¿Por qué comparo estos 3 proyectos juntos? Primero, todos son desarrollados por grandes nombres en la industria, y luego, estos 3 proyectos forman un sistema cohesivo.
Diferencias entre los 3 proyectos AI16Z, SMARMS y TETSUO:
AI16Z
Introducción:
AI16Z es un fondo de inversión de AI y organización autónoma descentralizada (DAO) basado en Solana, administrado por AI Marc, que busca cambiar el modelo tradicional de capital de riesgo a través de decisiones de inversión impulsadas por AI.
Funciones principales: ofrece oportunidades de inversión gestionadas por AI, los miembros de la DAO pueden participar en las decisiones de inversión mediante la posesión de tokens. AI Marc utiliza el aprendizaje automático para analizar datos y tomar decisiones de inversión.
Características:
VC impulsado por AI: AI16Z imita a la conocida compañía de capital de riesgo a16z, pero la transforma en una estrategia de inversión gestionada por AI.
Código abierto: el proyecto es completamente de código abierto, con alta transparencia.
Participación comunitaria: los miembros de la DAO pueden influir en las decisiones de inversión, aunque al final son decididas por AI.
Desempeño en el mercado: el valor del token es muy volátil, pero tiene potencial de crecimiento, especialmente en el campo de la combinación de AI y blockchain.
Los datos del mercado muestran su rápido crecimiento, alcanzando una capitalización de mercado de cientos de millones de dólares.
Hay una controversia sobre una versión dual del token Eliza controlada por AI, lo que ha llevado a una división en la comunidad.
SMARMS
Introducción:
SMARMS es un proyecto de marco de agentes de AI en la cadena de Solana, enfocado en coordinar la colaboración de múltiples agentes de AI y el manejo de tareas complejas.
Características:
Conjunto de agentes de AI: enfatiza la colaboración entre agentes de AI, intentando resolver tareas complejas que un solo agente no puede manejar.
Amigable para desarrolladores: proporciona un marco que permite a los desarrolladores construir y desplegar fácilmente agentes de AI.
Volatilidad del mercado: el rendimiento del precio muestra una volatilidad significativa, especialmente impulsada por la dinámica de la comunidad y los desarrolladores.
Influencia del fundador: impulsado por el desarrollador Kye Gomez, la comunidad tiene una visión positiva sobre su implementación técnica y concepto.
El proyecto es desarrollado por Kye Gomez, el código es de código abierto en GitHub.
Cuenta con el apoyo de grandes inversores, lo que indica el reconocimiento del mercado a su potencial tecnológico.
TETSUO
Introducción:
TETSUO es un proyecto centrado en AI, que se enfoca en la fusión de programación de sistemas y tecnología de AI, con el objetivo de mejorar el rendimiento del sistema y la automatización.
Características:
Programación de sistemas: se enfoca principalmente en aplicar tecnologías de AI a nivel de sistema para optimizar el rendimiento del sistema.
Orientado a la tecnología: en lugar de la especulación del mercado, se centra más en la implementación técnica y aplicaciones prácticas.
Código abierto: al igual que otros proyectos, TETSUO también ofrece código abierto y fomenta la participación y contribución de la comunidad.
Posicionamiento en el mercado: relativamente discreto, enfocado en la comunidad técnica en lugar de la especulación del mercado, adecuado para desarrolladores interesados en la combinación de programación de sistemas y AI.
La presentación en el sitio web oficial describe TETSUO como una plataforma que fusiona programación de sistemas y tecnología de AI.
Resumen de diferencias:
AI16Z se centra en inversiones impulsadas por AI y gestión de DAO, enfatizando la participación de la comunidad y la transparencia.
SMARMS se enfoca en la cooperación en grupo de agentes de AI, con un enfoque técnico más orientado a herramientas para desarrolladores y soluciones para tareas complejas.
TETSUO se centra en aplicar AI a la programación a nivel de sistema, orientado a la tecnología y relativamente discreto.
Cada proyecto tiene su propia posición única y público objetivo, aunque todos involucran tecnología de AI, los escenarios de aplicación y los enfoques son diferentes.