📢 Gate广场专属 #WXTM创作大赛# 正式开启!
聚焦 CandyDrop 第59期 —— MinoTari (WXTM),总奖池 70,000 枚 WXTM 等你赢!
🎯 关于 MinoTari (WXTM)
Tari 是一个以数字资产为核心的区块链协议,由 Rust 构建,致力于为创作者提供设计全新数字体验的平台。
通过 Tari,数字稀缺资产(如收藏品、游戏资产等)将成为创作者拓展商业价值的新方式。
🎨 活动时间:
2025年8月7日 17:00 - 8月12日 24:00(UTC+8)
📌 参与方式:
在 Gate广场发布与 WXTM 或相关活动(充值 / 交易 / CandyDrop)相关的原创内容
内容不少于 100 字,形式不限(观点分析、教程分享、图文创意等)
添加标签: #WXTM创作大赛# 和 #WXTM#
附本人活动截图(如充值记录、交易页面或 CandyDrop 报名图)
🏆 奖励设置(共计 70,000 枚 WXTM):
一等奖(1名):20,000 枚 WXTM
二等奖(3名):10,000 枚 WXTM
三等奖(10名):2,000 枚 WXTM
📋 评选标准:
内容质量(主题相关、逻辑清晰、有深度)
用户互动热度(点赞、评论)
附带参与截图者优先
📄 活动说明:
内容必须原创,禁止抄袭和小号刷量行为
获奖用户需完成 Gate广场实名
Crypto+AI赛道趋势:技术务实化、场景垂直化、商业模式验证成焦点
Crypto+AI 赛道热门项目趋势分析
过去一个月,Crypto+AI 赛道的热门项目呈现出三个显著的趋势变化:
项目技术路径更加务实,注重展示实际性能数据,而非单纯依赖概念包装。
垂直细分场景成为拓展重点,专业化 AI 应用开始取代通用化 AI 方案。
资本更关注商业模式的验证,具有实际现金流的项目明显更受青睐。
以下是几个代表性项目的简介和分析:
去中心化 AI 模型评估平台
该平台于 6 月完成 3300 万美元种子轮融资,由知名投资机构领投,多位业内专家参投。
平台创新地将人类主观判断的优势应用于 AI 评估领域。通过人工众包方式为 500 多个大模型打分,用户反馈可兑换现金。目前已吸引多家知名 AI 公司采购数据,形成了实际的现金流。
这种商业模式相对清晰,不同于纯烧钱模式。然而,防范刷单和完善反女巫攻击算法仍是重大挑战。从融资规模来看,资本明显更青睐已经验证变现能力的项目。
去中心化 AI 计算网络
该项目在 6 月完成 1000 万美元种子轮融资,由多家知名加密货币投资机构共同领投。
项目通过浏览器插件在 Solana DePIN 领域获得一定市场认可。团队成员来自多个知名区块链项目。新推出的数据传输协议和推理引擎在边缘计算和数据可验证性方面取得实质性进展,能显著降低延迟,并支持异构设备接入。
该项目准确把握了 AI 本地化"下沉"趋势。虽然在处理复杂任务时仍需与中心化平台比拼效率,边缘节点的稳定性也有待提高。但边缘计算作为 Web2 AI 内卷催生的新需求,恰好契合 Web3 AI 的分布式框架优势。未来有望通过具体产品和实际性能推动落地。
去中心化 AI 数据基础设施平台
该平台通过代币激励全球用户贡献多领域数据,涵盖医疗、自动驾驶、语音等领域。累计收入超过 1400 万美元,建立了百万级的数据贡献者网络。
技术上,平台集成了零知识证明验证与拜占庭容错共识算法以确保数据质量,同时采用隐私计算技术满足合规要求。值得注意的是,项目还推出了脑电波采集设备,实现了从软件向硬件的拓展。
经济模型设计合理,用户通过 10 小时语音标注可获得可观的收益,企业订阅数据服务的成本也能大幅降低。
该项目最大的价值在于切中了 AI 数据标注的真实需求,尤其是在对数据质量和合规要求极高的医疗、自动驾驶等领域。然而,20% 的错误率相比传统平台仍有提升空间,数据质量波动是需要持续解决的问题。脑机接口方向虽然富有想象空间,但执行难度不小。
Solana 链上分布式算力网络
该项目于 6 月完成 1080 万美元融资。
通过动态分片技术聚合闲置 GPU 资源,支持大型语言模型推理,成本比传统云服务低 40%。项目创新地将算力贡献者代币化,使其成为直接的利益相关方,有助于激励更多参与。
这是典型的"聚合闲置资源"模式,逻辑上可行。但 15% 的跨链验证错误率仍有待改进,技术稳定性需要进一步提升。在 3D 渲染等对实时性要求不高的场景中确实具有优势,关键是能否降低错误率,避免技术问题拖累商业模式的实施。
AI 驱动的加密货币高频交易平台
该平台在 6 月完成 338 万美元种子轮融资。
平台采用先进技术动态优化交易路径,减少滑点,实测效率提升 30%。顺应当前趋势,在 DeFi 量化交易这个相对空白的细分领域找到了切入点,填补了市场需求。
方向选择正确,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需进一步验证。另外,MEV 攻击是一个重大风险,技术防护措施需要同步提升。