Po zhodnocení několika populárních projektů v oblasti Crypto+AI za poslední měsíc bylo zjištěno, že dochází ke třem významným změnám trendů s krátkými úvody a komentáři k projektům: 1) Technická cesta projektu je pragmatičtější a začíná se zaměřovat spíše na údaje o výkonu než na čistě koncepční balení; 2) Scénáře vertikálního dělení se staly středem zájmu expanze a zobecněná umělá inteligence ustoupila specializované umělé inteligenci; 3) Kapitál věnuje větší pozornost ověřování obchodního modelu a projekty s cash flow jsou samozřejmě více upřednostňovány; Příloha: Představení projektu, analýza hlavních bodů, osobní komentáře: 1、 @yupp_ai Představení projektu: Decentralizovaná platforma pro hodnocení modelů AI, která v červnu dokončila počáteční kolo v hodnotě 33 milionů dolarů, vedené společností a16z a účastnící se Jeffa Deana. Zdůrazněte analýzu: Aplikujte výhody lidského subjektivního úsudku na nedostatky hodnocení umělé inteligence. Prostřednictvím umělého crowdsourcingu k získání 500+ velkých modelů lze zpětnou vazbu od uživatelů vyplatit (1000 bodů = 1 USD), což přilákalo společnosti jako OpenAI k nákupu dat a skutečnému peněžnímu toku. Osobní komentář: Projekt s jasnějším obchodním modelem není čistě modelem spalování peněz. Algoritmus anti-swiping je však velkou výzvou a algoritmus útoku anti-Sybil musí být neustále optimalizován. Soudě podle rozsahu financování ve výši 33 milionů amerických dolarů však kapitál zjevně věnuje větší pozornost projektům s realizovatelným ověřením. 2、 @Gradient_HQ Stručný úvod projektu: Decentralizovaná výpočetní síť AI, která v červnu dokončila počáteční kolo v hodnotě 10 milionů dolarů, vedené společnostmi Pantera Capital a Multicoin Capital. Analýza hlavních bodů: Spoléhání se na zásuvný modul prohlížeče Sentry Nodes již existuje určitý tržní konsensus v oblasti Solana DePIN, členů týmu z Helium atd., nově spuštěného protokolu pro přenos dat Lattica a inferenčního enginu Parallax, které provedly podstatné průzkumy v oblasti edge computingu a ověřitelnosti dat, což může snížit latenci o 40 % a podpořit heterogenní přístup k zařízením. Osobní komentář: Směr je velmi správný, jen uvízl v "potápějícím" se trendu lokalizace AI. Aby se však složité úlohy řešily efektivněji než centralizované platformy, je stabilita okrajových uzlů stále problémem. Edge computing je však novou poptávkou po involuci web2AI a je také výhodou distribuovaného rámce web3AI. 3、 @PublicAI_ Úvod do projektu: Decentralizovaná platforma datové infrastruktury AI, která motivuje globální uživatele k přispívání daty v různých oblastech (lékařství, autonomní řízení, hlas atd.) prostřednictvím tokenů, s kumulativním příjmem více než 14 milionů amerických dolarů a sítí přispěvatelů dat na milionové úrovni. Nejdůležitější analýza: Technická integrace ověření ZK a konsensuálního algoritmu BFT zajišťuje kvalitu dat a ke splnění požadavků na dodržování předpisů se používá také výpočetní technologie Amazon Nitro Enclaves. Zajímavější je uvedení zařízení pro získávání mozkových vln HeadCap, které lze považovat za rozšíření od softwaru k hardwaru. Ekonomický model je také dobře navržen, uživatelé mohou získat $16 + 500 000 bodů za 10 hodin hlasové anotace a náklady na podnikové předplacené datové služby lze snížit o 45 %. Osobní komentáře: Domnívám se, že největší hodnotou tohoto projektu je splnění skutečných potřeb anotace dat pomocí umělé inteligence, zejména v oblastech, jako je lékařská péče a autonomní řízení, které mají extrémně vysoké požadavky na kvalitu dat a dodržování předpisů. Chybovost 20 % je však stále o něco vyšší než 10 % u tradičních platforem a kolísání kvality dat je problém, který je potřeba řešit kontinuálně. Směřování rozhraní mozek-počítač je poměrně nápadité, ale není snadné jej provést. 4、 @sparkchainai Stručný úvod projektu: On-chain distribuovaná výpočetní energetická síť společnosti Solana dokončila v červnu kolo financování ve výši 10,8 milionu dolarů, které vedla společnost OakStone Ventures. Zvýrazněná analýza: Technologie dynamického shardingu agreguje nečinné zdroje GPU a podporuje odvozování velkých modelů, jako je Llama3-405B, což je o 40 % nižší než AWS. Návrh tokenizovaných datových transakcí je poměrně zajímavý, přímo mění přispěvatele hashrate na zúčastněné strany a motivuje více lidí k účasti v síti. Osobní komentář: Typický model "agregace nečinných zdrojů" dává logický smysl. Chybovost 15% ověření napříč řetězci je však skutečně trochu vysoká a je třeba vyladit technickou stabilitu. Při 3D vykreslování, které nevyžaduje výkon v reálném čase, však existují výhody a klíčové je, zda lze snížit chybovost, jinak bez ohledu na to, jak dobrý je obchodní model, bude tažen dolů technickými problémy. 5、 @olaxbt_terminal Stručný úvod projektu: Platforma pro vysokofrekvenční obchodování s kryptoměnami řízená umělou inteligencí, která v červnu dokončila počáteční kolo ve výši 3,38 milionu dolarů, vedená společností @ambergroup_io. Zvýrazněná analýza: Technologie MCP může dynamicky optimalizovat transakční cesty, snížit skluz a zvýšit naměřenou efektivitu o 30 %. Uspokojování #AgentFi trendu lze považovat za nalezení vstupního bodu do relativně prázdného segmentu kvantitativního obchodování DeFi, který lze považovat za naplnění poptávky na trhu. Osobní komentář: Směr je v pořádku, DeFi potřebuje chytřejší obchodní nástroje. Vysokofrekvenční obchodování však vyžaduje extrémně vysokou latenci a přesnost a je třeba ověřit synergii predikce umělé inteligence a provádění v řetězci v reálném čase. Kromě toho jsou útoky MEV velkým rizikem a technická ochranná opatření musí držet krok. Poznámka: Chcete-li získat více nových projektů v sekci AI+Crypto, můžete je přidat do oblasti komentářů a já prohlédnu projekty s hodnotou investičního výzkumu, abyste na ně navázali a sdíleli je, děkuji.