Analyse des projets populaires et des tendances dans le secteur Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances de développement significatives :
Le chemin technologique du projet devient plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scénarios de niche verticaux deviennent un axe d'expansion, les applications d'IA spécialisées remplacent progressivement l'IA généralisée.
Les capitaux accordent davantage d'importance à la validation du modèle commercial, les projets ayant des flux de trésorerie sont clairement plus prisés.
Voici une brève analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'intelligence collective, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Commentaire : Modèle commercial clair, pas un modèle de pure combustion de fonds. Cependant, les algorithmes de prévention des faux ordres et de contre-attaque des sorcières doivent être continuellement optimisés. L'échelle de financement de 33 millions de dollars indique que le capital préfère les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a lancé une extension de navigateur, obtenant une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Commentaire : L'orientation s'aligne sur la tendance de "décentralisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il faut rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un défi. L'informatique en périphérie, en tant qu'avantage du cadre distribué de l'IA Web3, devrait être promue par des produits concrets basés sur des performances réelles.
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, générant des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Sur le plan technique, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT, tout en utilisant des technologies de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité. Elle a également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, s'étendant ainsi au domaine du matériel.
Commentaire : Le projet répond à un besoin réel de marquage de données en IA, en particulier dans des domaines où la qualité et la conformité des données sont essentielles, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données doit être continuellement améliorée. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution est grande.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, supportant l'inférence de grands modèles, avec des coûts inférieurs de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. Il tokenise de manière innovante les contributeurs de puissance de calcul, incitant ainsi davantage de participants.
Commentaire : Un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logique raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est trop élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où l'exigence de temps réel n'est pas élevée, la clé étant de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30%. Elle cible le domaine de niche relativement inexploré du trading quantitatif DeFi.
Commentaire : La direction est correcte, DeFi a vraiment besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la coopération en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. Les attaques MEV représentent un risque majeur, des mesures de protection technique doivent être rapidement mises en place.
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0xSunnyDay
· 07-20 08:45
Oh non, on va encore se faire prendre pour des cons.
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OldLeekConfession
· 07-19 10:07
Eh, dans cette course, il y a encore beaucoup de spéculation sur les concepts...
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MetaMaximalist
· 07-17 16:36
franchement, la plupart de ces projets ai+crypto ne font que surfer sur la hype... j'ai déjà vu ce film, c'est désolant.
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TerraNeverForget
· 07-17 16:13
Vraiment pas Se faire prendre pour des cons cette fois.
La popularité du secteur Crypto+AI continue d'augmenter, cinq projets mènent la nouvelle tendance de l'industrie.
Analyse des projets populaires et des tendances dans le secteur Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a présenté trois tendances de développement significatives :
Voici une brève analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à l'intelligence collective, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a déjà attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Commentaire : Modèle commercial clair, pas un modèle de pure combustion de fonds. Cependant, les algorithmes de prévention des faux ordres et de contre-attaque des sorcières doivent être continuellement optimisés. L'échelle de financement de 33 millions de dollars indique que le capital préfère les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a lancé une extension de navigateur, obtenant une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de Solana DePIN. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées substantielles en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Commentaire : L'orientation s'aligne sur la tendance de "décentralisation" de l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il faut rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques reste un défi. L'informatique en périphérie, en tant qu'avantage du cadre distribué de l'IA Web3, devrait être promue par des produits concrets basés sur des performances réelles.
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, générant des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Sur le plan technique, elle intègre la validation ZK et l'algorithme de consensus BFT, tout en utilisant des technologies de calcul confidentiel pour répondre aux exigences de conformité. Elle a également lancé des dispositifs de collecte d'ondes cérébrales, s'étendant ainsi au domaine du matériel.
Commentaire : Le projet répond à un besoin réel de marquage de données en IA, en particulier dans des domaines où la qualité et la conformité des données sont essentielles, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la qualité des données doit être continuellement améliorée. Le domaine des interfaces cerveau-machine offre un potentiel d'imagination, mais la difficulté d'exécution est grande.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le réseau agrège les ressources GPU inactives grâce à une technologie de sharding dynamique, supportant l'inférence de grands modèles, avec des coûts inférieurs de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels. Il tokenise de manière innovante les contributeurs de puissance de calcul, incitant ainsi davantage de participants.
Commentaire : Un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logique raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est trop élevé, la stabilité technique doit être améliorée. Il présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où l'exigence de temps réel n'est pas élevée, la clé étant de réduire le taux d'erreur.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30%. Elle cible le domaine de niche relativement inexploré du trading quantitatif DeFi.
Commentaire : La direction est correcte, DeFi a vraiment besoin d'outils de trading plus intelligents. Cependant, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la coopération en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. Les attaques MEV représentent un risque majeur, des mesures de protection technique doivent être rapidement mises en place.