Анализ трех основных тенденций и популярных проектов в области Crypto+AI

Недавно была проведена аналитика популярных проектов в сегменте Crypto+AI, и обнаружены три очевидных изменения трендов:

1. Технический путь проекта стал более реалистичным, теперь акцент делается на использовании производственных данных, а не на чистом концептуальном упаковке;

2. Вертикально-сегментированные сценарии становятся ключевыми направлениями расширения, специализированные AI-приложения начинают заменять универсальный AI;

3. Капитал все больше обращает внимание на проверку бизнес-моделей, проекты с реальным денежным потоком явно более предпочтительны.

Вот краткий обзор и анализ некоторых популярных проектов:

Децентрализованная платформа оценки AI моделей

Платформа завершила посевной раунд финансирования на сумму 33 миллиона долларов в июне. Основная идея заключается в применении субъективных суждений человека к слабым местам оценки ИИ. С помощью краудсорсинга пользователи оценивают более 500 крупных моделей, а отзывы пользователей могут быть обменены на наличные. Платформа уже привлекла известные компании ИИ для закупки данных, что создало реальный денежный поток.

Это проект с относительно ясной бизнес-моделью, а не чисто сжигательной моделью. Однако профилактика фальшивых заказов является серьезной задачей, требующей постоянной оптимизации алгоритма противодействия "ведьминому" атакованию. С точки зрения масштабов финансирования капитал явно больше предпочитает проекты, которые уже продемонстрировали способность к монетизации.

Децентрализованная вычислительная сеть AI

Проект завершил финансирование на сумму 10 миллионов долларов в раунде посевного капитала в июне. Его основной продукт представляет собой плагин для браузера, который уже получил определенное признание на рынке в области Solana DePIN. Члены команды происходят из известных блокчейн-проектов, а новый протокол передачи данных и движок вывода сделали значительный вклад в исследование в области крайних вычислений и проверяемости данных, что позволяет снизить задержку на 40% и поддерживать подключение гетерогенных устройств.

Это направление очень соответствует тенденции "углубления" локализации ИИ. Однако при решении сложных задач все еще необходимо конкурировать с централизованными платформами по эффективности, стабильность крайних узлов также является нерешенной проблемой. Тем не менее, крайние вычисления являются как новым требованием, возникшим после жесткой конкуренции в традиционной области ИИ, так и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, и стоит ожидать, что они будут реализованы через конкретные продукты с реальной производительностью.

Децентрализованная AI инфраструктура данных

Платформа стимулирует пользователей по всему миру вносить данные из различных областей, включая медицину, автономное вождение, голосовые технологии и т. д., общий доход превысил 14 миллионов долларов, создана сеть из миллионов участников, вносящих данные.

С технической точки зрения, платформа интегрирует механизм проверки с нулевым знанием и алгоритм консенсуса с байантийской устойчивостью для обеспечения качества данных, а также использует технологии вычислений с защитой конфиденциальности для соблюдения нормативных требований. Стоит отметить, что они также выпустили устройство для сбора электроэнцефалограммы, что позволяет расширить функционал от программного обеспечения до аппаратного. Дизайн экономической модели также довольно хорош, пользователи могут за 10 часов голосовой аннотации заработать 16 долларов и дополнительно 500000 баллов, в то время как стоимость подписки на данные для предприятий может быть снижена на 45%.

Основная ценность этого проекта заключается в том, что он отвечает на реальные потребности в аннотации данных для ИИ, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению нормативных стандартов очень высоки. Тем не менее, процент ошибок в 20% все же выше, чем 10% на традиционных платформах, и колебания качества данных являются проблемой, требующей постоянного решения. Направление интерфейсов «мозг-компьютер», хотя и полное пространства для воображения, также сопряжено с немалыми трудностями.

Распределенная вычислительная сеть на блокчейне Solana

Проект завершил финансирование в 10,8 миллиона долларов в июне. Его основная технология заключается в агрегировании неиспользуемых ресурсов GPU с помощью динамической шarding-технологии, поддерживающей вывод больших языковых моделей, стоимость которой на 40% ниже, чем у основных облачных сервисов. Дизайн его токенизированной торговли данными весьма креативен, напрямую преобразуя поставщиков вычислительных мощностей в заинтересованные стороны, что помогает мотивировать больше людей участвовать в сети.

Это типичная модель "агрегирования неиспользуемых ресурсов", которая логически обоснована. Однако 15% - это действительно высокая ошибка проверки межцепочки, и техническую стабильность необходимо продолжать улучшать. Тем не менее, в таких сценариях, как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не так высоки, она действительно имеет преимущества. Ключевым моментом является возможность снижения уровня ошибок, иначе даже лучшая бизнес-модель будет подвержена техническим проблемам.

Платформа высокочастотной торговли криптовалютами на базе ИИ

Платформа завершила посевной раунд финансирования на сумму 3,38 миллиона долларов в июне. Ее核心技术可以动态优化交易路径，减少滑点，实测效率提升 30%。这个项目契合了 AI 金融代理的趋势，在 DeFi 量化交易这个相对空白的细分领域找到了切入点，填补了市场需求。

Направление проекта, безусловно, верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах. Однако высокочастотная торговля требует высокой скорости и точности, а реальная координация AI-прогнозов и исполнения на блокчейне требует дополнительной проверки. Кроме того, атаки на максимальную извлекаемую ценность (MEV) представляют собой значительный риск и требуют усиления технических мер защиты.