# Crypto+AI トラックの注目プロジェクトのトレンド分析過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトには3つの顕著なトレンドの変化が見られました：1. プロジェクトの技術的アプローチがより実践的になり、純粋な概念のパッケージングではなく、性能データに注目し始めています。2. 垂直分野のシーンが拡張の焦点となり、専門的なAIアプリケーションが徐々に汎用AIに取って代わる。3. 資本はビジネスモデルの検証にさらに注目しており、キャッシュフローを持つプロジェクトが明らかにより好まれている。以下は代表的なプロジェクトの概要と分析です：## 分散型 AI モデル評価プラットフォームプロジェクト概要：このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシング方式で500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。OpenAIなどの企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを持っています。最近3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAI評価の弱点に適用する。ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消費モデルではない。コメント：プロジェクトが直面している主な課題は、スパム注文防止と逆ウィッチ攻撃アルゴリズムの継続的な最適化です。資金調達規模から見ると、資本は明らかにマネタイズが証明されたプロジェクトを好んでいます。## 分散型AI計算ネットワークプロジェクト概要：このネットワークは、ブラウザ拡張機能を介してSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な進展を遂げ、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。最近、1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ハイライト分析：AIローカリゼーションの「下方」トレンドに合致し、エッジコンピューティング分野での潜在能力を示しています。コメント：プロジェクトが直面している課題には、複雑なタスク処理の効率と中央集権的なプラットフォームとの競争、さらにエッジノードの安定性の問題が含まれます。エッジコンピューティングはAIの新たな需要として、分散型フレームワークの利点と一致しており、その実際のパフォーマンスと具体的な製品の実現状況に注目する価値があります。## 分散型AIデータインフラプラットフォームプロジェクト概要：トークンを通じて世界中のユーザーが多様なデータを提供することを奨励し、累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的にはZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。ハイライト分析：脳波収集装置を導入し、ハードウェア分野に拡張。経済モデルの設計が合理的で、企業のデータサービスコストを効果的に削減できる。コメント：プロジェクトは、特に医療や自動運転などの高要求分野におけるAIデータラベリングの真のニーズを捉えています。現在、20％のエラー率は改善の余地があります。脳-機械インターフェースの方向性には可能性がありますが、実行の難易度が高いです。## Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークプロジェクト概要：動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートします。従来のクラウドサービスよりも40％低いコストです。最近、1080万ドルの資金調達を完了しました。ハイライト分析：トークン化されたデータ取引設計は、計算力の提供者を利害関係者に変換し、ネットワーク参加者を奨励するのに役立ちます。コメント：このプロジェクトは典型的な「遊休資源の集約」モデルを採用していますが、15％のクロスチェーン検証エラー率は改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求が高くないシーンでは優位性がありますが、ビジネスモデルを支えるためにはエラー率を下げることが重要です。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームプロジェクト概要：MCP技術を採用し、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させました。最近、338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。ハイライト分析：AgentFiのトレンドに合致し、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つける。コメント：プロジェクトの方向性は明確ですが、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とブロックチェーン上の実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的保護措置はさらに改善する必要があります。
Crypto+AIトラックトレンド:実用的技術、垂直深層栽培、商業検証
Crypto+AI トラックの注目プロジェクトのトレンド分析
過去1ヶ月間、Crypto+AI分野の人気プロジェクトには3つの顕著なトレンドの変化が見られました：
以下は代表的なプロジェクトの概要と分析です：
分散型 AI モデル評価プラットフォーム
プロジェクト概要：このプラットフォームは、人工的なクラウドソーシング方式で500以上の大規模モデルにスコアを付け、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能です。OpenAIなどの企業がデータを購入しており、実際のキャッシュフローを持っています。最近3300万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAI評価の弱点に適用する。ビジネスモデルは比較的明確で、純粋な資金消費モデルではない。
コメント：プロジェクトが直面している主な課題は、スパム注文防止と逆ウィッチ攻撃アルゴリズムの継続的な最適化です。資金調達規模から見ると、資本は明らかにマネタイズが証明されたプロジェクトを好んでいます。
分散型AI計算ネットワーク
プロジェクト概要：このネットワークは、ブラウザ拡張機能を介してSolana DePIN分野で一定の市場認知を得ています。新たに導入されたデータ転送プロトコルと推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータの検証可能性において実質的な進展を遂げ、遅延を40%削減し、異種デバイスの接続をサポートします。最近、1000万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：AIローカリゼーションの「下方」トレンドに合致し、エッジコンピューティング分野での潜在能力を示しています。
コメント：プロジェクトが直面している課題には、複雑なタスク処理の効率と中央集権的なプラットフォームとの競争、さらにエッジノードの安定性の問題が含まれます。エッジコンピューティングはAIの新たな需要として、分散型フレームワークの利点と一致しており、その実際のパフォーマンスと具体的な製品の実現状況に注目する価値があります。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
プロジェクト概要：トークンを通じて世界中のユーザーが多様なデータを提供することを奨励し、累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。技術的にはZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、プライバシー計算技術を使用してコンプライアンス要件を満たしています。
ハイライト分析：脳波収集装置を導入し、ハードウェア分野に拡張。経済モデルの設計が合理的で、企業のデータサービスコストを効果的に削減できる。
コメント：プロジェクトは、特に医療や自動運転などの高要求分野におけるAIデータラベリングの真のニーズを捉えています。現在、20％のエラー率は改善の余地があります。脳-機械インターフェースの方向性には可能性がありますが、実行の難易度が高いです。
Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワーク
プロジェクト概要：動的シャーディング技術を通じて、未使用のGPUリソースを統合し、大規模モデル推論をサポートします。従来のクラウドサービスよりも40％低いコストです。最近、1080万ドルの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：トークン化されたデータ取引設計は、計算力の提供者を利害関係者に変換し、ネットワーク参加者を奨励するのに役立ちます。
コメント：このプロジェクトは典型的な「遊休資源の集約」モデルを採用していますが、15％のクロスチェーン検証エラー率は改善が必要です。3Dレンダリングなど、リアルタイム性の要求が高くないシーンでは優位性がありますが、ビジネスモデルを支えるためにはエラー率を下げることが重要です。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
プロジェクト概要：MCP技術を採用し、取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30%向上させました。最近、338万ドルのシードラウンドの資金調達を完了しました。
ハイライト分析：AgentFiのトレンドに合致し、DeFiの量子取引という比較的空白の細分野で切り込むポイントを見つける。
コメント：プロジェクトの方向性は明確ですが、高頻度取引は遅延と正確性に対する要求が非常に高く、AI予測とブロックチェーン上の実行のリアルタイム協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的保護措置はさらに改善する必要があります。