أحدث الاتجاهات والتحليلات للمشاريع في مجال Crypto+AI
في الآونة الأخيرة، أظهر حقل Crypto+AI ثلاث اتجاهات ملحوظة.
المسار التكنولوجي للمشروع أكثر واقعية، مع التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التغليف المفهومي البحت؛
أصبحت المشاهد المتخصصة العمودية محور التركيز للتوسع، حيث أن الذكاء الاصطناعي المتخصص يحل محل الذكاء الاصطناعي العام؛
رأس المال يركز أكثر على التحقق من نموذج العمل، والمشاريع التي لديها تدفق نقدي تحظى بتفضيل أكبر.
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لعدة مشاريع شائعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين نقدًا. وقد جذبت شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما يوفر تدفق نقدي حقيقي.
نموذج العمل واضح، وليس مجرد نموذج حرق أموال. ولكن تواجه تحديات مكافحة الاحتيال ومهاجمة السحرة، ويجب تحسين الخوارزميات باستمرار. تشير حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار إلى أن رأس المال يهتم أكثر بالمشاريع التي لديها إثباتات قابلة للتحقيق.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حقق المشروع بالفعل بعض التوافق في السوق في مجال DePIN على سولانا. بروتوكول نقل البيانات Lattica ومحرك الاستدلال Parallax الجديدين قد قاما باستكشافات ملموسة في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن التأخير بنسبة 40%، ويدعم الاتصال بالأجهزة المتغايرة.
تتوافق الاتجاهات مع اتجاه "الاستقرار" المحلي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عند التعامل مع المهام المعقدة، يجب التنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة. تعد الحوسبة الطرفية كمنتج مستمر في web2 للذكاء الاصطناعي وميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، مما يستحق الانتباه إلى أدائها الفعلي وحالة تنفيذ المنتجات المحددة.
منصة البنية التحتية للبيانات AI اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، حيث تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، ووضعت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص. تقنيًا، يتم دمج تحقق ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، واستخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية، حيث تتطلب جودة البيانات ومتطلبات الامتثال مستوى عالٍ جدًا. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ بنسبة 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، ويحتاج جودة البيانات إلى تحسين مستمر. رغم أن هناك مساحة للتخيل في مجال واجهات الدماغ والآلة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بـ AWS. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يحول المساهمين في القوة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص للمشاركة في الشبكة.
نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" هو نموذج منطقي قابل للتطبيق. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع جدًا، ويحتاج الاستقرار التقني إلى تحسين مستمر. لديه مزايا في السيناريوهات مثل عرض الرسوميات ثلاثية الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، والشيء الرئيسي هو خفض معدل الخطأ وتجنب المشكلات التقنية التي قد تؤثر على نموذج العمل.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تكنولوجيا MCP قادرة على تحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وتجد نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ من التداول الكمي في DeFi.
تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين، ويجب التحقق من التوافق في الوقت الحقيقي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. علاوة على ذلك، تعتبر هجمات MEV خطرًا كبيرًا، ويجب تعزيز تدابير الحماية التقنية.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 21
أعجبني
21
9
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
BTCBeliefStation
· 07-31 10:26
مرة أخرى يحدث السوق الصاعدة للتقنية!
شاهد النسخة الأصليةرد0
WagmiWarrior
· 07-31 04:21
الضجة بدأت لتوها
شاهد النسخة الأصليةرد0
StopLossMaster
· 07-29 14:14
خداع الناس لتحقيق الربح لا ينتهي يا～
شاهد النسخة الأصليةرد0
BasementAlchemist
· 07-28 15:13
لا يزال يتحدث عن المفاهيم، هل هناك مشاريع واقعية؟
شاهد النسخة الأصليةرد0
consensus_whisperer
· 07-28 15:11
التخصص في المجالات هو الطريق الصحيح
شاهد النسخة الأصليةرد0
SocialFiQueen
· 07-28 15:10
بدأت تظهر بعض النكهات
شاهد النسخة الأصليةرد0
OnChain_Detective
· 07-28 15:10
همم تحليل الأنماط يشير إلى وجود دخان أكثر من النار... بحاجة إلى تحقيق أعمق بصراحة
تحليل المشاريع الساخنة في Crypto+AI: أصبح الاتجاه هو التكنولوجيا العملية، والمشاهد المجزأة، والتحقق من نماذج الأعمال
أحدث الاتجاهات والتحليلات للمشاريع في مجال Crypto+AI
في الآونة الأخيرة، أظهر حقل Crypto+AI ثلاث اتجاهات ملحوظة.
فيما يلي مقدمة وتحليل موجز لعدة مشاريع شائعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن تبادل ملاحظات المستخدمين نقدًا. وقد جذبت شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما يوفر تدفق نقدي حقيقي.
نموذج العمل واضح، وليس مجرد نموذج حرق أموال. ولكن تواجه تحديات مكافحة الاحتيال ومهاجمة السحرة، ويجب تحسين الخوارزميات باستمرار. تشير حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار إلى أن رأس المال يهتم أكثر بالمشاريع التي لديها إثباتات قابلة للتحقيق.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حقق المشروع بالفعل بعض التوافق في السوق في مجال DePIN على سولانا. بروتوكول نقل البيانات Lattica ومحرك الاستدلال Parallax الجديدين قد قاما باستكشافات ملموسة في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من زمن التأخير بنسبة 40%، ويدعم الاتصال بالأجهزة المتغايرة.
تتوافق الاتجاهات مع اتجاه "الاستقرار" المحلي للذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، عند التعامل مع المهام المعقدة، يجب التنافس مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية مشكلة. تعد الحوسبة الطرفية كمنتج مستمر في web2 للذكاء الاصطناعي وميزة الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في web3، مما يستحق الانتباه إلى أدائها الفعلي وحالة تنفيذ المنتجات المحددة.
منصة البنية التحتية للبيانات AI اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، حيث تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار، ووضعت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص. تقنيًا، يتم دمج تحقق ZK وخوارزمية توافق BFT لضمان جودة البيانات، واستخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجالات مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية، حيث تتطلب جودة البيانات ومتطلبات الامتثال مستوى عالٍ جدًا. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ بنسبة 20% لا يزال أعلى من المنصات التقليدية، ويحتاج جودة البيانات إلى تحسين مستمر. رغم أن هناك مساحة للتخيل في مجال واجهات الدماغ والآلة، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست بسيطة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
من خلال تقنية التجزئة الديناميكية، يتم تجميع موارد GPU غير المستخدمة، مما يدعم استنتاج النماذج الكبيرة بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بـ AWS. تصميم تداول البيانات القائم على الرموز يحول المساهمين في القوة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المزيد من الأشخاص للمشاركة في الشبكة.
نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" هو نموذج منطقي قابل للتطبيق. ولكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع جدًا، ويحتاج الاستقرار التقني إلى تحسين مستمر. لديه مزايا في السيناريوهات مثل عرض الرسوميات ثلاثية الأبعاد حيث لا تكون المتطلبات الزمنية عالية، والشيء الرئيسي هو خفض معدل الخطأ وتجنب المشكلات التقنية التي قد تؤثر على نموذج العمل.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تكنولوجيا MCP قادرة على تحسين مسارات التداول بشكل ديناميكي، وتقليل الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وتجد نقطة دخول في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ من التداول الكمي في DeFi.
تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخيرًا عاليين، ويجب التحقق من التوافق في الوقت الحقيقي بين التنبؤات المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. علاوة على ذلك، تعتبر هجمات MEV خطرًا كبيرًا، ويجب تعزيز تدابير الحماية التقنية.