على مدار الشهر الماضي، شهدت مجالات Crypto+AI ثلاثة اتجاهات واضحة في التطور:
أصبح مسار التقنية للمشروع أكثر واقعية، وبدأ التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التغليف المفهوم البحت.
تصبح مشاهد التقسيم العمودي محور التوسع، وتبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في استبدال الذكاء الاصطناعي العام.
أصبح رأس المال أكثر اهتمامًا بالتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام وتحليلها:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي القائم على الذكاء الصناعي، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت المنصة العديد من الشركات بما في ذلك OpenAI لشراء البيانات، مما أدى إلى إنشاء تدفق نقدي فعلي.
تتمثل مزايا المشروع في تطبيق الحكم الذاتي البشري على تقييم الذكاء الاصطناعي، كما أن نموذج العمل واضح نسبيًا. ومع ذلك، لا تزال الوقاية من عمليات الاحتيال وتحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات تحديًا مهمًا. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يظهر أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها تحقق من العائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN على سولانا من خلال ملحقات المتصفح. أطلق الفريق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال، وحقق تقدمًا ملموسًا في حوسبة الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بنسبة 40٪ ويدعم اتصال الأجهزة المختلفة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التوطين" للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال هناك مشكلات في الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة مقارنةً بالمنصات المركزية، كما أن استقرار نقاط الحافة يحتاج إلى تحسين أكبر. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كاحتياج جديد ناتج عن تضخم الذكاء الاصطناعي في web2، تتماشى تمامًا مع مزايا الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، ومن المثير للاهتمام أن نتطلع إلى دفعها من خلال منتجات محددة.
منصة بنية تحتية للبيانات اللامركزية للذكاء الاصطناعي
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم على المساهمة في بيانات متعددة المجالات من خلال الرموز، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين الأفراد.
تم دمج تقنيات ZK للتحقق مع خوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنيات الحوسبة الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين تحقيق عوائد جيدة من خلال التعليق الصوتي، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراكات الخدمات البيانات للشركات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الفعلية لتوصيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي، مثل الطب والقيادة الذاتية. لكن معدل الخطأ بنسبة 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، وتذبذب جودة البيانات يمثل مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. رغم أن هناك مساحة للتفكير في اتجاه واجهات الدماغ والآلة، فإن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يستخدم المشروع تقنية التجزئة الديناميكية لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، ويدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يحول المساهمين في القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نمط "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، وهو منطقي. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، ولا تزال الاستقرار التقني بحاجة إلى تحسين. لديها مزايا في مشاهد مثل العرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون هناك حاجة عالية للزمن الحقيقي، وال关键 هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، حيث وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي الذي يفتقر إلى التداول الكمي DeFi، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع، تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ، ويجب التحقق من التوافق الفوري بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر هجمات MEV خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى التدابير التقنية للحماية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 16
أعجبني
16
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
ApyWhisperer
· 08-01 04:30
التدفق النقدي القصير الأجل لا يوضح المشكلة.
شاهد النسخة الأصليةرد0
LiquidationWatcher
· 07-31 05:06
المشاريع الجيدة هي التي تستطيع كسب المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
PerpetualLonger
· 07-31 05:04
مركز مكتمل شراء الانخفاض ai المسار العمودي تم التوافق مع الفكرة ثلاث مرات استمر في زيادة المركز المتداولين الهابطين لا يستطيعون الاستمرار أكثر ارتفع
شاهد النسخة الأصليةرد0
PoolJumper
· 07-31 05:03
احتضان الواقعية سهل كسب المال
شاهد النسخة الأصليةرد0
SatoshiLegend
· 07-31 05:02
نموذج موثوقية غير كافية، يجب إصدار تقرير تدقيق رمز المصدر بشكل عاجل
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainWanderingPoet
· 07-31 04:52
هذه الموجة مستقرة، المشاريع التي تُستغل بغباء ماتت تقريبًا.
الاتجاهات الجديدة في مجال Crypto+AI: تجسيد المشاريع، والتخصص في المشهد، والتجارية أصبحت التيار السائد
اتجاهات تطوير مشاريع Crypto+AI الأخيرة وتحليلها
على مدار الشهر الماضي، شهدت مجالات Crypto+AI ثلاثة اتجاهات واضحة في التطور:
فيما يلي بعض المشاريع التي تستحق الاهتمام وتحليلها:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي القائم على الذكاء الصناعي، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت المنصة العديد من الشركات بما في ذلك OpenAI لشراء البيانات، مما أدى إلى إنشاء تدفق نقدي فعلي.
تتمثل مزايا المشروع في تطبيق الحكم الذاتي البشري على تقييم الذكاء الاصطناعي، كما أن نموذج العمل واضح نسبيًا. ومع ذلك، لا تزال الوقاية من عمليات الاحتيال وتحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات تحديًا مهمًا. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يظهر أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها تحقق من العائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN على سولانا من خلال ملحقات المتصفح. أطلق الفريق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال، وحقق تقدمًا ملموسًا في حوسبة الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من التأخير بنسبة 40٪ ويدعم اتصال الأجهزة المختلفة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التوطين" للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا تزال هناك مشكلات في الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة مقارنةً بالمنصات المركزية، كما أن استقرار نقاط الحافة يحتاج إلى تحسين أكبر. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كاحتياج جديد ناتج عن تضخم الذكاء الاصطناعي في web2، تتماشى تمامًا مع مزايا الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، ومن المثير للاهتمام أن نتطلع إلى دفعها من خلال منتجات محددة.
منصة بنية تحتية للبيانات اللامركزية للذكاء الاصطناعي
تقوم المنصة بتحفيز المستخدمين من جميع أنحاء العالم على المساهمة في بيانات متعددة المجالات من خلال الرموز، تغطي مجالات مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. وقد تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين الأفراد.
تم دمج تقنيات ZK للتحقق مع خوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، كما تم استخدام تقنيات الحوسبة الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. أطلق المشروع أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم النموذج الاقتصادي بشكل معقول، حيث يمكن للمستخدمين تحقيق عوائد جيدة من خلال التعليق الصوتي، ويمكن أن تنخفض تكلفة اشتراكات الخدمات البيانات للشركات بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الاحتياجات الفعلية لتوصيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة البيانات والامتثال العالي، مثل الطب والقيادة الذاتية. لكن معدل الخطأ بنسبة 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، وتذبذب جودة البيانات يمثل مشكلة تحتاج إلى حل مستمر. رغم أن هناك مساحة للتفكير في اتجاه واجهات الدماغ والآلة، فإن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يستخدم المشروع تقنية التجزئة الديناميكية لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، ويدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يحول المساهمين في القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في تحفيز المزيد من الناس على المشاركة في الشبكة.
هذه هي نمط "تجميع الموارد غير المستخدمة" النموذجي، وهو منطقي. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلسلة بنسبة 15% مرتفع، ولا تزال الاستقرار التقني بحاجة إلى تحسين. لديها مزايا في مشاهد مثل العرض ثلاثي الأبعاد حيث لا تكون هناك حاجة عالية للزمن الحقيقي، وال关键 هو تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات الرقمية عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، حيث وجدت نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي الذي يفتقر إلى التداول الكمي DeFi، مما يلبي احتياجات السوق.
الاتجاه الصحيح للمشروع، تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير عالٍ، ويجب التحقق من التوافق الفوري بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، تعتبر هجمات MEV خطرًا كبيرًا، ويجب أن تتماشى التدابير التقنية للحماية.