一張圖,帶你速覽 178 個加密 AI 項目的全景

178 個項目,募集資金 20 億美元,54 個已上線代幣,總完全稀釋估值 (FDV) 超過 630 億美元。

**撰文:**Dima Khanarin

編譯:深潮 TechFlow

Crypto 與 AI 的結合領域正在快速發展。在 Devcon 結束後,我整理了一份涵蓋所有已知項目的地圖,旨在幫助大家更好地瞭解這一領域的現狀。

這份地圖將項目分為以下三類:

  • 應用 (Apps)
  • 中間件 (Middleware)
  • 基礎設施 (Infra)

每一類別都包含融資數據和已上線的代幣信息。

1.應用 (31 個項目,總融資超 2.4 億美元,8 個代幣已上線,總 FDV 超 30 億美元):

1.1) DeFi 應用

6 個項目,融資 100 萬美元,目前無代幣上線。

包括 @rug_ai、@RPS_Labs 等。

1.2) 聊天機器人

4 個項目,已上線 1 個代幣,總 FDV 超 1000 萬美元。

例如 @Libertai_DAI 等。

1.3) 支付應用

6 個項目,融資 3300 萬美元,目前無代幣上線。

代表項目包括:

  • @PaymanAI (融資 1380 萬美元);
  • @trySkyfire (融資 950 萬美元);
  • @BitteProtocol (融資 750 萬美元) 等。

1.4) AI 智能體與影響者

超過 10 個項目,10+ 個代幣已上線,總 FDV 超 30 億美元。

包括 TT、ai16z、Zerebro、@centienceio 等。

1.5) 工程與安全

4 個項目,融資 3300 萬美元,已上線 2 個代幣,總 FDV 超 2 億美元。

例如 :

  • @Chain_GPT ($CGPT, FDV 1.2 億美元);
  • @FortaNetwork ($FORT, FDV 1 億美元);
  • @MetaTrustLabs (融資 1000 萬美元) 等。

1.6) 消費類應用

6 個項目,融資 1200 萬美元,已上線 2 個代幣,總 FDV 超 1 億美元。

包括:

  • @aiarena_ ($NRN, FDV 8000 萬美元);
  • @bottoproject ($BOTTO, FDV 6000 萬美元) 等。

1.7) 智能工具

4 個項目,融資 1.63 億美元,已上線 2 個代幣,總 FDV 超 20 億美元。

例如 Arkham Intel ($ARKM, FDV 20 億美元)、Kaito、Dune 和 Messari。

2.中間件 (106 個項目,總融資超 8 億美元,25 個代幣已上線,總 FDV 超 180 億美元):

2.1) 訓練與協作

16 個項目,融資 1.2 億美元,已上線 4 個代幣,總 FDV 超 100 億美元。

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

可交易代幣包括:

  • @Dither_Solana ($DITH, FDV 1000 萬美元);
  • @hyper_tensor ($TENSOR, FDV 2500 萬美元) ;
  • @communeaidotorg ($COMAI, FDV 2 億美元)。

2.2) 推理服務

17 個項目,融資 5700 萬美元,已上線 2 個代幣,總 FDV 超 5000 萬美元。

例如:

  • Allora Network (融資 3500 萬美元);
  • @OpenGradient (融資 850 萬美元);
  • @hyperbolic_labs (融資 700 萬美元) ;
  • 以及像 @openex_network 這樣的小團隊 ($OEX,FDV 4500 萬美元)。

2.3) 數據平臺與貨幣化

23 個項目,融資 2.4 億美元,已上線 7 個代幣,總 FDV 超 10 億美元。

擁有許多資金充足的協議:

  • Story Protocol(籌集了 1.343 億美元);
  • Space and Time(籌集了 5000 萬美元);
  • @SaharaLabsAI(籌集 4300 萬美元);
  • Ocean Protocol($OCEAN、5 億美元 FDV);
  • Vana(籌集 2500 萬美元);
  • Hivemapper($HONEY、5 億美元 FDV)。

2.4) 隱私保護

14 個項目,融資 2.5 億美元,已上線 2 個代幣,總 FDV 超 8 億美元。

例如:

  • Zama (融資 8230 萬美元);
  • Oasis Protocol ($ROSE, FDV 8 億美元) 等。

2.5) 智能體平臺

24 個項目,融資 1.75 億美元,已上線 6 個代幣,總 FDV 超 65 億美元。

包括:

  • Fetch AI ($FET, FDV 35 億美元);
  • @Spectral_Labs ($SPEC, FDV 10 億美元);
  • @virtuals_io ($VIRTUAL, FDV 4.5 億美元) ;
  • @autonolas ($OLAS, FDV 8.5 億美元) ;
  • @MorpheusAIs ($MOR, FDV 8 億美元)。

2.6) 研究

3 個項目,融資 500 萬美元,目前無代幣上線。

這些項目專注於 AI 和區塊鏈領域的前沿研究,代表團隊包括 @NousResearch、@physynAI 和 @peri_labs。

2.7) 數據收集與標註

9 個項目,融資 3000 萬美元,已上線 1 個代幣,總 FDV 超 1.2 億美元。

代表項目包括:

  • @getmasafi($MASA, FDV 1.26 億美元);
  • @din_lol_ (融資 800 萬美元) ;
  • @KivaAi(融資 700 萬美元)。

3.基礎設施 (共 41 個項目,總融資超 10 億美元,24 個代幣已上線,總完全稀釋估值 (FDV) 超 420 億美元)

3.1) 計算資源 (Compute)

22 個項目,融資 2.12 億美元,已上線 14 個代幣,總 FDV 超 110 億美元。

代表項目包括:

  • Gensyn (融資 5000 萬美元);
  • Render ($RENDER, FDV 40 億美元);
  • @HiveDistributed (融資 1300 萬美元);
  • @PhalaNetwork ($PHA, FDV 1.25 億美元);
  • Aethir ($ATH, FDV 26 億美元);
  • @fluence_project ($FLT, FDV 2.5 億美元);
  • @SpheronFDN (700 萬美元);
  • @akashnet ($AKT, FDV 10 億美元);
  • @nosana_ai ($NOS, 3300 萬美元 FDV);
  • @Neura_io ($ANKR, FDV 3420 萬美元);
  • @RunOnFlux ($FLUX, FDV 2500 萬美元) 等。

3.2) AI 專用鏈 (AI Chains)

10 個項目,融資 3.57 億美元,已上線 4 個代幣,總 FDV 超 90 億美元。

代表項目包括:

  • @OG_network (融資 3.25 億美元);
  • Autonomys (融資 3300 萬美元);
  • io.net ($IO, FDV 18 億美元);
  • @golemproject ($GLM, FDV 3.7 億美元);
  • Ora ($ORAI, FDV 1.2 億美元)。

3.3) 數據存儲 (Data Storage)

8 個項目,融資 3.74 億美元,已上線 5 個代幣,總 FDV 超 100 億美元。

代表項目包括:

  • GenesysGk (融資 4300 萬美元);
  • @storj ($STORJ, FDV 2.1 億美元);
  • Ceramic Network (融資 3000 萬美元);
  • @Rivalz_AI (1100 萬美元;
  • @AIOZNetwork ($AIOZ, FDV 9 億美元);
  • @ArweaveEco ($AR, FDV 12 億美元)。

3.4) 人類身份驗證 (Proof of Humanity)

這一類別以 WorldCoin 為代表,融資 1.15 億美元,代幣 $WLD,總 FDV 高達 220 億美元。

為什麼我要進行這項龐大的分析工作?

我的初衷是幫助風投 (VC) 和加密愛好者發現潛在的熱門代幣,同時也希望解構當前的市場熱潮:

  • 這個領域的資金是否充足?
  • 各類別是否有強大的協議支撐?
  • 除了 AI 概念幣,是否有真正的市場吸引力?

從目前的情況來看,答案基本是否定的:

  • 資金仍然不足——20 億美元對於一個快速發展的領域來說微不足道。
  • 在 AI 堆棧開發方面,與中心化實驗室競爭非常困難。
  • 大多數項目的市場吸引力仍然停留在投機階段,尚未出現成熟的應用。

目前,資金主要集中在基礎設施和中間件上——但這種情況將隨著生態系統的發展而改變。

我認同 a16z 的觀點:未來幾年,價值將逐漸嚮應用層轉移。

最後,整個 Crypto x AI 經濟將是跨鏈的,並由 @EverclearOrg 提供支持。

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