Cryptoactifs et fusion avec l'IA : trois grandes tendances et cinq projets populaires
Au cours du mois dernier, trois changements de tendance significatifs ont émergé dans le domaine de la combinaison des cryptoactifs et de l'intelligence artificielle :
Le projet se concentre davantage sur les performances techniques réelles plutôt que sur un simple marketing conceptuel.
Les applications AI spécialisées deviennent le point focal, remplaçant l'AI généraliste.
Les investisseurs se concentrent davantage sur la validation du modèle commercial, en particulier ceux qui préfèrent les projets générant des flux de trésorerie.
Voici cinq projets populaires qui méritent d'être suivis :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais de l'externalisation. Les utilisateurs peuvent gagner de l'argent en fournissant des retours, chaque 1000 points pouvant être échangés contre 1 dollar. Ce projet a déjà attiré des entreprises d'IA réputées pour acheter des données, créant ainsi un flux de revenus réel.
Bien que le modèle commercial soit relativement clair, la prévention des commandes fictives et des attaques de sorcières reste un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes connexes. D'après l'échelle de financement de 33 millions de dollars, les investisseurs semblent clairement préférer les projets ayant déjà prouvé leur rentabilité.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe viennent de certains projets Web3 bien connus. Le protocole de transmission de données et le moteur d'inférence qu'ils ont récemment lancés ont réalisé des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, pouvant réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
Ce projet s'inscrit parfaitement dans la tendance de la localisation par l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser en termes d'efficacité avec des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Toutefois, le calcul périphérique est à la fois le résultat de la concurrence de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc prometteur de voir comment cela sera concrétisé à travers des produits spécifiques.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans de nombreux domaines grâce à des jetons, y compris la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés ont dépassé 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Sur le plan technique, le projet intègre des preuves à connaissance nulle et un algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. Ils ont également lancé des dispositifs de collecte des ondes cérébrales, étendant ainsi leurs activités du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en annotant 10 heures de voix, tandis que le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans les domaines de la santé et de la conduite autonome, où les exigences de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20% reste supérieur aux 10% des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine soit plein d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué sur la blockchain
Ce projet est un réseau de puissance de calcul distribué basé sur une certaine chaîne publique. Grâce à la technologie de fragmentation dynamique, il agrège des ressources GPU inutilisées pour supporter l'inférence de grands modèles de langage, à un coût inférieur de 40 % par rapport à un certain fournisseur de services cloud. Leur conception de transactions de données tokenisées est très créative, transformant directement les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui peut inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement cohérent. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit être améliorée. Néanmoins, il présente des avantages dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées. La clé est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de Cryptoactifs alimentée par l'IA
Cette plateforme utilise la technologie AI pour optimiser le trading à haute fréquence des cryptoactifs. Leur technologie est capable d'optimiser dynamiquement les chemins de trading, de réduire le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30 %. Ce projet s'inscrit dans la tendance des agents financiers AI et a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
Bien que la direction soit correcte, le DeFi nécessite effectivement des outils de trading plus intelligents, mais le trading à haute fréquence exige des délais et une précision très élevés. La synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution on-chain doit encore être vérifiée. De plus, les attaques de valeur maximale pouvant être extraites (MEV) représentent un risque majeur, nécessitant le renforcement des mesures de protection techniques.
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OneBlockAtATime
· Il y a 5h
Encore une fois, l'IA se fait prendre pour des cons.
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token_therapist
· Il y a 5h
Regardez les nouvelles tendances, l'utilité est plus importante que le concept.
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SchrodingerPrivateKey
· Il y a 5h
Les sorcières doivent aussi miner, n'est-ce pas ?
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TokenTherapist
· Il y a 5h
C'est enfin réel.
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SeasonedInvestor
· Il y a 5h
Le balayage malveillant a enfin un concurrent.
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MercilessHalal
· Il y a 5h
Encore une fois, on vient faire prendre les gens pour des idiots avec des concepts techniques.
Voir l'originalRépondre0
ContractExplorer
· Il y a 5h
Encore en train de surfer sur la vague de l'IA, c'est un peu agaçant.
L'IA au service des cryptoactifs : trois grandes tendances et cinq projets populaires en profondeur.
Cryptoactifs et fusion avec l'IA : trois grandes tendances et cinq projets populaires
Au cours du mois dernier, trois changements de tendance significatifs ont émergé dans le domaine de la combinaison des cryptoactifs et de l'intelligence artificielle :
Voici cinq projets populaires qui méritent d'être suivis :
1. Plateforme d'évaluation de modèles d'IA décentralisés
La plateforme évalue plus de 500 grands modèles d'IA par le biais de l'externalisation. Les utilisateurs peuvent gagner de l'argent en fournissant des retours, chaque 1000 points pouvant être échangés contre 1 dollar. Ce projet a déjà attiré des entreprises d'IA réputées pour acheter des données, créant ainsi un flux de revenus réel.
Bien que le modèle commercial soit relativement clair, la prévention des commandes fictives et des attaques de sorcières reste un grand défi, nécessitant une optimisation continue des algorithmes connexes. D'après l'échelle de financement de 33 millions de dollars, les investisseurs semblent clairement préférer les projets ayant déjà prouvé leur rentabilité.
2. Réseau de calcul AI décentralisé
Ce projet a déjà obtenu une certaine reconnaissance sur le marché dans le domaine DePIN de Solana grâce à une extension de navigateur. Les membres de l'équipe viennent de certains projets Web3 bien connus. Le protocole de transmission de données et le moteur d'inférence qu'ils ont récemment lancés ont réalisé des progrès substantiels en matière de calcul en périphérie et de vérifiabilité des données, pouvant réduire la latence de 40 % et prendre en charge l'accès à des appareils hétérogènes.
Ce projet s'inscrit parfaitement dans la tendance de la localisation par l'IA. Cependant, lors du traitement de tâches complexes, il est toujours nécessaire de rivaliser en termes d'efficacité avec des plateformes centralisées, et la stabilité des nœuds périphériques est également un problème à résoudre. Toutefois, le calcul périphérique est à la fois le résultat de la concurrence de l'IA Web2 et un avantage du cadre distribué de l'IA Web3, il est donc prometteur de voir comment cela sera concrétisé à travers des produits spécifiques.
3. Plateforme d'infrastructure de données AI décentralisée
Cette plateforme incite les utilisateurs du monde entier à contribuer des données dans de nombreux domaines grâce à des jetons, y compris la santé, la conduite autonome et la voix. Les revenus cumulés ont dépassé 14 millions de dollars, établissant un réseau de contributeurs de données de plus d'un million.
Sur le plan technique, le projet intègre des preuves à connaissance nulle et un algorithme de consensus tolérant aux pannes byzantines pour garantir la qualité des données, et utilise également des technologies de calcul privé pour répondre aux exigences de conformité. Ils ont également lancé des dispositifs de collecte des ondes cérébrales, étendant ainsi leurs activités du logiciel au matériel. Le modèle économique est bien conçu, les utilisateurs peuvent gagner 16 dollars et 500 000 points en annotant 10 heures de voix, tandis que le coût pour les entreprises de s'abonner aux services de données peut être réduit de 45 %.
La plus grande valeur de ce projet réside dans le fait qu'il répond à un besoin réel en matière d'annotation de données pour l'IA, en particulier dans les domaines de la santé et de la conduite autonome, où les exigences de qualité des données et de conformité sont extrêmement élevées. Cependant, un taux d'erreur de 20% reste supérieur aux 10% des plateformes traditionnelles, et la fluctuation de la qualité des données est un problème qui nécessite une solution continue. Bien que le domaine des interfaces cerveau-machine soit plein d'imagination, la difficulté d'exécution n'est pas négligeable.
4. Réseau de puissance de calcul distribué sur la blockchain
Ce projet est un réseau de puissance de calcul distribué basé sur une certaine chaîne publique. Grâce à la technologie de fragmentation dynamique, il agrège des ressources GPU inutilisées pour supporter l'inférence de grands modèles de langage, à un coût inférieur de 40 % par rapport à un certain fournisseur de services cloud. Leur conception de transactions de données tokenisées est très créative, transformant directement les contributeurs de puissance de calcul en parties prenantes, ce qui peut inciter davantage de personnes à participer au réseau.
C'est un modèle typique de "ressources inutilisées agrégées", logiquement cohérent. Cependant, un taux d'erreur de validation inter-chaînes de 15 % est effectivement élevé, et la stabilité technique doit être améliorée. Néanmoins, il présente des avantages dans des scénarios tels que le rendu 3D où les exigences de temps réel ne sont pas élevées. La clé est de réduire le taux d'erreur, sinon même le meilleur modèle commercial sera affecté par des problèmes techniques.
5. Plateforme de trading haute fréquence de Cryptoactifs alimentée par l'IA
Cette plateforme utilise la technologie AI pour optimiser le trading à haute fréquence des cryptoactifs. Leur technologie est capable d'optimiser dynamiquement les chemins de trading, de réduire le slippage, avec une amélioration de l'efficacité mesurée de 30 %. Ce projet s'inscrit dans la tendance des agents financiers AI et a trouvé un point d'entrée dans ce domaine de niche relativement vide du trading quantitatif DeFi, comblant ainsi une demande du marché.
Bien que la direction soit correcte, le DeFi nécessite effectivement des outils de trading plus intelligents, mais le trading à haute fréquence exige des délais et une précision très élevés. La synergie en temps réel entre les prévisions AI et l'exécution on-chain doit encore être vérifiée. De plus, les attaques de valeur maximale pouvant être extraites (MEV) représentent un risque majeur, nécessitant le renforcement des mesures de protection techniques.