Analyse des tendances des projets populaires récents dans le secteur Crypto+AI

Au cours du mois dernier, les projets populaires dans le domaine Crypto+AI ont montré trois tendances significatives :

1. Le chemin technologique du projet devient plus pragmatique, en commençant à se concentrer sur les données de performance plutôt que sur un simple emballage conceptuel.
2. Les scénarios de segmentation verticale deviennent un point focal d'expansion, l'IA spécialisée commence à remplacer l'IA généralisée.
3. Le capital accorde une plus grande importance à la validation du modèle commercial, les projets disposant de flux de trésorerie étant clairement plus appréciés.

Voici une introduction et une analyse de quelques projets typiques :

1. Plateforme d'évaluation des modèles d'IA décentralisés

La plateforme évalue plus de 500 grands modèles grâce à un travail de crowd-sourcing humain, les retours des utilisateurs peuvent être échangés contre de l'argent. Elle a attiré des entreprises d'IA renommées pour l'achat de données, créant ainsi un flux de trésorerie réel.

Points forts : appliquer l'avantage du jugement subjectif humain aux lacunes de l'évaluation par l'IA, modèle commercial clair.

Défi : Les algorithmes de prévention des commandes frauduleuses et de lutte contre les attaques de sorcières doivent être continuellement optimisés.

Financement : 330 millions de dollars de financement de démarrage, dirigé par un célèbre fonds de capital-risque.

2. Réseau de calcul AI décentralisé

Le projet a lancé une extension de navigateur, obtenant une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana. Le nouveau protocole de transfert de données et le moteur d'inférence ont fait des progrès en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, pouvant réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des dispositifs hétérogènes.

Points forts : Correspond à la tendance de "localisation" de l'IA en profondeur, avec un potentiel dans le domaine de l'informatique en périphérie.

Défi : L'efficacité du traitement des tâches complexes reste inférieure à celle des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds en périphérie doit être améliorée.

Financement : 10 millions de dollars de financement de semences complétés, avec deux célèbres institutions d'investissement en crypto qui co-dirigent.

3. 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 tokens, couvrant des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés dépassent 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plusieurs millions.

Caractéristiques techniques :

• Intégration de la vérification ZK et de l'algorithme de consensus BFT pour garantir la qualité des données
• Utiliser la technologie de calcul de la confidentialité pour répondre aux exigences de conformité
• Lancement d'un dispositif de collecte des ondes cérébrales, élargissant le domaine matériel

Modèle économique :

• Les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en 10 heures de balisage vocal.
• Les coûts des services de données par abonnement pour les entreprises peuvent être réduits de 45 %

Avantages : Répond aux besoins réels de l'annotation des données AI, en particulier dans les domaines de la santé et de la conduite autonome où les exigences en matière de qualité des données et de conformité sont élevées.

Défi : Un taux d'erreur de 20 % reste supérieur à celui des plateformes traditionnelles, la qualité des données doit continuer à s'améliorer.

4. Réseau de puissance de calcul distribué sur la blockchain

Ce projet agrège les ressources GPU inutilisées grâce à une technologie de fragmentation dynamique, prenant en charge l'inférence de modèles de langage de grande taille, à un coût inférieur de 40 % par rapport aux services cloud traditionnels.

Points forts :

• Conception du trading de données tokenisées, transformant les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes
• Avantages dans des scénarios comme le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées.

Défi : Le taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est élevé, la stabilité technique doit être améliorée.

Financement : 108 millions de dollars de financement complétés, dirigés par un certain organisme d'investissement.

5. Plateforme de trading haute fréquence de cryptomonnaies alimentée par l'IA

La plateforme utilise la technologie MCP pour optimiser dynamiquement les chemins de transaction, réduire le slippage et améliorer l'efficacité de 30 % en tests réels.

Avantages : Répondre à la demande du marché dans le domaine du trading quantitatif DeFi, en adéquation avec la tendance AgentFi.

Défi :

• Le trading à haute fréquence exige des délais et une précision extrêmement élevés, la synergie en temps réel entre les prévisions de l'IA et l'exécution sur la chaîne reste à vérifier.
• Les risques d'attaque MEV sont élevés, il est nécessaire de renforcer les mesures de protection technique.

Financement : 338 millions de dollars de levée de fonds en seed, dirigée par une société d'échange de crypto-monnaies.