أحدث اتجاهات التطورات في مجال Crypto+AI وتحليل المشاريع
على مدى الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
المسار التقني للمشروع أكثر عملية، مع التركيز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية الخالصة
أصبحت السيناريوهات العمودية محور التركيز للتوسع، حيث تحل الذكاء الاصطناعي المتخصص محل الذكاء الاصطناعي العام.
رأس المال يولي اهتمامًا أكبر للتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تفضل بشكل أكبر.
إليك ملخص وتحليل لعدة مشاريع شهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
هذا مشروع يتمتع بنموذج أعمال واضح نسبيًا، على عكس نموذج حرق الأموال الخالص. ومع ذلك، لا يزال الوقاية من عمليات الشراء الوهمية وتحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات العكسية تحديات كبيرة. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي تمتلك تحققًا من العوائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حصل المشروع على اعتراف معين في سوق Solana DePIN. حققت بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال الجديد تقدماً ملموساً في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل التأخير بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التمركز" في التوطين الذكي. على الرغم من الحاجة إلى المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة، إلا أن هناك أيضًا مشاكل في استقرار العقد الطرفية. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية، باعتبارها حاجة جديدة نشأت عن المنافسة في Web2 AI، هي بالتحديد ميزة الإطار الموزع لـ Web3 AI.
منصة بنية البيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز لتقديم بيانات في مجالات متعددة، حيث تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأقامت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص. تقنيًا، تم دمج التحقق من زيرو كيه وخوارزمية الإجماع BFT لضمان جودة البيانات، وتم استخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات امتثال صارمة مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، مما يتطلب تحسيناً مستمراً لجودة البيانات.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
من خلال تقنية التجزئة الديناميكية لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، تدعم استنتاج النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بـ AWS. تصميم المشروع يحول المساهمين في القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في تحفيز المزيد من المشاركين.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية العملية. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع للغاية، وهناك حاجة ملحة لتحسين الاستقرار الفني. لديه مزايا في السيناريوهات التي لا تتطلب استجابة فورية مثل عرض الرسوميات ثلاثية الأبعاد، والمفتاح هو تقليل معدل الأخطاء.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاه AgentFi، ويجد نقطة دخول في مجال التداول الكمي DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ.
على الرغم من أن الاتجاه صحيح، إلا أن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير مرتفعين، ولا يزال من الضروري التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 14
أعجبني
14
8
مشاركة
تعليق
0/400
GateUser-9ad11037
· منذ 6 س
حديث قديم، كل المشاريع على نفس المنوال
شاهد النسخة الأصليةرد0
FudVaccinator
· منذ 15 س
لا يزال سوق الدببة هو الطريق الصحيح لمكافحة الاحتيال!
شاهد النسخة الأصليةرد0
DefiPlaybook
· منذ 15 س
اقتطاف القسائم的春天又来了 先冲个号打工人干活
شاهد النسخة الأصليةرد0
FUD_Whisperer
· منذ 15 س
مرة أخرى تم خداعنا من قبل رأس المال، هل ما زال هناك من يصدق ذلك؟
أحدث اتجاهات مجال Crypto+AI تحليل خمسة مشاريع شائعة
أحدث اتجاهات التطورات في مجال Crypto+AI وتحليل المشاريع
على مدى الشهر الماضي، أظهر مجال Crypto+AI ثلاثة تغييرات ملحوظة في الاتجاهات:
إليك ملخص وتحليل لعدة مشاريع شهيرة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال العمل الجماعي البشري، ويمكن استبدال تعليقات المستخدمين بالنقد. لقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما حقق تدفق نقدي حقيقي.
هذا مشروع يتمتع بنموذج أعمال واضح نسبيًا، على عكس نموذج حرق الأموال الخالص. ومع ذلك، لا يزال الوقاية من عمليات الشراء الوهمية وتحسين خوارزمية مكافحة هجمات الساحرات العكسية تحديات كبيرة. من خلال حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار، يبدو أن رأس المال يفضل بوضوح المشاريع التي تمتلك تحققًا من العوائد.
شبكة الحوسبة الذكية اللامركزية
لقد حصل المشروع على اعتراف معين في سوق Solana DePIN. حققت بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال الجديد تقدماً ملموساً في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل التأخير بنسبة 40% ويدعم الوصول إلى الأجهزة المتنوعة.
يتماشى اتجاه المشروع مع اتجاه "التمركز" في التوطين الذكي. على الرغم من الحاجة إلى المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة، إلا أن هناك أيضًا مشاكل في استقرار العقد الطرفية. ومع ذلك، فإن الحوسبة الطرفية، باعتبارها حاجة جديدة نشأت عن المنافسة في Web2 AI، هي بالتحديد ميزة الإطار الموزع لـ Web3 AI.
منصة بنية البيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز لتقديم بيانات في مجالات متعددة، حيث تجاوزت الإيرادات التراكمية 14 مليون دولار، وأقامت شبكة من المساهمين في البيانات تضم مليون شخص. تقنيًا، تم دمج التحقق من زيرو كيه وخوارزمية الإجماع BFT لضمان جودة البيانات، وتم استخدام تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال.
تتمثل القيمة القصوى للمشروع في تلبية الاحتياجات الحقيقية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات امتثال صارمة مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، مما يتطلب تحسيناً مستمراً لجودة البيانات.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
من خلال تقنية التجزئة الديناميكية لتجميع موارد GPU غير المستخدمة، تدعم استنتاج النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بـ AWS. تصميم المشروع يحول المساهمين في القدرة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في تحفيز المزيد من المشاركين.
هذه هي نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية العملية. لكن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع للغاية، وهناك حاجة ملحة لتحسين الاستقرار الفني. لديه مزايا في السيناريوهات التي لا تتطلب استجابة فورية مثل عرض الرسوميات ثلاثية الأبعاد، والمفتاح هو تقليل معدل الأخطاء.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدفوعة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. يتماشى المشروع مع اتجاه AgentFi، ويجد نقطة دخول في مجال التداول الكمي DeFi، وهو مجال فرعي نسبيًا فارغ.
على الرغم من أن الاتجاه صحيح، إلا أن التداول عالي التردد يتطلب دقة وتأخير مرتفعين، ولا يزال من الضروري التحقق من التوافق في الوقت الفعلي بين توقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، مما يتطلب تعزيز تدابير الحماية التقنية.