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最近のCrypto+AIの人気プロジェクトを振り返ると、この3つのトレンドが顕著に変化しています。
作者: Haotian
過去1ヶ月のCrypto+AI分野のいくつかの人気プロジェクトを振り返り、3つの顕著なトレンドの変化を発見しました。プロジェクトの簡単な紹介とコメントを添えます：
1）プロジェクトの技術的アプローチがより実践的になり、純粋な概念的なパッケージではなく、性能データに重点を置くようになった；
2）垂直分野のシーンが拡張の焦点となり、汎用AIは専門的なAIに譲る。
3）資本はビジネスモデルの検証をより重視し、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかにより好まれる。
附：プロジェクトの概要、ハイライト分析、個人的な評価：
1、 @yupp_ai
プロジェクト概要：分散型AIモデル評価プラットフォーム、6月に3300万ドルのシードラウンドを完了、a16zが主導し、Jeff Deanが参加。
ハイライト分析：人間の主観的判断の利点をAIの評価の弱点に適用します。人工的な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、ユーザーのフィードバックは現金に交換可能（1000ポイント=1ドル）であり、OpenAIなどの企業からデータを購入することを引き付けており、実際のキャッシュフローがあります。
個人の評価：ビジネスモデルが比較的明確なプロジェクトであり、単なる資金消費モデルではない。しかし、偽レビュー防止は大きな課題であり、反ウィッチ攻撃アルゴリズムは継続的に最適化される必要がある。しかし、3300万ドルの資金調達規模から見ると、資本は明らかに収益化が検証されたプロジェクトを重視している。
2、 @Gradient_HQ
项目简介:去中心化 AI 计算网络,6 月完成 1000 万美元种子轮,Pantera Capital 与 Multicoin Capital 领投。
ハイライト分析：Sentry Nodes ブラウザプラグインを利用することで、Solana DePIN 分野で一定の市場コンセンサスを得ています。チームメンバーは Helium などから来ており、新たに Lattica データ転送プロトコルと Parallax 推論エンジンを導入しました。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、遅延を 40% 削減し、異種デバイスの接続をサポートします。
個人の意見：方向性は正しい、ちょうどAIのローカリゼーション「沈下」トレンドに合致している。しかし、複雑なタスクを処理する際は、中央集権型プラットフォームと効率を比べる必要があり、エッジノードの安定性は依然として問題である。ただし、エッジコンピューティングはweb2AIから生まれた新たなニーズであり、web3AIの分散型フレームワークの強みでもある。具体的な製品で実際の性能を推進することに期待している。
3、 @PublicAI_
プロジェクト概要：分散型AIデータインフラプラットフォームで、トークンによって世界中のユーザーが多様な分野（医療、自動運転、音声など）のデータを提供するよう促します。累積収入は1400万ドルを超え、百万規模のデータ提供者ネットワークを構築しました。
ハイライト分析：技術的にZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合してデータ品質を確保し、Amazon Nitro Enclavesの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。興味深いのは、HeadCap脳波収集デバイスが発売されたことで、ソフトウェアからハードウェアに拡張されたと言えます。経済モデルも良く設計されており、ユーザーは10時間の音声アノテーションで16ドル+50万ポイントを稼ぐことができ、企業のデータサービスの購読コストは45%削減できます。
個人の評価：このプロジェクトの最大の価値は、AIデータアノテーションの実際のニーズに達していると感じます。特に、医療や自動運転など、データの品質とコンプライアンスの要求が非常に高い分野においてです。しかし、20%のエラー率は、従来のプラットフォームの10%よりも高いです。データ品質の変動は継続的に解決する必要がある問題です。脳-機械インターフェースの方向性は想像の余地がありますが、実行の難易度も小さくありません。
4、@sparkchainai
プロジェクト概要：Solanaチェーン上の分散型コンピューティングネットワークで、6月に1080万ドルの資金調達を完了し、OakStone Venturesがリードしました。
ハイライト分析：ダイナミックシャーディング技術を通じて未使用のGPUリソースを集約し、Llama3-405Bなどの大規模モデル推論をサポートし、AWSよりも40％コストが低い。トークン化されたデータ取引の設計は非常に興味深く、計算力の貢献者を利害関係者に変え、より多くの人々がネットワークに参加することを促進することができる。
個人評価：典型的な「未使用リソースの集約」モデルで、論理的には理解できる。しかし、15%のクロスチェーン検証エラー率は確かに少し高い。技術的安定性はまだ磨きをかける必要がある。ただし、3Dレンダリングのようなリアルタイム性がそれほど求められないシーンでは確かに利点がある。重要なのは、エラー率を下げられるかどうかである。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルでも技術的な問題に足を引っ張られることになる。
5、 @olaxbt_terminal
プロジェクト概要：AI駆動の暗号通貨高頻取引プラットフォーム、6月に338万ドルのシードラウンドを完了、@ambergroup_io
リード投資。
ハイライト分析：MCP技術は取引経路を動的に最適化し、スリッページを減少させ、実測効率を30％向上させます。#AgentFiトレンドに呼応し、DeFi量子取引という比較的空白の細分野に切り込むポイントを見つけたと言え、市場の需要を満たしたと言えます。
個人評価：方向に問題はありません。DeFiは確かによりスマートな取引ツールを必要としています。しかし、高頻度取引は遅延と精度に対する要求が非常に高く、AI予測とオンチェーン実行のリアルタイムの協調性はまだ検証が必要です。また、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な防護措置が追いつかなければなりません。