Teknoloji, sahne ve sermaye üç büyük eğilim üzerinden, güncel popüler AI yeni projeleri yorumlamak

Yazar: Haotian

Geçtiğimiz bir ay boyunca Crypto+AI alanındaki bazı popüler projeleri gözden geçirdim ve üç belirgin trend değişikliği fark ettim. Ayrıca projelerin kısa tanıtımları ve değerlendirmeleri eklendi:

1. Proje teknik yolu daha pragmatik hale geldi, artık saf kavramsal paketleme yerine performans verilerine önem veriliyor;

2. Dikey segmentasyon sahneleri genişleme odak noktası haline geliyor, genel AI, uzmanlaşmış AI'ya yer bırakıyor;

3. Sermaye, iş modeli doğrulamasına daha fazla önem veriyor, nakit akışı olan projeler belirgin şekilde daha fazla ilgi görüyor;

Ek: Proje Tanıtımı, Öne Çıkanlar Analizi, Kişisel Yorumlar:

1、 @yupp_ai

Proje Tanıtımı: Merkeziyetsiz AI model değerlendirme platformu, Haziran ayında 33 milyon dolar tohum turunu tamamladı, a16z öncülük etti, Jeff Dean katıldı.

Öne Çıkanlar Analizi: İnsanların öznel yargı avantajını AI değerlendirmelerindeki zayıf noktalarına uygulamak. 500'den fazla büyük modele puan vermek için insan kalabalığı kullanarak, kullanıcı geri bildirimleri nakde çevrilebilir (1000 puan = 1 dolar), OpenAI gibi şirketlerin veri satın almasını sağladı ve gerçek bir nakit akışı oluşturdu.

Kişisel değerlendirme: İş modeli oldukça net olan bir proje, tamamen para yakma modeli değil. Ancak sahte sipariş engelleme büyük bir zorluk ve anti-büyücü saldırı algoritmasının sürekli olarak optimize edilmesi gerekiyor. Ancak 33 milyon dolar finansman büyüklüğünden de görülebileceği gibi, sermaye açıkça somut gelir kanıtı olan projelere daha fazla önem veriyor.

2、 @Gradient_HQ

Proje Tanıtımı: Merkeziyetsiz AI hesaplama ağı, 6. ayda 10 milyon dolar tohum yatırımı tamamlandı, Pantera Capital ve Multicoin Capital öncülük etti.

Öne Çıkanlar Analizi: Sentry Nodes tarayıcı eklentisi sayesinde, Solana DePIN alanında belirli bir pazar konsensüsü sağlanmış durumda. Ekip üyeleri Helium gibi projelerden gelmektedir. Yeni Lattica veri iletim protokolü ve Parallax çıkarım motoru ile kenar bilişim ve veri doğrulanabilirliği konusunda somut keşifler yapılmıştır. Gecikmeyi %40 oranında azaltabilir ve heterojen cihazların bağlantısını destekler.

Kişisel değerlendirme: Yön doğru, tam olarak AI yerelleştirme "düşüş" trendine takılmış. Ancak karmaşık görevleri merkezi platformlarla karşılaştırdığımızda verimlilik, kenar düğümlerinin kararlılığı hala bir sorun. Ancak, kenar hesaplama web2AI içindeki yeni bir ihtiyaçtır ve bu da web3AI'nin dağıtık çerçeve avantajıdır. Gerçek performansa dayalı somut ürünlerin uygulanmasını umut ediyorum.

3、 @PublicAI_

Proje Tanımı: Merkeziyetsiz AI veri altyapı platformu, token teşvikleri aracılığıyla küresel kullanıcıların çok çeşitli veriler (sağlık, otonom sürüş, ses vb.) katkıda bulunmasını sağlıyor, toplam gelir 14 milyon doları aştı ve milyonlarca veri katkıcısı ağı kuruldu.

Öne Çıkanlar Analizi: Teknik olarak ZK doğrulama ve BFT konsensüs algoritmasını entegre ederek veri kalitesini garanti ediyor, ayrıca uyum gereksinimlerini karşılamak için Amazon Nitro Enclaves gizlilik hesaplama teknolojisini kullanıyor. İlginç bir şekilde, yazılımdan donanıma geçiş olarak değerlendirilebilecek olan HeadCap beyin dalgası toplama cihazını piyasaya sürdü. Ekonomik modeli de oldukça iyi tasarlanmış, kullanıcılar 10 saatlik ses etiketlemesi ile 16 dolar + 500.000 puan kazanabiliyor, şirketlerin veri hizmeti abonelik maliyetleri %45 oranında düşebiliyor.

Kişisel değerlendirme: Bu projenin en büyük değerinin, özellikle veri kalitesi ve uyum gereksinimlerinin çok yüksek olduğu sağlık ve otonom sürüş gibi alanlarda, AI veri etiketleme ihtiyacına ulaştığını düşünüyorum. Ancak %20 hata oranı, geleneksel platformların %10'unun biraz üzerinde. Veri kalitesindeki dalgalanma sürekli olarak çözülmesi gereken bir sorun. Beyin-makine arayüzü yönü oldukça hayal gücüne sahip, ancak uygulama zorluğu da az değil.

4、 @sparkchainai

Proje Tanıtımı: Solana zinciri üzerinde dağıtık hesaplama ağı, Haziran ayında 10.8 milyon dolar finansman sağladı, OakStone Ventures liderlik etti.

Öne çıkan noktalar: Dinamik parçalama teknolojisi aracılığıyla atıl GPU kaynaklarını birleştirerek, Llama3-405B gibi büyük modellerin çıkarımını destekliyor, maliyet AWS'den %40 daha düşük. Tokenleştirilmiş veri ticareti tasarımı oldukça ilginç, doğrudan hesaplama gücü katkı sağlayıcılarını paydaş haline getiriyor ve daha fazla insanın ağa katılmasını teşvik ediyor.

Kişisel değerlendirme: Tipik bir "birlikte kullanılmayan kaynakları bir araya getirme" modeli, mantıksal olarak anlamlı. Ancak %15'lik bir çapraz zincir doğrulama hata oranı gerçekten biraz yüksek, teknik istikrarın daha fazla geliştirilmesi gerekiyor. Ancak 3D render gibi gerçek zamanlılık gereksinimi düşük olan senaryolarda gerçekten avantaj sağlıyor, anahtar soru hata oranını düşürüp düşüremeyecekleri; aksi takdirde ne kadar iyi bir iş modeli olursa olsun, teknik sorunlar nedeniyle geride kalacak.

5、 @olaxbt_terminal

Proje Tanıtımı: AI destekli kripto para yüksek frekanslı ticaret platformu, Haziran ayında 3.38 milyon dolar tohum turunu tamamladı, @ambergroup_io

Öncülük etmek.

Öne çıkan noktalar: MCP teknolojisi, işlem yollarını dinamik olarak optimize edebilir, kaymaları azaltabilir ve verimliliği %30 artırdığı test edilmiştir. #AgentFi trendine uygun olarak, DeFi nicel ticaretinin nispeten boş olan bu alt alanında bir giriş noktası bulmuş sayılır ve piyasa talebini karşılamış olmaktadır.

Kişisel değerlendirme: Yön doğru, DeFi gerçekten daha akıllı ticaret araçlarına ihtiyaç duyuyor. Ancak yüksek frekanslı ticaretin gecikme ve doğruluk konusunda son derece yüksek gereksinimleri var; AI tahmini ve zincir üzerindeki yürütmenin gerçek zamanlı işbirliği henüz doğrulanmalı. Ayrıca MEV saldırıları büyük bir risk, teknik koruma önlemleri de buna ayak uydurmalı.