作者：Haotian

盤點了過去一個月Crypto+AI 賽道的若干熱門項目，發現有三個顯著趨勢變化，並附項目簡要介紹和點評：

1）專案技術路徑更務實，開始注重性能數據說話而非純概念包裝；

2）垂類細分場景成拓展焦點，通用化AI 讓位給專業化AI；

3）資本較看重商業模式驗證，有現金流的項目明顯較受青睞；

附：專案簡介、亮點分析、個人評論：

1、 @yupp_ai

專案簡介：去中心化AI 模型評估平台，6 月完成3,300 萬美元種子輪，a16z 領投，Jeff Dean 參投。

亮點分析：把人類的主觀判斷優勢應用在AI 的評估短板上。透過人工眾包為500+ 大模型評分，用戶回饋可兌現金（1000 點=1 美元），已吸引OpenAI 等公司採購數據，有真實現金流。

個人評論：商業模式較為清晰的項目，並非是純燒錢模式。但防刷單是大挑戰，反女巫攻擊演算法得持續優化。但從3,300 萬美元融資規模來看，資本明顯更看重有變現驗證的項目。

2、 @Gradient_HQ

專案簡介：去中心化AI 運算網絡，6 月完成1,000 萬美元種子輪，Pantera Capital 與Multicoin Capital 領投。

亮點分析：靠Sentry Nodes 瀏覽器插件，已經在Solana DePIN 領域有一定市場共識，團隊成員來自Helium 等，新推出Lattica 數據傳輸協議和Parallax 推理引擎，在邊緣計算和數據可驗證性方面做了實質性探索，能降低延遲40%，支持異構設備接入。

個人評論：方向很對，剛好卡在AI 本地化"下沉"趨勢。但處理複雜任務要和中心化平台比效率，邊緣節點穩定性還是問題。不過，邊緣運算是web2AI 內捲出來的新需求也是web3AI 的分散式框架優勢所在，看好用實際效能的具體產品來推進落地。

3、 @PublicAI_

專案簡介：去中心化AI 數據基礎設施平台，透過代幣激勵全球用戶貢獻多領域數據（醫療、自動駕駛、語音等），累計收入超1400 萬美元，建立了百萬級數據貢獻者網路。

亮點分析：技術上整合ZK 驗證與BFT 共識演算法確保資料質量，也用了Amazon Nitro Enclaves 隱私計算技術滿足合規要求。比較有趣的是推出了HeadCap 腦波採集設備，算是從軟體拓展到了硬體。經濟模型也設計得不錯，用戶10 小時語音標註能賺16 美元+50 萬積分，企業訂閱數據服務成本能降45%。

個人評論：感覺該專案的最大價值是到了AI 資料標註的真實需求，特別是在醫療、自動駕駛這些對資料品質和合規要求極高的領域。不過20% 的錯誤率還是比傳統平台的10% 高了點，數據品質波動是個需要持續解決的問題。腦機介面方向挺有想像空間，但執行難度也不小。

4、 @sparkchainai

專案簡介：Solana 鏈上分散式算力網絡，6 月完成1,080 萬美元融資，OakStone Ventures 領投。

亮點分析：透過動態分片技術聚合閒置GPU 資源，支援Llama3-405B 等大模型推理，成本比AWS 低40%。代幣化數據交易的設計挺有意思，直接把算力貢獻者變成了利益相關方，也能激勵更多人參與網路。

個人評論：典型的「聚合閒置資源」模式，邏輯上說得通。但15% 的跨鏈驗證錯誤率確實有點高了，技術穩定性還要持續打磨。不過在3D 渲染這種對即時性要求不高的場景確實有優勢，關鍵在於能不能把錯誤率降下來，否則再好的商業模式也會被技術問題拖累。

5、 @olaxbt_terminal

專案簡介：AI 驅動的加密貨幣高頻交易平台，6 月完成338 萬美元種子輪， @ambergroup_io

領投。

亮點分析：MCP 技術能動態優化交易路徑，減少滑點，實測效率提升30%。迎合#AgentFi 趨勢，算是在DeFi 量化交易這個相對空白的細分領域找到了切入點，算是填補了市場需求。

個人評論：方向沒問題，DeFi 確實需要更聰明的交易工具。但高頻交易對延遲和準確性要求極高，AI 預測和鏈上執行的即時協同作用還得驗證。另外MEV 攻擊是個大風險，技術防護措施得跟上才行。