Web3エコシステムにおいて、異なるプロジェクトはそれぞれ独自の市場ニーズに焦点を当て、差別化された競争構造を形成しています。



現在の革新の方向性は主に二つの次元に集中しています:一つはインフラ層に取り組むプロジェクトで、例えば大規模なAIシステムの構築に専念するチームがあり、実際の人間のデータに基づく構築を強調し、データの質、正確性、長期的な信頼性をコア競争力としています——この方向性はWeb3とAIの深い融合を示しています。もう一つはユーザーインタラクション体験に焦点を当て、リアルタイムの瞬間を没入型インタラクティブ体験に変換し、ソーシャルエンターテインメントの分野で新たな価値ポイントを創出しています。

これらの差別化されたルートは、Web3プロジェクトが初期の単一モデルから多次元的な革新のパターンへと進化していることを反映しており、各レースはそれぞれの方法でブロックチェーンアプリケーションの境界を再定義しています。
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MEVSupportGroupvip
· 2時間前
正直に言うと、今かなり激しく競争していますね。インフラとソーシャルエンターテインメントの両方が争われています...しかし、データの質が本当に重要です。ゴミデータがいくら多くても役に立ちません。 正直なところ、誰が本当にユーザー体験を作り出せるかを見る必要があります。さもなければ、すべてはPPTに過ぎません。 AIのサポートは良いですが、皆が同じことに賭けているように感じます。これには多くの分散化が必要です。 没入型インタラクションは魅力的に聞こえますが、実際は...誰のトークンが持ちこたえられるか次第です。 多次元のイノベーション?結局は資金調達能力と実行力次第でしょう。良いルートもあまり役に立ちません。
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LootboxPhobiavip
· 6時間前
正直に言うと、今のWeb3プロジェクトは本当に競争が激しくなってきました。 インフラの方でAIを導入するのにはもう飽き飽きしています。データ、データ、データ、これらの言葉だけの日々です。 一方、ソーシャルエンターテインメントの分野はちょっと面白いですね。没入型の体験はなかなか良さそうです。 ただ、やっぱりそのアイデアはいつも同じサイクルを回っている感じがします。 今のこの業界には、何か新しい突破口が必要だと感じます。
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TokenTherapistvip
· 01-12 05:31
正直に言うと、差別化競争は良さそうだけど、やっぱり概念の炒り込みが多い気がする。 AI+データの部分は本当にプロジェクトが実現しているのか、それともまた空論を描いているだけなのか。 ソーシャルエンターテインメントのレースが激化しているけど、最後まで生き残れるのは誰か、まだわからない。 Web3の本当の突破口はどこにあるのか、ちょっと迷っている。 これが進化なのか?どうもまだ同じ場所を踏んでいるように感じる。
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MergeConflictvip
· 01-11 07:58
差別化競争のこの言い回しは良さそうに聞こえますが、実際に生き残るのはやはり実際の問題を解決するプロジェクトでしょうね
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GasFeeSurvivorvip
· 01-11 07:57
ここまで来たか?インフラ層の獲得やソーシャルエンターテインメントも参入してきて、誰もが次のユニコーンになりたいと思っているようだ。
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LuckyBlindCatvip
· 01-11 07:57
言葉はきれいだけど、結局みんなAIのこのケーキを争っているだけ...本当に成功しているプロジェクトは何か?
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LiquiditySurfervip
· 01-11 07:48
正直に言うと、インフラの部分は確かに可能性がある。データの品質こそが王道だ。 Web3でのソーシャルエンターテインメントは本当に流行るのか?それともまた一波の韭菜刈りか。 差別化競争?みんな同じケーキを奪い合っているように見える... AI+ブロックチェーンの組み合わせは、まだ早すぎる気がする。もう少し様子を見る。 没入型体験は良さそうだが、またPPTのプロジェクトにならないか心配だ。 道はたくさんあるが、実際に生き残れるのは何個だろう。 データの信頼性には同意する。以前のプロジェクトはあまりにも水っぽかった。 人類のデータ基盤、聞くところ伝統的なインターネットの手法を模倣しているようだ。 今回は本当に革新的なのか、それとも別の仮面をかぶってもう一度刈り取るのか? リアルタイムで体験に変換?聞こえは良いが、コストは誰が負担するのか。
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DefiSecurityGuardvip
· 01-11 07:47
⚠️ ちょっと待って... 「リアルな人間のデータ」 + Web3のAIシステム?正直、それは文字通りデータの悪用ベクトルに見えるよ。誰がこれらを監査しているの?
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WalletDivorcervip
· 01-11 07:42
データの品質は信頼できるのか?それが問題だろう
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