Setelah melihat beberapa proyek populer di trek Crypto+AI dalam sebulan terakhir, ditemukan bahwa ada tiga perubahan tren yang signifikan, dengan pengenalan dan komentar singkat tentang proyek: 1) Jalur teknis proyek lebih pragmatis, dan mulai fokus pada data kinerja daripada kemasan konsep murni; 2) Skenario subdivisi vertikal telah menjadi fokus ekspansi, dan AI umum telah memberi jalan kepada AI khusus; 3) Modal lebih memperhatikan verifikasi model bisnis, dan proyek dengan arus kas jelas lebih disukai; Terlampir: Pengenalan Proyek, Analisis Sorotan, Komentar Pribadi: 1、 @yupp_ai Pengenalan Proyek: Platform evaluasi model AI terdesentralisasi, yang menyelesaikan putaran awal senilai $33 juta pada bulan Juni, dipimpin oleh a16z dan diikuti oleh Jeff Dean. Sorotan analisis: Terapkan keuntungan penilaian subjektif manusia pada kekurangan evaluasi AI. Melalui crowdsourcing buatan untuk mencetak 500+ model besar, umpan balik pengguna dapat diuangkan (1000 poin = 1 USD), yang telah menarik perusahaan seperti OpenAI untuk membeli data dan memiliki arus kas nyata. Komentar pribadi: Proyek dengan model bisnis yang lebih jelas bukanlah model pembakaran uang tunai. Namun, algoritma anti-geser merupakan tantangan besar, dan algoritme serangan anti-Sybil harus terus dioptimalkan. Namun, dilihat dari skala pembiayaan sebesar 33 juta dolar AS, modal jelas lebih memperhatikan proyek dengan verifikasi yang dapat direalisasikan. 2、 @Gradient_HQ Pengenalan Singkat Proyek: Jaringan komputasi AI terdesentralisasi, yang menyelesaikan putaran awal $10 juta pada bulan Juni, dipimpin oleh Pantera Capital dan Multicoin Capital. Analisis sorotan: Mengandalkan plug-in browser Sentry Nodes, sudah ada konsensus pasar tertentu di bidang Solana DePIN, anggota tim dari Helium, dll., protokol transmisi data Lattica yang baru diluncurkan dan mesin inferensi Parallax, yang telah melakukan eksplorasi substansial dalam komputasi tepi dan verifikasi data, yang dapat mengurangi latensi sebesar 40% dan mendukung akses perangkat heterogen. Komentar pribadi: Arahnya sangat benar, hanya terjebak dalam tren "tenggelam" lokalisasi AI. Namun, untuk menangani tugas-tugas kompleks dengan lebih efisien daripada platform terpusat, stabilitas node tepi masih menjadi masalah. Namun, komputasi tepi adalah permintaan baru untuk involusi web2AI, dan juga merupakan keuntungan dari kerangka kerja terdistribusi web3AI. 3、 @PublicAI_ Pengenalan Proyek: Platform infrastruktur data AI terdesentralisasi yang memberi insentif kepada pengguna global untuk menyumbangkan data di berbagai bidang (medis, mengemudi otonom, suara, dll.) melalui token, dengan pendapatan kumulatif lebih dari 14 juta dolar AS dan jaringan kontributor data tingkat jutaan. Analisis sorotan: Integrasi teknis verifikasi ZK dan algoritme konsensus BFT memastikan kualitas data, dan teknologi komputasi privasi Amazon Nitro Enclaves juga digunakan untuk memenuhi persyaratan kepatuhan. Yang lebih menarik adalah peluncuran perangkat akuisisi gelombang otak HeadCap, yang dapat dianggap sebagai perpanjangan dari perangkat lunak ke perangkat keras. Model ekonominya juga dirancang dengan baik, pengguna dapat memperoleh $16 + 500.000 poin untuk 10 jam anotasi suara, dan biaya layanan data berlangganan perusahaan dapat dikurangi sebesar 45%. Komentar pribadi: Saya merasa bahwa nilai terbesar dari proyek ini adalah untuk memenuhi kebutuhan nyata anotasi data AI, terutama di bidang-bidang seperti perawatan medis dan mengemudi otonom, yang memiliki persyaratan yang sangat tinggi untuk kualitas dan kepatuhan data. Namun, tingkat kesalahan 20% masih sedikit lebih tinggi dari 10% platform tradisional, dan fluktuasi kualitas data merupakan masalah yang perlu diselesaikan terus menerus. Arah antarmuka otak-komputer cukup imajinatif, tetapi tidak mudah untuk dieksekusi. 4、 @sparkchainai Pengenalan Singkat Proyek: Jaringan daya komputasi terdistribusi on-chain Solana menyelesaikan putaran pendanaan senilai $10,8 juta pada bulan Juni, yang dipimpin oleh OakStone Ventures. Analisis sorotan: Teknologi sharding dinamis menggabungkan sumber daya GPU menganggur dan mendukung inferensi model besar seperti Llama3-405B, yang 40% lebih rendah dari AWS. Desain transaksi data tokenized cukup menarik, secara langsung mengubah kontributor hashrate menjadi pemangku kepentingan, dan memberi insentif kepada lebih banyak orang untuk berpartisipasi dalam jaringan. Komentar pribadi: Model "agregasi sumber daya idle" yang khas masuk akal. Namun, tingkat kesalahan verifikasi lintas rantai 15% memang agak tinggi, dan stabilitas teknis harus dipoles. Namun, dalam rendering 3D, yang tidak memerlukan kinerja real-time, ada keuntungan, dan kuncinya adalah apakah tingkat kesalahan dapat dikurangi, jika tidak, tidak peduli seberapa bagus model bisnisnya, itu akan terseret oleh masalah teknis. 5、 @olaxbt_terminal Pengenalan Singkat Proyek: Platform perdagangan frekuensi tinggi cryptocurrency berbasis AI yang menyelesaikan putaran awal $3,38 juta pada bulan Juni, dipimpin oleh @ambergroup_io. Analisis sorotan: Teknologi MCP dapat mengoptimalkan jalur transaksi secara dinamis, mengurangi slippage, dan meningkatkan efisiensi terukur sebesar 30%. Melayani tren #AgentFi dapat dianggap sebagai menemukan titik masuk di segmen perdagangan kuantitatif DeFi yang relatif kosong, yang dapat dianggap memenuhi permintaan pasar. Komentar pribadi: Arahnya baik-baik saja, DeFi memang membutuhkan alat perdagangan yang lebih cerdas. Namun, perdagangan frekuensi tinggi membutuhkan latensi dan akurasi yang sangat tinggi, dan sinergi real-time dari prediksi AI dan eksekusi on-chain perlu diverifikasi. Selain itu, serangan MEV merupakan risiko besar, dan langkah-langkah perlindungan teknis harus mengikuti. Catatan: Untuk lebih banyak proyek baru di jalur AI+Crypto, Anda dapat menambahkannya di area komentar, dan saya akan menyaring proyek dengan nilai riset investasi untuk ditindaklanjuti dan dibagikan, terima kasih.