Tres nuevas tendencias y análisis de proyectos en la pista de Crypto+AI

Escrito por: Haotian

Se revisaron varios proyectos populares en la pista de Crypto+AI del último mes, y se encontraron tres cambios de tendencia significativos, junto con una breve introducción y comentarios sobre los proyectos:

1. La ruta técnica del proyecto es más pragmática, comenzando a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de en el empaquetado de conceptos puros;

2. Los escenarios de segmentación vertical se convierten en el foco de expansión, la IA generalizada cede su lugar a la IA especializada;

3. El capital valora más la validación del modelo de negocio, los proyectos con flujo de caja son claramente más apreciados;

Anexo: Introducción del proyecto, análisis de puntos destacados, comentarios personales:

1、 @yupp_ai

Descripción del proyecto: Plataforma de evaluación de modelos de IA descentralizada, completó una ronda de semillas de 33 millones de dólares en junio, liderada por a16z, con la participación de Jeff Dean.

Análisis de puntos destacados: aplicar la ventaja del juicio subjetivo humano a las debilidades de la evaluación de IA. A través de la colaboración humana, se puntúan más de 500 modelos grandes, y el feedback de los usuarios se puede canjear por efectivo (1000 puntos = 1 dólar), lo que ha atraído a empresas como OpenAI para la compra de datos, generando un flujo de efectivo real.

Comentario personal: Un proyecto con un modelo de negocio relativamente claro, no es un modelo de quema de dinero puro. Sin embargo, la prevención de pedidos falsos es un gran desafío, el algoritmo contra ataques de brujas necesita ser optimizado continuamente. Pero a partir de la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, el capital claramente valora más los proyectos con validación de monetización.

2、 @Gradient_HQ

Descripción del proyecto: Red de computación AI descentralizada, completó 10 millones de dólares en la ronda semilla en junio, liderada por Pantera Capital y Multicoin Capital.

Análisis de los puntos destacados: Con el complemento del navegador Sentry Nodes, ya hay un cierto consenso en el mercado en el campo de DePIN de Solana. Los miembros del equipo provienen de Helium, entre otros, y han lanzado recientemente el protocolo de transmisión de datos Lattica y el motor de inferencia Parallax, realizando exploraciones sustanciales en computación en la periferia y verificabilidad de datos, lo que puede reducir la latencia en un 40% y soportar la conexión de dispositivos heterogéneos.

Comentario personal: La dirección es correcta, justo en la tendencia de "deslocalización" de la localización de IA. Sin embargo, al manejar tareas complejas, se debe comparar la eficiencia con las plataformas centralizadas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación en el borde es una nueva demanda que ha surgido de la competencia interna de web2AI y también es la ventaja del marco distribuido de web3AI. Confío en que los productos específicos con rendimiento real impulsen la implementación.

3、 @PublicAI_

Descripción del proyecto: Plataforma de infraestructura de datos AI descentralizada, que incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos de múltiples campos (salud, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, acumulando ingresos de más de 14 millones de dólares y estableciendo una red de contribuyentes de datos de millones.

Análisis de puntos destacados: La integración técnica de ZK verificación y el algoritmo de consenso BFT aseguran la calidad de los datos, además se utilizó la tecnología de cálculo de privacidad Amazon Nitro Enclaves para cumplir con los requisitos de cumplimiento. Es interesante que se haya lanzado el dispositivo de recolección de ondas cerebrales HeadCap, lo que representa una expansión del software al hardware. El modelo económico también está bien diseñado, los usuarios pueden ganar 16 dólares + 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de suscripción a servicios de datos para empresas puede reducirse en un 45%.

Comentario personal: Siento que el mayor valor de este proyecto es que ha llegado a la verdadera necesidad de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la medicina y la conducción autónoma, donde los requisitos de calidad de datos y cumplimiento son extremadamente altos. Sin embargo, una tasa de error del 20% sigue siendo un poco más alta que el 10% de las plataformas tradicionales, y la fluctuación en la calidad de los datos es un problema que necesita ser resuelto de manera continua. El campo de las interfaces cerebro-máquina tiene un gran potencial, pero la dificultad de ejecución también es considerable.

4、 @sparkchainai

Descripción del proyecto: Red de computación distribuida en la cadena de Solana, se completó una financiación de 10.8 millones de dólares en junio, liderada por OakStone Ventures.

Análisis de puntos destacados: A través de la tecnología de fragmentación dinámica, se agregan recursos de GPU inactivos, apoyando la inferencia de grandes modelos como Llama3-405B, con costos un 40% más bajos que AWS. El diseño del comercio de datos tokenizado es bastante interesante, ya que convierte directamente a los contribuyentes de potencia de cálculo en partes interesadas, lo que también puede incentivar a más personas a participar en la red.

Comentario personal: Es un modelo típico de «agregación de recursos ociosos», que tiene sentido lógico. Sin embargo, una tasa de error de validación entre cadenas del 15% es realmente un poco alta, la estabilidad técnica aún necesita ser refinada. Sin embargo, en escenarios como el renderizado 3D, donde no se requiere una alta inmediatez, tiene ventajas. La clave es si se puede reducir la tasa de error; de lo contrario, incluso el mejor modelo comercial se verá afectado por problemas técnicos.

5、 @olaxbt_terminal

Descripción del proyecto: Plataforma de comercio de alta frecuencia de criptomonedas impulsada por IA, se completó una ronda de semillas de 3.38 millones de dólares en junio, @ambergroup_io

Liderar.

Análisis de puntos destacados: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de trading, reduciendo el deslizamiento, con una mejora de eficiencia del 30% en pruebas reales. En línea con la tendencia #AgentFi, se ha encontrado un punto de entrada en el relativamente vacío subcampo del trading cuantitativo en DeFi, lo que ayuda a satisfacer la demanda del mercado.

Comentario personal: La dirección no es un problema, DeFi realmente necesita herramientas de trading más inteligentes. Pero el trading de alta frecuencia tiene requisitos extremadamente altos en cuanto a latencia y precisión, la sinergia en tiempo real entre la predicción de IA y la ejecución en cadena aún debe ser validada. Además, el ataque MEV es un gran riesgo, las medidas de protección técnica deben mantenerse al día.