Analyse des tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, les projets populaires dans le domaine Crypto+AI ont montré trois tendances significatives.
La voie technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur la présentation des données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications AI spécialisées commencent à remplacer les solutions AI généralisées.
Le capital se concentre davantage sur la validation du modèle commercial, et les projets ayant des flux de trésorerie réels sont clairement plus appréciés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme a complété un tour de financement de 33 millions de dollars en juin, dirigé par des institutions d'investissement renommées, avec la participation de plusieurs experts de l'industrie.
La plateforme innove en appliquant les avantages du jugement subjectif humain au domaine de l'évaluation par IA. Grâce à un système de crowdsourcing, elle permet de noter plus de 500 grands modèles, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré plusieurs grandes entreprises d'IA pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Ce modèle commercial est relativement clair, contrairement au modèle de brûlage d'argent pur. Cependant, la prévention des achats fictifs et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de type "sorcière" restent des défis majeurs. En termes d'échelle de financement, le capital préfère manifestement les projets ayant déjà prouvé leur capacité à monétiser.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement de 10 millions de dollars lors d'un tour de seed en juin, dirigé par plusieurs institutions d'investissement en cryptomonnaies de renom.
Le projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets blockchain bien connus. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées significatives en matière de calcul en bordure et de vérifiabilité des données, permettant de réduire considérablement la latence et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
Ce projet a bien saisi la tendance de "sous-traitance" de la localisation de l'IA. Bien qu'il faille encore rivaliser en efficacité avec des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds périphériques doit également être améliorée. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande engendrée par l'intensification de l'IA dans le Web2, s'aligne parfaitement sur l'avantage du cadre distribué de l'IA dans le Web3. On espère qu'à l'avenir, des produits concrets et des performances réelles pourront favoriser sa mise en œuvre.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, couvrant des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter que le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant ainsi une expansion du logiciel vers le matériel.
Le modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de réaliser des gains significatifs grâce à 10 heures de marquage vocal, tout en réduisant considérablement les coûts des services de données pour les entreprises.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre à un véritable besoin en matière d'annotation de données pour l'IA, notamment dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % laisse encore de la place pour des améliorations par rapport aux plateformes traditionnelles, et les fluctuations de la qualité des données restent un problème à résoudre en continu. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, sa mise en œuvre n'est pas sans défis.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin.
En agrégeant les ressources GPU inactives grâce à la technologie de sharding dynamique, nous soutenons l'inférence de grands modèles linguistiques, le coût étant 40 % inférieur à celui des services cloud traditionnels. Le projet innove en tokenisant les contributeurs de puissance de calcul, les transformant en parties prenantes directes, ce qui aide à inciter davantage de participation.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui est logiquement faisable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % doit encore être amélioré, et la stabilité technique doit être renforcée. Dans des scénarios tels que le rendu 3D, où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, cela présente effectivement un avantage. La clé est de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur et éviter que les problèmes techniques n'entravent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a complété un financement de 3,38 millions de dollars lors de son tour de semence en juin.
La plateforme utilise une technologie avancée pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage, avec une efficacité mesurée améliorée de 30 %. Suivant les tendances actuelles, elle a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin sur le marché.
Le choix de la direction est correct, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et d'exactitude, et la synergie en temps réel entre les prévisions d'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent être améliorées en conséquence.
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StableGeniusDegen
· Il y a 3h
Cette fois, je ne perds rien, de toute façon c'est l'argent des autres, il suffit de passer à autre chose.
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OnchainDetectiveBing
· Il y a 16h
Les briques ne tombent pas, je parle sérieusement.
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BoredStaker
· 08-04 15:49
Encore un nouveau truc pour se faire prendre pour des cons.
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DefiVeteran
· 08-04 15:46
Le chemin fonctionne enfin normalement, les données parlent d'elles-mêmes.
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ChainDetective
· 08-04 15:39
Ils parlent encore d'IA, mais ils ont déjà amélioré.
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SerumDegen
· 08-04 15:37
enfin un vrai alpha... pas juste un autre hype ponzi d'ia rekt szn smh
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SocialAnxietyStaker
· 08-04 15:25
C'est absurde, après tout ce battage, maintenant tout est axé sur l'utilité.
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CountdownToBroke
· 08-04 15:22
Jouer un peu, prendre les gens pour des idiots trop vite.
Tendances du secteur Crypto+AI : pragmatisation technologique, verticalisation des scénarios, validation des modèles commerciaux comme points focaux.
Analyse des tendances des projets populaires dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, les projets populaires dans le domaine Crypto+AI ont montré trois tendances significatives.
La voie technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur la présentation des données de performance réelles plutôt que de se fier uniquement à un emballage conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications AI spécialisées commencent à remplacer les solutions AI généralisées.
Le capital se concentre davantage sur la validation du modèle commercial, et les projets ayant des flux de trésorerie réels sont clairement plus appréciés.
Voici une introduction et une analyse de quelques projets représentatifs :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme a complété un tour de financement de 33 millions de dollars en juin, dirigé par des institutions d'investissement renommées, avec la participation de plusieurs experts de l'industrie.
La plateforme innove en appliquant les avantages du jugement subjectif humain au domaine de l'évaluation par IA. Grâce à un système de crowdsourcing, elle permet de noter plus de 500 grands modèles, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a déjà attiré plusieurs grandes entreprises d'IA pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Ce modèle commercial est relativement clair, contrairement au modèle de brûlage d'argent pur. Cependant, la prévention des achats fictifs et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de type "sorcière" restent des défis majeurs. En termes d'échelle de financement, le capital préfère manifestement les projets ayant déjà prouvé leur capacité à monétiser.
Réseau de calcul AI décentralisé
Le projet a terminé un financement de 10 millions de dollars lors d'un tour de seed en juin, dirigé par plusieurs institutions d'investissement en cryptomonnaies de renom.
Le projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe proviennent de plusieurs projets blockchain bien connus. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées significatives en matière de calcul en bordure et de vérifiabilité des données, permettant de réduire considérablement la latence et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
Ce projet a bien saisi la tendance de "sous-traitance" de la localisation de l'IA. Bien qu'il faille encore rivaliser en efficacité avec des plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds périphériques doit également être améliorée. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande engendrée par l'intensification de l'IA dans le Web2, s'aligne parfaitement sur l'avantage du cadre distribué de l'IA dans le Web3. On espère qu'à l'avenir, des produits concrets et des performances réelles pourront favoriser sa mise en œuvre.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines grâce à des jetons, couvrant des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, et un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions a été établi.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter que le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant ainsi une expansion du logiciel vers le matériel.
Le modèle économique est bien conçu, permettant aux utilisateurs de réaliser des gains significatifs grâce à 10 heures de marquage vocal, tout en réduisant considérablement les coûts des services de données pour les entreprises.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre à un véritable besoin en matière d'annotation de données pour l'IA, notamment dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % laisse encore de la place pour des améliorations par rapport aux plateformes traditionnelles, et les fluctuations de la qualité des données restent un problème à résoudre en continu. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, sa mise en œuvre n'est pas sans défis.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet a terminé un financement de 10,8 millions de dollars en juin.
En agrégeant les ressources GPU inactives grâce à la technologie de sharding dynamique, nous soutenons l'inférence de grands modèles linguistiques, le coût étant 40 % inférieur à celui des services cloud traditionnels. Le projet innove en tokenisant les contributeurs de puissance de calcul, les transformant en parties prenantes directes, ce qui aide à inciter davantage de participation.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", qui est logiquement faisable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % doit encore être amélioré, et la stabilité technique doit être renforcée. Dans des scénarios tels que le rendu 3D, où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, cela présente effectivement un avantage. La clé est de savoir si l'on peut réduire le taux d'erreur et éviter que les problèmes techniques n'entravent la mise en œuvre du modèle commercial.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme a complété un financement de 3,38 millions de dollars lors de son tour de semence en juin.
La plateforme utilise une technologie avancée pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage, avec une efficacité mesurée améliorée de 30 %. Suivant les tendances actuelles, elle a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vierge du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin sur le marché.
Le choix de la direction est correct, DeFi a effectivement besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et d'exactitude, et la synergie en temps réel entre les prévisions d'IA et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, et les mesures de protection technique doivent être améliorées en conséquence.