Анализ тенденций развития и популярных проектов в сфере Crypto+AI
За последний месяц в области Crypto+AI произошло три значительных изменения в трендах:
Технический путь проекта стал более практичным, началось внимание к данным о производительности, а не к чистой концептуальной упаковке.
Вертикальные сегментированные сценарии становятся фокусом расширения, специализированный ИИ начинает заменять универсальный ИИ.
Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с денежным потоком явно пользуются большим спросом.
Вот краткое описание и анализ нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила раунд посевного финансирования в 33 миллиона долларов в июне. Платформа применяет преимущества человеческого субъективного суждения к недостаткам оценки ИИ, выставляя оценки более чем 500 крупным моделям с помощью краудсорсинга. Обратная связь от пользователей может быть обменена на наличные, что уже привлекло множество компаний для закупки данных и создало реальный денежный поток.
Это проект с относительно ясной бизнес-моделью, а не чисто расходной моделью. Однако борьба с фродом является большой проблемой, алгоритм противодействия атакам «черной магии» требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше заинтересован в проектах с проверенной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект завершил финансирование на уровне 10 миллионов долларов в раунде посевного финансирования в июне. Проект основывается на браузерном плагине и уже имеет определенное рыночное согласие в области DePIN на одной из публичных блокчейнов. Команда представила протокол передачи данных и движок вывода, осуществив значительные исследования в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции "углубленной" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, и стабильность крайних узлов все еще остается проблемой. Тем не менее, крайние вычисления - это новая потребность, возникшая из внутренней конкуренции Web2 AI, а также преимущество распределенной структуры Web3 AI.
Децентрализованная AI инфраструктура данных
Платформа стимулирует пользователей со всего мира вносить данные из различных областей (включая медицину, автономное вождение, голос и т.д.) с помощью токенов, накопив более 14 миллионов долларов дохода и создав сеть из миллиона участников, предоставляющих данные.
С технической точки зрения платформа интегрировала алгоритмы нулевых знаний и алгоритмы согласования с байантийской стойкостью для обеспечения качества данных, а также использовала технологии вычислений с конфиденциальностью для соблюдения требований законодательства. Кроме того, платформа представила устройства для сбора электроэнцефалографических данных, что реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель спроектирована разумно, пользователи могут получать денежные средства и баллы за вклад в данные, а затраты компаний на подписку на услуги данных могут быть снижены на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в аннотировании данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, и колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо решать постоянно. Направление интерфейсов «мозг-машина» хотя и обладает большим потенциалом, но его реализация не проста.
Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардирования, поддерживая вывод крупных языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Проект превращает участников в заинтересованные стороны, предлагая токенизированную торговлю данными для стимулирования большего числа людей к участию в сети.
Это典型ная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", логически она имеет смысл. Но 15% ошибка в кросс-цепочном подтверждении слишком высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где требования к реальному времени не так высоки, например, в 3D-рендеринге, действительно есть преимущества, ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая лучшая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на базе ИИ
Платформа завершила финансирование на стадии посевного раунда в 3,38 миллиона долларов в июне. Технология платформы может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что улучшает эффективность на 30%. Проект соответствует тенденциям интеллектуального агентского финансирования и нашел точку входа в относительно пустую нишу децентрализованной финансовой количественной торговли, заполнив рыночный спрос.
Правильное направление проекта, децентрализованным финансам действительно нужны более умные инструменты для торговли. Однако высокочастотная торговля требует высокой степени задержки и точности, необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозов и выполнения на блокчейне. Кроме того, атака на максимальную извлекаемую стоимость представляет собой серьезный риск, технические меры защиты должны идти в ногу с этим.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Три главные тенденции в секторе Crypto+AI: прагматизация, профессионализация, король наличных потоков.
Анализ тенденций развития и популярных проектов в сфере Crypto+AI
За последний месяц в области Crypto+AI произошло три значительных изменения в трендах:
Вот краткое описание и анализ нескольких популярных проектов:
Децентрализованная платформа оценки ИИ моделей
Платформа завершила раунд посевного финансирования в 33 миллиона долларов в июне. Платформа применяет преимущества человеческого субъективного суждения к недостаткам оценки ИИ, выставляя оценки более чем 500 крупным моделям с помощью краудсорсинга. Обратная связь от пользователей может быть обменена на наличные, что уже привлекло множество компаний для закупки данных и создало реальный денежный поток.
Это проект с относительно ясной бизнес-моделью, а не чисто расходной моделью. Однако борьба с фродом является большой проблемой, алгоритм противодействия атакам «черной магии» требует постоянной оптимизации. Судя по объему финансирования, капитал явно больше заинтересован в проектах с проверенной возможностью монетизации.
Децентрализованная AI вычислительная сеть
Проект завершил финансирование на уровне 10 миллионов долларов в раунде посевного финансирования в июне. Проект основывается на браузерном плагине и уже имеет определенное рыночное согласие в области DePIN на одной из публичных блокчейнов. Команда представила протокол передачи данных и движок вывода, осуществив значительные исследования в области периферийных вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживает подключение гетерогенных устройств.
Направление проекта соответствует тенденции "углубленной" локализации ИИ. Однако при выполнении сложных задач необходимо сопоставлять эффективность с централизованными платформами, и стабильность крайних узлов все еще остается проблемой. Тем не менее, крайние вычисления - это новая потребность, возникшая из внутренней конкуренции Web2 AI, а также преимущество распределенной структуры Web3 AI.
Децентрализованная AI инфраструктура данных
Платформа стимулирует пользователей со всего мира вносить данные из различных областей (включая медицину, автономное вождение, голос и т.д.) с помощью токенов, накопив более 14 миллионов долларов дохода и создав сеть из миллиона участников, предоставляющих данные.
С технической точки зрения платформа интегрировала алгоритмы нулевых знаний и алгоритмы согласования с байантийской стойкостью для обеспечения качества данных, а также использовала технологии вычислений с конфиденциальностью для соблюдения требований законодательства. Кроме того, платформа представила устройства для сбора электроэнцефалографических данных, что реализует расширение от программного обеспечения к аппаратному обеспечению. Экономическая модель спроектирована разумно, пользователи могут получать денежные средства и баллы за вклад в данные, а затраты компаний на подписку на услуги данных могут быть снижены на 45%.
Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в аннотировании данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, и колебания качества данных являются проблемой, которую необходимо решать постоянно. Направление интерфейсов «мозг-машина» хотя и обладает большим потенциалом, но его реализация не проста.
Распределенная вычислительная сеть на определенном блокчейне
Проект завершил финансирование в размере 10,8 миллиона долларов в июне. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью технологии динамической шардирования, поддерживая вывод крупных языковых моделей, стоимость которого на 40% ниже, чем у некоторых облачных провайдеров. Проект превращает участников в заинтересованные стороны, предлагая токенизированную торговлю данными для стимулирования большего числа людей к участию в сети.
Это典型ная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", логически она имеет смысл. Но 15% ошибка в кросс-цепочном подтверждении слишком высока, техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. В сценах, где требования к реальному времени не так высоки, например, в 3D-рендеринге, действительно есть преимущества, ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже самая лучшая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.
Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на базе ИИ
Платформа завершила финансирование на стадии посевного раунда в 3,38 миллиона долларов в июне. Технология платформы может динамически оптимизировать торговые пути, снижая проскальзывание, что улучшает эффективность на 30%. Проект соответствует тенденциям интеллектуального агентского финансирования и нашел точку входа в относительно пустую нишу децентрализованной финансовой количественной торговли, заполнив рыночный спрос.
Правильное направление проекта, децентрализованным финансам действительно нужны более умные инструменты для торговли. Однако высокочастотная торговля требует высокой степени задержки и точности, необходимо проверить реальную совместимость AI-прогнозов и выполнения на блокчейне. Кроме того, атака на максимальную извлекаемую стоимость представляет собой серьезный риск, технические меры защиты должны идти в ногу с этим.