# Crypto+AI 分野の最近の人気プロジェクトのトレンド分析過去1ヶ月、Crypto+AI領域は3つの顕著なトレンドの変化を示しました:1. プロジェクトの技術的なアプローチはより実用的であり、純粋な概念のパッケージングではなく、性能データに重点を置いています。2. 垂直カテゴリの細分化シーンが拡張の焦点となり、専門化されたAIが汎用AIに取って代わる3. 資本はビジネスモデルの検証により関心を持ち、キャッシュフローのあるプロジェクトがより好まれる以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です:## 分散型AIモデル評価プラットフォームこのプラットフォームは、人間のクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付けており、ユーザーのフィードバックは現金に交換できます。ある有名なAI企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しました。**ハイライト**:人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用し、ビジネスモデルが明確です。**チャレンジ**:防止不正注文および反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。## 分散型AI計算ネットワークこのプロジェクトはブラウザプラグインを導入し、あるパブリックチェーンのDePIN領域である程度の市場合意があります。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探求を行い、レイテンシを40%低下させ、異種デバイスの接続をサポートします。**ハイライト**:AIローカリゼーションの「ダウンスケール」トレンドに合致し、エッジコンピューティングはWeb3 AIの分散フレームワークの利点が所在。**課題**:複雑なタスク処理の効率は中央集権型プラットフォームと比較して依然として差があり、エッジノードの安定性を向上させる必要がある。## 分散型AIデータインフラプラットフォームこのプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに多様なデータの貢献を促し、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ貢献者ネットワークを構築しました。技術的には、データの質を保証するために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**:AIデータアノテーションの真のニーズに応え、特に医療、自動運転など、データの品質とコンプライアンスが非常に重要な分野。**挑戦**:20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データの質の変動は継続的に改善が必要です。## あるブロックチェーン上の分散型計算ネットワーク動的分割技術を通じて、無駄なGPUリソースを統合し、大規模言語モデルの推論をサポートします。コストはあるクラウドサービスよりも40%低くなります。トークン化されたデータ取引設計により、計算力の貢献者が利害関係者に変わります。**ハイライト**:"未使用リソースの集約"モードは論理が明確で、3Dレンダリングなどのリアルタイム性をあまり必要としないシーンで優位性があります。**挑戦**:15% のクロスチェーン検証エラー率が高く、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。## AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォームこのプラットフォームは特殊な技術を用いて取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率は30%向上しています。スマートエージェントのトレンドに合わせて、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ました。**ハイライト**:DeFiが求めるよりスマートな取引ツールのニーズに応えます。**挑戦**:高頻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での実行のリアルタイム協調性は検証が必要であり、MEV攻撃のリスクには注意が必要です。
Crypto+AIの新しいトレンド:垂直シーンとビジネスモデルの検証に焦点を当てる
Crypto+AI 分野の最近の人気プロジェクトのトレンド分析
過去1ヶ月、Crypto+AI領域は3つの顕著なトレンドの変化を示しました:
以下は、いくつかの代表的なプロジェクトの紹介と分析です:
分散型AIモデル評価プラットフォーム
このプラットフォームは、人間のクラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルにスコアを付けており、ユーザーのフィードバックは現金に交換できます。ある有名なAI企業がデータを購入することを引き付け、実際のキャッシュフローを形成しました。
ハイライト:人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用し、ビジネスモデルが明確です。
チャレンジ:防止不正注文および反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化する必要があります。
分散型AI計算ネットワーク
このプロジェクトはブラウザプラグインを導入し、あるパブリックチェーンのDePIN領域である程度の市場合意があります。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探求を行い、レイテンシを40%低下させ、異種デバイスの接続をサポートします。
ハイライト:AIローカリゼーションの「ダウンスケール」トレンドに合致し、エッジコンピューティングはWeb3 AIの分散フレームワークの利点が所在。
課題:複雑なタスク処理の効率は中央集権型プラットフォームと比較して依然として差があり、エッジノードの安定性を向上させる必要がある。
分散型AIデータインフラプラットフォーム
このプラットフォームは、トークンを通じて世界中のユーザーに多様なデータの貢献を促し、累計収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ貢献者ネットワークを構築しました。技術的には、データの質を保証するために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:AIデータアノテーションの真のニーズに応え、特に医療、自動運転など、データの品質とコンプライアンスが非常に重要な分野。
挑戦:20%のエラー率は依然として従来のプラットフォームよりも高く、データの質の変動は継続的に改善が必要です。
あるブロックチェーン上の分散型計算ネットワーク
動的分割技術を通じて、無駄なGPUリソースを統合し、大規模言語モデルの推論をサポートします。コストはあるクラウドサービスよりも40%低くなります。トークン化されたデータ取引設計により、計算力の貢献者が利害関係者に変わります。
ハイライト:"未使用リソースの集約"モードは論理が明確で、3Dレンダリングなどのリアルタイム性をあまり必要としないシーンで優位性があります。
挑戦:15% のクロスチェーン検証エラー率が高く、技術の安定性をさらに向上させる必要があります。
AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム
このプラットフォームは特殊な技術を用いて取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率は30%向上しています。スマートエージェントのトレンドに合わせて、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ました。
ハイライト:DeFiが求めるよりスマートな取引ツールのニーズに応えます。
挑戦:高頻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での実行のリアルタイム協調性は検証が必要であり、MEV攻撃のリスクには注意が必要です。