Проаналізувавши кілька популярних проєктів у треку Crypto+AI за останній місяць, було виявлено, що є три значні зміни тенденцій із короткими вступами та коментарями до проєктів: 1) Технічний шлях проекту більш прагматичний, і він починає фокусуватися на даних про продуктивність, а не на чистій концептуальній упаковці; 2) сценарії вертикального підрозділу стали центром експансії, а узагальнений ШІ поступився місцем спеціалізованому ШІ; 3) Капітал приділяє більше уваги верифікації бізнес-моделі, і проекти з грошовим потоком явно користуються більшою перевагою; Додаються: Вступ до проекту, аналіз основних моментів, особисті коментарі: 1、 @yupp_ai Представлення проекту: Децентралізована платформа оцінки моделей штучного інтелекту, яка в червні завершила початковий раунд на суму 33 мільйони доларів США під керівництвом a16z за участю Джеффа Діна. Аналіз основних моментів: Застосуйте переваги суб'єктивного судження людини до недоліків оцінки ШІ. За допомогою штучного краудсорсингу для отримання 500+ великих моделей можна перевести в готівку відгуки користувачів (1000 балів = 1 долар США), що привернуло такі компанії, як OpenAI, купувати дані та мати реальний грошовий потік. Особистий коментар: Проект з більш чіткою бізнес-моделлю – це не чиста модель спалювання готівки. Однак алгоритм захисту від свайпа є великою проблемою, і алгоритм атаки проти Sybil повинен постійно оптимізуватися. Однак, судячи з масштабів фінансування в 33 млн доларів США, капітал явно більше уваги приділяє проектам з реалізабельною перевіркою. 2、 @Gradient_HQ Короткий вступ до проекту: Децентралізована обчислювальна мережа на основі штучного інтелекту, яка в червні завершила початковий раунд на суму 10 мільйонів доларів, під керівництвом Pantera Capital і Multicoin Capital. Аналіз основних моментів: Покладаючись на плагін браузера Sentry Nodes, вже існує певний ринковий консенсус у сфері Solana DePIN, членів команди з Helium тощо, нещодавно запущеного протоколу передачі даних Lattica та механізму висновків Parallax, які зробили значні дослідження в галузі периферійних обчислень та перевірки даних, що може зменшити затримку на 40% і підтримувати неоднорідний доступ до пристроїв. Особистий коментар: Напрямок дуже правильний, просто застряг у тренді «просідання» локалізації ШІ. Однак, щоб справлятися зі складними завданнями ефективніше, ніж централізовані платформи, стабільність периферійних вузлів все ще залишається проблемою. Однак периферійні обчислення є новим попитом на інволюцію web2AI, а також це перевага розподіленого фреймворку web3AI. 3、 @PublicAI_ Ознайомлення з проектом: Децентралізована платформа інфраструктури даних зі штучним інтелектом, яка заохочує користувачів у всьому світі вносити дані в різні галузі (медицина, автономне водіння, голосовий зв'язок тощо) за допомогою токенів, із сукупним доходом понад 14 мільйонів доларів США та мережею постачальників даних на мільйонному рівні. Аналіз основних моментів: Технічна інтеграція верифікації ZK та алгоритму консенсусу BFT забезпечує якість даних, а технологія обчислень конфіденційності Amazon Nitro Enclaves також використовується для виконання вимог відповідності. Що ще цікавіше, так це запуск пристрою для збору мозкових хвиль HeadCap, який можна розглядати як розширення від програмного до апаратного. Економічна модель також добре розроблена, користувачі можуть заробити $16 + 500 000 балів за 10 годин голосової анотації, а вартість послуг передачі даних за корпоративною підпискою може бути знижена на 45%. Особисті коментарі: Я відчуваю, що найбільшою цінністю цього проекту є задоволення реальних потреб в анотації даних штучного інтелекту, особливо в таких галузях, як медичне обслуговування та автономне водіння, які мають надзвичайно високі вимоги до якості даних та відповідності. Однак рівень помилок у 20% все ще трохи вищий, ніж 10% традиційних платформ, а коливання якості даних є проблемою, яку потрібно постійно вирішувати. Напрямок інтерфейсу мозок-комп'ютер досить образний, але його непросто виконати. 4、 @sparkchainai Короткий вступ до проекту: Мережева розподілена обчислювальна мережа Solana в червні завершила раунд фінансування на суму 10,8 мільйона доларів США під керівництвом OakStone Ventures. Аналіз основних моментів: Технологія динамічного шардингу агрегує незадіяні ресурси графічного процесора та підтримує висновування великих моделей, таких як Llama3-405B, що на 40% нижче, ніж AWS. Дизайн транзакцій токенізованих даних досить цікавий, він безпосередньо перетворює учасників хешрейту на зацікавлених сторін і стимулює більше людей брати участь у мережі. Особистий коментар: Типова модель «агрегування незадіяних ресурсів» має логічний сенс. Однак рівень помилок крос-чейн верифікації 15% справді трохи високий, і технічну стабільність потрібно відшліфувати. Однак у 3D-рендерингу, який не вимагає виконання в реальному часі, є переваги, і ключовим є те, чи можна знизити відсоток помилок, інакше якою б хорошою не була бізнес-модель, вона буде потягнута вниз технічними проблемами. 5、 @olaxbt_terminal Короткий вступ до проекту: Криптовалютна високочастотна торгова платформа на основі штучного інтелекту, яка в червні завершила початковий раунд на суму 3,38 мільйона доларів США під керівництвом @ambergroup_io. Аналіз основних моментів: Технологія MCP може динамічно оптимізувати шляхи транзакцій, зменшити прослизання та підвищити виміряну ефективність на 30%. Обслуговування #AgentFi тренду можна розглядати як пошук точки входу у відносно порожній сегмент кількісної торгівлі DeFi, який можна розглядати як заповнення ринкового попиту. Особистий коментар: Напрямок хороший, DeFi дійсно потребує розумніших торгових інструментів. Однак високочастотна торгівля вимагає надзвичайно високої затримки та точності, а синергія прогнозування штучного інтелекту та виконання в ланцюжку в реальному часі потребує перевірки. Крім того, MEV-атаки є великим ризиком, і технічні заходи захисту повинні йти в ногу з часом. Примітка: Щоб отримати більше нових проєктів у треку AI+Crypto, ви можете додати їх у зоні коментарів, і я перевірю проєкти з інвестиційною дослідницькою цінністю, щоб продовжити та поділитися, дякую.