# Crypto+AI トラックの最近の三大トレンドと人気プロジェクト分析最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの明らかなトレンドの変化が見つかりました：1. プロジェクトの技術パスがより実用的になり、単なる概念の包装ではなく、パフォーマンスデータで語ることに重点を置き始めた；2. 垂直セグメントのシーンが拡大の重点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わり始める；3. 資本はビジネスモデルの検証により注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかにより好まれる。以下は人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です：## 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6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。その核心理念は、人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用することです。人工的なクラウドソーシングの方法を通じて、500を超える大規模モデルの評価を行い、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著名なAI企業のデータ購入を引き付け、実際のキャッシュフローを形成しています。これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、純粋な資金浪費モデルではありません。しかし、偽の注文行為を防ぐことが大きな課題であり、反ウィッチハントアルゴリズムを継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化能力が証明された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6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。コア製品はブラウザプラグインで、Solana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームメンバーは有名なブロックチェーンプロジェクト出身で、新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは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探求を行い、40%の遅延を削減し、異種デバイスの接続をサポートします。この方向性は、AIローカリゼーションの「ダウンスケーリング」トレンドに非常に合致しています。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効率を競う必要があり、エッジノードの安定性も解決すべき問題です。ただし、エッジコンピューティングは、従来のAI分野の競争が激化した後に生まれた新たな需要であり、Web3 AI分散型フレームワークの利点でもあります。実際の性能を具体的な製品を通じて推進し、実現されることが期待されます。## 中央集権的でない AI データインフラプラットフォームこの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が医療、自動運転、音声などの多様な分野のデータを提供することを奨励しており、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的には、このプラットフォームは、データの質を確保するためにゼロ知識証明検証とビザンチン耐障害合意アルゴリズムを統合しており、さらにプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、彼らが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。経済モデルの設計も非常に優れており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業がデータサービスを購読するコストは45％削減できます。このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの実際のニーズを的確に捉えている点にあります。特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野においてです。しかし、20%のエラーレートは従来のプラットフォームの10%と比べると依然として高く、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳コンピュータインターフェースの分野は想像の余地に満ちていますが、実行の難易度も少なくありません。## 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このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。そのコア技術は、動的シャーディング技術を通じて不要なGPUリソースを集約し、大規模な言語モデルの推論をサポートし、主流のクラウドサービスよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計は非常に革新的で、計算力の提供者を直接利害関係者に変えることにより、より多くの人々がネットワークに参加するように促進します。これは典型的な「集約された余剰資源」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術の安定性はさらなる改善が必要です。ただし、3Dレンダリングなどのリアルタイム性がそれほど要求されないシーンでは確かに優位性があり、鍵はエラー率を低下させることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。そのコア技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率を30%向上させることができます。このプロジェクトはAI金融代理のトレンドに適合しており、DeFi量子取引という比較的空白の細分市場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間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求を持っており、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調はさらに検証が必要です。さらに、最大抽出可能価値（MEV）攻撃は重大なリスクであり、技術的防護措置を強化する必要があります。
暗号通貨+AIの新しいトレンド:実用的な技術+細分化されたシナリオ+ビジネス検証
Crypto+AI トラックの最近の三大トレンドと人気プロジェクト分析
最近、Crypto+AI分野の人気プロジェクトを整理したところ、3つの明らかなトレンドの変化が見つかりました：
プロジェクトの技術パスがより実用的になり、単なる概念の包装ではなく、パフォーマンスデータで語ることに重点を置き始めた；
垂直セグメントのシーンが拡大の重点となり、専門的なAIアプリケーションが汎用AIに取って代わり始める；
資本はビジネスモデルの検証により注目し、実際のキャッシュフローを持つプロジェクトが明らかにより好まれる。
以下は人気プロジェクトの簡単な紹介と分析です：
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6月に3300万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。その核心理念は、人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用することです。人工的なクラウドソーシングの方法を通じて、500を超える大規模モデルの評価を行い、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著名なAI企業のデータ購入を引き付け、実際のキャッシュフローを形成しています。
これはビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、純粋な資金浪費モデルではありません。しかし、偽の注文行為を防ぐことが大きな課題であり、反ウィッチハントアルゴリズムを継続的に最適化する必要があります。資金調達の規模から見ると、資本は明らかに収益化能力が証明された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6月に1000万ドルのシードラウンド資金調達を完了しました。コア製品はブラウザプラグインで、Solana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。チームメンバーは有名なブロックチェーンプロジェクト出身で、新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは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探求を行い、40%の遅延を削減し、異種デバイスの接続をサポートします。
この方向性は、AIローカリゼーションの「ダウンスケーリング」トレンドに非常に合致しています。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効率を競う必要があり、エッジノードの安定性も解決すべき問題です。ただし、エッジコンピューティングは、従来のAI分野の競争が激化した後に生まれた新たな需要であり、Web3 AI分散型フレームワークの利点でもあります。実際の性能を具体的な製品を通じて推進し、実現されることが期待されます。
中央集権的でない AI データインフラプラットフォーム
この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が医療、自動運転、音声などの多様な分野のデータを提供することを奨励しており、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。
技術的には、このプラットフォームは、データの質を確保するためにゼロ知識証明検証とビザンチン耐障害合意アルゴリズムを統合しており、さらにプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。注目すべきは、彼らが脳波収集デバイスを導入し、ソフトウェアからハードウェアへの拡張を実現したことです。経済モデルの設計も非常に優れており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業がデータサービスを購読するコストは45％削減できます。
このプロジェクトの最大の価値は、AIデータラベリングの実際のニーズを的確に捉えている点にあります。特に医療や自動運転など、データの質とコンプライアンス要件が非常に高い分野においてです。しかし、20%のエラーレートは従来のプラットフォームの10%と比べると依然として高く、データの質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳コンピュータインターフェースの分野は想像の余地に満ちていますが、実行の難易度も少なくありません。
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
このプロジェクトは6月に1080万ドルの資金調達を完了しました。そのコア技術は、動的シャーディング技術を通じて不要なGPUリソースを集約し、大規模な言語モデルの推論をサポートし、主流のクラウドサービスよりも40%コストが低くなっています。そのトークン化されたデータ取引の設計は非常に革新的で、計算力の提供者を直接利害関係者に変えることにより、より多くの人々がネットワークに参加するように促進します。
これは典型的な「集約された余剰資源」モデルであり、論理的には理解できます。しかし、15％のクロスチェーン検証エラー率は確かに高すぎるため、技術の安定性はさらなる改善が必要です。ただし、3Dレンダリングなどのリアルタイム性がそれほど要求されないシーンでは確かに優位性があり、鍵はエラー率を低下させることができるかどうかです。さもなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは6月に338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。そのコア技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測で効率を30%向上させることができます。このプロジェクトはAI金融代理のトレンドに適合しており、DeFi量子取引という比較的空白の細分市場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間違いなく正しい。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対して非常に高い要求を持っており、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調はさらに検証が必要です。さらに、最大抽出可能価値（MEV）攻撃は重大なリスクであり、技術的防護措置を強化する必要があります。