Аналіз тенденцій популярних проектів у сфері Crypto+AI

Нещодавно було проведено глибокий аналіз популярних проєктів у сфері Crypto+AI, і виявлено три очевидні зміни тенденцій:

1. Технічний шлях проекту став більш практичним, почали приділяти увагу даним про продуктивність, а не покладатися лише на концептуальну упаковку.

2. Вертикальні сегменти стають фокусом розширення, професійний ШІ поступово витісняє універсальний ШІ.

3. Капітал більше цінує перевірку бізнес-моделей, проекти з грошовим потоком явно користуються більшою прихильністю.

Ось кілька представницьких проектів з їхніми описами та аналізом:

Децентралізована платформа оцінки AI моделей

Цей проєкт є децентралізованою платформою для оцінки AI-моделей, яка нещодавно завершила раунд фінансування на суму 33 мільйони доларів.

Основні моменти проекту:

• Застосування суб'єктивних суджень людини до слабких місць оцінки AI
• Оцінка понад 500 великих моделей через краудсорсинг
• Відгуки користувачів можна обміняти на готівку (1000 балів = 1 долар)
• Привернули великі технологічні компанії для закупівлі даних, що призвело до реального грошового потоку

Коментар: Бізнес-модель цього проекту відносно чітка і не є чисто витратною моделлю. Проте, боротьба з фальшивими замовленнями є серйозним викликом, що вимагає постійної оптимізації алгоритмів протидії «чаклунським атакам». Що стосується обсягу фінансування, капітал явно більше схиляється до проектів з перевіркою монетизації.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Це проект децентралізованої AI обчислювальної мережі, який нещодавно завершив раунд фінансування на суму 10 мільйонів доларів.

Основні особливості проекту:

• Через браузерний плагін встановлено певний ринковий консенсус у сфері DePIN Solana
• Запущено протокол передачі даних та рушій висновків
• Проведено суттєві дослідження в галузі крайових обчислень та перевірки даних.
• Знижує затримку на 40%, підтримує підключення гетерогенних пристроїв

Коментар: Напрямок проекту відповідає тенденції "заглиблення" локалізації ШІ. Проте, у процесі виконання складних завдань все ще потрібно порівнювати ефективність із централізованими платформами, стабільність крайових вузлів залишається проблемою. Проте, крайові обчислення є новою вимогою для Web2 AI, а також перевагою розподіленої структури Web3 AI. Є надія на реалізацію через конкретні продукти з реальними показниками.

Децентралізована платформа даних для штучного інтелекту

Цей проєкт є децентралізованою платформою інфраструктури даних на основі штучного інтелекту, що стимулює глобальних користувачів вносити дані з різних галузей за допомогою токенів, а загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів.

Основні моменти проекту:

• Інтеграція ZK-верифікації та алгоритму консенсусу BFT забезпечує якість даних
• Використання технології обчислень з підвищеною конфіденційністю для задоволення вимог комплаєнсу
• Запуск пристроїв для збору електроенцефалографічних сигналів, розширення від програмного забезпечення до апаратного
• Раціональний дизайн економічної моделі, користувачі можуть отримувати прибуток через позначення даних
• Витрати на підписку на дані для підприємств можна зменшити на 45%

Коментар: Цінність цього проєкту полягає в тому, що він задовольняє реальні потреби в маркуванні даних для штучного інтелекту, особливо в медичній сфері, автономному водінні та інших напрямках, де вимоги до якості даних і відповідності є надзвичайно високими. Однак, рівень помилок у 20% все ще вищий за 10% на традиційних платформах, а коливання якості даних залишаються проблемою, яку потрібно постійно вирішувати. У напрямку інтерфейсів мозок-машина є простір для уяви, але реалізація не є легкою.

Розподілена обчислювальна мережа на блокчейні Solana

Це проект розподіленої обчислювальної мережі на базі Solana, який нещодавно залучив 10,8 мільйона доларів фінансування.

Основні моменти проєкту:

• Аггрегація бездіяльних ресурсів GPU через динамічну шардінг технологію
• Підтримка інференції великих мовних моделей, вартість на 40% нижча, ніж у традиційних хмарних сервісів.
• Перетворення учасників потужності на зацікавлені сторони, щоб заохотити більше людей брати участь у мережі

Коментар: Це типовий режим "агрегування бездіяльних ресурсів", логічно обґрунтований. Але 15% помилок перевірки між ланцюгами є досить високими, технічна стабільність все ще потребує покращення. Має переваги в сценах, де вимоги до реального часу не надто високі, ключове питання полягає в тому, чи можна знизити рівень помилок, інакше навіть найкраща бізнес-модель постраждає від технічних проблем.

Платформа високоліквідної торгівлі криптовалютами на базі штучного інтелекту

Цей проект є платформою для високочастотної торгівлі криптовалютами, що працює на базі штучного інтелекту, яка нещодавно завершила фінансування на етапі seed у розмірі 3,38 мільйона доларів.

Основні моменти проекту:

• Використання технології динамічної оптимізації торгових шляхів для зменшення слippage
• Фактична ефективність підвищилась на 30%
• Відповідає сучасним тенденціям AI-агентів, заповнюючи ринкову нішу для кількісної торгівлі DeFi

Коментар: Правильний напрямок проекту, DeFi дійсно потребує більш розумних торгових інструментів. Але високооб'ємна торгівля має надзвичайно високі вимоги до затримки та точності, прогнози на основі штучного інтелекту та реальна координація виконання в блокчейні ще потребують перевірки. Крім того, атаки MEV є значним ризиком, необхідно вдосконалити технічні засоби захисту.