Tài sản tiền điện tử và sự kết hợp với AI: Ba xu hướng và năm dự án nổi bật
Trong tháng qua, đã xuất hiện ba xu hướng thay đổi đáng chú ý trong lĩnh vực kết hợp giữa Tài sản tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo:
Dự án chú trọng đến hiệu suất kỹ thuật thực tế hơn là chỉ đơn thuần là tiếp thị khái niệm.
Ứng dụng AI chuyên nghiệp trở thành điểm nhấn, thay thế AI tổng quát
Các nhà đầu tư ngày càng chú trọng vào việc xác thực mô hình kinh doanh, đặc biệt ưu tiên các dự án có dòng tiền.
Dưới đây là năm dự án hot đáng chú ý:
1. Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Nền tảng này đánh giá hơn 500 mô hình AI lớn thông qua hình thức crowdsourcing. Người dùng có thể kiếm tiền bằng cách cung cấp phản hồi, mỗi 1000 điểm có thể đổi được 1 đô la. Dự án đã thu hút một số công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra một dòng doanh thu thực tế.
Mặc dù mô hình kinh doanh tương đối rõ ràng, nhưng việc ngăn chặn thao túng đơn hàng và các cuộc tấn công của phù thủy vẫn là một thách thức lớn, cần liên tục tối ưu hóa các thuật toán liên quan. Nhìn vào quy mô tài trợ 33 triệu đô la, các nhà đầu tư rõ ràng ưu tiên các dự án đã được xác thực khả năng sinh lời.
2. Mạng tính toán AI phi tập trung
Dự án này đã đạt được một số sự công nhận trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của Solana thông qua tiện ích mở rộng trình duyệt. Các thành viên trong đội ngũ đến từ một số dự án Web3 nổi tiếng. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mà họ vừa ra mắt đã đạt được tiến bộ đáng kể trong tính toán biên và khả năng xác minh dữ liệu, có thể giảm độ trễ xuống 40% và hỗ trợ kết nối thiết bị đa dạng.
Dự án này hoàn toàn phù hợp với xu hướng địa phương hóa AI. Tuy nhiên, khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, vẫn cần phải cạnh tranh về hiệu suất với các nền tảng tập trung, và sự ổn định của các nút biên cũng là một vấn đề cần giải quyết. Tuy nhiên, tính toán biên vừa là kết quả của sự cạnh tranh AI Web2, vừa là lợi thế của khung phân phối AI Web3, đáng để mong đợi sự thúc đẩy thông qua các sản phẩm cụ thể.
3. Nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Nền tảng này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu đa lĩnh vực thông qua mã thông báo, bao gồm y tế, lái xe tự động và giọng nói. Tổng doanh thu vượt quá 14 triệu đô la Mỹ, tạo ra một mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên tới triệu.
Về mặt kỹ thuật, dự án đã tích hợp chứng minh không biết và thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine để đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán riêng tư để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ. Họ cũng đã ra mắt thiết bị thu thập sóng não, mở rộng kinh doanh từ phần mềm sang lĩnh vực phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng có thể kiếm được 16 đô la và 500.000 điểm thông qua 10 giờ ghi nhãn giọng nói, trong khi chi phí đăng ký dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp có thể giảm 45%.
Giá trị lớn nhất của dự án này nằm ở việc đáp ứng nhu cầu thực tế về gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế và tự lái, nơi có yêu cầu rất cao về chất lượng dữ liệu và tuân thủ. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn 10% của các nền tảng truyền thống, sự biến động của chất lượng dữ liệu là một vấn đề cần được giải quyết liên tục. Mặc dù hướng giao diện não - máy rất đầy trí tưởng tượng, nhưng độ khó thực hiện không nhỏ.
4. Mạng lưới tính toán phân tán trên blockchain
Dự án này là một mạng lưới tính toán phân tán được xây dựng trên một chuỗi công khai. Thông qua công nghệ phân đoạn động, nó kết hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn, chi phí thấp hơn 40% so với một nhà cung cấp dịch vụ đám mây nào đó. Thiết kế giao dịch dữ liệu mã hóa của họ rất sáng tạo, trực tiếp biến những người đóng góp tính toán thành các bên liên quan, có khả năng khuyến khích nhiều người tham gia vào mạng lưới.
Đây là một mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, về mặt logic thì có lý. Nhưng tỷ lệ lỗi xác thực chuỗi chéo 15% thực sự là quá cao, tính ổn định kỹ thuật vẫn cần được cải thiện thêm. Tuy nhiên, trong các tình huống như kết xuất 3D, nơi yêu cầu về tính thời gian không cao, nó thực sự có lợi thế. Chìa khóa là giảm tỷ lệ lỗi, nếu không thì bất kỳ mô hình kinh doanh nào tốt cũng sẽ bị kéo xuống bởi các vấn đề kỹ thuật.
5. Nền tảng giao dịch tần suất cao tài sản tiền điện tử do AI điều khiển
Nền tảng này sử dụng công nghệ AI để tối ưu hóa giao dịch tần suất cao của tài sản tiền điện tử. Công nghệ của họ có khả năng tối ưu hóa động các đường giao dịch, giảm thiểu trượt giá, và thực tế đã tăng hiệu suất lên 30%. Dự án này phù hợp với xu hướng AI trong giao dịch tài chính, đã tìm thấy điểm cắt trong lĩnh vực giao dịch định lượng DeFi còn tương đối trống, đáp ứng nhu cầu của thị trường.
Mặc dù hướng đi là đúng, DeFi thực sự cần các công cụ giao dịch thông minh hơn, nhưng giao dịch tần suất cao yêu cầu độ trễ và độ chính xác rất cao, khả năng đồng bộ thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh thêm. Ngoài ra, việc tấn công giá trị có thể khai thác tối đa (MEV) là một rủi ro lớn, cần tăng cường các biện pháp bảo vệ kỹ thuật.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
6 thích
Phần thưởng
6
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
TokenStorm
· 15giờ trước
on-chain phát hiện dữ liệu bất thường của phù thủy, người mới đồ ngốc lần này lại sắp bị thanh lý rồi chăng? Cá voi đã sớm để mắt đến...
Xem bản gốcTrả lời0
OneBlockAtATime
· 23giờ trước
Lại là AI Được chơi cho Suckers nữa rồi
Xem bản gốcTrả lời0
token_therapist
· 23giờ trước
Nhìn vào xu hướng mới, tính ứng dụng quan trọng hơn khái niệm.
AI được hỗ trợ mã hóa: Phân tích sâu ba xu hướng và năm dự án nổi bật
Tài sản tiền điện tử và sự kết hợp với AI: Ba xu hướng và năm dự án nổi bật
Trong tháng qua, đã xuất hiện ba xu hướng thay đổi đáng chú ý trong lĩnh vực kết hợp giữa Tài sản tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo:
Dưới đây là năm dự án hot đáng chú ý:
1. Nền tảng đánh giá mô hình AI phi tập trung
Nền tảng này đánh giá hơn 500 mô hình AI lớn thông qua hình thức crowdsourcing. Người dùng có thể kiếm tiền bằng cách cung cấp phản hồi, mỗi 1000 điểm có thể đổi được 1 đô la. Dự án đã thu hút một số công ty AI nổi tiếng mua dữ liệu, tạo ra một dòng doanh thu thực tế.
Mặc dù mô hình kinh doanh tương đối rõ ràng, nhưng việc ngăn chặn thao túng đơn hàng và các cuộc tấn công của phù thủy vẫn là một thách thức lớn, cần liên tục tối ưu hóa các thuật toán liên quan. Nhìn vào quy mô tài trợ 33 triệu đô la, các nhà đầu tư rõ ràng ưu tiên các dự án đã được xác thực khả năng sinh lời.
2. Mạng tính toán AI phi tập trung
Dự án này đã đạt được một số sự công nhận trên thị trường trong lĩnh vực DePIN của Solana thông qua tiện ích mở rộng trình duyệt. Các thành viên trong đội ngũ đến từ một số dự án Web3 nổi tiếng. Giao thức truyền dữ liệu và động cơ suy diễn mà họ vừa ra mắt đã đạt được tiến bộ đáng kể trong tính toán biên và khả năng xác minh dữ liệu, có thể giảm độ trễ xuống 40% và hỗ trợ kết nối thiết bị đa dạng.
Dự án này hoàn toàn phù hợp với xu hướng địa phương hóa AI. Tuy nhiên, khi xử lý các nhiệm vụ phức tạp, vẫn cần phải cạnh tranh về hiệu suất với các nền tảng tập trung, và sự ổn định của các nút biên cũng là một vấn đề cần giải quyết. Tuy nhiên, tính toán biên vừa là kết quả của sự cạnh tranh AI Web2, vừa là lợi thế của khung phân phối AI Web3, đáng để mong đợi sự thúc đẩy thông qua các sản phẩm cụ thể.
3. Nền tảng cơ sở hạ tầng dữ liệu AI phi tập trung
Nền tảng này khuyến khích người dùng toàn cầu đóng góp dữ liệu đa lĩnh vực thông qua mã thông báo, bao gồm y tế, lái xe tự động và giọng nói. Tổng doanh thu vượt quá 14 triệu đô la Mỹ, tạo ra một mạng lưới người đóng góp dữ liệu lên tới triệu.
Về mặt kỹ thuật, dự án đã tích hợp chứng minh không biết và thuật toán đồng thuận chịu lỗi Byzantine để đảm bảo chất lượng dữ liệu, đồng thời sử dụng công nghệ tính toán riêng tư để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ. Họ cũng đã ra mắt thiết bị thu thập sóng não, mở rộng kinh doanh từ phần mềm sang lĩnh vực phần cứng. Mô hình kinh tế được thiết kế hợp lý, người dùng có thể kiếm được 16 đô la và 500.000 điểm thông qua 10 giờ ghi nhãn giọng nói, trong khi chi phí đăng ký dịch vụ dữ liệu cho doanh nghiệp có thể giảm 45%.
Giá trị lớn nhất của dự án này nằm ở việc đáp ứng nhu cầu thực tế về gán nhãn dữ liệu AI, đặc biệt là trong lĩnh vực y tế và tự lái, nơi có yêu cầu rất cao về chất lượng dữ liệu và tuân thủ. Tuy nhiên, tỷ lệ lỗi 20% vẫn cao hơn 10% của các nền tảng truyền thống, sự biến động của chất lượng dữ liệu là một vấn đề cần được giải quyết liên tục. Mặc dù hướng giao diện não - máy rất đầy trí tưởng tượng, nhưng độ khó thực hiện không nhỏ.
4. Mạng lưới tính toán phân tán trên blockchain
Dự án này là một mạng lưới tính toán phân tán được xây dựng trên một chuỗi công khai. Thông qua công nghệ phân đoạn động, nó kết hợp tài nguyên GPU nhàn rỗi, hỗ trợ suy luận cho các mô hình ngôn ngữ lớn, chi phí thấp hơn 40% so với một nhà cung cấp dịch vụ đám mây nào đó. Thiết kế giao dịch dữ liệu mã hóa của họ rất sáng tạo, trực tiếp biến những người đóng góp tính toán thành các bên liên quan, có khả năng khuyến khích nhiều người tham gia vào mạng lưới.
Đây là một mô hình "tổng hợp tài nguyên nhàn rỗi" điển hình, về mặt logic thì có lý. Nhưng tỷ lệ lỗi xác thực chuỗi chéo 15% thực sự là quá cao, tính ổn định kỹ thuật vẫn cần được cải thiện thêm. Tuy nhiên, trong các tình huống như kết xuất 3D, nơi yêu cầu về tính thời gian không cao, nó thực sự có lợi thế. Chìa khóa là giảm tỷ lệ lỗi, nếu không thì bất kỳ mô hình kinh doanh nào tốt cũng sẽ bị kéo xuống bởi các vấn đề kỹ thuật.
5. Nền tảng giao dịch tần suất cao tài sản tiền điện tử do AI điều khiển
Nền tảng này sử dụng công nghệ AI để tối ưu hóa giao dịch tần suất cao của tài sản tiền điện tử. Công nghệ của họ có khả năng tối ưu hóa động các đường giao dịch, giảm thiểu trượt giá, và thực tế đã tăng hiệu suất lên 30%. Dự án này phù hợp với xu hướng AI trong giao dịch tài chính, đã tìm thấy điểm cắt trong lĩnh vực giao dịch định lượng DeFi còn tương đối trống, đáp ứng nhu cầu của thị trường.
Mặc dù hướng đi là đúng, DeFi thực sự cần các công cụ giao dịch thông minh hơn, nhưng giao dịch tần suất cao yêu cầu độ trễ và độ chính xác rất cao, khả năng đồng bộ thời gian thực giữa dự đoán AI và thực thi trên chuỗi vẫn cần được xác minh thêm. Ngoài ra, việc tấn công giá trị có thể khai thác tối đa (MEV) là một rủi ro lớn, cần tăng cường các biện pháp bảo vệ kỹ thuật.