Autor: Haotian
Compartir brevemente la lógica de pensamiento de inversión de las diversas categorías de 'objetos' de AI Agent:
1) AI individual: La percepción del usuario es fuerte, los escenarios de aplicación son verticales, y el ciclo de verificación del producto es corto, pero el potencial de crecimiento es limitado. La inversión debe basarse en la experiencia de la aplicación; por ejemplo, surgen nuevas estrategias de análisis para AI individual, escuchar las alabanzas de otros no es tan efectivo como la experiencia práctica; por ejemplo: $AIXBT $LUNA;
2) Marco y estándares: La barrera técnica es alta, la visión y los objetivos son ambiciosos, el grado de adopción en el mercado (desarrolladores) es clave, y el potencial de crecimiento es muy alto. La inversión debe basarse en un examen integral de la calidad técnica del proyecto, el trasfondo del fundador, la lógica narrativa y la implementación práctica; por ejemplo: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3) Plataforma Launchpad: Tokenomics completas, fuerte efecto de colaboración ecológica, generará un efecto de rueda positiva, pero si no hay un producto exitoso durante un largo período, dañará gravemente las expectativas del mercado. Se sugiere considerar seguir el canal de aumento cuando el mercado esté caliente y la innovación ocurra con frecuencia, y optar por esperar cuando haya una caída colectiva. Por ejemplo: #Virtual, $MetaV;
4) AI Agent de trading DeFi: El agente se ha concretado en la forma de Endgame de Crypto, el espacio de imaginación es enorme, pero existen incertidumbres en la identificación de intenciones, ejecución de Solver y precisión de resultados de trading, por lo que es esencial experimentar primero antes de decidir si seguir adelante; por ejemplo: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5) AI Agent de características creativas: La sostenibilidad de la creatividad lo determina todo, la lealtad del usuario es alta, y tiene atributos de valor de propiedad intelectual, pero el impulso inicial a menudo afecta las expectativas del mercado en el futuro, lo que pone a prueba la capacidad del equipo para actualizar e iterar continuamente; por ejemplo: $SPORE, $ZAILGO;
6) AI Agent orientado a la narrativa: Es necesario prestar atención a si el equipo del proyecto tiene un trasfondo correcto, si puede continuar lanzando actualizaciones iterativas, si el plan del libro blanco puede implementarse gradualmente, y lo más crucial es si puede mantener una posición de liderazgo en una narrativa continua; por ejemplo: #ai16z $Focai;
7) AI Agent de promoción organizativa: Esto pone a prueba la cobertura de recursos del lado B, el grado de avance del producto y la estrategia, así como el espacio de imaginación de los nuevos hitos que se actualizan continuamente; por supuesto, los indicadores de datos de la plataforma también son clave; por ejemplo: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8) Serie de plataformas AI Agent del metaverso: AI Agent avanza en modelado 3D y aplicaciones en el metaverso, lo que tiene ventajas, pero la visión comercial tiene un potencial de crecimiento muy alto, la dependencia del hardware es considerable, el ciclo del producto es largo, y es necesario prestar atención a la iteración continua del proyecto y su implementación, especialmente en la aparición del valor de 'utilidad'; por ejemplo: $HYPER, $AVA
9) Serie de plataformas AI Platform: Ya sea en datos, algoritmos, potencia de cálculo o ajuste fino de razonamiento, DePIN, todos están en el mercado 'consumidor'. Se necesita introducir un gran mercado de demanda. Sin duda, AI Agent es un mercado con potencial de explosión, por lo que es clave cómo conectar con AI Agent; por ejemplo: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
Nota: Lo anterior es solo un resumen incompleto de las categorías de AI Agent, donde los tickers mencionados son solo para referencia de investigación y aprendizaje, no como asesoramiento de inversión, ¡DYOR!
