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盘点近期 Crypto+AI 热门项目,这三个趋势变化显着
撰文:Haotian
盘点了过去一个月 Crypto+AI 赛道的若干热门项目,发现有三个显着趋势变化,并附项目简要介绍和点评:
1)项目技术路径更务实,开始注重性能数据说话而非纯概念包装;
2)垂类细分场景成拓展焦点,通用化 AI 让位于专业化 AI;
3)资本更看重商业模式验证,有现金流的项目明显更受青睐;
附:项目简介、亮点分析、个人点评:
1、 @yupp_ai
项目简介:去中心化 AI 模型评估平台,6 月完成 3300 万美元种子轮,a16z 领投,Jeff Dean 参投。
亮点分析:把人类的主观判断优势应用到 AI 的评估短板上。通过人工众包给 500+ 大模型打分,用户反馈可兑现金(1000 积分=1 美元),已吸引 OpenAI 等公司采购数据,有真实现金流。
个人点评:商业模式较为清晰的项目,并非是纯烧钱模式。但防刷单是大挑战,反女巫攻击算法得持续优化。但从 3300 万美元融资规模看,资本明显更看重有变现验证的项目。
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。
亮点分析:靠 Sentry Nodes 浏览器插件,已经在 Solana DePIN 领域有一定市场共识,团队成员来自 Helium 等,新推出 Lattica 数据传输协议和 Parallax 推理引擎,在边缘计算和数据可验证性方面做了实质性探索,能降低延迟 40%,支持异构设备接入。
个人点评:方向很对,正好卡在 AI 本地化「下沉」趋势上。但处理复杂任务要和中心化平台比效率,边缘节点稳定性还是问题。不过,边缘计算是 web2AI 内卷出来的新需求也是 web3AI 的分布式框架优势所在,看好用实际性能的具体产品推进落地。
3、 @PublicAI_
项目简介:去中心化 AI 数据基础设施平台,通过代币激励全球用户贡献多领域数据(医疗、自动驾驶、语音等),累计收入超 1400 万美元,建立了百万级数据贡献者网络。
亮点分析:技术上集成 ZK 验证与 BFT 共识算法确保数据质量,还用了 Amazon Nitro Enclaves 隐私计算技术满足合规要求。比较有意思的是推出了 HeadCap 脑电波采集设备,算是从软件拓展到了硬件。经济模型也设计得不错,用户 10 小时语音标注能赚 16 美元 +50 万积分,企业订阅数据服务成本能降 45%。
个人点评:感觉该项目的最大价值是到了 AI 数据标注的真实需求,特别是在医疗、自动驾驶这些对数据质量和合规要求极高的领域。不过 20% 的错误率还是比传统平台的 10% 高了点,数据质量波动是个需要持续解决的问题。脑机接口方向挺有想象空间,但执行难度也不小。
4、 @sparkchainai
项目简介:Solana 链上分布式算力网络,6 月完成 1080 万美元融资,OakStone Ventures 领投。
亮点分析:通过动态分片技术聚合闲置 GPU 资源,支持 Llama3-405B 等大模型推理,成本比 AWS 低 40%。代币化数据交易的设计挺有意思,直接把算力贡献者变成了利益相关方,还能激励更多人参与网络。
个人点评:典型的「聚合闲置资源」模式,逻辑上说得通。但 15% 的跨链验证错误率确实有点高了,技术稳定性还得继续打磨。不过在 3D 渲染这种对实时性要求不高的场景确实有优势,关键是能不能把错误率降下来,否则再好的商业模式也会被技术问题拖累。
5、 @olaxbt_terminal
项目简介:AI 驱动的加密货币高频交易平台,6 月完成 338 万美元种子轮, @ambergroup_io
领投。
亮点分析:MCP 技术能动态优化交易路径,减少滑点,实测效率提升 30%。迎合 #AgentFi 趋势,算是在 DeFi 量化交易这个相对空白的细分领域找到了切入点,算是填补了市场需求。
个人点评:方向没问题,DeFi 确实需要更智能的交易工具。但高频交易对延迟和准确性要求极高,AI 预测和链上执行的实时协同性还得验证。另外 MEV 攻击是个大风险,技术防护措施得跟上才行。