей, что снижает проскальзывание и повышает эффективность на 30%. Это соответствует текущим трендам и нашло свою нишу в относительно незаполненном сегменте DeFi количественной торговли, заполняя рыночный спрос.

Направление проекта верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует крайне низкой задержки и высокой точности, а реальная совместимость предсказаний ИИ и выполнения на блокчейне еще требует проверки. Кроме того, атаки MEV представляют собой большую угрозу, и технические меры защиты должны идти в ногу с этим.