في الآونة الأخيرة، ظهرت ثلاثة اتجاهات واضحة في مجال Crypto+AI:
مسار التقنية للمشروع أكثر عملية، مع التركيز على عرض بيانات الأداء الفعلية بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
أصبحت السيناريوهات المتخصصة محور التركيز في التنمية، وتبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في استبدال الذكاء الاصطناعي العام.
أصبح رأس المال أكثر اهتمامًا بالتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تمتلك تدفقات نقدية تحظى بمزيد من التفضيل.
إليك بعض المشاريع الساخنة التي تستحق المتابعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي كبير من خلال أسلوب العمل الجماعي. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال الملاحظات، حيث يمكن استبدال 1000 نقطة مقابل 1 دولار. لقد جذب هذا المشروع العديد من الشركات المعروفة لشراء البيانات، مما خلق تدفقاً نقدياً فعلياً.
على الرغم من أن نموذج الأعمال واضح نسبيًا، إلا أن التصدي لعمليات الشراء الوهمية وهجمات الساحرات لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا، مما يتطلب تحسينًا مستمرًا للخوارزميات ذات الصلة. إن حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار يعكس تفضيل رأس المال للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الأرباح.
شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN على Solana من خلال ملحق المتصفح. لقد حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحرك الاستدلال الذي تم إطلاقه حديثًا تقدمًا ملموسًا في حوسبة الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من الكمون بنسبة 40% ويدعم الوصول من الأجهزة غير المتجانسة.
يتبع المشروع اتجاه "التوطين" القائم على الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق، والاتجاه صحيح. ومع ذلك، لا يزال يتعين عليه المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة، واستقرار العقد الطرفية هو أيضًا مشكلة تحتاج إلى حل. على الرغم من ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد ناتج عن تضخم الذكاء الاصطناعي في Web2 تتناسب تمامًا مع مزايا الإطار الموزع لـ Web3 AI، مما يجعل تطويره في المستقبل مثيرًا للاهتمام.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. حتى الآن، حققت إيرادات تزيد عن 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين الأفراد.
تقنيًا، يدمج هذا المنصة إثباتات المعرفة الصفرية وخوارزمية توافق آراء بيزنطية لضمان جودة البيانات، ويستخدم تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. من الجدير بالذكر أن المشروع أطلق أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم نموذج الاقتصاد بشكل منطقي، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من خلال 10 ساعات من تسمية الصوت، كما أن تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات يمكن أن تنخفض أيضًا بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة الأكبر لهذا المشروع في استهدافه للاحتياجات الفعلية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات امتثال صارمة مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، مما يتطلب تحسينًا مستمرًا في استقرار جودة البيانات. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ والحاسوب يحمل مساحة كبيرة من الخيال، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يعمل هذا المشروع من خلال تقنية التقسيم الديناميكي على دمج موارد GPU غير المستخدمة، لدعم استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميم تداول البيانات المعتمد على الرموز مبتكر للغاية، مما يحول المساهمين في القوة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في جذب المزيد من المشاركين.
يستخدم المشروع نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية النظرية. ومع ذلك، فإن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع للغاية، ولا يزال يتعين تحسين الاستقرار الفني. في السيناريوهات مثل العرض الثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الحقيقي عالية، يتمتع المشروع بالفعل بميزة، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ وتجنب المشاكل التقنية التي تؤثر على تنفيذ نموذج الأعمال.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة انطلاق في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ لتداول DeFi الكمي، مما يملأ احتياجات السوق.
على الرغم من أن الاتجاه صحيح، إلا أن DeFi تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، لكن التداول عالي التردد يتطلب مستوى عالٍ من الدقة والتأخير، ويتعين التحقق أكثر من التوافق الفوري لتوقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يستلزم تعزيز تدابير الحماية التقنية.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 8
أعجبني
8
6
إعادة النشر
مشاركة
تعليق
0/400
GasOptimizer
· منذ 55 د
APY不到1%也敢叫 المكافآت？给غاز费都不够
شاهد النسخة الأصليةرد0
BearMarketBard
· 08-11 11:47
又来新حمقىخداع الناس لتحقيق الربح场景了
شاهد النسخة الأصليةرد0
ChainSherlockGirl
· 08-09 20:52
لقد حان الوقت مرة أخرى لتحليل البيانات داخل السلسلة الذي أحبّه! تظهر البيانات أن هذا السباق بين الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة واضح جدًا، ولكن... انتظر! الشيء المثير للاهتمام هو أنني كنت أراقب العنوان الخاص بمحفظة فريق المشروع ووجدت شيئًا مثيرًا، دعنا نحتفظ بذلك في الوقت الحالي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
PancakeFlippa
· 08-09 20:52
كم عدد النقاط التي يجب تجميعها لكسب قطعة واحدة..
شاهد النسخة الأصليةرد0
GateUser-ccc36bc5
· 08-09 20:49
لعب فقط للحصول على النقاط
شاهد النسخة الأصليةرد0
PriceOracleFairy
· 08-09 20:38
لن تنجح مع هذه النماذج الأساسية من الذكاء الاصطناعي... الألفا الحقيقيون يعرفون أين تكمن الميزة
أهم مجالات Crypto+AI: 5 مشاريع تحدد التطبيقات العمودية والإنجازات التجارية
تحليل اتجاهات مشاريع Crypto+AI والمشاريع الشائعة
في الآونة الأخيرة، ظهرت ثلاثة اتجاهات واضحة في مجال Crypto+AI:
مسار التقنية للمشروع أكثر عملية، مع التركيز على عرض بيانات الأداء الفعلية بدلاً من التعبئة المفاهيمية البحتة.
أصبحت السيناريوهات المتخصصة محور التركيز في التنمية، وتبدأ تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتخصصة في استبدال الذكاء الاصطناعي العام.
أصبح رأس المال أكثر اهتمامًا بالتحقق من نماذج الأعمال، والمشاريع التي تمتلك تدفقات نقدية تحظى بمزيد من التفضيل.
إليك بعض المشاريع الساخنة التي تستحق المتابعة:
منصة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي اللامركزية
تقوم المنصة بتقييم أكثر من 500 نموذج ذكاء اصطناعي كبير من خلال أسلوب العمل الجماعي. يمكن للمستخدمين الحصول على مكافآت نقدية من خلال الملاحظات، حيث يمكن استبدال 1000 نقطة مقابل 1 دولار. لقد جذب هذا المشروع العديد من الشركات المعروفة لشراء البيانات، مما خلق تدفقاً نقدياً فعلياً.
على الرغم من أن نموذج الأعمال واضح نسبيًا، إلا أن التصدي لعمليات الشراء الوهمية وهجمات الساحرات لا يزال يمثل تحديًا كبيرًا، مما يتطلب تحسينًا مستمرًا للخوارزميات ذات الصلة. إن حجم التمويل البالغ 33 مليون دولار يعكس تفضيل رأس المال للمشاريع التي أثبتت قدرتها على تحقيق الأرباح.
شبكة حوسبة الذكاء الاصطناعي اللامركزية
لقد حصل هذا المشروع على اعتراف معين في سوق DePIN على Solana من خلال ملحق المتصفح. لقد حققت بروتوكولات نقل البيانات ومحرك الاستدلال الذي تم إطلاقه حديثًا تقدمًا ملموسًا في حوسبة الحافة وقابلية التحقق من البيانات، مما يقلل من الكمون بنسبة 40% ويدعم الوصول من الأجهزة غير المتجانسة.
يتبع المشروع اتجاه "التوطين" القائم على الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق، والاتجاه صحيح. ومع ذلك، لا يزال يتعين عليه المنافسة مع المنصات المركزية من حيث الكفاءة عند التعامل مع المهام المعقدة، واستقرار العقد الطرفية هو أيضًا مشكلة تحتاج إلى حل. على الرغم من ذلك، فإن الحوسبة الطرفية كطلب جديد ناتج عن تضخم الذكاء الاصطناعي في Web2 تتناسب تمامًا مع مزايا الإطار الموزع لـ Web3 AI، مما يجعل تطويره في المستقبل مثيرًا للاهتمام.
منصة البنية التحتية للبيانات الذكية اللامركزية
تقوم هذه المنصة بتحفيز المستخدمين العالميين من خلال الرموز للمساهمة ببيانات في مجالات متعددة، بما في ذلك الرعاية الصحية، القيادة الذاتية، والصوت. حتى الآن، حققت إيرادات تزيد عن 14 مليون دولار، وأنشأت شبكة من المساهمين في البيانات تضم ملايين الأفراد.
تقنيًا، يدمج هذا المنصة إثباتات المعرفة الصفرية وخوارزمية توافق آراء بيزنطية لضمان جودة البيانات، ويستخدم تقنيات حساب الخصوصية لتلبية متطلبات الامتثال. من الجدير بالذكر أن المشروع أطلق أيضًا جهاز جمع موجات الدماغ، مما يحقق التوسع من البرمجيات إلى الأجهزة. تم تصميم نموذج الاقتصاد بشكل منطقي، حيث يمكن للمستخدمين كسب 16 دولارًا و500000 نقطة من خلال 10 ساعات من تسمية الصوت، كما أن تكلفة اشتراك الشركات في خدمات البيانات يمكن أن تنخفض أيضًا بنسبة 45٪.
تتمثل القيمة الأكبر لهذا المشروع في استهدافه للاحتياجات الفعلية لتوسيم بيانات الذكاء الاصطناعي، خاصة في المجالات التي تتطلب جودة بيانات عالية ومتطلبات امتثال صارمة مثل الرعاية الصحية وقيادة السيارات الذاتية. ومع ذلك، لا يزال معدل الخطأ البالغ 20% أعلى من 10% في المنصات التقليدية، مما يتطلب تحسينًا مستمرًا في استقرار جودة البيانات. على الرغم من أن اتجاه واجهات الدماغ والحاسوب يحمل مساحة كبيرة من الخيال، إلا أن صعوبة التنفيذ ليست صغيرة.
شبكة الحوسبة الموزعة على سلسلة سولانا
يعمل هذا المشروع من خلال تقنية التقسيم الديناميكي على دمج موارد GPU غير المستخدمة، لدعم استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، بتكلفة أقل بنسبة 40% مقارنة بخدمات السحابة التقليدية. تصميم تداول البيانات المعتمد على الرموز مبتكر للغاية، مما يحول المساهمين في القوة الحاسوبية إلى أصحاب مصلحة، مما يساعد في جذب المزيد من المشاركين.
يستخدم المشروع نموذج "تجميع الموارد غير المستغلة" النموذجي، وهو منطقي من الناحية النظرية. ومع ذلك، فإن معدل خطأ التحقق عبر السلاسل بنسبة 15% مرتفع للغاية، ولا يزال يتعين تحسين الاستقرار الفني. في السيناريوهات مثل العرض الثلاثي الأبعاد حيث لا تكون الحاجة إلى الوقت الحقيقي عالية، يتمتع المشروع بالفعل بميزة، والمفتاح هو ما إذا كان يمكن تقليل معدل الخطأ وتجنب المشاكل التقنية التي تؤثر على تنفيذ نموذج الأعمال.
منصة تداول العملات المشفرة عالية التردد المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تستخدم المنصة تقنية MCP لتحسين مسارات التداول ديناميكيًا، مما يقلل من الانزلاق، وقد أظهرت التجارب زيادة في الكفاءة بنسبة 30%. تتماشى مع اتجاه AgentFi، وقد وجدت نقطة انطلاق في هذا المجال الفرعي النسبي الفارغ لتداول DeFi الكمي، مما يملأ احتياجات السوق.
على الرغم من أن الاتجاه صحيح، إلا أن DeFi تحتاج بالفعل إلى أدوات تداول أكثر ذكاءً، لكن التداول عالي التردد يتطلب مستوى عالٍ من الدقة والتأخير، ويتعين التحقق أكثر من التوافق الفوري لتوقعات الذكاء الاصطناعي والتنفيذ على السلسلة. بالإضافة إلى ذلك، فإن هجمات MEV تمثل خطرًا كبيرًا، مما يستلزم تعزيز تدابير الحماية التقنية.