Título original: (WOO X Research: ¿En qué etapa se encuentra actualmente el desarrollo del Agente IA? ¿Qué pasos dará a continuación?)

Fuente original: WOO X Research

Contexto: Crypto + IA, buscando PMF

PMF (Product Market Fit) se refiere al grado de adecuación del producto al mercado, lo que significa que el producto debe satisfacer las necesidades del mercado. Antes de emprender, es necesario confirmar la situación del mercado, comprender a qué tipo de clientes se va a vender y aclarar el entorno del mercado actual antes de proceder al desarrollo del producto.

El concepto de PMF es aplicable a los emprendedores, para evitar construir productos/servicios que se sientan bien pero que el mercado no acepte, y este concepto también es aplicable en el mercado de criptomonedas, donde los desarrolladores deben entender las necesidades de los jugadores del mercado de criptomonedas al crear productos, en lugar de acumular tecnología desconectada del mercado.

En el pasado, el Crypto AI a menudo estaba vinculado a DePIN, con la narrativa de utilizar datos descentralizados de Crypto para entrenar IA, evitando así depender del control de una sola entidad, como el poder computacional, los datos, etc. Y los proveedores de datos pueden compartir los beneficios que la IA aporta.

Siguiendo la lógica anterior, en realidad se parece más a que Crypto empodera a la IA, ya que la IA, además de beneficiar la distribución de tokens a los proveedores de poder computacional, tiene dificultades para incorporar más usuarios nuevos, también se podría decir que este modelo no es tan exitoso en términos de PMF.

La aparición del Agente IA se asemeja más a la aplicación final, en comparación con DePIN + IA, que se parece más a la infraestructura. Y es evidente que las aplicaciones son más simples y comprensibles, y tienen una mejor capacidad para atraer usuarios, teniendo un PMF mejor que DePIN + IA.

Primero, obtuvo el patrocinio de Marc Andreessen, fundador de A16Z (la teoría de PMF también fue propuesta por él), y el GOAT generado por un diálogo entre dos IA, que dio inicio a la primera ofensiva de los Agentes IA. Hasta ahora, ai16z y Virtual tienen ventajas y desventajas en sus respectivos campos, ¿cuál será la trayectoria de desarrollo de los Agentes IA en el mundo de las criptomonedas? ¿En qué etapa estamos actualmente? ¿Y hacia dónde nos dirigiremos en el futuro? Vamos a ver qué tiene que decir WOO X Research.

Primera etapa: Inicio de memes

Antes de la aparición de GOAT, la ruta más popular de este ciclo eran las monedas meme, y una de las características de las monedas meme es su gran inclusividad. Desde el hipopótamo MOODENG del zoológico hasta Neiro, el nuevo perro de su dueño, y los memes nativos de Internet como Popcat, todos muestran la tendencia de que "todo puede ser un meme", y detrás de esta narrativa aparentemente sin sentido, en realidad proporciona el suelo para el crecimiento del Agente IA.

GOAT es una moneda meme generada por el diálogo de dos IA; esta es también la primera vez que la IA logra sus objetivos a través de criptomonedas y redes, aprendiendo del comportamiento humano. Solo una moneda meme puede soportar un proyecto de naturaleza experimental tan alta, y al mismo tiempo, monedas de conceptos similares surgen como hongos después de la lluvia, pero la mayoría de sus funcionalidades se limitan a publicaciones automáticas en Twitter, respuestas, etc., sin aplicaciones prácticas. En este punto, las monedas de Agente IA suelen ser llamadas AI + Meme.

Proyectos representativos:

· Fartcoin: Capitalización de mercado 812M, liquidez en cadena 15.9M

· GOAT: Capitalización de mercado 430M, liquidez en cadena 8.1M

· Bully: Capitalización de mercado 43M, liquidez en cadena 2M

· Shoggoth: Capitalización de mercado 38M, liquidez en cadena 1.8M

Segunda etapa: Exploración de aplicaciones

Gradualmente, la gente se da cuenta de que el Agente IA no solo puede interactuar de manera simple en Twitter, sino que puede extenderse a más escenarios valiosos. Esto incluye la producción de contenido como música y video, y también surgen servicios como análisis de inversión y gestión de fondos, que se adaptan más a los usuarios del mundo de las criptomonedas. A partir de esta etapa, el Agente IA se separa de las monedas meme, formando un nuevo carril.

Proyectos representativos:

· ai16z: Capitalización de mercado 1.67B, liquidez en cadena 14.7M

· Zerebro: Capitalización de mercado 453M, liquidez en cadena 14M

· AIXBT: Capitalización de mercado 500M, liquidez en cadena 19.2M

· GRIFFAIN: Capitalización de mercado 243M, liquidez en cadena 7.5M

· ALCH: Capitalización de mercado 68M, liquidez en cadena 2.8M

(Nota de BlockBeats: El mercado ha estado experimentando grandes fluctuaciones recientemente, los datos de las criptomonedas mencionadas en este artículo pueden tener diferentes grados de aumento o disminución, por lo que los datos en el texto pueden diferir de los datos actuales. Este artículo es solo para referencia y no se ofrece como consejo de inversión.)

Episodio especial: Plataforma de emisión

Cuando las aplicaciones de Agente IA florecen, ¿qué camino deberían elegir los emprendedores para aprovechar esta ola de AI y Crypto?

La respuesta es Launchpad

Cuando una plataforma de emisión tiene un efecto de riqueza en sus monedas, los usuarios seguirán buscando y comprando tokens emitidos por esa plataforma, y los beneficios reales generados por las compras de los usuarios también empoderarán a la moneda de la plataforma, elevando su precio. A medida que el precio de la moneda de la plataforma sigue aumentando, el capital se desbordará a las monedas emitidas por debajo, formando un efecto de riqueza.

El modelo de negocio es claro y tiene un efecto de rueda positiva, pero se debe tener en cuenta que: Launchpad pertenece a un efecto Mathew de "ganador se lleva todo"; la función central de Launchpad es emitir nuevos tokens. En situaciones con funciones similares, lo que se competirá será la calidad de los proyectos bajo la plataforma; si una sola plataforma puede producir de manera estable proyectos de alta calidad y tiene un efecto de creación de riqueza, la adhesión de los usuarios a esa plataforma de emisión naturalmente aumentará, y será difícil para otros proyectos robar usuarios.

Proyectos representativos:

· VIRTUAL: Capitalización de mercado 3.4B, liquidez en cadena 52M

· CLANKER: Capitalización de mercado 62M, liquidez en cadena 1.2M

· VVAIFU: Capitalización de mercado 81M, liquidez en cadena 3.5M

· VAPOR: Capitalización de mercado 105M

Tercera etapa: Buscando colaboración

A medida que el Agente IA comienza a implementar más funciones prácticas, comienza a explorar la colaboración entre proyectos, estableciendo un ecosistema más poderoso. El enfoque de esta etapa es la interoperabilidad y la expansión de la red ecológica, especialmente si puede generar sinergias con otros proyectos o protocolos de criptomonedas. Por ejemplo, el Agente IA podría colaborar con protocolos DeFi para mejorar estrategias de inversión automatizadas, o integrarse con proyectos NFT para crear herramientas más inteligentes.

Para lograr una colaboración eficiente, primero se necesita establecer un marco estandarizado que proporcione componentes predefinidos, conceptos abstractos y herramientas relevantes para simplificar el proceso de desarrollo de Agentes IA complejos. A través de la propuesta de soluciones estandarizadas a los desafíos comunes en el desarrollo de Agentes IA, estos marcos pueden ayudar a los desarrolladores a concentrar su energía en las características únicas de sus aplicaciones, en lugar de tener que diseñar la estructura básica desde cero cada vez, evitando así el problema de reinventar la rueda.

Proyectos representativos:

· ELIZA: Capitalización de mercado 100M, liquidez en cadena 3.6M

· GAME: Capitalización de mercado 237M, liquidez en cadena 31M

· ARC: Capitalización de mercado 300M, liquidez en cadena 5M

· FXN: Capitalización de mercado 76M, liquidez en cadena 1.5M

· SWARMS: Capitalización de mercado 63M, liquidez en cadena 20M

Cuarta etapa: Gestión de fondos

Desde la perspectiva del producto, el Agente IA puede desempeñar más un papel de herramienta simple, como proporcionar asesoría de inversión y generar informes. Sin embargo, la gestión de fondos requiere capacidades de nivel superior, incluidas el diseño de estrategias, ajustes dinámicos y pronósticos de mercado, lo que indica que el Agente IA no es solo una herramienta, sino que comienza a participar en el proceso de creación de valor.

Con la aceleración de la entrada de fondos financieros tradicionales en el mercado de criptomonedas, la demanda de especialización y escalabilidad está en constante aumento. La automatización y alta eficiencia del Agente IA pueden satisfacer esta demanda, especialmente al ejecutar funciones como estrategias de arbitraje, reequilibrio de activos y cobertura de riesgos, lo que puede aumentar significativamente la competitividad de los fondos.

Proyectos representativos:

· ai16z: Capitalización de mercado 1.67B, liquidez en cadena 14.7M

· Vader: Capitalización de mercado 91M, liquidez en cadena 3.7M

· SEKOIA: Capitalización de mercado 33M, liquidez en cadena 1.5M

· AiSTR: Capitalización de mercado 13.7M, liquidez en cadena 675K

Expectativas de la quinta etapa: Reconfiguración de Agentnomics

Actualmente estamos en la cuarta etapa; dejando de lado el precio de las monedas, la mayoría de los Agentes IA de Crypto aún no se han materializado en nuestras aplicaciones diarias. Por ejemplo, el Agente IA que más uso es Perplexity de Web 2, ocasionalmente reviso los tweets de análisis de AIXBT. Además de eso, la frecuencia de uso de los Agentes IA de Crypto es extremadamente baja, por lo que en la cuarta etapa podría permanecer por un tiempo prolongado, y en el nivel del producto aún no está maduro.

Y el autor considera que en la quinta etapa, el Agente IA no solo es un agregado de funciones o aplicaciones, sino el núcleo de todo el modelo económico: la reconfiguración de Agentnomics. El desarrollo de esta etapa no solo involucra la evolución tecnológica, sino que es crucial redefinir la relación económica de tokens entre distribuidor, plataforma y proveedor de agentes, creando un ecosistema completamente nuevo. A continuación se presentan las principales características de esta etapa:

1. Analizar la historia del desarrollo de Internet

El proceso de formación de Agentnomics puede compararse con la evolución de la economía de Internet, como el nacimiento de superaplicaciones como WeChat y Alipay. Estas aplicaciones, a través de la integración de la economía de plataforma, han traído aplicaciones independientes a su propio ecosistema y se han convertido en entradas multifuncionales. En este proceso, los proveedores de aplicaciones y las plataformas han formado un modelo económico de colaboración y simbiosis, y el Agente IA también repetirá un proceso similar en la quinta etapa, pero basado en criptomonedas y tecnología descentralizada.

2. Reconfiguración de la relación entre distribuidores, plataformas y proveedores de Agentes

En el ecosistema del Agente IA, los tres establecerán una red económica estrechamente relacionada:

· Distribuidor: Responsable de promover el Agente IA a los usuarios finales, por ejemplo, a través de mercados de aplicaciones profesionales o ecosistemas DApp.

· Plataforma: Proporciona infraestructura y un marco de colaboración que permite a múltiples proveedores de agentes operar en un entorno unificado, y es responsable de gestionar las reglas y la distribución de recursos del ecosistema.

· Proveedor de Agentes (Agent Vendor): Desarrolla y proporciona diferentes funciones de Agente IA, aportando aplicaciones y servicios innovadores al ecosistema.

A través del diseño de la economía de tokens, los intereses entre distribuidores, plataformas y proveedores se distribuirán de manera descentralizada, por ejemplo, a través de mecanismos de reparto, retribuciones por contribuciones y derechos de gobernanza, promoviendo la colaboración y fomentando la innovación.

3. Entrada y integración de superaplicaciones

Cuando el Agente IA evoluciona hacia una entrada de superaplicación, será capaz de integrar múltiples economías de plataforma, absorbiendo y gestionando un gran número de Agentes independientes. Esto es similar a cómo WeChat y Alipay integran aplicaciones independientes en su ecosistema; la superaplicación del Agente IA romperá aún más las islas de aplicaciones tradicionales.

Este artículo proviene de una contribución, no representa la opinión de BlockBeats.