技術、シーン、資本という三つのトレンドから出発し、現在の人気のAI新プロジェクトを解読する

著者: Haotian

過去1ヶ月のCrypto+AI分野のいくつかの注目プロジェクトを振り返り、3つの顕著なトレンドの変化を発見しました。プロジェクトの簡単な紹介とコメントも添えます。

1）プロジェクトの技術的アプローチはより実用的になり、純粋な概念の包装ではなく、パフォーマンスデータに重点を置くようになった；

2）垂直分野の細分化シーンが拡張の焦点となり、汎用AIが専門AIに道を譲る；

3）資本はビジネスモデルの検証をより重視し、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれる。

付録：プロジェクト概要、ハイライト分析、個人的な評価：

1、 @yupp_ai

プロジェクト概要：分散型AIモデル評価プラットフォーム、6月に3300万ドルのシードラウンドを完了、a16zが主導し、Jeff Deanが参加。

ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用します。人工的なクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能（1000ポイント=1ドル）で、OpenAIなどの企業がデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローがあります。

個人評価：ビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、純粋な資金消耗モデルではありません。しかし、無効注文の防止が大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムの継続的な最適化が必要です。しかし、3300万ドルの資金調達規模を見ると、資本は明らかに収益化の検証があるプロジェクトにより重きを置いています。

2、 @Gradient_HQ

プロジェクト概要：分散型AI計算ネットワーク、6月に1000万ドルのシードラウンドを完了、Pantera CapitalとMulticoin Capitalが主導しました。

ハイライト分析：Sentry Nodes ブラウザプラグインを利用して、Solana DePIN 分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは Helium などから来ており、新たに Lattica データ転送プロトコルと Parallax 推論エンジンを発表しました。エッジコンピューティングとデータの検証可能性に関して実質的な探求を行い、遅延を 40% 減少させ、異種デバイスの接続をサポートします。

個人の評価：方向性は正しい、ちょうどAIのローカリゼーション「沈下」トレンドにぴったりです。しかし、複雑なタスクを処理する際には、中央集権的なプラットフォームと効率を比較する必要があります。エッジノードの安定性は依然として問題です。しかし、エッジコンピューティングはweb2AIから生まれた新たな需要であり、web3AIの分散型フレームワークの強みでもあります。実際の性能に基づく具体的な製品が実現されることを期待しています。

3、 @PublicAI_

プロジェクト概要：分散型AIデータインフラプラットフォームであり、トークンによって世界中のユーザーが医療、自動運転、音声などの多様なデータを提供することを奨励しています。累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。

ハイライト分析：技術的には、ZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータ品質を確保し、さらにAmazon Nitro Enclavesプライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。興味深いのは、HeadCap脳波収集デバイスが発売されたことで、ソフトウェアからハードウェアに拡張されたと言えます。経済モデルもよく設計されており、ユーザーは10時間の音声ラベリングで16ドルと50万ポイントを獲得でき、企業がデータサービスを購読するコストは45%削減できます。

個人のレビュー：このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの実際のニーズに到達したことだと感じています。特に医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。ただし、20%のエラー率は従来のプラットフォームの10%よりも高いので、データの品質のばらつきは継続的に解決すべき問題です。脳-機械インターフェースの分野にはかなりの想像の余地がありますが、実行の難易度も小さくありません。

4、@sparkchainai

プロジェクト概要：Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークが6月に1080万ドルの資金調達を完了し、OakStone Venturesが主導しました。

ハイライト分析：動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを集約し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、AWSよりもコストが40％低くなります。トークン化されたデータ取引の設計は非常に興味深く、計算力の貢献者を利害関係者に変え、さらに多くの人々がネットワークに参加することを奨励します。

個人評価：典型的な「集約された遊休資源」モデルで、論理的には理解できます。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は確かに少し高いので、技術の安定性はさらに磨く必要があります。ただ、3Dレンダリングのようなリアルタイム性がそれほど求められないシーンでは確かに利点があります。重要なのは、エラー率を下げられるかどうかです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られてしまいます。

5、 @olaxbt_terminal

プロジェクト概要：AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム、6月に338万ドルのシードラウンドを完了、@ambergroup_io

リード投資。

ハイライト分析：MCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率が30％向上します。#AgentFiトレンドに対応し、DeFi量子取引という比較的空白の細分市場に切り込むポイントを見つけ、市場の需要を補完したと言えます。

個人の評価：方向性に問題はありません。DeFiには確かによりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が極めて高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイム協調性は検証が必要です。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置が追いつかなければなりません。