Les gars, faisons un petit récapitulatif, très bientôt plusieurs projets de TGE, vous pouvez vous renseigner, faites vos propres recherches (DYOR) ～
Innovation clé : éliminer les opérations multi-chaînes avec le kit d'outils OneBalance - les utilisateurs n'ont pas besoin de percevoir les chaînes, les ponts, ou les devises Gas, et peuvent trader des contrats perpétuels inter-chaînes (ETH/ARB/OP, etc.) comme sur un CEX, tout en agrégeant la liquidité de Hyperliquid et SynFutures. Les données parlent : volume d'échanges cumulé de 8,4 milliards de dollars sur 14 mois, le réseau principal V2 vient d'être lancé, le système de points est activé (trader c'est miner des airdrops de $VOOI). Modèle commercial : gagner des commissions + remises d'échange, objectif de créer un Robinhood version DeFi, capturer le marché en croissance des petits investisseurs. Points de risque : dépendance à la stabilité technique du partenaire OneBalance, si des retards ou des vulnérabilités de la chaîne croisée se produisent, cela pourrait entraîner des litiges concernant les positions ouvertes. Résumé : Résoudre le besoin urgent des opérations DeFi qui vont à l'encontre de l'humanité, mais il est nécessaire de vérifier la profondeur de la liquidité en marché baissier.
Innovation clé : mise en réseau de 400 000 nœuds GPU avec Aethir pour créer la chaîne compétitive GameFAI à faible latence — formation IA en temps réel + monétisation des données de jeu, les joueurs parient sur les résultats des événements avec le jeton $ELY et entretiennent des agents IA d'e-sport.
Logique de profit : prélèvement des frais d'inscription aux compétitions + vente de données d'entraînement AI (comme le jeu de données de stratégie de combat de « League of Legends »). Points de risque : zones de non-conformité des jeux e-sport (en lien avec les jeux d'argent), et le transfert des coûts d'exploitation des GPU aux joueurs pourrait écraser le modèle économique. Résumé : Un actif rare dans les jeux de blockchain, mais la conformité est comme lécher une lame de couteau.
Innovation clé : créer une arène de combat pour agents AI sur la blockchain - les agents stockent les stratégies sur le réseau Ceramic, les utilisateurs parient sur les résultats des compétitions (comme le prix du concours de trading AlphaWave de 25 000 dollars), les connaissances sont échangeables. Stratégie de lancement à froid : 500 000 comptes sur le réseau de test pour accumuler des points Surge (poids de l'airdrop), Coinbase et Animoca parient 39 millions de dollars. Sources de revenus : frais de concours de tirage + vente de puissance de calcul de nœud de validation (nécessite un jalonnement de jetons). Points de risque : il est difficile de prévenir et de contrôler la fraude par des agents, et Résumé : L'entraînement AI de type DAO est innovant, mais soyez prudent avant son déploiement pour éviter de devenir un "arène de présentations PPT".
Innovation clé : quantifier la contribution de données en argent grâce à la preuve d'attribution (PoA) - par exemple, lorsqu'un médecin télécharge des données médicales, si elles sont utilisées par un modèle de diagnostic AI, il reçoit automatiquement une rémunération en $OPN. Marge de sécurité : cadre léger OpenLoRA exécutant mille modèles sur un seul GPU, coût réduit de 99 % ; financement de 8 millions de dollars (le fondateur de Polygon participe à l'investissement). Stratégie d'airdrop : gagnez 2000 points par jour en laissant tourner le testnet, les 200 premiers joueurs du classement Kaito se partageront 2 millions d'OPN. Points de risque : conformité transfrontalière des données médicales/financières, la concurrence Spectral utilise la même approche. Résumé : Vise les points sensibles de l'exploitation des données AI, mais la conformité est l'épée de Damoclès.
Innovation clé : tokeniser le processus d'entraînement de l'IA par l'homme - les utilisateurs effectuent des tâches d'annotation (par exemple, enseigner à l'IA à reconnaître des images) pour gagner des $SAPIEN, les données sont mises en chaîne en tant que matériel d'entraînement, alimentant l'itération du modèle. Avantages du modèle : spécialement conçu pour traiter le "garbage in, garbage out" de ChatGPT, en améliorant la précision du modèle grâce à des données humaines. Avantages précoces : les ambassadeurs Discord peuvent gagner un bonus de coefficient de contribution, idéal pour les utilisateurs dans des régions à forte densité de main-d'œuvre. Points de risque : centralisation du pouvoir de tarification des tâches, la plateforme pourrait exploiter les travailleurs (similaire à Amazon Mechanical Turk). Résumé : Une usine de marquage de données en version Web3, gagne de l'argent à la sueur de son front mais la demande est réelle.
Priorité d'exécution :
Stratégie à court terme : foncez sur OpenLedger pour le minage de transactions en mode automatique et sur Vooi, coût faible et transparence. Mise en place à long terme : parier sur le développement d'agents Recall, profiter des bénéfices du secteur AI+DeFi. Zone à aborder avec prudence : Le rapport d'investissement en ressources humaines de Sapien est douteux, attention à devenir un "paysan numérique".
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Les gars, faisons un petit récapitulatif, très bientôt plusieurs projets de TGE, vous pouvez vous renseigner, faites vos propres recherches (DYOR) ～
Innovation clé : éliminer les opérations multi-chaînes avec le kit d'outils OneBalance - les utilisateurs n'ont pas besoin de percevoir les chaînes, les ponts, ou les devises Gas, et peuvent trader des contrats perpétuels inter-chaînes (ETH/ARB/OP, etc.) comme sur un CEX, tout en agrégeant la liquidité de Hyperliquid et SynFutures.
Les données parlent : volume d'échanges cumulé de 8,4 milliards de dollars sur 14 mois, le réseau principal V2 vient d'être lancé, le système de points est activé (trader c'est miner des airdrops de $VOOI).
Modèle commercial : gagner des commissions + remises d'échange, objectif de créer un Robinhood version DeFi, capturer le marché en croissance des petits investisseurs.
Points de risque : dépendance à la stabilité technique du partenaire OneBalance, si des retards ou des vulnérabilités de la chaîne croisée se produisent, cela pourrait entraîner des litiges concernant les positions ouvertes.
Résumé : Résoudre le besoin urgent des opérations DeFi qui vont à l'encontre de l'humanité, mais il est nécessaire de vérifier la profondeur de la liquidité en marché baissier.
Innovation clé : mise en réseau de 400 000 nœuds GPU avec Aethir pour créer la chaîne compétitive GameFAI à faible latence — formation IA en temps réel + monétisation des données de jeu, les joueurs parient sur les résultats des événements avec le jeton $ELY et entretiennent des agents IA d'e-sport.
Logique de profit : prélèvement des frais d'inscription aux compétitions + vente de données d'entraînement AI (comme le jeu de données de stratégie de combat de « League of Legends »).
Points de risque : zones de non-conformité des jeux e-sport (en lien avec les jeux d'argent), et le transfert des coûts d'exploitation des GPU aux joueurs pourrait écraser le modèle économique.
Résumé : Un actif rare dans les jeux de blockchain, mais la conformité est comme lécher une lame de couteau.
Innovation clé : créer une arène de combat pour agents AI sur la blockchain - les agents stockent les stratégies sur le réseau Ceramic, les utilisateurs parient sur les résultats des compétitions (comme le prix du concours de trading AlphaWave de 25 000 dollars), les connaissances sont échangeables.
Stratégie de lancement à froid : 500 000 comptes sur le réseau de test pour accumuler des points Surge (poids de l'airdrop), Coinbase et Animoca parient 39 millions de dollars.
Sources de revenus : frais de concours de tirage + vente de puissance de calcul de nœud de validation (nécessite un jalonnement de jetons).
Points de risque : il est difficile de prévenir et de contrôler la fraude par des agents, et
Résumé : L'entraînement AI de type DAO est innovant, mais soyez prudent avant son déploiement pour éviter de devenir un "arène de présentations PPT".
Innovation clé : quantifier la contribution de données en argent grâce à la preuve d'attribution (PoA) - par exemple, lorsqu'un médecin télécharge des données médicales, si elles sont utilisées par un modèle de diagnostic AI, il reçoit automatiquement une rémunération en $OPN.
Marge de sécurité : cadre léger OpenLoRA exécutant mille modèles sur un seul GPU, coût réduit de 99 % ; financement de 8 millions de dollars (le fondateur de Polygon participe à l'investissement).
Stratégie d'airdrop : gagnez 2000 points par jour en laissant tourner le testnet, les 200 premiers joueurs du classement Kaito se partageront 2 millions d'OPN.
Points de risque : conformité transfrontalière des données médicales/financières, la concurrence Spectral utilise la même approche.
Résumé : Vise les points sensibles de l'exploitation des données AI, mais la conformité est l'épée de Damoclès.
Innovation clé : tokeniser le processus d'entraînement de l'IA par l'homme - les utilisateurs effectuent des tâches d'annotation (par exemple, enseigner à l'IA à reconnaître des images) pour gagner des $SAPIEN, les données sont mises en chaîne en tant que matériel d'entraînement, alimentant l'itération du modèle.
Avantages du modèle : spécialement conçu pour traiter le "garbage in, garbage out" de ChatGPT, en améliorant la précision du modèle grâce à des données humaines.
Avantages précoces : les ambassadeurs Discord peuvent gagner un bonus de coefficient de contribution, idéal pour les utilisateurs dans des régions à forte densité de main-d'œuvre.
Points de risque : centralisation du pouvoir de tarification des tâches, la plateforme pourrait exploiter les travailleurs (similaire à Amazon Mechanical Turk).
Résumé : Une usine de marquage de données en version Web3, gagne de l'argent à la sueur de son front mais la demande est réelle.
Priorité d'exécution :
Stratégie à court terme : foncez sur OpenLedger pour le minage de transactions en mode automatique et sur Vooi, coût faible et transparence.
Mise en place à long terme : parier sur le développement d'agents Recall, profiter des bénéfices du secteur AI+DeFi.
Zone à aborder avec prudence : Le rapport d'investissement en ressources humaines de Sapien est douteux, attention à devenir un "paysan numérique".