Después de hacer un balance de varios proyectos populares en la pista de Crypto+AI en el último mes, se encuentra que hay tres cambios de tendencia significativos, con breves introducciones y comentarios sobre los proyectos: 1) El camino técnico del proyecto es más pragmático, y comienza a centrarse en los datos de rendimiento en lugar de en el puro concepto de empaquetado; 2) Los escenarios de subdivisión vertical se han convertido en el foco de la expansión, y la IA generalizada ha dado paso a la IA especializada; 3) El capital presta más atención a la verificación del modelo de negocio, y los proyectos con flujo de caja son obviamente más favorecidos; Adjunto: Introducción del Proyecto, Análisis de Destacados, Comentarios Personales: 1、 @yupp_ai Introducción del proyecto: Una plataforma descentralizada de evaluación de modelos de IA, que completó una ronda inicial de USD 33 millones en junio, liderada por a16z y participada por Jeff Dean. Análisis destacado: Aplicar las ventajas del juicio subjetivo humano a las deficiencias de la evaluación de la IA. A través del crowdsourcing artificial para puntuar 500+ modelos grandes, los comentarios de los usuarios se pueden cobrar (1000 puntos = 1 USD), lo que ha atraído a empresas como OpenAI a comprar datos y tener un flujo de caja real. Comentario personal: Un proyecto con un modelo de negocio más claro no es un modelo puro de quema de efectivo. Sin embargo, el algoritmo anti-deslizamiento es un gran desafío, y el algoritmo de ataque anti-Sybil debe optimizarse continuamente. Sin embargo, a juzgar por la escala de financiamiento de 33 millones de dólares, el capital obviamente presta más atención a los proyectos con verificación realizable. 2、 @Gradient_HQ Breve introducción al proyecto: Red informática descentralizada de IA, que completó una ronda inicial de USD 10 millones en junio, liderada por Pantera Capital y Multicoin Capital. Análisis destacado: Confiando en el complemento del navegador Sentry Nodes, ya existe un cierto consenso de mercado en el campo de Solana DePIN, miembros del equipo de Helium, etc., el protocolo de transmisión de datos Lattica recientemente lanzado y el motor de inferencia Parallax, que han realizado exploraciones sustanciales en computación periférica y verificabilidad de datos, que pueden reducir la latencia en un 40% y admitir el acceso a dispositivos heterogéneos. Comentario personal: La dirección es muy correcta, simplemente atrapado en la tendencia de "hundimiento" de la localización de IA. Sin embargo, para hacer frente a tareas complejas de forma más eficiente que las plataformas centralizadas, la estabilidad de los nodos periféricos sigue siendo un problema. Sin embargo, la computación periférica es una nueva demanda para la involución de la web2AI, y también es la ventaja del marco distribuido de la web3AI. 3、 @PublicAI_ Introducción del proyecto: Una plataforma de infraestructura de datos de IA descentralizada que incentiva a los usuarios globales a contribuir con datos en múltiples campos (medicina, conducción autónoma, voz, etc.) a través de tokens, con un ingreso acumulado de más de 14 millones de dólares estadounidenses y una red de contribuyentes de datos de nivel millonario. Análisis destacado: la integración técnica de la verificación ZK y el algoritmo de consenso BFT garantiza la calidad de los datos, y la tecnología informática de privacidad de Amazon Nitro Enclaves también se utiliza para cumplir con los requisitos de conformidad. Lo que es más interesante es el lanzamiento del dispositivo de adquisición de ondas cerebrales HeadCap, que puede considerarse como una extensión del software al hardware. El modelo económico también está bien diseñado, los usuarios pueden ganar $ 16 + 500,000 puntos por 10 horas de anotación de voz, y el costo de los servicios de datos de suscripción empresarial se puede reducir en un 45%. Comentarios personales: Creo que el mayor valor de este proyecto es satisfacer las necesidades reales de la anotación de datos de IA, especialmente en campos como la atención médica y la conducción autónoma, que tienen requisitos extremadamente altos para la calidad y el cumplimiento de los datos. Sin embargo, la tasa de error del 20% sigue siendo un poco más alta que el 10% de las plataformas tradicionales, y las fluctuaciones de la calidad de los datos son un problema que debe resolverse continuamente. La dirección de la interfaz cerebro-computadora es bastante imaginativa, pero no es fácil de ejecutar. 4、 @sparkchainai Breve introducción al proyecto: La red de potencia de computación distribuida en cadena de Solana completó una ronda de financiación de USD 10.8 millones en junio, liderada por OakStone Ventures. Análisis destacado: la tecnología de fragmentación dinámica agrega recursos de GPU inactivos y admite la inferencia de modelos grandes, como Llama3-405B, que es un 40 % inferior a AWS. El diseño de las transacciones de datos tokenizados es bastante interesante, ya que convierte directamente a los contribuyentes de hashrate en partes interesadas e incentiva a más personas a participar en la red. Comentario personal: El modelo típico de "agregación de recursos ociosos" tiene sentido lógico. Sin embargo, la tasa de error de verificación entre cadenas del 15% es un poco alta, y hay que pulir la estabilidad técnica. Sin embargo, en el renderizado 3D, que no requiere rendimiento en tiempo real, hay ventajas, y la clave es si se puede reducir la tasa de error, de lo contrario, por muy bueno que sea el modelo de negocio, se verá arrastrado por problemas técnicos. 5、 @olaxbt_terminal Breve introducción al proyecto: Una plataforma de comercio de criptomonedas de alta frecuencia impulsada por IA que completó una ronda inicial de USD 3.38 millones en junio, liderada por @ambergroup_io. Análisis destacado: La tecnología MCP puede optimizar dinámicamente las rutas de las transacciones, reducir el deslizamiento y aumentar la eficiencia medida en un 30%. Atender a la tendencia #AgentFi puede considerarse como encontrar un punto de entrada en el segmento relativamente vacío del comercio cuantitativo de DeFi, que puede considerarse que satisface la demanda del mercado. Comentario personal: La dirección es buena, DeFi necesita herramientas de trading más inteligentes. Sin embargo, el trading de alta frecuencia requiere una latencia y precisión extremadamente altas, y es necesario verificar la sinergia en tiempo real de la predicción de la IA y la ejecución en la cadena. Además, los ataques MEV son un gran riesgo, y las medidas técnicas de protección deben mantenerse al día. Nota: Para obtener más proyectos nuevos en la pista AI + Crypto, puede agregarlos en el área de comentarios, y seleccionaré proyectos con valor de investigación de inversión para hacer un seguimiento y compartir, gracias.