تحليل اتجاهات المشاريع الساخنة في مجال Crypto+AI

خلال الشهر الماضي، ظهرت ثلاثة تغييرات بارزة في الاتجاهات لمشاريع Crypto+AI.

1. المسار التكنولوجي للمشروع أصبح أكثر واقعية، وبدأ يركز على بيانات الأداء بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
2. أصبحت مشاهد التقسيم العمودي محور التوسع، حيث بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة تحل محل الذكاء الاصطناعي العام.
3. رأس المال يركز بشكل أكبر على التحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تتمتع بتدفق نقدي تحظى بوضوح بمزيد من الاهتمام.

فيما يلي مقدمة وتحليل لبعض المشاريع التمثيلية:

منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية

نبذة عن المشروع: تقوم هذه المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج كبير من خلال أسلوب العمل الجماعي المتمثل في الذكاء الاصطناعي، ويمكن تحويل ملاحظات المستخدمين إلى نقود. لقد جذبت المنصة شركات مثل OpenAI لشراء البيانات، مما يضمن تدفق نقدي حقيقي. وقد أكملت مؤخرًا جولة تمويل أولية بقيمة 33 مليون دولار.

تحليل النقاط البارزة: تطبيق مزايا الحكم البشري الذاتي على تقييمات الذكاء الاصطناعي. نموذج العمل واضح نسبيًا، وليس نموذج حرق نقود بحت.

التعليق: التحدي الرئيسي الذي يواجه المشروع هو التحسين المستمر لخوارزميات مكافحة الاحتيال وهجمات الساحرات. من حيث حجم التمويل، يبدو أن رأس المال يفضل المشاريع التي لديها إثباتات تحققت.

شبكة الحوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية

مقدمة المشروع: حصلت هذه الشبكة على اعتراف معين في مجال Solana DePIN من خلال ملحقات المتصفح. حقق بروتوكول نقل البيانات ومحرك الاستدلال الجديد تقدمًا ملموسًا في الحوسبة الطرفية وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من الكمون بنسبة 40%، ويدعم اتصال الأجهزة المتنوعة. تم الانتهاء مؤخرًا من جولة تمويل أولية بقيمة 10 ملايين دولار.

تحليل النقاط البارزة: يتماشى مع اتجاه "تعمق" التوطين في الذكاء الاصطناعي، ويظهر إمكانيات في مجال الحوسبة الطرفية.

التعليق: تشمل التحديات التي يواجهها المشروع كفاءة معالجة المهام المعقدة والمنافسة مع المنصات المركزية، بالإضافة إلى مشكلات استقرار العقد الطرفية. تعتبر الحوسبة الطرفية كطلب جديد في الذكاء الاصطناعي، وتتوافق مع مزايا الإطار الموزع، مما يستحق الانتباه إلى أدائها الفعلي وحالة تطبيق المنتجات المحددة.

منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية

نبذة عن المشروع: من خلال تحفيز المستخدمين العالميين عبر الرموز المميزة للمساهمة في بيانات متعددة المجالات، تم تحقيق إيرادات تتجاوز 14 مليون دولار، وتم إنشاء شبكة من المساهمين في البيانات تضم أكثر من مليون شخص. تقنياً، تم دمج التحقق من ZK وخوارزمية توافق الآراء BFT، واستخدام تقنيات الحوسبة الخاصة لتلبية متطلبات الامتثال.

تحليل النقاط البارزة: تم إطلاق جهاز جمع موجات الدماغ، وتوسيعها إلى مجال الأجهزة. تصميم النموذج الاقتصادي معقول، ويمكن أن يقلل بشكل فعال من تكاليف خدمات بيانات الشركات.

التعليق: المشروع استجاب للاحتياجات الحقيقية لتصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات ذات المتطلبات العالية مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% بحاجة إلى تحسين. اتجاه واجهات الدماغ-الآلة لديه إمكانات ولكن صعوبة التنفيذ مرتفعة.

شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا

نبذة عن المشروع: يجمع تقنية التقسيم الديناميكي الموارد غير المستخدمة من وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لدعم استنتاج النماذج الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تم الانتهاء مؤخرًا من جمع تمويل بقيمة 10.8 مليون دولار.

تحليل النقاط البارزة: تصميم تداول البيانات المرمزة يحول المساهمين في قوة الحوسبة إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد على تحفيز المشاركة في الشبكة.

التعليق: يعتمد المشروع على نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" التقليدي، ولكن لا يزال يتعين تحسين معدل خطأ التحقق عبر السلاسل البالغ 15%. يتمتع بميزة في المشاهد التي لا تتطلب زمن استجابة فوري مثل العرض ثلاثي الأبعاد، والمفتاح هو تقليل معدل الخطأ لدعم النموذج التجاري.

منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي

مقدمة المشروع: استخدام تقنية MCP لتحسين مسار التداول ديناميكيًا، وتقليل الانزلاق، وزيادة الكفاءة بنسبة 30% وفقًا للاختبارات. تم الانتهاء مؤخرًا من جولة تمويل أولية بقيمة 3.38 مليون دولار.

تحليل النقاط البارزة: يتماشى مع اتجاه AgentFi، والعثور على نقطة انطلاق في مجال التداول الكمي DeFi الذي يُعتبر مجالًا فرعيًا نسبيًا فارغًا.

التعليق: اتجاه المشروع واضح، لكن التداول عالي التردد يتطلب دقة ووقت استجابة عاليين، ولا يزال يجب التحقق من التوافق الزمني بين التنبؤات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. علاوة على ذلك، فإن هجمات MEV تشكل خطرًا كبيرًا، ويجب تحسين تدابير الحماية الفنية بشكل أكبر.