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贪婪
66

一张图,带你速览 178 个加密 AI 项目的全景

178 个项目,募集资金 20 亿美元,54 个已上线代币,总完全稀释估值 (FDV) 超过 630 亿美元。

作者:Dima Khanarin

编译:深潮TechFlow

Crypto 与 AI 的结合领域正在快速发展。在 Devcon 结束后,我整理了一份涵盖所有已知项目的地图,旨在帮助大家更好地了解这一领域的现状。

这份地图将项目分为以下三类:

  • 应用 (Apps)

  • 中间件 (Middleware)

  • 基础设施 (Infra

每一类别都包含融资数据和已上线的代币信息。

1.应用 (31 个项目,总融资超 2.4 亿美元,8 个代币已上线,总 FDV 超 30 亿美元):

1.1) DeFi 应用

  • 6 个项目,融资 100 万美元,目前无代币上线。

  • 包括 @rug_ai@RPS_Labs 等。

1.2) 聊天机器人

  • 4 个项目,已上线 1 个代币,总 FDV 超 1000 万美元。

  • 例如 @Libertai_DAI 等。

1.3) 支付应用

  • 6 个项目,融资 3300 万美元,目前无代币上线。

  • 代表项目包括:

@PaymanAI (融资 1380 万美元);

@trySkyfire (融资 950 万美元);

@BitteProtocol (融资 750 万美元) 等。

1.4) AI 智能体与影响者

  • 超过 10 个项目,10+ 个代币已上线,总 FDV 超 30 亿美元。

  • 包括 TT、ai16z、Zerebro、@centienceio 等。

1.5) 工程与安全

  • 4 个项目,融资 3300 万美元,已上线 2 个代币,总 FDV 超 2 亿美元。

  • 例如 :

@Chain_GPT ($CGPT, FDV 1.2 亿美元);

@FortaNetwork ($FORT, FDV 1 亿美元);

@MetaTrustLabs (融资 1000 万美元) 等。

1.6) 消费类应用

  • 6 个项目,融资 1200 万美元,已上线 2 个代币,总 FDV 超 1 亿美元。

  • 包括:

@aiarena_ ($NRN, FDV 8000 万美元);

@bottoproject ($BOTTO, FDV 6000 万美元) 等。

1.7) 智能工具

  • 4 个项目,融资 1.63 亿美元,已上线 2 个代币,总 FDV 超 20 亿美元。

  • 例如 Arkham Intel ($ARKM, FDV 20 亿美元)、Kaito、Dune 和 Messari。

2.中间件 (106 个项目,总融资超 8 亿美元,25 个代币已上线,总 FDV 超 180 亿美元):

2.1) 训练与协作

  • 16 个项目,融资 1.2 亿美元,已上线 4 个代币,总 FDV 超 100 亿美元。

  • 包括知名的 Bittensor 和 Sentient,以及 @assisterr@Pluralis__ 等。

  • 可交易代币包括:

@Dither_Solana ($DITH, FDV 1000 万美元);

@hyper_tensor ($TENSOR, FDV 2500 万美元) ;

@communeaidotorg ($COMAI, FDV 2 亿美元)。

2.2) 推理服务

  • 17 个项目,融资 5700 万美元,已上线 2 个代币,总 FDV 超 5000 万美元。

  • 例如:

Allora Network (融资 3500 万美元);

@OpenGradient (融资 850 万美元);

@hyperbolic_labs (融资 700 万美元) ;

以及像 @openex_network 这样的小团队 ($OEX,FDV 4500万美元)。

2.3) 数据平台与货币化

  • 23 个项目,融资 2.4 亿美元,已上线 7 个代币,总 FDV 超 10 亿美元。

  • 拥有许多资金充足的协议:

Story Protocol(筹集了 1.343 亿美元);

Space and Time(筹集了 5000 万美元);

@SaharaLabsAI(筹集 4300 万美元);

Ocean Protocol($OCEAN、5 亿美元 FDV);

Vana(筹集 2500 万美元);

Hivemapper($HONEY、5 亿美元 FDV)。

2.4) 隐私保护

  • 14 个项目,融资 2.5 亿美元,已上线 2 个代币,总 FDV 超 8 亿美元。

  • 例如:

Zama (融资 8230 万美元);

Oasis Protocol ($ROSE, FDV 8 亿美元) 等。

2.5) 智能体平台

  • 24 个项目,融资 1.75 亿美元,已上线 6 个代币,总 FDV 超 65 亿美元。

  • 包括:

Fetch AI ($FET, FDV 35 亿美元);

@Spectral_Labs ($SPEC, FDV 10 亿美元);

@virtuals_io ($VIRTUAL, FDV 4.5 亿美元) ;

@autonolas ($OLAS, FDV 8.5 亿美元) ;

@MorpheusAIs ($MOR, FDV 8亿美元)。

2.6) 研究

  • 3 个项目,融资 500 万美元,目前无代币上线。

  • 这些项目专注于 AI 和区块链领域的前沿研究,代表团队包括 @NousResearch@physynAI@peri_labs

2.7) 数据收集与标注

  • 9 个项目,融资 3000 万美元,已上线 1 个代币,总 FDV 超 1.2 亿美元。

  • 代表项目包括:

@getmasafi($MASA, FDV 1.26 亿美元);

@din_lol_ (融资 800 万美元) ;

@KivaAi(融资 700 万美元)。

3.基础设施 (共 41 个项目,总融资超 10 亿美元,24 个代币已上线,总完全稀释估值 (FDV) 超 420 亿美元)

3.1) 计算资源 (Compute)

  • 22 个项目,融资 2.12 亿美元,已上线 14 个代币,总 FDV 超 110 亿美元。

  • 代表项目包括:

Gensyn (融资 5000 万美元);

Render ($RENDER, FDV 40 亿美元);

@HiveDistributed (融资 1300 万美元);

@PhalaNetwork ($PHA, FDV 1.25 亿美元);

Aethir ($ATH, FDV 26 亿美元);

@fluence_project ($FLT, FDV 2.5 亿美元);

@SpheronFDN (700 万美元);

@akashnet ($AKT, FDV 10 亿美元);

@nosana_ai ($NOS, 3300万美元 FDV);

@Neura_io ($ANKR, FDV 3420 万美元);

@RunOnFlux ($FLUX, FDV 2500万美元) 等。

3.2) AI 专用链 (AI Chains)

  • 10 个项目,融资 3.57 亿美元,已上线 4 个代币,总 FDV 超 90 亿美元。

  • 代表项目包括:

@OG_network (融资 3.25 亿美元);

Autonomys (融资 3300 万美元);

io.net ($IO, FDV 18 亿美元);

@golemproject ($GLM, FDV 3.7 亿美元);

Ora ($ORA,FDV 1.2 亿美元)。

3.3) 数据存储 (Data Storage)

  • 8 个项目,融资 3.74 亿美元,已上线 5 个代币,总 FDV 超 100 亿美元。

  • 代表项目包括:

GenesysGk (融资 4300 万美元);

@storj ($STORJ, FDV 2.1 亿美元);

Ceramic Network (融资 3000 万美元);

@Rivalz_AI (1100万美元;

@AIOZNetwork ($AIOZ, FDV 9 亿美元);

@ArweaveEco ($AR, FDV 12 亿美元)。

3.4) 人类身份验证 (Proof of Humanity)

  • 这一类别以 WorldCoin 为代表,融资 1.15 亿美元,代币 $WLD,总 FDV 高达 220 亿美元。

为什么我要进行这项庞大的分析工作?

我的初衷是帮助风投 (VC) 和加密爱好者发现潜在的热门代币,同时也希望解构当前的市场热潮:

  • 这个领域的资金是否充足?

  • 各类别是否有强大的协议支撑?

  • 除了 AI 概念币,是否有真正的市场吸引力?

从目前的情况来看,答案基本是否定的:

  • 资金仍然不足——20 亿美元对于一个快速发展的领域来说微不足道。

  • 在 AI 堆栈开发方面,与中心化实验室竞争非常困难。

  • 大多数项目的市场吸引力仍然停留在投机阶段,尚未出现成熟的应用。

目前,资金主要集中在基础设施和中间件上——但这种情况将随着生态系统的发展而改变。

我认同 a16z 的观点:未来几年,价值将逐渐向应用层转移。

最后,整个 Crypto x AI 经济将是跨链的,并由 @EverclearOrg 提供支持。

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作者Dima Khanarin@dimakhanarin
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