[A. 모델/예측/금융 활용형]


Contentos (TradeyAI)

→ AI 기반 트레이딩 전략/시그널 분석

→ 사용자 활동·데이터를 토큰 구조와 연결

→ (그냥 활용형 라인업 중 하나 정도로 보면 됨)


Numerai

→ 예측 모델 제출형 토너먼트

→ 성과 기반 보상 구조

→ 실제 운용/시그널로 연결되는 형태


Bittensor

→ 모델 경쟁/평가 기반 네트워크

→ “학습·기여”를 토큰으로 보상

→ 서브넷별로 역할이 갈리는 편



[B. 연산/인프라형]

Render Network

→ 분산 GPU 마켓/렌더링·AI 연산

→ 유휴 GPU를 네트워크로 묶는 방식

→ 인프라 수요가 커질수록 같이 탄력


Gensyn

→ AI 트레이닝용 분산 컴퓨팅 네트워크

→ 연산 제공자 인센티브 구조

→ 모델 학습 비용 절감이 핵심


DeepBrain Chain

→ AI 연산 특화 분산 클라우드

→ GPU 공유 기반 컴퓨팅 공급

→ “AI용 AWS 분산버전” 컨셉에 가까움


 

[C. 데이터/신원 인프라형]

Ocean Protocol

→ AI 학습 데이터 마켓

→ 데이터 토큰화/접근권 거래

→ 데이터 제공자 수익화 구조


Worldcoin (World ID)

→ 인간 인증(신원) 인프라

→ AI 시대 “봇 vs 사람” 구분 목적

→ 서비스 확장될수록 효용이 커짐