# Crypto+AI トラックの最近の発展動向とプロジェクト分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野では3つの明らかな発展トレンドが見られました：1. プロジェクトの技術的なアプローチがより実用的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、パフォーマンスデータに焦点を当て始めています。2. 垂直に細分化されたシーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIアプリケーションが一般的なAIを徐々に置き換えていく。3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに注目し、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれる。以下は注目すべきいくつかのプロジェクトとその分析です：## 分散型AIモデル評価プラットフォームこのプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。このプラットフォームは、OpenAIを含む多くの企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しています。プロジェクトの強みは、人間の主観的判断をAI評価に応用することであり、ビジネスモデルは比較的明確です。しかし、偽の注文を防ぐことと、反ウィッチ攻撃アルゴリズムを改善することは依然として重要な課題です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化が確認されているプロジェクトを好んでいます。## 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な進展を遂げ、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。プロジェクトの方向性はAIのローカライズ「沈下」トレンドに合致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率の問題が依然として存在し、エッジノードの安定性もさらに向上させる必要があります。ただし、エッジコンピューティングはweb2 AIの内向的な新たな需要として生じており、まさにweb3 AIの分散型フレームワークの利点に合致しており、具体的な製品を通じて実現が期待されます。## 分散型AIデータインフラプラットフォームプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様な分野のデータ提供を促進しています。累計収入は1400万ドルを超え、100万人規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータの質を確保し、プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たしています。プロジェクトは脳波収集デバイスも発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは音声ラベル付けを通じてかなりの利益を得ることができ、企業のデータサービスの購読コストは45%削減される可能性があります。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの実際のニーズを満たしていることにあります。特に医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。しかし、20％の誤り率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データの品質の変動は持続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの分野には想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。## Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークプロジェクトは動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを集約し、大規模モデルの推論をサポートし、従来のクラウドサービスよりも40％コストが低くなります。そのトークン化されたデータ取引設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変換し、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。これは典型的な「集約された未使用リソース」モデルであり、ロジック的には実行可能です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術的な安定性の向上が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは利点がありますが、重要なのはエラー率を低下させることです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に影響を受けることになります。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームプラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを削減し、実測効率を30%向上させました。AgentFiのトレンドに合致し、DeFiの量子取引という相対的に空白のセグメントで切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。プロジェクトの方向性は正しく、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性への要求が非常に高く、AIによる予測とブロックチェーン上での実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつく必要があります。
Crypto+AI分野の新しい動向：プロジェクトの実務化、シーンの垂直化、商業化が主流となる
Crypto+AI トラックの最近の発展動向とプロジェクト分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野では3つの明らかな発展トレンドが見られました：
以下は注目すべきいくつかのプロジェクトとその分析です：
分散型AIモデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。このプラットフォームは、OpenAIを含む多くの企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しています。
プロジェクトの強みは、人間の主観的判断をAI評価に応用することであり、ビジネスモデルは比較的明確です。しかし、偽の注文を防ぐことと、反ウィッチ攻撃アルゴリズムを改善することは依然として重要な課題です。3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化が確認されているプロジェクトを好んでいます。
分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトは、ブラウザプラグインを通じてSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームはデータ転送プロトコルと推論エンジンを導入し、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な進展を遂げ、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートしています。
プロジェクトの方向性はAIのローカライズ「沈下」トレンドに合致しています。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権型プラットフォームと比較して効率の問題が依然として存在し、エッジノードの安定性もさらに向上させる必要があります。ただし、エッジコンピューティングはweb2 AIの内向的な新たな需要として生じており、まさにweb3 AIの分散型フレームワークの利点に合致しており、具体的な製品を通じて実現が期待されます。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
プラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに医療、自動運転、音声などの多様な分野のデータ提供を促進しています。累計収入は1400万ドルを超え、100万人規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。
技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータの質を確保し、プライバシー計算技術を採用してコンプライアンス要件を満たしています。プロジェクトは脳波収集デバイスも発表し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現しました。経済モデルは合理的に設計されており、ユーザーは音声ラベル付けを通じてかなりの利益を得ることができ、企業のデータサービスの購読コストは45%削減される可能性があります。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの実際のニーズを満たしていることにあります。特に医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。しかし、20％の誤り率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データの品質の変動は持続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの分野には想像の余地がありますが、実行の難易度は小さくありません。
Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
プロジェクトは動的シャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを集約し、大規模モデルの推論をサポートし、従来のクラウドサービスよりも40％コストが低くなります。そのトークン化されたデータ取引設計は、計算力の貢献者を利害関係者に変換し、より多くの人々がネットワークに参加することを促進します。
これは典型的な「集約された未使用リソース」モデルであり、ロジック的には実行可能です。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は高すぎるため、技術的な安定性の向上が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求がそれほど高くないシーンでは利点がありますが、重要なのはエラー率を低下させることです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に影響を受けることになります。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プラットフォームはMCP技術を採用して取引経路を動的に最適化し、スリッページを削減し、実測効率を30%向上させました。AgentFiのトレンドに合致し、DeFiの量子取引という相対的に空白のセグメントで切り込むポイントを見つけ、市場の需要を満たしました。
プロジェクトの方向性は正しく、DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性への要求が非常に高く、AIによる予測とブロックチェーン上での実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置はそれに追いつく必要があります。