지난 한 달간 암호화폐+AI 분야의 주요 이슈 프로젝트들을 분석한 결과, 세 가지 뚜렷한 트렌드 변화를 발견했으며, 각 프로젝트에 대한 간략한 소개와 평가는 다음과 같습니다:
1) 프로젝트 기술 경로가 더욱 실용적으로 변화하고, 순수 개념 포장보다는 성능 데이터를 중시하기 시작했습니다;
2) 수직적 세분화된 시나리오가 확장의 초점이 되었으며, 범용 AI가 전문화된 AI에 자리를 내주고 있습니다;
3) 자본은 비즈니스 모델 검증에 더욱 주목하며, 현금 흐름이 있는 프로젝트를 명확히 선호합니다;
첨부: 프로젝트 소개, 주요 분석, 개인 평가:
1, @yupp_ai
프로젝트 소개: 탈중앙화 AI 모델 평가 플랫폼으로, 6월에 3,300만 달러 시드 라운드를 완료했으며, a16z가 주도 투자했고 Jeff Dean이 참여했습니다.
주요 분석: 인간의 주관적 판단 장점을 AI 평가의 약점에 적용했습니다. 500개 이상의 대규모 모델에 인공 크라우드소싱 방식으로 점수를 매기며, 사용자 피드백은 현금으로 전환 가능(1,000 포인트 = 1달러)하고, OpenAI 등 기업들이 데이터를 구매하여 실제 현금 흐름을 창출하고 있습니다.
개인 평가: 비즈니스 모델이 비교적 명확하고 순수한 자금 소모 모델이 아닙니다. 그러나 부정 방지는 큰 과제이며, Sybil 공격 방지 알고리즘은 지속적으로 최적화되어야 합니다. 3,300만 달러 투자 규모로 볼 때, 자본은 명확히 현금화 검증이 가능한 프로젝트를 더 중요하게 여깁니다.
2, @Gradient_HQ
프로젝트 소개: 탈중앙화 AI 컴퓨팅 네트워크로, 6월에 1,000만 달러 시드 라운드를 완료했으며, 판테라(Pantera Capital)와 Multicoin Capital이 주도 투자했습니다.
주요 분석: Sentry Nodes 브라우저 확장 프로그램을 통해 솔라나(Solana) DePIN 영역에서 이미 일정 수준의 시장 합의를 이루었습니다. 팀원들은 Helium 출신이며, 새로 출시한 Lattica 데이터 전송 프로토콜과 Parallax 추론 엔진을 통해 엣지 컴퓨팅과 데이터 검증 가능성 측면에서 실질적인 탐색을 진행했으며, 지연 시간을 40% 줄이고 이기종 장치 연결을 지원합니다.
개인 평가: 방향성이 매우 적절하며 AI 로컬화 '하강' 트렌드에 정확히 부합합니다. 그러나 복잡한 작업 처리 시 중앙화 플랫폼과 비교한 효율성과 엣지 노드의 안정성은 여전히 문제입니다. 그럼에도 엣지 컴퓨팅은 web2 AI의 내부 경쟁에서 나온 새로운 요구사항이며 web3 AI의 분산 프레임워크 장점이므로, 실제 성능을 갖춘 구체적인 제품을 통한 구현을 기대합니다.
3, @PublicAI_
프로젝트 소개: 탈중앙화 AI 데이터 기반 인프라 플랫폼으로, 토큰 인센티브를 통해 전 세계 사용자로부터 의료, 자율주행, 음성 등 다양한 분야의 데이터를 수집하며, 누적 수익은 1,400만 달러를 초과하고 수백만 명의 데이터 기여자 네트워크를 구축했습니다.
주요 분석: 기술적으로 ZK 검증과 BFT 합의 알고리즘을 통합하여 데이터 품질을 보장하고, Amazon Nitro Enclaves 개인정보 보호 컴퓨팅 기술을 사용하여 규정 준수 요구사항을 충족시킵니다. 흥미로운 점은 HeadCap 뇌파 수집 장치를 출시하여 소프트웨어에서 하드웨어로 확장했다는 것입니다. 경제 모델도 잘 설계되어 사용자는 10시간 음성 태깅으로 16달러 + 50만 포인트를 벌 수 있으며, 기업의 데이터 서비스 구독 비용은 45% 절감할 수 있습니다.
개인 평가: 이 프로젝트의 가장 큰 가치는 AI 데이터 태깅의 실제 수요, 특히 데이터 품질과 규정 준수 요구사항이 매우 높은 의료, 자율주행 분야에 있습니다. 그러나 20%의 오류율은 여전히 기존 플랫폼의 10%보다 높으며, 데이터 품질 변동은 지속적으로 해결해야 할 문제입니다. 뇌-기계 인터페이스 방향은 상상력이 풍부하지만 실행 난이도 또한 높습니다.
4, @sparkchainai
프로젝트 소개: 솔라나(Solana) 온체인 분산 컴퓨팅 네트워크로, 6월에 1,080만 달러를 조달했으며 OakStone Ventures가 주도 투자했습니다.
주요 분석: 동적 샤딩 기술을 통해 유휴 GPU 리소스를 집계하고 Llama3-405B 등 대규모 모델 추론을 지원하며, AWS 대비 비용을 40% 절감합니다. 토큰화된 데이터 거래 설계가 흥미로워 컴퓨팅 리소스 기여자를 직접 이해관계자로 만들고 더 많은 참여를 유도합니다.
개인 평가: 전형적인 '유휴 리소스 집계' 모델로 논리적으로 타당합니다. 그러나 15%의 크로스체인 검증 오류율은 다소 높으며, 기술적 안정성은 계속 개선해야 합니다. 3D 렌더링과 같이 실시간성 요구가 높지 않은 시나리오에서는 분명 장점이 있지만, 핵심은 오류율을 낮출 수 있느냐입니다. 그렇지 않으면 아무리 좋은 비즈니스 모델도 기술적 문제에 발목 잡힐 수 있습니다.
5, @olaxbt_terminal
프로젝트 소개: AI 기반 암호화폐 고빈도 거래 플랫폼으로, 6월에 338만 달러 시드 라운드를 완료했으며 @ambergroup_io가 주도 투자했습니다.
주요 분석: MCP 기술로 거래 경로를 동적으로 최적화하여 슬리피지를 줄이고, 실제 테스트에서 효율성을 30% 향상시켰습니다. #AgentFi 트렌드에 부합하며, DeFi 양적 거래의 상대적으로 공백인 세분화된 영역에서 진입점을 찾았습니다.
개인 평가: 방향성에는 문제가 없으며, DeFi는 실제로 더 지능적인 거래 도구가 필요합니다. 그러나 고빈도 거래는 지연 시간과 정확성에 대한 요구사항이 매우 높아 AI 예측과 온체인 실행의 실시간 협업은 여전히 검증이 필요합니다. 또한 MEV 공격은 큰 리스크이므로 기술적 방어 조치가 뒤따라야 합니다.
