Se hizo un resumen de varios proyectos populares en el campo de Crypto+AI del último mes, y se encontraron tres cambios de tendencia significativos, junto con una breve introducción y comentario sobre los proyectos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un empaque puramente conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA generalizada cede el lugar a la IA especializada;
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos;
Anexo: Introducción del proyecto, análisis de puntos destacados, comentarios personales:
1、 @yupp_ai
Descripción del proyecto: Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada, completó 33 millones de dólares en financiación inicial en junio, con a16z liderando la inversión y Jeff Dean participando.
Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA. A través de la colaboración humana, se puntúan más de 500 modelos grandes, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo (1000 puntos = 1 dólar), lo que ha atraído la compra de datos por parte de empresas como OpenAI, generando flujo de efectivo real.
Comentario personal: El proyecto tiene un modelo comercial relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Pero la prevención de los fraudes en las ventas es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas debe optimizarse continuamente. Sin embargo, a partir del tamaño de financiación de 33 millones de dólares, es evidente que el capital valora más los proyectos con validación de monetización.
2、 @Gradient_HQ
Descripción del proyecto: red de computación AI descentralizada, se completó la ronda de semillas de 10 millones de dólares en junio, con Pantera Capital y Multicoin Capital como líderes de la inversión.
Análisis de puntos destacados: Con el complemento del navegador Sentry Nodes, ya existe un cierto consenso en el mercado del DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de Helium, entre otros. Se ha lanzado recientemente el protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax, que han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Comentario personal: La dirección es correcta, justo en la tendencia de "descentralización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, la eficiencia debe compararse con las plataformas centralizadas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación en el borde es una nueva demanda que ha surgido de la competencia interna de web2AI y también es una ventaja del marco distribuido de web3AI, espero ver productos concretos que avancen en su implementación con rendimiento real.
3、 @PublicAI_
Descripción del proyecto: Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada, que incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos superiores a 14 millones de dólares y estableciendo una red de millones de contribuyentes de datos.
Análisis de puntos destacados: técnicamente, se integran el ZK verificación y el BFT algoritmo de consenso para asegurar la calidad de los datos, además se utilizó la tecnología de cálculo de privacidad Amazon Nitro Enclaves para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Lo interesante es que lanzaron el dispositivo de recolección de ondas cerebrales HeadCap, lo que significa que se ha expandido del software al hardware. El modelo económico también está bien diseñado, los usuarios pueden ganar 16 dólares + 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario personal: siento que el mayor valor de este proyecto radica en la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo un poco más alta que el 10% de las plataformas tradicionales, la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran potencial de imaginación, pero la dificultad de ejecución también es considerable.
4、 @sparkchainai
Descripción del proyecto: red de computación distribuida en la cadena de Solana, se completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio, liderada por OakStone Ventures.
Análisis de puntos destacados: A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agrupan los recursos de GPU ociosos, soportando inferencias de grandes modelos como Llama3-405B, con un costo 40% menor que AWS. El diseño del comercio de datos tokenizados es bastante interesante, ya que convierte directamente a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, además de incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario personal: un típico modelo de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es realmente un poco alta, la estabilidad técnica aún necesita ser refinada. Sin embargo, en escenarios de renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5、 @olaxbt_terminal
Descripción del proyecto: Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA, se completó una ronda semilla de 3,38 millones de dólares en junio, @ambergroup_io
Liderar.
Análisis de puntos destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Alineándose con la tendencia #AgentFi, se ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, lo que llena una necesidad del mercado.
Comentario personal: No hay problema con la dirección, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la coordinación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, el ataque MEV es un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.
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Desde las tres grandes tendencias de tecnología, escenarios y capital, interpretando los nuevos proyectos de IA populares en la actualidad.
Autor: Haotian
Se hizo un resumen de varios proyectos populares en el campo de Crypto+AI del último mes, y se encontraron tres cambios de tendencia significativos, junto con una breve introducción y comentario sobre los proyectos:
La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de un empaque puramente conceptual;
Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA generalizada cede el lugar a la IA especializada;
El capital presta más atención a la validación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son claramente más favorecidos;
Anexo: Introducción del proyecto, análisis de puntos destacados, comentarios personales:
1、 @yupp_ai
Descripción del proyecto: Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada, completó 33 millones de dólares en financiación inicial en junio, con a16z liderando la inversión y Jeff Dean participando.
Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las deficiencias en la evaluación de la IA. A través de la colaboración humana, se puntúan más de 500 modelos grandes, y los comentarios de los usuarios se pueden canjear por efectivo (1000 puntos = 1 dólar), lo que ha atraído la compra de datos por parte de empresas como OpenAI, generando flujo de efectivo real.
Comentario personal: El proyecto tiene un modelo comercial relativamente claro, no es un modelo puramente de quema de dinero. Pero la prevención de los fraudes en las ventas es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas debe optimizarse continuamente. Sin embargo, a partir del tamaño de financiación de 33 millones de dólares, es evidente que el capital valora más los proyectos con validación de monetización.
2、 @Gradient_HQ
Descripción del proyecto: red de computación AI descentralizada, se completó la ronda de semillas de 10 millones de dólares en junio, con Pantera Capital y Multicoin Capital como líderes de la inversión.
Análisis de puntos destacados: Con el complemento del navegador Sentry Nodes, ya existe un cierto consenso en el mercado del DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de Helium, entre otros. Se ha lanzado recientemente el protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax, que han realizado exploraciones sustanciales en computación en el borde y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.
Comentario personal: La dirección es correcta, justo en la tendencia de "descentralización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, la eficiencia debe compararse con las plataformas centralizadas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación en el borde es una nueva demanda que ha surgido de la competencia interna de web2AI y también es una ventaja del marco distribuido de web3AI, espero ver productos concretos que avancen en su implementación con rendimiento real.
3、 @PublicAI_
Descripción del proyecto: Plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada, que incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos superiores a 14 millones de dólares y estableciendo una red de millones de contribuyentes de datos.
Análisis de puntos destacados: técnicamente, se integran el ZK verificación y el BFT algoritmo de consenso para asegurar la calidad de los datos, además se utilizó la tecnología de cálculo de privacidad Amazon Nitro Enclaves para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Lo interesante es que lanzaron el dispositivo de recolección de ondas cerebrales HeadCap, lo que significa que se ha expandido del software al hardware. El modelo económico también está bien diseñado, los usuarios pueden ganar 16 dólares + 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de suscripción a los servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.
Comentario personal: siento que el mayor valor de este proyecto radica en la verdadera necesidad de etiquetado de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo un poco más alta que el 10% de las plataformas tradicionales, la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. La dirección de la interfaz cerebro-máquina tiene un gran potencial de imaginación, pero la dificultad de ejecución también es considerable.
4、 @sparkchainai
Descripción del proyecto: red de computación distribuida en la cadena de Solana, se completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio, liderada por OakStone Ventures.
Análisis de puntos destacados: A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agrupan los recursos de GPU ociosos, soportando inferencias de grandes modelos como Llama3-405B, con un costo 40% menor que AWS. El diseño del comercio de datos tokenizados es bastante interesante, ya que convierte directamente a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, además de incentivar a más personas a participar en la red.
Comentario personal: un típico modelo de "agregación de recursos ociosos", que tiene sentido lógicamente. Sin embargo, una tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es realmente un poco alta, la estabilidad técnica aún necesita ser refinada. Sin embargo, en escenarios de renderizado 3D, donde los requisitos de tiempo real no son tan altos, realmente tiene ventajas; la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, incluso el mejor modelo de negocio se verá afectado por problemas técnicos.
5、 @olaxbt_terminal
Descripción del proyecto: Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA, se completó una ronda semilla de 3,38 millones de dólares en junio, @ambergroup_io
Liderar.
Análisis de puntos destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de transacción, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia comprobada del 30%. Alineándose con la tendencia #AgentFi, se ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío campo del trading cuantitativo en DeFi, lo que llena una necesidad del mercado.
Comentario personal: No hay problema con la dirección, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, la coordinación en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún necesita ser verificada. Además, el ataque MEV es un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.