Análisis de tendencias de desarrollo recientes y proyectos populares en la pista de Crypto+AI
En el último mes, ha habido tres cambios de tendencia significativos en el ámbito de Crypto+AI:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un simple empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA especializada comienza a reemplazar a la IA generalizada.
El capital está más centrado en la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan breves descripciones y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiación seed de 33 millones de dólares en junio. Aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de evaluación de la IA, calificando más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, lo que ha atraído a varias empresas a comprar datos, formando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de pedidos fraudulentos es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas necesita una optimización continua. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente valora más los proyectos que tienen validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una financiación de 10 millones de dólares en ronda semilla en junio. Se basa en un complemento de navegador y ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de una cierta blockchain pública. El equipo ha lanzado un protocolo de transferencia de datos y un motor de inferencia, habiendo realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, es necesario comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación perimetral es una nueva demanda surgida de la saturación de la IA en Web2, y también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de conocimiento cero y un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Además, la plataforma ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden obtener recompensas en efectivo y puntos a través de su contribución de datos, y los costos de suscripción de servicios de datos para las empresas pueden reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en abordar la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la salud y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de los datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU ociosos para soportar la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo un 40% más bajo que el de un proveedor de servicios en la nube. El proyecto convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, incentivando a más personas a participar en la red a través del diseño de transacciones de datos tokenizadas.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de validación cruzada del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, ciertamente tiene ventajas, pero la clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación de semillas de 3.38 millones de dólares en junio. La tecnología de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. El proyecto se ajusta a la tendencia de finanzas de agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo de trading cuantitativo en finanzas descentralizadas, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, las finanzas descentralizadas realmente necesitan herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia exige un nivel extremadamente alto de latencia y precisión, la sincronización en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, el ataque de valor extraíble máximo es un riesgo significativo, y las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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DarkPoolWatcher
· hace1h
Quiero que todo sea datos, ¿dónde están los datos~
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DaisyUnicorn
· hace7h
¡Las pequeñas flores en hibernación también necesitan crecer una cáscara!
Tres grandes tendencias en el sector de Crypto+AI: pragmatismo, profesionalismo y el flujo de caja es el rey.
Análisis de tendencias de desarrollo recientes y proyectos populares en la pista de Crypto+AI
En el último mes, ha habido tres cambios de tendencia significativos en el ámbito de Crypto+AI:
A continuación se presentan breves descripciones y análisis de algunos proyectos populares:
Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizados
La plataforma completó una ronda de financiación seed de 33 millones de dólares en junio. Aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de evaluación de la IA, calificando más de 500 grandes modelos a través de crowdsourcing. Los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo, lo que ha atraído a varias empresas a comprar datos, formando un flujo de efectivo real.
Este es un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Sin embargo, la prevención de pedidos fraudulentos es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas necesita una optimización continua. En términos de escala de financiamiento, el capital claramente valora más los proyectos que tienen validación de monetización.
Red de computación AI descentralizada
El proyecto completó una financiación de 10 millones de dólares en ronda semilla en junio. Se basa en un complemento de navegador y ya tiene un cierto consenso en el mercado en el campo DePIN de una cierta blockchain pública. El equipo ha lanzado un protocolo de transferencia de datos y un motor de inferencia, habiendo realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar el acceso de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descentralización" de la localización de la IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, es necesario comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos perimetrales sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación perimetral es una nueva demanda surgida de la saturación de la IA en Web2, y también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3.
Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (incluyendo salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.
Técnicamente, la plataforma integra la verificación de conocimiento cero y un algoritmo de consenso tolerante a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también utiliza tecnologías de computación privada para cumplir con los requisitos de conformidad. Además, la plataforma ha lanzado dispositivos de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. El diseño del modelo económico es razonable, los usuarios pueden obtener recompensas en efectivo y puntos a través de su contribución de datos, y los costos de suscripción de servicios de datos para las empresas pueden reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en abordar la demanda real de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la salud y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de los datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior a la de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. Aunque el campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial, la dificultad de ejecución no es pequeña.
Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio. A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU ociosos para soportar la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala, con un costo un 40% más bajo que el de un proveedor de servicios en la nube. El proyecto convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, incentivando a más personas a participar en la red a través del diseño de transacciones de datos tokenizadas.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, la tasa de error de validación cruzada del 15% es bastante alta, y la estabilidad técnica aún necesita mejorar. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, ciertamente tiene ventajas, pero la clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma completó una ronda de financiación de semillas de 3.38 millones de dólares en junio. La tecnología de la plataforma puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. El proyecto se ajusta a la tendencia de finanzas de agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo de trading cuantitativo en finanzas descentralizadas, satisfaciendo la demanda del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, las finanzas descentralizadas realmente necesitan herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia exige un nivel extremadamente alto de latencia y precisión, la sincronización en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser validada. Además, el ataque de valor extraíble máximo es un riesgo significativo, y las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.