Binance Betting Web3 + AIトラックは勃発しようとしていますか?

最近、Binance of BinanceのベンチャーキャピタルアームであるBinance Labsは、AI分野への投資を増やし、投資ディレクターのMax Coniglioは「AIとブロックチェーンは強力な組み合わせだ」と公に言っています。

それで、AI+ブロックチェーンの魅力は何ですか?

最も重要な点は、彼らがお互いを補完し、お互いの弱点を克服できるということです。一方で、AIはブロックチェーンのユーザーエクスペリエンスを改善し、分散型システムを強化できます。一方、ブロックチェーンは、AIデータの信頼性を確保し、オープンソースプロジェクトでのコラボレーションを促進し、AIコンピューティングのニーズをサポートできます。

同時に、AIトラックはこのサイクルのホットトピックでもあります。したがって、この記事では、Biteyeには、Binance Labsが投資したAIプロジェクトと対応する参加方法が含まれています。

プロジェクトインベントリ

注:総資金調達はすべて開示された資金調達です

1。サハラ:AIネットワークインフラストラクチャは、AIの資産に役立ちます。総資金は4,900万米ドルで、Binance Labs、Pantera Capitalなどから投資されています。

2。マイシェル:分散型AIエージェント生成プラットフォーム。総資金は1660万米ドルで、Binance Labs、OKX、Dragonflyなどから投資されています。

3。din:モジュラーAIネイティブデータ前処理層。総融資は800万ドルで、Binance Labs、Hashkey Capitalなどから投資されています。

4。ペンタゴンゲーム:Web3人工知能ゲーム出版社。総資金は600万ドルで、Binance Labs、Animocaブランドなどから投資されています。

5。Privasea:完全な準同型暗号化に基づくAIプライバシーコンピューティングプラットフォーム。総資金は500万ドルで、Binance Labs、OKXなどから投資されています。

6。スワンチェーン:L2 OPハイパーチェーンAIコンピューティング用に特別に設計されています。総資金は300万ドルで、Binance Labs、SNZ Holdingなどから投資されています。

7。CoralApp:Binanceの最初の携帯電話プロジェクトであるCoral Phoneを立ち上げました。総資金は300万ドルで、Binance Labsなどから投資されています。

8。アグレガタ:AIベースの分散データ市場。総資金は開示されておらず、Binance Labsなどから投資されています。

9。Starrynift:NFTの作成とトランザクションを統合するゲーミング化されたプラットフォーム。総資金は開示されておらず、Binance Labs、OKXなどから投資されています。

10。QNA3.AI:AI搭載のWeb3ナレッジ共有プラットフォーム。総資金は2億5,000万米ドルで、Binance Labsなどから投資されています。

11。NFPROMPT:プライバシー中心のスケーラブルなステーク(POS)レイヤー1スマートコントラクトプラットフォーム。総資金は4,500万米ドルで、Binance Labs、A16Z、PolyChainなどから投資されています。

12。フックプロトコル:AI、Metaverse、およびWeb3教育を統合します。総資金は850万米ドルで、Binance Labs、Hongshanなどから投資されています。

13。アーカム:AI暗号化分析プラットフォームとデータ追跡ボードに基づいています。総資金は250万ドルで、Binance Labsなどから投資されています。

14。眠れないAI:AIベースの仮想コンパニオンゲーム。総資金は開示されておらず、Binance Labs、先見性のあるベンチャーなどから投資されています。

見込み分析

Binance LabsのAIへの投資は、AIとブロックチェーンテクノロジーの統合を促進することを目的としており、それにより分散型アプリケーション(DAPPS)の開発を促進することを目的としています。たとえば、Sahara AIやMyShellなどの分散型プラットフォームに投資することにより、AIを使用してブロックチェーンのユーザーエクスペリエンスを改善し、データの信頼性とセキュリティを確保します。

AIトラックは、2024年上半期に明らかな開発の可能性を示しています。技術の進歩と市場需要の成長により、今年の後半にさらに努力をすることを楽しみにしています。しかし、楽観的な見通しにもかかわらず、市場は依然として課題に直面しています。たとえば、AIアプリケーションのライフサイクルは一般的に短く、ユーザーの支払い意欲は低く、革新と持続可能な開発を阻害する可能性があります。さらに、市場全体の環境は、規制や流動性などの要因の影響を受け、将来の投資機会は、これらの課題に対応する市場の能力に依存します。

したがって、AIトラックは強力な成長の可能性を示していますが、これらのリスクを慎重に評価する必要があります。優れたプロジェクトの場合、革新的な技術的基盤と持続可能なビジネスモデルは、機会をつかむことができる人なら誰でもAIトラックの勝者になります。

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