[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