في الفترة الأخيرة، تم إجراء تحليل متعمق للمشاريع الشائعة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات واضحة في الاتجاهات:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، حيث بدأ التركيز على استخدام بيانات الأداء للتحدث، بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم.
تصبح السيناريوهات المتخصصة محور التوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص تدريجياً محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يهتم أكثر بالتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
إليك مقدمة وتحليل لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
هذا المشروع هو منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وقد أكمل مؤخرًا تمويل الجولة الأولية بقيمة 33 مليون دولار.
أبرز ميزات المشروع:
تطبيق مزايا الحكم الذاتي البشري على نقاط الضعف في تقييم الذكاء الاصطناعي
تقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال الحشود اليدوية
يمكن تبادل ملاحظات المستخدمين نقدًا (1000 نقطة = 1 دولار)
لقد جذبت شركات التكنولوجيا الكبرى لشراء البيانات، مما أدى إلى تدفق نقدي فعلي
التعليق:
نموذج الأعمال لهذا المشروع واضح نسبياً، وليس نموذج إحراق الأموال البحت. ومع ذلك، فإن منع عمليات الشراء الوهمية يمثل تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسينًا مستمرًا لخوارزمية مكافحة هجمات الساحرات. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها إثبات على تحقيق العائد.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
هذا مشروع شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وقد أكمل مؤخرًا جولة تمويل أولية بقيمة 10 ملايين دولار.
أبرز النقاط في المشروع:
من خلال ملحق المتصفح تم إنشاء توافق معين في السوق في مجال DePIN الخاص بـ Solana
تم إطلاق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال
تم القيام باستكشافات جوهرية في مجالات الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات
القدرة على تقليل التأخير بنسبة 40%، ودعم الاتصال بالأجهزة غير المتجانسة
تعليق:
يتوافق اتجاه المشروع مع اتجاه "التنزيل" في الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، لا يزال يتعين مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند معالجة المهام المعقدة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تمثل مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط طلبًا جديدًا في الذكاء الاصطناعي في Web2، بل هي أيضًا ميزة من ميزات الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3. نتطلع إلى الدفع نحو التطبيق من خلال المنتجات المحددة ذات الأداء الفعلي.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
هذا المشروع هو منصة بنية تحتية للبيانات الذكية اللامركزية، من خلال حوافز رمزية تساهم المستخدمين من جميع أنحاء العالم في تقديم بيانات متعددة المجالات، وقد تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار.
أبرز ميزات المشروع:
دمج تحقق ZK مع خوارزمية إجماع BFT لضمان جودة البيانات
استخدام تقنيات الحوسبة الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال
إطلاق جهاز جمع موجات الدماغ، من البرمجيات إلى الأجهزة
تصميم نموذج اقتصادي معقول، يمكن للمستخدمين الحصول على عوائد من خلال تحديد البيانات.
يمكن خفض تكلفة خدمات بيانات الاشتراك في الشركات بنسبة 45%
تعليق:
تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الحاجة الحقيقية لتعليم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات ومتطلبات امتثال عالية مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، وغيرها. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من 10% في المنصات التقليدية، وتبقى تقلبات جودة البيانات مشكلة تحتاج إلى حلول مستمرة. هناك مجال للخيال في اتجاه واجهات الدماغ-الآلة، لكن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
هذا مشروع شبكة توزيع قوة الحوسبة على السلسلة يعتمد على سولانا، وقد أكمل مؤخرًا تمويلًا بقيمة 10.8 مليون دولار.
أبرز جوانب المشروع:
من خلال تقنية التقسيم الديناميكي لتجميع موارد GPU غير المستخدمة
يدعم استنتاج نماذج اللغة الكبيرة ، بتكلفة أقل بنسبة 40% من خدمات السحابة التقليدية
تحويل مساهمي القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، وتحفيز المزيد من الأشخاص على المشاركة في الشبكة
تقييم:
هذه هي نمط "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، منطقيًا معقول. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ولا يزال يتعين تحسين الاستقرار الفني. إنه يتمتع بميزة في المشاهد التي لا تتطلب وقتًا حقيقيًا مثل عرض ثلاثي الأبعاد، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
هذا المشروع هو منصة للتداول عالي التردد في العملات المشفرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وقد أكمل مؤخرًا جولة تمويل أولية بقيمة 3.38 مليون دولار.
أبرز نقاط المشروع:
استخدام تقنية تحسين مسار التداول الديناميكي لتقليل الانزلاق
تحسين الكفاءة بنسبة 30%
يتماشى مع اتجاهات الوكلاء الذكيين الحالية، ويملأ الفراغ في سوق تداول DeFi الكمي
تقييم:
الاتجاه الصحيح للمشروع، حيث تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة واستجابة عالية للغاية، ويجب التحقق من التعاون في الوقت الحقيقي بين التنبؤ بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تحسين تدابير الحماية التقنية.
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.
تحليل اتجاهات مشاريع Crypto+AI: التكنولوجيا العملية، المشاهد الرأسية، والتحقق التجاري تصبح محور التركيز
تحليل اتجاهات المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI
في الفترة الأخيرة، تم إجراء تحليل متعمق للمشاريع الشائعة في مجال Crypto+AI، وتم اكتشاف ثلاثة تغييرات واضحة في الاتجاهات:
أصبح المسار الفني للمشروع أكثر واقعية، حيث بدأ التركيز على استخدام بيانات الأداء للتحدث، بدلاً من الاعتماد فقط على تغليف المفاهيم.
تصبح السيناريوهات المتخصصة محور التوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص تدريجياً محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يهتم أكثر بالتحقق من نموذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بتفضيل أكبر.
إليك مقدمة وتحليل لبعض المشاريع التمثيلية:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
هذا المشروع هو منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وقد أكمل مؤخرًا تمويل الجولة الأولية بقيمة 33 مليون دولار.
أبرز ميزات المشروع:
التعليق: نموذج الأعمال لهذا المشروع واضح نسبياً، وليس نموذج إحراق الأموال البحت. ومع ذلك، فإن منع عمليات الشراء الوهمية يمثل تحديًا كبيرًا، ويتطلب تحسينًا مستمرًا لخوارزمية مكافحة هجمات الساحرات. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي لديها إثبات على تحقيق العائد.
شبكة الحوسبة اللامركزية للذكاء الاصطناعي
هذا مشروع شبكة حسابات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، وقد أكمل مؤخرًا جولة تمويل أولية بقيمة 10 ملايين دولار.
أبرز النقاط في المشروع:
تعليق: يتوافق اتجاه المشروع مع اتجاه "التنزيل" في الذكاء الاصطناعي المحلي. ومع ذلك، لا يزال يتعين مقارنة الكفاءة مع المنصات المركزية عند معالجة المهام المعقدة، ولا تزال استقرار العقد الطرفية تمثل مشكلة. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية ليست فقط طلبًا جديدًا في الذكاء الاصطناعي في Web2، بل هي أيضًا ميزة من ميزات الإطار الموزع للذكاء الاصطناعي في Web3. نتطلع إلى الدفع نحو التطبيق من خلال المنتجات المحددة ذات الأداء الفعلي.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
هذا المشروع هو منصة بنية تحتية للبيانات الذكية اللامركزية، من خلال حوافز رمزية تساهم المستخدمين من جميع أنحاء العالم في تقديم بيانات متعددة المجالات، وقد تجاوزت الإيرادات المتراكمة 14 مليون دولار.
أبرز ميزات المشروع:
تعليق: تتمثل القيمة القصوى لهذا المشروع في تلبية الحاجة الحقيقية لتعليم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات ومتطلبات امتثال عالية مثل الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، وغيرها. ومع ذلك، فإن معدل الخطأ البالغ 20% لا يزال أعلى من 10% في المنصات التقليدية، وتبقى تقلبات جودة البيانات مشكلة تحتاج إلى حلول مستمرة. هناك مجال للخيال في اتجاه واجهات الدماغ-الآلة، لكن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
هذا مشروع شبكة توزيع قوة الحوسبة على السلسلة يعتمد على سولانا، وقد أكمل مؤخرًا تمويلًا بقيمة 10.8 مليون دولار.
أبرز جوانب المشروع:
تقييم: هذه هي نمط "تجميع الموارد غير المستخدمة" التقليدي، منطقيًا معقول. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع، ولا يزال يتعين تحسين الاستقرار الفني. إنه يتمتع بميزة في المشاهد التي لا تتطلب وقتًا حقيقيًا مثل عرض ثلاثي الأبعاد، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ، وإلا فإن أي نموذج تجاري جيد سيتأثر بمشاكل تقنية.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
هذا المشروع هو منصة للتداول عالي التردد في العملات المشفرة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، وقد أكمل مؤخرًا جولة تمويل أولية بقيمة 3.38 مليون دولار.
أبرز نقاط المشروع:
تقييم: الاتجاه الصحيح للمشروع، حيث تحتاج DeFi بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً. لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة واستجابة عالية للغاية، ويجب التحقق من التعاون في الوقت الحقيقي بين التنبؤ بالذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تحسين تدابير الحماية التقنية.