Криптоактивы и AI: три основных тренда и пять популярных проектов

За последний месяц в области сочетания Криптоактивов и искусственного интеллекта наблюдаются три заметных изменения трендов:

1. Проект больше ориентирован на реальные технические характеристики, а не просто на концептуальный маркетинг.
2. Профессиональные AI-приложения становятся центром внимания, заменяя универсальный AI.
3. Инвесторы больше внимания уделяют верификации бизнес-модели, особенно предпочитают проекты с денежным потоком.

Вот пять популярных проектов, на которые стоит обратить внимание:

1. Платформа оценки децентрализованных AI-моделей

Платформа оценивает более 500 крупных AI-моделей с помощью краудсорсинга. Пользователи могут зарабатывать деньги, предоставляя отзывы, каждые 1000 баллов можно обменять на 1 доллар. Этот проект уже привлек несколько известных AI-компаний для покупки данных, сформировав реальный поток доходов.

Хотя бизнес-модель относительно ясна, предотвращение накрутки заказов и атак ведьм по-прежнему остается большой проблемой, требующей постоянной оптимизации соответствующих алгоритмов. Судя по объему финансирования в 33 миллиона долларов, инвесторы явно предпочитают проекты, которые уже продемонстрировали свою прибыльность.

2. Децентрализованная AI вычислительная сеть

Этот проект получил определенное признание на рынке в области DePIN на Solana через плагин для браузера. Члены команды пришли из известных проектов Web3. Недавно они представили протокол передачи данных и движок вывода, которые достигли значительного прогресса в области краевых вычислений и проверки данных, что позволило снизить задержку на 40% и поддерживать доступ к гетерогенным устройствам.

Этот проект идеально соответствует тенденции локализации ИИ. Тем не менее, при выполнении сложных задач все еще необходимо конкурировать с централизованными платформами по эффективности, а стабильность краевых узлов также является проблемой, которую нужно решить. Однако краевые вычисления являются результатом конкуренции Web2 AI и преимуществом распределенной структуры Web3 AI, и стоит ожидать, что они будут реализованы через конкретные продукты.

3. Децентрализованная платформа инфраструктуры данных AI

Платформа стимулирует глобальных пользователей к предоставлению данных в различных областях, включая медицину, автономное вождение и голос. Общий доход превысил 14 миллионов долларов, создана сеть из миллионов участников, предоставляющих данные.

С технической точки зрения проект интегрировал доказательства с нулевым разглашением и алгоритмы консенсуса с байантийской устойчивостью для обеспечения качества данных, а также использовал технологии вычислений с сохранением конфиденциальности для выполнения требований соответствия. Они также выпустили оборудование для сбора электроэнцефалограмм, расширив бизнес с программного обеспечения на аппаратные средства. Экономическая модель разумно спроектирована, пользователи могут заработать 16 долларов и 500 000 очков за 10 часов голосовой разметки, в то время как стоимость подписки на услуги данных для предприятий может снизиться на 45%.

Основная ценность этого проекта заключается в удовлетворении реальных потребностей в маркировке данных для искусственного интеллекта, особенно в таких областях, как медицина и автономное вождение, где требования к качеству данных и соблюдению норм очень высоки. Однако уровень ошибок в 20% все еще выше, чем на традиционных платформах, где он составляет 10%, и колебания качества данных остаются проблемой, которую необходимо постоянно решать. Направление интерфейса «мозг-машина» хоть и полно воображения, но его реализация не без трудностей.

4. Распределенная вычислительная сеть на блокчейне

Этот проект представляет собой распределенную вычислительную сеть, основанную на определенной публичной цепочке. Он агрегирует неиспользуемые ресурсы GPU с помощью динамической шардирования, поддерживая вывод больших языковых моделей, при этом стоимость на 40% ниже, чем у определенного облачного провайдера. Их инновационный дизайн токенизированной торговли данными напрямую превращает вкладчиков вычислительной мощности в заинтересованные стороны, что может стимулировать большее количество людей участвовать в сети.

Это典型ная модель "агрегации неиспользуемых ресурсов", логически она имеет смысл. Однако 15% ошибка валидации между цепями действительно слишком высока, техническая стабильность требует дальнейшего повышения. Тем не менее, в сценариях, таких как 3D-рендеринг, где требования к реальному времени не столь высоки, это действительно имеет преимущества. Ключевым моментом является снижение уровня ошибок, иначе даже самая хорошая бизнес-модель будет страдать от технических проблем.

5. Платформа высокочастотной торговли Криптоактивами на основе ИИ

Эта платформа использует технологии ИИ для оптимизации высокочастотной торговли криптоактивами. Их технологии способны динамически оптимизировать торговые пути, уменьшая проскальзывание, что на практике увеличивает эффективность на 30%. Этот проект соответствует трендам ИИ-агентов в финансах и находит свою точку входа в относительно пустую нишу количественной торговли в DeFi, заполняя рыночный спрос.

Хотя направление верное, DeFi действительно нуждается в более умных торговых инструментах, однако высокочастотная торговля требует крайне высокой скорости и точности, а реальная совместимость прогнозирования ИИ и выполнения в цепочке еще требует дальнейшей проверки. Кроме того, атаки на максимальную извлекаемую ценность (MEV) являются серьезным риском, что требует усиления технических мер защиты.