저자:하오티엔

지난 한 달 동안 Crypto+AI 트랙에서 인기 있는 여러 프로젝트를 검토한 결과, 세 가지 중요한 추세 변화를 발견했으며, 각 프로젝트에 대한 간략한 소개와 의견을 제시했습니다.

1) 프로젝트 기술 경로는 더 실용적이며 순수한 개념적 패키징보다는 성능 데이터에 초점을 맞추기 시작합니다.

2) 수직적 세분화 시나리오가 확장의 초점이 되었고, 일반 AI는 전문화된 AI로 자리를 옮겼습니다.

3) 자본은 사업 모델 검증에 더 많은 중점을 두고, 현금 흐름이 있는 프로젝트가 당연히 더 선호됩니다.

첨부 파일: 프로젝트 소개, 주요 분석, 개인 의견:

1. @yupp_ai

프로젝트 소개: 분산형 AI 모델 평가 플랫폼으로, 6월에 a16z가 주도하고 Jeff Dean이 참여한 시드 라운드에서 3,300만 달러를 모금했습니다.

주요 내용: 인간의 주관적 판단의 장점을 AI 평가의 단점에 적용합니다. 크라우드소싱을 통해 500개 이상의 대형 모델을 평가하고, 사용자 피드백을 현금(1,000포인트 = 1달러)으로 교환할 수 있습니다. 이를 통해 OpenAI와 같은 기업들이 데이터를 구매하고 실질적인 현금 흐름을 확보할 수 있었습니다.

개인적인 의견: 비교적 명확한 사업 모델을 가진 프로젝트는 단순히 돈을 버는 모델이 아닙니다. 하지만 사기성 주문을 방지하는 것은 큰 과제이며, 마녀 공격 방지 알고리즘은 지속적으로 최적화되어야 합니다. 하지만 3,300만 달러 규모의 자금 조달 규모를 고려할 때, 자본은 수익화 검증을 통해 프로젝트를 명확하게 평가하고 있습니다.

2. @그라디언트_HQ

프로젝트 소개: 분산형 AI 컴퓨팅 네트워크로, 6월에 Pantera Capital과 Multicoin Capital이 주도하여 시드 라운드에서 1,000만 달러를 모금했습니다.

주요 내용: 솔라나 DePIN 분야에서는 센트리 노드(Sentry Nodes) 브라우저 플러그인을 기반으로 시장 합의가 이루어졌습니다. 팀원들은 헬륨(Helium)을 비롯한 여러 기업 출신입니다. 새롭게 출시된 라티카(Lattica) 데이터 전송 프로토콜과 패럴랙스(Parallax) 추론 엔진은 엣지 컴퓨팅 및 데이터 검증 분야에서 상당한 발전을 이루었으며, 지연 시간을 40% 단축하고 이기종 기기 접근을 지원합니다.

개인적인 의견: 방향은 맞지만, AI 현지화 추세에 갇혀 있습니다. 하지만 복잡한 작업 처리 효율성은 중앙 집중형 플랫폼보다 뛰어나며, 엣지 노드의 안정성은 여전히 ​​과제입니다. 엣지 컴퓨팅은 web2AI가 창출하는 새로운 수요이자 web3AI 분산 프레임워크의 장점입니다. 실제 성능을 갖춘 특정 제품의 구현에 대해서는 낙관적입니다.

3. @퍼블릭AI_

프로젝트 소개: 전 세계 사용자들이 다양한 분야(의료, 자율주행, 음성 등)에서 데이터를 기여하도록 토큰을 통해 인센티브를 제공하는 탈중앙화 AI 데이터 인프라 플랫폼입니다. 1,400만 달러 이상의 누적 수익을 달성했으며, 수백만 명의 데이터 기여자 네트워크를 구축했습니다.

주요 특징: 기술적으로 ZK 검증과 BFT 합의 알고리즘을 통합하여 데이터 품질을 보장하고, Amazon Nitro Enclaves의 프라이버시 컴퓨팅 기술을 사용하여 규정 준수 요건을 충족합니다. 더욱 흥미로운 점은 소프트웨어에서 하드웨어로의 확장으로 볼 수 있는 HeadCap 뇌파 수집 장치의 출시입니다. 경제 모델 또한 잘 설계되었습니다. 사용자는 10시간 분량의 음성 주석으로 16달러 + 50만 포인트를 획득할 수 있으며, 기업 구독 데이터 서비스 비용을 45% 절감할 수 있습니다.

개인적인 의견: 이 프로젝트의 가장 큰 가치는 AI 데이터 주석의 실제적인 니즈, 특히 의료 및 자율주행과 같이 데이터 품질과 규정 준수에 대한 요구가 매우 높은 분야에서의 니즈를 충족한다는 점이라고 생각합니다. 그러나 20%의 오류율은 기존 플랫폼의 10%보다 여전히 다소 높으며, 데이터 품질 변동은 지속적으로 해결해야 할 문제입니다. 뇌-컴퓨터 인터페이스 분야에는 많은 상상력의 여지가 있지만, 구현 또한 쉽지 않습니다.

4. @스파크체이나이

프로젝트 소개: 솔라나(Solana)는 블록체인 기반의 분산 컴퓨팅 네트워크입니다. 6월 오크스톤 벤처스(OakStone Ventures)의 주도로 1,080만 달러의 투자를 유치했습니다.

주요 특징: 동적 샤딩 기술을 통해 유휴 GPU 리소스를 통합하고, Llama3-405B와 같은 대규모 모델의 추론을 지원하며, AWS보다 비용이 40% 저렴합니다. 토큰화된 데이터 트랜잭션 설계는 매우 흥미롭습니다. 컴퓨팅 파워 기여자를 이해관계자로 직접 전환하고, 더 많은 사람들이 네트워크에 참여하도록 유도할 수 있습니다.

개인적인 의견: 이는 논리적으로 타당한 전형적인 "유휴 자원 집계" 모델입니다. 그러나 15%에 달하는 크로스체인 검증 오류율은 다소 높은 편이며, 기술적 안정성은 더욱 개선될 필요가 있습니다. 하지만 높은 실시간 성능이 요구되지 않는 3D 렌더링과 같은 시나리오에서는 장점이 있습니다. 핵심은 오류율을 줄일 수 있느냐는 것입니다. 그렇지 않으면 아무리 훌륭한 비즈니스 모델이라도 기술적 문제로 인해 어려움을 겪게 될 것입니다.

5. @olaxbt_terminal

프로젝트 프로필: AI 기반 고주파 암호화폐 거래 플랫폼, 6월에 338만 달러 규모의 시드 라운드 완료, @ambergroup_io

주요 투자자.

주요 내용: MCP 기술은 거래 경로를 동적으로 최적화하고, 슬리피지(slippage)를 줄이며, 효율성을 30% 향상시킵니다. #AgentFi 트렌드에 발맞춰, 상대적으로 시장 수요가 부족한 DeFi 양적 거래 부문에서 진입점을 찾은 것으로 볼 수 있습니다.

개인적인 의견: 방향성은 괜찮으며, DeFi에는 더 스마트한 거래 도구가 필요합니다. 그러나 고빈도 거래는 지연 시간과 정확도에 대한 요구 사항이 매우 높으며, AI 예측과 온체인 실행 간의 실시간 연동 검증이 필요합니다. 또한, MEV 공격은 큰 위험이므로 기술적 보호 조치가 지속적으로 마련되어야 합니다.