Tren dan Analisis Proyek Terbaru di Bidang Crypto+AI
Baru-baru ini, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Jalur teknologi proyek lebih pragmatis, fokus pada data kinerja daripada sekadar kemasan konsep murni;
Segmen vertikal menjadi fokus ekspansi, AI yang profesional menggantikan AI yang umum;
Modal lebih fokus pada verifikasi model bisnis, proyek dengan arus kas lebih disukai.
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
Platform Evaluasi Model AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan penilaian untuk lebih dari 500 model besar melalui crowdsourcing manusia, umpan balik pengguna dapat ditukar dengan uang tunai. Telah menarik perusahaan seperti OpenAI untuk membeli data, dengan aliran kas yang nyata.
Model bisnisnya jelas, bukan sekadar model bakar uang. Namun, menghadapi tantangan dalam mencegah pemesanan palsu dan serangan penyihir, perlu terus mengoptimalkan algoritma. Skala pendanaan sebesar 33 juta dolar menunjukkan bahwa modal lebih memperhatikan proyek yang memiliki validasi monetisasi.
Jaringan Komputasi AI Terdesentralisasi
Proyek ini telah memiliki konsensus pasar tertentu di bidang DePIN Solana. Protokol transfer data Lattica yang baru diluncurkan dan mesin inferensi Parallax telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, mampu mengurangi latensi sebesar 40% dan mendukung akses perangkat heterogen.
Arah selaras dengan tren "penurunan" lokal AI. Namun, dalam menangani tugas kompleks, perlu bersaing dengan efisiensi platform terpusat, stabilitas node tepi masih menjadi masalah. Komputasi tepi sebagai produk dari involusi AI web2 dan keuntungan kerangka terdistribusi AI web3, patut diperhatikan kinerja aktual dan situasi penerapan produk spesifik.
Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna global untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, menghasilkan pendapatan lebih dari 14 juta dolar AS, dan membangun jaringan kontributor data dengan jumlah jutaan. Secara teknis, mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Nilai maksimum proyek terletak pada pemenuhan kebutuhan nyata untuk anotasi data AI, terutama di bidang medis, pengemudian otomatis, dan lain-lain yang memiliki standar kualitas dan kepatuhan data yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional, sehingga kualitas data perlu terus diperbaiki. Meskipun ada ruang imajinasi di arah antarmuka otak-mesin, tingkat kesulitan dalam pelaksanaannya tidak kecil.
Jaringan Komputasi Terdistribusi di Rantai Solana
Dengan teknologi pemotongan dinamis yang menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai, mendukung inferensi model besar, dengan biaya 40% lebih rendah dibandingkan AWS. Desain perdagangan data yang ter-tokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Model "agregasi sumber daya yang tidak terpakai" yang khas, secara logis dapat dilakukan. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai sebesar 15% terlalu tinggi, stabilitas teknis perlu ditingkatkan lebih lanjut. Memiliki keunggulan dalam skenario seperti rendering 3D yang tidak terlalu memerlukan real-time, kuncinya adalah mengurangi tingkat kesalahan, menghindari masalah teknis yang dapat menghambat model bisnis.
Platform perdagangan frekuensi tinggi cryptocurrency yang didorong oleh AI
Teknologi MCP dapat mengoptimalkan jalur perdagangan secara dinamis, mengurangi slippage, dan terbukti meningkatkan efisiensi sebesar 30%. Sesuai dengan tren AgentFi, menemukan titik masuk di bidang perdagangan kuantitatif DeFi yang relatif kosong ini.
DeFi memang memerlukan alat perdagangan yang lebih cerdas, tetapi perdagangan frekuensi tinggi memiliki tuntutan yang sangat tinggi terhadap latensi dan akurasi, kolaborasi real-time antara prediksi AI dan eksekusi di blockchain masih perlu divalidasi. Selain itu, serangan MEV merupakan risiko besar yang memerlukan penguatan langkah-langkah perlindungan teknis.
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
21 Suka
Hadiah
21
9
Posting ulang
Bagikan
Komentar
0/400
BTCBeliefStation
· 07-31 10:26
Sudah terjadi bull run teknologi lagi ya
Lihat AsliBalas0
WagmiWarrior
· 07-31 04:21
Hype baru saja dimulai.
Lihat AsliBalas0
StopLossMaster
· 07-29 14:14
play people for suckers yang tidak ada habisnya~
Lihat AsliBalas0
BasementAlchemist
· 07-28 15:13
Kembali membicarakan konsep, apakah ada proyek yang sudah direalisasikan?
Lihat AsliBalas0
consensus_whisperer
· 07-28 15:11
Segmentasi pasar adalah kunci sukses.
Lihat AsliBalas0
SocialFiQueen
· 07-28 15:10
Sudah ada sedikit nuansanya
Lihat AsliBalas0
OnChain_Detective
· 07-28 15:10
hmm analisis pola menunjukkan lebih banyak asap daripada api... perlu forensik yang lebih dalam sejujurnya
Analisis Proyek Hot Crypto+AI: Teknologi Pragmatik, Skenario Tersegmentasi, dan Validasi Model Bisnis Menjadi Tren
Tren dan Analisis Proyek Terbaru di Bidang Crypto+AI
Baru-baru ini, jalur Crypto+AI menunjukkan tiga perubahan tren yang signifikan:
Berikut adalah ringkasan dan analisis beberapa proyek populer:
Platform Evaluasi Model AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan penilaian untuk lebih dari 500 model besar melalui crowdsourcing manusia, umpan balik pengguna dapat ditukar dengan uang tunai. Telah menarik perusahaan seperti OpenAI untuk membeli data, dengan aliran kas yang nyata.
Model bisnisnya jelas, bukan sekadar model bakar uang. Namun, menghadapi tantangan dalam mencegah pemesanan palsu dan serangan penyihir, perlu terus mengoptimalkan algoritma. Skala pendanaan sebesar 33 juta dolar menunjukkan bahwa modal lebih memperhatikan proyek yang memiliki validasi monetisasi.
Jaringan Komputasi AI Terdesentralisasi
Proyek ini telah memiliki konsensus pasar tertentu di bidang DePIN Solana. Protokol transfer data Lattica yang baru diluncurkan dan mesin inferensi Parallax telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, mampu mengurangi latensi sebesar 40% dan mendukung akses perangkat heterogen.
Arah selaras dengan tren "penurunan" lokal AI. Namun, dalam menangani tugas kompleks, perlu bersaing dengan efisiensi platform terpusat, stabilitas node tepi masih menjadi masalah. Komputasi tepi sebagai produk dari involusi AI web2 dan keuntungan kerangka terdistribusi AI web3, patut diperhatikan kinerja aktual dan situasi penerapan produk spesifik.
Platform Infrastruktur Data AI Terdesentralisasi
Platform ini memberikan insentif token kepada pengguna global untuk menyumbangkan data di berbagai bidang, menghasilkan pendapatan lebih dari 14 juta dolar AS, dan membangun jaringan kontributor data dengan jumlah jutaan. Secara teknis, mengintegrasikan verifikasi ZK dan algoritma konsensus BFT untuk memastikan kualitas data, serta menggunakan teknologi komputasi privasi untuk memenuhi persyaratan kepatuhan.
Nilai maksimum proyek terletak pada pemenuhan kebutuhan nyata untuk anotasi data AI, terutama di bidang medis, pengemudian otomatis, dan lain-lain yang memiliki standar kualitas dan kepatuhan data yang sangat tinggi. Namun, tingkat kesalahan 20% masih lebih tinggi dibandingkan dengan platform tradisional, sehingga kualitas data perlu terus diperbaiki. Meskipun ada ruang imajinasi di arah antarmuka otak-mesin, tingkat kesulitan dalam pelaksanaannya tidak kecil.
Jaringan Komputasi Terdistribusi di Rantai Solana
Dengan teknologi pemotongan dinamis yang menggabungkan sumber daya GPU yang tidak terpakai, mendukung inferensi model besar, dengan biaya 40% lebih rendah dibandingkan AWS. Desain perdagangan data yang ter-tokenisasi mengubah kontributor daya komputasi menjadi pemangku kepentingan, membantu mendorong lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan.
Model "agregasi sumber daya yang tidak terpakai" yang khas, secara logis dapat dilakukan. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai sebesar 15% terlalu tinggi, stabilitas teknis perlu ditingkatkan lebih lanjut. Memiliki keunggulan dalam skenario seperti rendering 3D yang tidak terlalu memerlukan real-time, kuncinya adalah mengurangi tingkat kesalahan, menghindari masalah teknis yang dapat menghambat model bisnis.
Platform perdagangan frekuensi tinggi cryptocurrency yang didorong oleh AI
Teknologi MCP dapat mengoptimalkan jalur perdagangan secara dinamis, mengurangi slippage, dan terbukti meningkatkan efisiensi sebesar 30%. Sesuai dengan tren AgentFi, menemukan titik masuk di bidang perdagangan kuantitatif DeFi yang relatif kosong ini.
DeFi memang memerlukan alat perdagangan yang lebih cerdas, tetapi perdagangan frekuensi tinggi memiliki tuntutan yang sangat tinggi terhadap latensi dan akurasi, kolaborasi real-time antara prediksi AI dan eksekusi di blockchain masih perlu divalidasi. Selain itu, serangan MEV merupakan risiko besar yang memerlukan penguatan langkah-langkah perlindungan teknis.