Análise de Tendências de Projetos Populares Recentes no Campo Crypto+AI

Nos últimos meses, a pista Crypto+AI apresentou três mudanças de tendência significativas:

1. O caminho técnico do projeto é mais pragmático, focando em dados de desempenho em vez de pura embalagem conceitual.
2. Cenários de nicho tornam-se o foco da expansão, AI especializada substitui AI generalizada
3. O capital está mais focado na validação do modelo de negócio, sendo os projetos com fluxo de caixa mais apreciados.

Aqui estão algumas introduções e análises de projetos representativos:

Plataforma de Avaliação de Modelos de IA Descentralizados

A plataforma classifica mais de 500 grandes modelos através de crowdsourcing humano, e o feedback dos usuários pode ser trocado por dinheiro. Já atraiu a compra de dados por uma conhecida empresa de IA, gerando um fluxo de caixa real.

Destaques: Aplicar a vantagem do julgamento subjetivo humano nas limitações da avaliação de IA, com um modelo de negócio claro.

Desafio: O algoritmo de prevenção de fraudes e de ataque de bruxas precisa de otimização contínua.

Rede de Cálculo AI Descentralizada

Este projeto lançou um plugin de navegador e já tem um certo consenso de mercado no campo DePIN de uma determinada cadeia pública. O novo protocolo de transmissão de dados e o motor de inferência têm explorações substanciais em computação de borda e verificabilidade de dados, podendo reduzir a latência em 40% e suportar a conexão de dispositivos heterogêneos.

Destaques: Alinhado com a tendência de "descentralização" da localização de IA, a computação de borda é a vantagem da estrutura distribuída da Web3 AI.

Desafio: A eficiência no processamento de tarefas complexas ainda apresenta uma lacuna em comparação com plataformas centralizadas, a estabilidade dos nós de borda precisa ser melhorada.

Plataforma de infraestrutura de dados de IA descentralizada

A plataforma incentiva globalmente os usuários a contribuírem com dados de múltiplas áreas através de tokens, acumulando uma receita superior a 14 milhões de dólares, e estabeleceu uma rede de contribuintes de dados na casa dos milhões. Tecnologicamente, integra a verificação ZK e o algoritmo de consenso BFT para garantir a qualidade dos dados, além de usar tecnologia de computação privada para cumprir os requisitos de conformidade.

Destaques: Atende às reais necessidades de rotulagem de dados de IA, especialmente em áreas como saúde e condução autónoma, onde as exigências de qualidade de dados e conformidade são extremamente elevadas.

Desafio: Uma taxa de erro de 20% ainda é superior à das plataformas tradicionais, e a qualidade dos dados precisa de melhorias contínuas.

Rede de computação distribuída em uma blockchain pública

Através da tecnologia de fragmentação dinâmica, agregamos recursos de GPU ociosos, suportando a inferência de grandes modelos de linguagem, com custos 40% inferiores a certos serviços de nuvem. O design de negociação de dados tokenizados transforma os contribuidores de potência computacional em partes interessadas.

Destaques: O modo "Agregação de Recursos Ociosos" tem uma lógica clara e apresenta vantagens em cenários como renderização 3D, onde a exigência de tempo real não é alta.

Desafio: A taxa de erro de validação entre cadeias de 15% é alta, a estabilidade técnica precisa continuar a ser melhorada.

Plataforma de negociação de alta frequência em criptomoedas impulsionada por IA

A plataforma utiliza tecnologia especial para otimizar dinamicamente os caminhos de negociação, reduzindo o slippage, com um aumento de eficiência comprovado de 30%. Alinhando-se à tendência de agentes inteligentes, encontra um ponto de entrada no setor relativamente vazio de negociação quantitativa DeFi.

Destaque: Satisfaz a necessidade do DeFi por ferramentas de negociação mais inteligentes.

Desafio: A negociação de alta frequência exige alta precisão e baixa latência, a sinergia em tempo real entre a previsão de IA e a execução na blockchain precisa ser validada, e os riscos de ataque MEV devem ser levados a sério.