Dernières tendances et analyse de projets dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a montré trois changements de tendances significatifs :
Le chemin technologique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur les données de performance plutôt que sur un emballage purement conceptuel.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée remplace l'IA généralisée.
Le capital se concentre davantage sur la validation des modèles commerciaux, les projets ayant des flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici une brève introduction et analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à un crowdsourcing manuel, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, réalisant ainsi un véritable flux de trésorerie.
C'est un projet avec un modèle commercial relativement clair, différent du modèle purement dépensier. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses et l'optimisation de l'algorithme anti-witching restent des défis majeurs. D'après la taille de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà acquis une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées significatives en matière de calcul de périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire les délais de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet est en adéquation avec la tendance de "sous-localisation" de l'IA. Bien qu'il soit encore nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds périphériques pose également problème. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande née de l'angoisse de l'IA Web2, constitue justement un avantage du cadre distribué de l'IA Web3.
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 incitations en tokens, générant des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre des vérifications ZK et des algorithmes de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des techniques de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité.
La plus grande valeur du projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données en IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, qui est de 10 %, et la fluctuation de la qualité des données nécessite une optimisation continue.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
En agrégeant les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de partitionnement dynamique, cela soutient l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à AWS. La conception du projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de participants.
C'est un modèle typique de "ressources inactives agrégées", qui est logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée de toute urgence. Il a un avantage dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, 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 ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. Le projet s'inscrit dans la tendance AgentFi, trouvant un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide qu'est le trading quantitatif DeFi.
Bien que la direction soit correcte, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la coopération en temps réel entre les prévisions de l'IA et l'exécution en chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, nécessitant le renforcement des mesures de protection technique.
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SilentObserver
· 08-03 21:59
Le flux de trésorerie est le père.. voir sans le dire.
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ZkProofPudding
· 08-03 14:15
HAHAHA arrête de te vanter, c'est encore se faire prendre pour des cons.
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GateUser-9ad11037
· 08-02 01:30
C'est toujours la même histoire, tous les projets se valent.
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FudVaccinator
· 08-01 16:17
C'est toujours la voie juste de lutter contre les faux en période de marché baissier !
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DefiPlaybook
· 08-01 16:17
Couper les coupons de printemps est de retour. D'abord, créez un compte et travaillez dur.
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FUD_Whisperer
· 08-01 16:17
Encore piégé par le capital, il y a vraiment des gens qui y croient ?
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SchroedingerAirdrop
· 08-01 16:16
Se faire prendre pour des cons a encore une nouvelle direction.
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MetaNeighbor
· 08-01 16:14
C'est juste pour suivre la tendance.
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Ser_Liquidated
· 08-01 16:07
Cette vague peut-elle rattraper un couteau qui tombe Rug Pull ?
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BearMarketNoodler
· 08-01 16:05
Se faire prendre pour des cons a encore changé de secteur.
Dernières tendances dans le secteur Crypto+IA : analyse de 5 projets populaires
Dernières tendances et analyse de projets dans le domaine Crypto+AI
Au cours du mois dernier, le secteur Crypto+AI a montré trois changements de tendances significatifs :
Voici une brève introduction et analyse de quelques projets populaires :
Plateforme d'évaluation de modèles AI décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à un crowdsourcing manuel, et les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. La plateforme a attiré des entreprises comme OpenAI pour acheter des données, réalisant ainsi un véritable flux de trésorerie.
C'est un projet avec un modèle commercial relativement clair, différent du modèle purement dépensier. Cependant, la prévention des commandes frauduleuses et l'optimisation de l'algorithme anti-witching restent des défis majeurs. D'après la taille de financement de 33 millions de dollars, le capital semble clairement privilégier les projets ayant une validation de monétisation.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà acquis une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transmission de données et le moteur d'inférence ont réalisé des avancées significatives en matière de calcul de périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire les délais de 40 % et de prendre en charge l'accès d'appareils hétérogènes.
La direction du projet est en adéquation avec la tendance de "sous-localisation" de l'IA. Bien qu'il soit encore nécessaire de rivaliser en efficacité avec les plateformes centralisées lors du traitement de tâches complexes, la stabilité des nœuds périphériques pose également problème. Cependant, l'informatique en périphérie, en tant que nouvelle demande née de l'angoisse de l'IA Web2, constitue justement un avantage du cadre distribué de l'IA Web3.
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 incitations en tokens, générant des revenus cumulés de plus de 14 millions de dollars et établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions. Techniquement, elle intègre des vérifications ZK et des algorithmes de consensus BFT pour garantir la qualité des données, et utilise des techniques de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité.
La plus grande valeur du projet réside dans sa capacité à répondre aux besoins réels de l'annotation des données en IA, en particulier dans des domaines où la qualité des données et les exigences de conformité sont très élevées, comme la santé et la conduite autonome. Cependant, un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, qui est de 10 %, et la fluctuation de la qualité des données nécessite une optimisation continue.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
En agrégeant les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de partitionnement dynamique, cela soutient l'inférence de grands modèles, à un coût inférieur de 40 % par rapport à AWS. La conception du projet transforme les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à inciter davantage de participants.
C'est un modèle typique de "ressources inactives agrégées", qui est logiquement viable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée de toute urgence. Il a un avantage dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées, 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 ainsi le slippage, avec une amélioration de l'efficacité de 30 % mesurée. Le projet s'inscrit dans la tendance AgentFi, trouvant un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide qu'est le trading quantitatif DeFi.
Bien que la direction soit correcte, le trading haute fréquence exige des délais et une précision très élevés, et la coopération en temps réel entre les prévisions de l'IA et l'exécution en chaîne doit encore être vérifiée. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur, nécessitant le renforcement des mesures de protection technique.