Análisis de proyectos populares en el sector Crypto+AI: la implementación tecnológica, la segmentación vertical y la validación comercial se convierten en la corriente principal
Análisis de las últimas tendencias y proyectos populares en el campo de la fusión de Crypto y AI
Recientemente se realizó un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se identificaron tres tendencias de desarrollo significativas en este ámbito:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento reales, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en un enfoque clave para la expansión, y las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando las soluciones de IA generalizadas.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan varios proyectos que merecen atención y su análisis:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las desventajas de evaluación de la IA. A través de un enfoque de crowdsourcing, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por dinero en efectivo. Este proyecto ha atraído la compra de datos por parte de una conocida empresa de IA, logrando un flujo de caja real.
El modelo de negocio es relativamente claro y no es un modelo de quema de dinero puro. Sin embargo, la prevención de pedidos falsos es un gran desafío, y el algoritmo de defensa contra ataques de brujas necesita una optimización continua. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, es evidente que el capital prefiere claramente proyectos que tienen validación de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto ya tiene un cierto consenso de mercado en el ámbito DePIN de Solana, y los miembros del equipo provienen de un conocido proyecto de Internet de las Cosas. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" en la localización de la IA. Sin embargo, al enfrentar tareas complejas, es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación en el borde no solo es una nueva demanda surgida de la intensificación de la IA en Web2, sino que también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3. Se espera avanzar en la implementación a través de productos concretos con rendimiento real.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando más de 14 millones de dólares en ingresos y estableciendo una red de más de un millón de contribuyentes de datos.
Técnicamente, se integra la verificación de prueba de conocimiento cero y el algoritmo de consenso de tolerancia a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también se utiliza la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de cumplimiento. El proyecto también lanzó un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. Su modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares más 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo del servicio de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en abordar las verdaderas necesidades de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. El campo de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio para la imaginación, pero la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo un 40% menor que ciertos servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es demasiado alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza una tecnología especial para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Se alinea con la tendencia de la financiación mediante agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo en finanzas descentralizadas, cubriendo así una necesidad del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, las finanzas descentralizadas realmente necesitan herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el comercio de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos de latencia y precisión, la sincronización en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, maximizar el ataque al valor extraíble es un gran riesgo, las medidas de protección técnica necesitan seguirse de manera sincronizada.
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consensus_whisperer
· 08-09 05:33
¿Otra vez están tomando a la gente por tonta con conceptos?
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RugDocDetective
· 08-08 16:33
Otra ola de tomas a la gente por tonta ha llegado.
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Layer3Dreamer
· 08-07 01:11
teóricamente hablando, las pruebas zk recursivas podrían revolucionar la validación de modelos de IA... solo digo
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MentalWealthHarvester
· 08-06 06:52
La moneda de alrededor es demasiado mala, ¿verdad?
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FreeRider
· 08-06 06:49
¡Las aplicaciones verticales son el camino a seguir! 🔥
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ContractHunter
· 08-06 06:47
Sigue sintiendo que hay muchos proyectos de PPT...
Análisis de proyectos populares en el sector Crypto+AI: la implementación tecnológica, la segmentación vertical y la validación comercial se convierten en la corriente principal
Análisis de las últimas tendencias y proyectos populares en el campo de la fusión de Crypto y AI
Recientemente se realizó un análisis de los proyectos populares en el sector de Crypto+AI y se identificaron tres tendencias de desarrollo significativas en este ámbito:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en hablar con datos de rendimiento reales, en lugar de depender únicamente del empaquetado conceptual.
Los escenarios de segmentación vertical se están convirtiendo en un enfoque clave para la expansión, y las aplicaciones de IA especializadas están reemplazando las soluciones de IA generalizadas.
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos.
A continuación se presentan varios proyectos que merecen atención y su análisis:
1. Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada
La plataforma aplica la ventaja del juicio subjetivo humano a las desventajas de evaluación de la IA. A través de un enfoque de crowdsourcing, se puntúan más de 500 grandes modelos, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por dinero en efectivo. Este proyecto ha atraído la compra de datos por parte de una conocida empresa de IA, logrando un flujo de caja real.
El modelo de negocio es relativamente claro y no es un modelo de quema de dinero puro. Sin embargo, la prevención de pedidos falsos es un gran desafío, y el algoritmo de defensa contra ataques de brujas necesita una optimización continua. A partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, es evidente que el capital prefiere claramente proyectos que tienen validación de monetización.
2. Red de cálculo AI descentralizada
El proyecto ya tiene un cierto consenso de mercado en el ámbito DePIN de Solana, y los miembros del equipo provienen de un conocido proyecto de Internet de las Cosas. El nuevo protocolo de transmisión de datos y el motor de inferencia han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y admite la conexión de dispositivos heterogéneos.
La dirección del proyecto se alinea con la tendencia de "descenso" en la localización de la IA. Sin embargo, al enfrentar tareas complejas, es necesario competir en eficiencia con plataformas centralizadas, y la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación en el borde no solo es una nueva demanda surgida de la intensificación de la IA en Web2, sino que también es una ventaja del marco distribuido de la IA en Web3. Se espera avanzar en la implementación a través de productos concretos con rendimiento real.
3. Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada
La plataforma incentiva a los usuarios de todo el mundo a contribuir con datos en múltiples campos (como salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando más de 14 millones de dólares en ingresos y estableciendo una red de más de un millón de contribuyentes de datos.
Técnicamente, se integra la verificación de prueba de conocimiento cero y el algoritmo de consenso de tolerancia a fallos bizantinos para garantizar la calidad de los datos, y también se utiliza la tecnología de computación privada de un proveedor de servicios en la nube para cumplir con los requisitos de cumplimiento. El proyecto también lanzó un dispositivo de recolección de ondas cerebrales, logrando una expansión de software a hardware. Su modelo económico está diseñado de manera razonable, los usuarios pueden ganar 16 dólares más 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo del servicio de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
El mayor valor de este proyecto radica en abordar las verdaderas necesidades de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad y cumplimiento de datos son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo superior al 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación de la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. El campo de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran espacio para la imaginación, pero la dificultad de ejecución no es pequeña.
4. Red de computación distribuida en una cadena de bloques pública
El proyecto agrega recursos de GPU inactivos mediante tecnología de fragmentación dinámica, soportando la inferencia de modelos de lenguaje grandes, con un costo un 40% menor que ciertos servicios en la nube. Su diseño de comercio de datos tokenizados convierte a los contribuyentes de poder de cómputo en partes interesadas, lo que ayuda a incentivar a más personas a participar en la red.
Este es un modelo típico de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de validación cruzada del 15% es demasiado alta, y la estabilidad técnica aún necesita ser mejorada. En escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere alta inmediatez, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5. Plataforma de trading de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA
La plataforma utiliza una tecnología especial para optimizar dinámicamente las rutas de negociación, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Se alinea con la tendencia de la financiación mediante agentes inteligentes y ha encontrado un punto de entrada en el sector relativamente vacío del comercio cuantitativo en finanzas descentralizadas, cubriendo así una necesidad del mercado.
La dirección del proyecto es correcta, las finanzas descentralizadas realmente necesitan herramientas de negociación más inteligentes. Sin embargo, el comercio de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos de latencia y precisión, la sincronización en tiempo real de las predicciones de IA y la ejecución en la cadena aún necesita ser verificada. Además, maximizar el ataque al valor extraíble es un gran riesgo, las medidas de protección técnica necesitan seguirse de manera sincronizada.