Crypto+AI 賽道三大新趨勢與項目解析

撰文：Haotian

盤點了過去一個月 Crypto+AI 賽道的若幹熱門項目，發現有三個顯著趨勢變化，並附項目簡要介紹和點評：

1）項目技術路徑更務實，開始注重性能數據說話而非純概念包裝；

2）垂類細分場景成拓展焦點，通用化 AI 讓位於專業化 AI；

3）資本更看重商業模式驗證，有現金流的項目明顯更受青睞；

附：項目簡介、亮點分析、個人點評：

1、 @yupp_ai

項目簡介：去中心化 AI 模型評估平台，6 月完成 3300 萬美元種子輪，a16z 領投，Jeff Dean 參投。

亮點分析：把人類的主觀判斷優勢應用到 AI 的評估短板上。通過人工衆包給 500+ 大模型打分，用戶反饋可兌現金（1000 積分=1 美元），已吸引 OpenAI 等公司採購數據，有真實現金流。

個人點評：商業模式較爲清晰的項目，並非是純燒錢模式。但防刷單是大挑戰，反女巫攻擊算法得持續優化。但從 3300 萬美元融資規模看，資本明顯更看重有變現驗證的項目。

2、 @Gradient_HQ

項目簡介：去中心化 AI 計算網路，6 月完成 1000 萬美元種子輪，Pantera Capital 與 Multicoin Capital 領投。

亮點分析：靠 Sentry Nodes 瀏覽器插件，已經在 Solana DePIN 領域有一定市場共識，團隊成員來自 Helium 等，新推出 Lattica 數據傳輸協議和 Parallax 推理引擎，在邊緣計算和數據可驗證性方面做了實質性探索，能降低延遲 40%，支持異構設備接入。

個人點評：方向很對，正好卡在 AI 本地化"下沉"趨勢上。但處理復雜任務要和中心化平台比效率，邊緣節點穩定性還是問題。不過，邊緣計算是 web2AI 內卷出來的新需求也是 web3AI 的分布式框架優勢所在，看好用實際性能的具體產品推進落地。

3、 @PublicAI_

項目簡介：去中心化 AI 數據基礎設施平台，通過代幣激勵全球用戶貢獻多領域數據（醫療、自動駕駛、語音等），累計收入超 1400 萬美元，建立了百萬級數據貢獻者網路。

亮點分析：技術上集成 ZK 驗證與 BFT 共識算法確保數據質量，還用了 Amazon Nitro Enclaves 隱私計算技術滿足合規要求。比較有意思的是推出了 HeadCap 腦電波採集設備，算是從軟件拓展到了硬件。經濟模型也設計得不錯，用戶 10 小時語音標注能賺 16 美元 +50 萬積分，企業訂閱數據服務成本能降 45%。

個人點評：感覺該項目的最大價值是到了 AI 數據標注的真實需求，特別是在醫療、自動駕駛這些對數據質量和合規要求極高的領域。不過 20% 的錯誤率還是比傳統平台的 10% 高了點，數據質量波動是個需要持續解決的問題。腦機接口方向挺有想象空間，但執行難度也不小。

4、 @sparkchainai

項目簡介：Solana 鏈上分布式算力網路，6 月完成 1080 萬美元融資，OakStone Ventures 領投。

亮點分析：通過動態分片技術聚合閒置 GPU 資源，支持 Llama3-405B 等大模型推理，成本比 AWS 低 40%。代幣化數據交易的設計挺有意思，直接把算力貢獻者變成了利益相關方，還能激勵更多人參與網路。

個人點評：典型的「聚合閒置資源」模式，邏輯上說得通。但 15% 的跨鏈驗證錯誤率確實有點高了，技術穩定性還得繼續打磨。不過在 3D 渲染這種對實時性要求不高的場景確實有優勢，關鍵是能不能把錯誤率降下來，否則再好的商業模式也會被技術問題拖累。

5、 @olaxbt_terminal

項目簡介：AI 驅動的加密貨幣高頻交易平台，6 月完成 338 萬美元種子輪， @ambergroup_io

領投。

亮點分析：MCP 技術能動態優化交易路徑，減少滑點，實測效率提升 30%。迎合 #AgentFi 趨勢，算是在 DeFi 量化交易這個相對空白的細分領域找到了切入點，算是填補了市場需求。

個人點評：方向沒問題，DeFi 確實需要更智能的交易工具。但高頻交易對延遲和準確性要求極高，AI 預測和鏈上執行的實時協同性還得驗證。另外 MEV 攻擊是個大風險，技術防護措施得跟上才行。