著者:Haotian
過去 1 か月間の Crypto+AI トラックで人気のプロジェクトをいくつか確認した結果、3 つの重要なトレンドの変化が見つかりました。各プロジェクトについて簡単に紹介し、コメントします。
1) プロジェクト技術パスはより実用的になり、純粋な概念的パッケージングではなくパフォーマンス データに重点を置き始めます。
2) 垂直分割シナリオが拡大の焦点となり、汎用 AI は特殊化 AI に取って代わられました。
3) 資本はビジネスモデルの検証を重視しており、キャッシュフローのあるプロジェクトが明らかに好まれます。
添付資料：プロジェクト紹介、ハイライト分析、個人コメント：
1. @yupp_ai
プロジェクト紹介：分散型 AI モデル評価プラットフォーム。6 月に a16z が主導し、Jeff Dean が参加した 3,300 万ドルのシードラウンドを完了しました。
ハイライト：人間の主観的判断の利点をAI評価の欠点に応用。クラウドソーシングを通じて500以上の大規模モデルを採点し、ユーザーからのフィードバックを現金（1000ポイント＝1米ドル）と交換することで、OpenAIなどの企業がデータを購入するきっかけとなり、実質的なキャッシュフローを生み出しています。
個人的なコメント：比較的明確なビジネスモデルを持つプロジェクトは、純粋な資金燃焼モデルではありません。しかし、不正注文の防止は大きな課題であり、アンチ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。しかしながら、3,300万米ドルという資金調達規模から判断すると、キャピタルは収益化の検証が可能なプロジェクトを高く評価していることは明らかです。
2. @Gradient_HQ
プロジェクト紹介: 分散型 AI コンピューティング ネットワーク。Pantera Capital と Multicoin Capital が主導し、6 月に 1,000 万ドルのシードラウンドを完了しました。
ハイライト：Sentry Nodesブラウザプラグインを活用したSolana DePINは、市場から一定のコンセンサスを得ています。チームメンバーはHeliumをはじめとする企業から構成されています。新たにリリースされたLatticaデータ転送プロトコルとParallax推論エンジンは、エッジコンピューティングとデータ検証可能性の分野で大きな研究成果を上げており、レイテンシを40%削減し、異機種デバイスからのアクセスをサポートします。
個人的なコメント：方向性は正しく、AIのローカライズ化の潮流に乗っています。しかし、複雑なタスクの処理効率は集中型プラットフォームよりも優れており、エッジノードの安定性は依然として課題です。しかし、エッジコンピューティングはweb2AIが生み出した新たな需要であり、web3AIの分散フレームワークのメリットでもあります。具体的な製品が実際に機能し、その性能が発揮されることに期待しています。
3. @パブリックAI_
プロジェクト紹介：世界中のユーザーがトークンを通じて様々な分野（医療、自動運転、音声など）のデータ提供を奨励する、分散型AIデータ基盤プラットフォームです。累計収益は1,400万米ドルを超え、数百万人規模のデータ提供者ネットワークを構築しています。
注目点：技術的には、ZK検証とBFTコンセンサスアルゴリズムを統合し、データ品質を確保しています。また、Amazon Nitro Enclavesプライバシーコンピューティング技術を活用し、コンプライアンス要件を満たしています。さらに興味深いのは、ソフトウェアからハードウェアへの拡張と言えるHeadCap脳波取得デバイスの発売です。経済モデルも巧みに設計されており、ユーザーは10時間の音声注釈作成で16ドル＋50万ポイントを獲得でき、企業向けサブスクリプションデータサービスのコストを45%削減できます。
個人的なコメント：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真のニーズ、特に医療や自動運転といったデータ品質とコンプライアンスに対する要求が極めて高い分野における真のニーズを満たしていることだと感じています。しかし、20%というエラー率は、従来のプラットフォームの10%よりも依然として高く、データ品質の変動は継続的に解決すべき問題です。脳とコンピューターのインターフェースという方向性には多くの想像力の余地がありますが、実装も困難です。
4. @sparkchainai
プロジェクト紹介：Solanaは、チェーン上の分散コンピューティングネットワークです。6月にOakStone Venturesが主導し、1,080万米ドルの資金調達を完了しました。
ハイライト：動的シャーディング技術によってアイドル状態のGPUリソースを集約し、Llama3-405Bなどの大規模モデルの推論をサポートし、AWSよりも40%低いコストを実現しています。トークン化されたデータトランザクションの設計は非常に興味深く、コンピューティングパワーの貢献者を直接ステークホルダーに変換することで、より多くの人々がネットワークに参加するよう促すことができます。
個人的なコメント：これは典型的な「アイドルリソースを集約する」モデルであり、論理的には理にかなっています。しかし、クロスチェーン検証のエラー率が15%というのは確かに少し高く、技術的な安定性をさらに磨く必要があります。ただし、3Dレンダリングなど、高いリアルタイム性を必要としないシナリオではメリットがあります。重要なのはエラー率を低減できるかどうかです。そうでなければ、どんなに優れたビジネスモデルであっても、技術的な問題によって台無しにされてしまうでしょう。
5. @olaxbt_terminal
プロジェクトプロフィール：AI駆動型高頻度暗号通貨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
リード投資家。
ハイライト：MCPテクノロジーは、取引パスを動的に最適化し、スリッページを削減し、効率を30%向上させます。#AgentFiのトレンドに呼応し、DeFiクオンツ取引の比較的空白の領域への参入ポイントを見つけ、市場の需要を満たすものと言えるでしょう。
個人的なコメント：方向性は良好で、DeFiにはよりスマートな取引ツールが必要です。しかし、高頻度取引（HFT）はレイテンシー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連携を検証する必要があります。さらに、MEV攻撃は大きなリスクであり、技術的な保護対策を継続的に実施する必要があります。
