Tendance des projets de la piste Crypto+AI et analyse des projets populaires
Récemment, le domaine Crypto+AI présente trois tendances de développement évidentes :
Le chemin technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur la démonstration de données de performance réelles plutôt que sur une simple présentation conceptuelle.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un axe de développement clé, les applications IA spécialisées remplacent progressivement l'IA générale.
Le capital se concentre de plus en plus sur la validation des modèles commerciaux, les projets disposant d'un flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici quelques projets populaires qui méritent d'être suivis :
Plateforme d'évaluation de modèles IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais d'un système de crowdsourcing. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en espèces grâce à leurs retours, chaque 1000 points étant échangeable contre 1 dollar. Ce projet a attiré plusieurs entreprises renommées pour acquérir des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Bien que le modèle commercial soit relativement clair, la prévention des faux ordres et des attaques de sorcières demeure un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes concernés. Le montant de financement de 33 millions de dollars reflète la préférence des capitaux pour les projets ayant prouvé leur rentabilité.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Son nouveau protocole de transmission de données et son moteur d'inférence ont fait des progrès significatifs en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Ce projet suit de près la tendance de "sous-activité" de la localisation AI, la direction est correcte. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Néanmoins, le calcul en périphérie, en tant que nouvelle demande dérivée de l'enroulement de l'IA Web2, s'aligne parfaitement avec les avantages du cadre distribué de l'IA Web3, et son développement futur est prometteur.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome et la reconnaissance vocale, grâce à des jetons. À ce jour, elle a généré plus de 14 millions de dollars de revenus et a établi un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes de Byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter que le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Son modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en 10 heures d'annotation vocale, et le coût des entreprises pour s'abonner aux services de données peut également être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le ciblage des besoins réels en matière d'annotation de données AI, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, le taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles qui est de 10 %, et la stabilité de la qualité des données nécessite une amélioration continue. Le domaine des interfaces cerveau-machine, bien qu'il offre un potentiel d'imagination, présente des difficultés d'exécution non négligeables.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet intègre les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles d'IA, à un coût 40 % inférieur à celui des services cloud traditionnels. Son design de transaction de données tokenisées est très créatif, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à attirer davantage de participants.
Ce projet adopte un modèle typique de "regroupement des ressources inutilisées", qui est logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, ce projet présente effectivement des avantages. La clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur et d'éviter que des problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
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 le slippage et améliorant l'efficacité de 30 % lors des tests. Elle suit la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement inexploré du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
Bien que la direction soit correcte et que DeFi ait réellement besoin d'outils de trading plus intelligents, le trading à haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la prévision par IA ainsi que la coopération en temps réel pour l'exécution sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur et nécessitent le renforcement des mesures de protection technique.
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ChainSherlockGirl
· Il y a 23h
C'est encore le moment de mon analyse des données off-chain préférée ! Les données montrent que cette vague de poursuite de capitaux AI + Crypto semble vraiment sérieuse, mais... attendez ! Ce qui est intéressant, c'est que je surveille les Adresse du portefeuille du projet de fête et j'ai découvert quelque chose d'intéressant. Restons-en là pour l'instant.
Voir l'originalRépondre0
PancakeFlippa
· Il y a 23h
Combien de points faut-il accumuler pour gagner un dollar...
Voir l'originalRépondre0
GateUser-ccc36bc5
· Il y a 23h
C'est juste pour s'amuser et gagner des points.
Voir l'originalRépondre0
PriceOracleFairy
· Il y a 23h
ngmi avec ces modèles d'IA basiques... les vrais alphas savent où se trouve la limite
Crypto+AI: 5 projets phares se concentrent sur les applications verticales et la mise en œuvre commerciale
Tendance des projets de la piste Crypto+AI et analyse des projets populaires
Récemment, le domaine Crypto+AI présente trois tendances de développement évidentes :
Le chemin technique du projet est plus pragmatique, mettant l'accent sur la démonstration de données de performance réelles plutôt que sur une simple présentation conceptuelle.
Les scénarios de segmentation verticale deviennent un axe de développement clé, les applications IA spécialisées remplacent progressivement l'IA générale.
Le capital se concentre de plus en plus sur la validation des modèles commerciaux, les projets disposant d'un flux de trésorerie sont plus prisés.
Voici quelques projets populaires qui méritent d'être suivis :
Plateforme d'évaluation de modèles IA décentralisée
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais d'un système de crowdsourcing. Les utilisateurs peuvent obtenir des récompenses en espèces grâce à leurs retours, chaque 1000 points étant échangeable contre 1 dollar. Ce projet a attiré plusieurs entreprises renommées pour acquérir des données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.
Bien que le modèle commercial soit relativement clair, la prévention des faux ordres et des attaques de sorcières demeure un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes concernés. Le montant de financement de 33 millions de dollars reflète la préférence des capitaux pour les projets ayant prouvé leur rentabilité.
Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine de DePIN de Solana grâce à un plugin de navigateur. Son nouveau protocole de transmission de données et son moteur d'inférence ont fait des progrès significatifs en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, permettant de réduire la latence de 40 % et de prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.
Ce projet suit de près la tendance de "sous-activité" de la localisation AI, la direction est correcte. Cependant, lorsqu'il s'agit de traiter des tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser avec l'efficacité des plateformes centralisées, la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Néanmoins, le calcul en périphérie, en tant que nouvelle demande dérivée de l'enroulement de l'IA Web2, s'aligne parfaitement avec les avantages du cadre distribué de l'IA Web3, et son développement futur est prometteur.
Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
La plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans divers domaines, y compris la santé, la conduite autonome et la reconnaissance vocale, grâce à des jetons. À ce jour, elle a généré plus de 14 millions de dollars de revenus et a établi un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Techniquement, la plateforme intègre la vérification par preuve à divulgation nulle de connaissance et l'algorithme de consensus tolérant aux pannes de Byzantin pour garantir la qualité des données, tout en utilisant des technologies de calcul de confidentialité pour répondre aux exigences de conformité. Il convient de noter que le projet a également lancé un dispositif de collecte d'ondes cérébrales, réalisant une extension du logiciel au matériel. Son modèle économique est conçu de manière raisonnable, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en 10 heures d'annotation vocale, et le coût des entreprises pour s'abonner aux services de données peut également être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le ciblage des besoins réels en matière d'annotation de données AI, en particulier dans des domaines tels que la santé et la conduite autonome, où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, le taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles qui est de 10 %, et la stabilité de la qualité des données nécessite une amélioration continue. Le domaine des interfaces cerveau-machine, bien qu'il offre un potentiel d'imagination, présente des difficultés d'exécution non négligeables.
Réseau de calcul distribué sur la chaîne Solana
Ce projet intègre les ressources GPU inutilisées grâce à la technologie de sharding dynamique, soutenant l'inférence de grands modèles d'IA, à un coût 40 % inférieur à celui des services cloud traditionnels. Son design de transaction de données tokenisées est très créatif, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui aide à attirer davantage de participants.
Ce projet adopte un modèle typique de "regroupement des ressources inutilisées", qui est logiquement raisonnable. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est relativement élevé, et la stabilité technique doit encore être améliorée. Dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences en temps réel ne sont pas élevées, ce projet présente effectivement des avantages. La clé est de savoir s'il est possible de réduire le taux d'erreur et d'éviter que des problèmes techniques n'affectent la mise en œuvre du modèle commercial.
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 le slippage et améliorant l'efficacité de 30 % lors des tests. Elle suit la tendance AgentFi et a trouvé un point d'entrée dans le domaine relativement inexploré du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
Bien que la direction soit correcte et que DeFi ait réellement besoin d'outils de trading plus intelligents, le trading à haute fréquence exige des exigences très élevées en matière de latence et de précision, et la prévision par IA ainsi que la coopération en temps réel pour l'exécution sur la chaîne doivent encore être vérifiées. De plus, les attaques MEV représentent un risque majeur et nécessitent le renforcement des mesures de protection technique.