Три основні тенденції та представницькі випадки аналізу проектів інтеграції ШІ та криптоактивів

Протягом останнього місяця у сфері інтеграції AI та криптоактивів (Crypto+AI) спостерігалися три помітні тенденції розвитку:

1. Технічний шлях проекту більш прагматичний, акцент на даних продуктивності, а не просто на концептуальній упаковці.
2. Вертикальні сегменти стають центром розширення, спеціалізовані AI-додатки замінюють універсальний AI.
3. Капітал більше звертає увагу на перевірку бізнес-моделей, проекти з грошовими потоками явно більш привабливі.

Ось кілька представницьких проектів, їх короткий опис та аналіз:

Платформа оцінки децентралізованих AI моделей

Ця платформа оцінює понад 500 великих AI моделей за допомогою ручного краудсорсингу. Користувачі можуть обмінювати зворотний зв'язок на готівку, де 1000 балів дорівнює 1 долару США. Платформа вже залучила компанії, такі як OpenAI, для покупки даних, що сформувало реальний грошовий потік.

Ця бізнес-модель проекту є відносно чіткою, вона не є просто спалюванням грошей. Проте запобігання накруткам замовлень та вдосконалення алгоритму проти жінок-ведьм залишаються суттєвими викликами. Судячи з обсягу фінансування в 33 мільйони доларів, капітал явно більше віддає перевагу проектам з підтвердженням монетизації.

Децентралізована AI обчислювальна мережа

Цей проект отримав певне визнання на ринку в галузі DePIN Solana через плагін для браузера. Члени команди походять з відомих проектів, таких як Helium. Їх новий протокол передачі даних та двигун висновків досягли суттєвого прогресу в області крайових обчислень та перевірності даних, що дозволяє знизити затримку на 40% та підтримувати доступ до гетерогенних пристроїв.

Цей напрямок дуже відповідає тенденції "заглиблення" локалізації AI. Хоча при виконанні складних завдань все ще потрібно змагатися з централізованими платформами в плані ефективності, стабільність крайових вузлів також є викликом, але крайові обчислення, як нова вимога, що виникає в конкурентній боротьбі Web2 AI, ідеально відповідає перевагам розподіленої структури Web3 AI. Варто очікувати, що це сприятиме реалізації через конкретні продукти та фактичну продуктивність.

Децентралізована платформа даних для ШІ

Ця платформа заохочує глобальних користувачів вносити дані з різних галузей, включаючи медицину, автономне водіння, голос та інше, через токени. Загальний дохід перевищив 14 мільйонів доларів США, створивши мережу з мільйонами даних контриб'юторів.

Технічно, ця платформа інтегрує верифікацію на основі нульового знання та алгоритм консенсусу з баїлдентською стійкістю для забезпечення якості даних, а також використовує технологію приватних обчислень для задоволення вимог відповідності. Цікаво, що вони також запустили пристрій для збору електроенцефалографії, розширивши бізнес з програмного забезпечення до апаратного забезпечення. Їх економічна модель має яскраві моменти, користувачі можуть заробити 16 доларів і 500 000 балів за 10 годин позначення голосу, тоді як витрати підприємств на підписку на послуги даних можуть знизитися на 45%.

Максимальна цінність цього проєкту полягає в задоволенні реальних потреб у маркуванні даних для ШІ, особливо в таких сферах, як медицина та автономне водіння, де вимоги до якості даних і відповідності є надзвичайно високими. Однак, рівень помилок у 20% порівняно з 10% на традиційних платформах все ще має простір для покращення, коливання якості даних є постійно актуальною проблемою. Хоча напрямок інтерфейсу мозку та машини має великий потенціал, його реалізація є досить складною.

Розподілена обчислювальна мережа на Solana

Цей проект агрегує вільні ресурси GPU за допомогою динамічної фрагментації, підтримує інференцію великих мовних моделей, вартість якої на 40% нижча, ніж у провідних хмарних сервісів. Його креативний дизайн токенізованої торгівлі даними безпосередньо перетворює внесок обчислювальних потужностей у зацікавлених сторін, що сприяє залученню більшої кількості людей до мережі.

Це типовий модель "агрегації неактивних ресурсів", логічно обґрунтована. Але 15% помилкових перевірок міжланцюга дійсно занадто високий, технічна стабільність потребує покращення. У сценах, де вимоги до реального часу, такі як 3D рендеринг, не є високими, це дійсно має переваги, ключове питання полягає в тому, чи можна знизити рівень помилок, інакше будь-яка вдалий бізнес-модель все ще буде обмежена технічними проблемами.

Платформа високочастотної торгівлі криптоактивами на основі штучного інтелекту

Ця платформа використовує технологію динамічної оптимізації торгових шляхів, що дозволяє зменшити слippage, фактична ефективність зросла на 30%. Цей проєкт відповідає тенденції автономних фінансів (AgentFi) та знайшов точку входу в досить порожню підгалузь DeFi кількісної торгівлі, заповнюючи ринковий попит.

Напрямок проекту безсумнівно правильний, децентралізованим фінансам дійсно потрібні більш розумні торгові інструменти. Однак, високочастотна торгівля вимагає надзвичайно високої швидкості та точності, і реальна співпраця між прогнозами ШІ та виконанням на ланцюгу ще потребує подальшої перевірки. Крім того, максимальна можливість вилучення вартості (MEV) є серйозним ризиком, що вимагає вдосконалення відповідних технологічних заходів захисту.