# Crypto+AI トラックの最近の発展トレンドと人気プロジェクトの分析過去1ヶ月、Crypto+AI分野において3つの顕著なトレンドの変化が見られました：1. プロジェクトの技術的アプローチはより実践的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、パフォーマンスデータに重きを置き始めています。2. 垂直セグメントシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わり始めています。3. 資本はよりビジネスモデルの検証に関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれています。以下は、いくつかの人気プロジェクトの紹介と分析です：## 分散型AIモデル評価プラットフォームこのプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。プラットフォームは人間の主観的判断の利点をAIの評価上の短所に適用し、500以上の大規模モデルに対して人工的なクラウドソーシングでスコアを付けます。ユーザーのフィードバックは現金に変換可能で、多くの企業がデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローを形成しています。これは比較的明確なビジネスモデルを持つプロジェクトであり、純粋な資金消費モデルではありません。しかし、無効な注文の防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的な最適化が必要です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトに重きを置いています。## 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。プロジェクトはブラウザプラグインに依存しており、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。プロジェクトの方向性は、AIのローカライズ「沈下」トレンドに適合しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権プラットフォームと効率を競わなければならず、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争によって生まれた新たな需要であり、Web3 AIの分散型フレームワークの利点でもあります。## 分散型AIデータインフラストラクチャプラットフォームこのプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促しています。累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明とビザンチン耐障害性コンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。さらに、プラットフォームは脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーはデータ貢献を通じて現金とポイントの報酬を得ることができ、企業のデータサービスのサブスクリプションコストは45％削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転などのデータ品質とコンプライアンス要件が非常に高い分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを捉えていることです。しかし、20％のエラー率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データ品質の変動は継続的に解決する必要があります。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して低くありません。## あるパブリックチェーン上の分散型計算力ネットワークこのプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。このプロジェクトは計算力の提供者を利害関係者に変え、データ取引をトークン化することでより多くの人々がネットワークに参加するよう促進するインセンティブを設計しています。これは典型的な「集約された無駄なリソース」のモデルで、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高く、技術的安定性はさらに改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げられるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。プラットフォームの技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実際の効率を30％向上させます。このプロジェクトはスマートエージェント金融のトレンドに対応し、分散型金融の量的取引という相対的に空白のセグメントで切り口を見つけ、市場の需要を満たしました。プロジェクトの方向性は正しいです。分散型金融には確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイムな協調性はまだ検証が必要です。また、最大抽出可能価値攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつく必要があります。
Crypto+AI分野の3つのトレンド：実用化、専門化、キャッシュフローが王
Crypto+AI トラックの最近の発展トレンドと人気プロジェクトの分析
過去1ヶ月、Crypto+AI分野において3つの顕著なトレンドの変化が見られました：
以下は、いくつかの人気プロジェクトの紹介と分析です：
分散型AIモデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。プラットフォームは人間の主観的判断の利点をAIの評価上の短所に適用し、500以上の大規模モデルに対して人工的なクラウドソーシングでスコアを付けます。ユーザーのフィードバックは現金に変換可能で、多くの企業がデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローを形成しています。
これは比較的明確なビジネスモデルを持つプロジェクトであり、純粋な資金消費モデルではありません。しかし、無効な注文の防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的な最適化が必要です。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトに重きを置いています。
分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトは6月に1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。プロジェクトはブラウザプラグインに依存しており、あるパブリックチェーンのDePIN分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な探求を行い、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。
プロジェクトの方向性は、AIのローカライズ「沈下」トレンドに適合しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権プラットフォームと効率を競わなければならず、エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはWeb2 AIの内部競争によって生まれた新たな需要であり、Web3 AIの分散型フレームワークの利点でもあります。
分散型AIデータインフラストラクチャプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供するよう促しています。累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。
技術的には、プラットフォームはデータ品質を確保するためにゼロ知識証明とビザンチン耐障害性コンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。さらに、プラットフォームは脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーはデータ貢献を通じて現金とポイントの報酬を得ることができ、企業のデータサービスのサブスクリプションコストは45％削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、特に医療や自動運転などのデータ品質とコンプライアンス要件が非常に高い分野において、AIデータアノテーションの真のニーズを捉えていることです。しかし、20％のエラー率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データ品質の変動は継続的に解決する必要があります。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度は決して低くありません。
あるパブリックチェーン上の分散型計算力ネットワーク
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを集約し、大規模言語モデルの推論をサポートし、あるクラウドサービスプロバイダーよりも40%コストが低くなっています。このプロジェクトは計算力の提供者を利害関係者に変え、データ取引をトークン化することでより多くの人々がネットワークに参加するよう促進するインセンティブを設計しています。
これは典型的な「集約された無駄なリソース」のモデルで、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高く、技術的安定性はさらに改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは確かに利点がありますが、重要なのはエラー率を下げられるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。プラットフォームの技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実際の効率を30％向上させます。このプロジェクトはスマートエージェント金融のトレンドに対応し、分散型金融の量的取引という相対的に空白のセグメントで切り口を見つけ、市場の需要を満たしました。
プロジェクトの方向性は正しいです。分散型金融には確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイムな協調性はまだ検証が必要です。また、最大抽出可能価値攻撃は重大なリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつく必要があります。