Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+IA
Au cours du mois dernier, trois changements de tendance significatifs ont été observés dans le domaine de Crypto+AI :
Le chemin technologique du projet est devenu plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un emballage conceptuel pur.
Les scénarios de niche deviennent le point focal de l'expansion, l'IA spécialisée commence à remplacer l'IA généralisée.
Le capital accorde une attention accrue à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie sont clairement plus favorisés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme a terminé un financement de 33 millions de dollars lors d'un tour de table en juin. Elle applique l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, en notant plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing humain. Les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent, attirant ainsi plusieurs entreprises à acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Il s'agit d'un projet avec un modèle commercial relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, la prévention des fraudes est un grand défi, et l'algorithme de contre-attaque contre les sorcières doit être continuellement optimisé. En termes de taille de financement, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un tour de financement de 10 millions de dollars en juin. Il s'appuie sur une extension de navigateur et a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN d'une certaine blockchain publique. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, ayant fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, ce qui peut réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie reste un problème. Cependant, l'informatique en périphérie est une nouvelle demande générée par la compétition interne de l'IA Web2, et c'est aussi l'un des avantages du cadre distribué de l'IA Web3.
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 des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification à zéro connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes de type byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. De plus, la plateforme a lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, permettant aux utilisateurs d'obtenir des récompenses en espèces et des points grâce à leur contribution de données, tandis que les entreprises peuvent réduire de 45 % le coût de l'abonnement aux services de données.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que la direction des interfaces cerveau-machine offre un espace d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
Le projet a complété un financement de 10,8 millions de dollars en juin. En agrégeant des ressources GPU inactives grâce à la technologie de sharding dynamique, il supporte l'inférence de grands modèles de langage, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. Le projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, en concevant une incitation à faire participer davantage de personnes au réseau via des transactions de données tokenisées.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens logiquement. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il y a effectivement des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées. La clé est 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 pilotée par l'IA
La plateforme a complété un financement de 3,38 millions de dollars lors d'un tour de table de seed en juin. La technologie de la plateforme peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30 %. Le projet s'inscrit dans la tendance de la finance des agents intelligents et a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide du trading quantitatif en finance décentralisée, répondant ainsi à une demande du marché.
La direction du projet est correcte, la finance décentralisée a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, l'attaque par extraction de valeur maximale représente un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.
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DarkPoolWatcher
· Il y a 1h
Je veux toutes les données, où sont les données ~
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DaisyUnicorn
· Il y a 7h
Les petites fleurs en hibernation doivent aussi grandir.
Trois grandes tendances dans le domaine Crypto+AI : pragmatisme, professionnalisation, le cash flow avant tout.
Analyse des tendances récentes et des projets populaires dans le domaine Crypto+IA
Au cours du mois dernier, trois changements de tendance significatifs ont été observés dans le domaine de Crypto+AI :
Voici une introduction et une analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisée
La plateforme a terminé un financement de 33 millions de dollars lors d'un tour de table en juin. Elle applique l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes d'évaluation de l'IA, en notant plus de 500 grands modèles par le biais de crowdsourcing humain. Les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent, attirant ainsi plusieurs entreprises à acheter des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Il s'agit d'un projet avec un modèle commercial relativement clair, ce n'est pas un modèle de pure consommation d'argent. Cependant, la prévention des fraudes est un grand défi, et l'algorithme de contre-attaque contre les sorcières doit être continuellement optimisé. En termes de taille de financement, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un tour de financement de 10 millions de dollars en juin. Il s'appuie sur une extension de navigateur et a déjà une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN d'une certaine blockchain publique. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, ayant fait des explorations substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, ce qui peut réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
La direction du projet s'aligne sur la tendance de "délocalisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie reste un problème. Cependant, l'informatique en périphérie est une nouvelle demande générée par la compétition interne de l'IA Web2, et c'est aussi l'un des avantages du cadre distribué de l'IA Web3.
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 des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établi un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification à zéro connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes de type byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. De plus, la plateforme a lancé un dispositif de collecte des ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, permettant aux utilisateurs d'obtenir des récompenses en espèces et des points grâce à leur contribution de données, tandis que les entreprises peuvent réduire de 45 % le coût de l'abonnement aux services de données.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une résolution continue. Bien que la direction des interfaces cerveau-machine offre un espace d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur une blockchain publique
Le projet a complété un financement de 10,8 millions de dollars en juin. En agrégeant des ressources GPU inactives grâce à la technologie de sharding dynamique, il supporte l'inférence de grands modèles de langage, à un coût inférieur de 40 % par rapport à certains fournisseurs de services cloud. Le projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, en concevant une incitation à faire participer davantage de personnes au réseau via des transactions de données tokenisées.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui a du sens logiquement. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Il y a effectivement des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D, où les exigences de temps réel ne sont pas élevées. La clé est 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 pilotée par l'IA
La plateforme a complété un financement de 3,38 millions de dollars lors d'un tour de table de seed en juin. La technologie de la plateforme peut optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une efficacité mesurée augmentée de 30 %. Le projet s'inscrit dans la tendance de la finance des agents intelligents et a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide du trading quantitatif en finance décentralisée, répondant ainsi à une demande du marché.
La direction du projet est correcte, la finance décentralisée a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, la synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, l'attaque par extraction de valeur maximale représente un risque majeur, les mesures de protection technique doivent suivre.