Nouvelles tendances dans le secteur Crypto+AI : la concrétisation des projets, la verticalisation des scénarios et la commercialisation deviennent la norme.
Tendances récentes et analyse des projets dans le secteur Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le domaine Crypto+AI a montré trois tendances de développement évidentes :
Le chemin technologique du projet est plus pragmatique, commençant à se concentrer sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
Les scènes de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, les applications AI spécialisées remplacent progressivement l'AI généralisée.
Le capital accorde une plus grande attention à la validation des modèles commerciaux, les projets ayant un flux de trésorerie sont clairement plus prisés.
Voici quelques projets dignes d'intérêt et leur analyse :
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 attiré plusieurs entreprises, y compris OpenAI, pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Les avantages du projet résident dans l'application du jugement subjectif humain à l'évaluation par IA, avec un modèle commercial relativement clair. Cependant, la prévention des faux avis et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de type "sorcière" restent des défis importants. D'après l'échelle de financement de 33 millions de dollars, il est clair que le capital privilégie les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, réalisant des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, capable de réduire les latences de 40% et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet s'aligne avec la tendance de "décentralisation" de la localisation AI. Toutefois, lors du traitement de tâches complexes, il existe encore des problèmes d'efficacité par rapport aux plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques doit également être améliorée. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande générée par l'intensification de l'IA web2, correspond parfaitement aux avantages du cadre distribué de l'IA web3, et il est prometteur de voir son avancement à travers des produits concrets.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans plusieurs domaines grâce à des tokens, 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.
L'intégration technique de la validation ZK et de l'algorithme de consensus BFT assure la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, permettant aux utilisateurs de gagner des revenus significatifs grâce à l'annotation vocale, tandis que les entreprises peuvent réduire de 45 % le coût de l'abonnement aux services de données.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la médecine et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données demeure un problème à résoudre en continu. Bien qu'il y ait de la place pour l'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet agrège les ressources GPU inoccupées grâce à une technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, avec des coûts 40 % inférieurs à ceux des services cloud traditionnels. La conception de transactions de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Ce modèle présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées ; l'essentiel est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. En accord avec la tendance d'AgentFi, elle a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, 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 de précision, et la synergie en temps réel entre la prédiction AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, et les mesures de protection technique doivent suivre.
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ApyWhisperer
· 08-01 04:30
Le flux de trésorerie à court terme ne résout pas le problème.
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LiquidationWatcher
· 07-31 05:06
Un projet qui peut rapporter de l'argent est un bon projet.
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PerpetualLonger
· 07-31 05:04
Position complète buy the dip ai secteur vertical déjà monté à bord trois fois continuer à augmenter la position bearish Traders ne peut plus tenir regard haussier
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PoolJumper
· 07-31 05:03
Embrasser le pragmatisme facile à gagner de l'argent
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SatoshiLegend
· 07-31 05:02
La fiabilité du modèle est insuffisante, il est nécessaire de publier en priorité le Code Source de l'audit.
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ChainWanderingPoet
· 07-31 04:52
Cette vague est sûre, les projets qui se font prendre pour des cons sont presque tous morts.
Nouvelles tendances dans le secteur Crypto+AI : la concrétisation des projets, la verticalisation des scénarios et la commercialisation deviennent la norme.
Tendances récentes et analyse des projets dans le secteur Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le domaine Crypto+AI a montré trois tendances de développement évidentes :
Voici quelques projets dignes d'intérêt et leur analyse :
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 attiré plusieurs entreprises, y compris OpenAI, pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Les avantages du projet résident dans l'application du jugement subjectif humain à l'évaluation par IA, avec un modèle commercial relativement clair. Cependant, la prévention des faux avis et l'amélioration des algorithmes de lutte contre les attaques de type "sorcière" restent des défis importants. D'après l'échelle de financement de 33 millions de dollars, il est clair que le capital privilégie les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. L'équipe a lancé un protocole de transmission de données et un moteur d'inférence, réalisant des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, capable de réduire les latences de 40% et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet s'aligne avec la tendance de "décentralisation" de la localisation AI. Toutefois, lors du traitement de tâches complexes, il existe encore des problèmes d'efficacité par rapport aux plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques doit également être améliorée. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande générée par l'intensification de l'IA web2, correspond parfaitement aux avantages du cadre distribué de l'IA web3, et il est prometteur de voir son avancement à travers des produits concrets.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans plusieurs domaines grâce à des tokens, 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.
L'intégration technique de la validation ZK et de l'algorithme de consensus BFT assure la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Le modèle économique est conçu de manière raisonnable, permettant aux utilisateurs de gagner des revenus significatifs grâce à l'annotation vocale, tandis que les entreprises peuvent réduire de 45 % le coût de l'abonnement aux services de données.
La plus grande valeur de ce projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données pour l'IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont extrêmement élevées, comme la médecine et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données demeure un problème à résoudre en continu. Bien qu'il y ait de la place pour l'imagination dans le domaine des interfaces cerveau-machine, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
Réseau de puissance de calcul distribué sur la chaîne Solana
Le projet agrège les ressources GPU inoccupées grâce à une technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles, avec des coûts 40 % inférieurs à ceux des services cloud traditionnels. La conception de transactions de données tokenisées transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Ce modèle présente des avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées ; l'essentiel est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaie alimentée par l'IA
La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduisant ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. En accord avec la tendance d'AgentFi, elle a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi un besoin du marché.
La direction du projet est correcte, 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 de précision, et la synergie en temps réel entre la prédiction AI et l'exécution sur la chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un grand risque, et les mesures de protection technique doivent suivre.