PMF (Product Market Fit) désigne le degré d'adéquation d'un produit au marché, ce qui signifie que le produit doit répondre à la demande du marché. Avant de se lancer dans l'entrepreneuriat, il est nécessaire de confirmer la situation du marché, comprendre quel type de clients on souhaite cibler, et évaluer l'environnement du marché actuel avant de développer le produit.
Le concept de PMF s'applique aux entrepreneurs, afin d'éviter de créer un produit/service qui leur semble bon mais que le marché ne souhaite pas, et ce concept s'applique également au marché des cryptomonnaies, où les porteurs de projets doivent comprendre les besoins des acteurs du marché des cryptomonnaies pour créer des produits, plutôt que d'accumuler des technologies déconnectées du marché.
Dans le passé, les agents IA crypto étaient souvent liés au DePIN, la narration étant d'utiliser les données décentralisées de crypto pour entraîner l'IA, évitant ainsi de dépendre du contrôle d'une seule entité, comme la puissance de calcul ou les données, et les fournisseurs de données pouvaient partager les bénéfices générés par l'IA.
Selon la logique ci-dessus, cela ressemble davantage à une capacité de la crypto à donner des pouvoirs à l'IA, l'IA, en plus de bénéficier d'une distribution de tokens aux fournisseurs de puissance de calcul, a du mal à intégrer de nouveaux utilisateurs, on peut aussi dire que ce modèle n'est pas très réussi en termes de PMF.
L'émergence des agents IA ressemble davantage à l'application, par rapport à DePIN + IA qui ressemble à une infrastructure, et il est clair que les applications sont relativement simples et compréhensibles, ayant une meilleure capacité d'attraction des utilisateurs, avec un PMF meilleur que DePIN + IA.
D'abord soutenu par Marc Andreessen, le fondateur d'A16Z (la théorie PMF a également été proposée par lui), GOAT a été généré par un dialogue entre deux IA, marquant le début des agents IA. Maintenant, ai16z et Virtual ont chacun leurs avantages et inconvénients, comment se déroule le développement des agents IA dans le monde des cryptomonnaies ? À quel stade en sommes-nous actuellement ? Et quelle direction prendront-ils à l'avenir ? Laissez WOO X Research vous montrer.
Première étape : Début des mèmes
Avant l'émergence de GOAT, la voie la plus populaire de cette période était les mèmes de monnaie, et la caractéristique de ces monnaies de mèmes est leur forte inclusivité, allant du hippopotame MOODENG au zoo, au nouveau compagnon de DOGE, Neiro, et aux mèmes natifs d'Internet comme Popcat, montrant la tendance de « tout peut être un mème », et sous cette narration apparemment absurde, cela fournit en réalité un sol fertile pour la croissance des agents IA.
GOAT est une monnaie de mème générée par un dialogue entre deux IA, c'est aussi la première fois que l'IA atteint ses objectifs par le biais de cryptomonnaies et d'Internet, apprenant des comportements humains. Seules les monnaies de mèmes peuvent porter des projets aussi expérimentaux, et en même temps, des monnaies similaires apparaissent comme des champignons après la pluie, mais la plupart de leurs fonctions se limitent à des publications automatiques sur Twitter, des réponses, etc., sans application réelle. À ce stade, les monnaies d'agents IA sont généralement appelées IA + Meme.
Projets représentatifs :
Fartcoin : Capitalisation boursière 812M, liquidité en chaîne 15,9M
GOAT : Capitalisation boursière 430M, liquidité en chaîne 8,1M
Bully : Capitalisation boursière 43M, liquidité en chaîne 2M
Shoggoth : Capitalisation boursière 38M, liquidité en chaîne 1,8M
Deuxième étape : Exploration des applications
Progressivement, tout le monde réalise que les agents IA ne peuvent pas seulement interagir de manière simple sur Twitter, mais peuvent s'étendre à des scénarios de valeur plus importants. Cela inclut la production de contenu tel que la musique et la vidéo, ainsi que l'apparition de services d'analyse d'investissement et de gestion de fonds plus adaptés aux utilisateurs du monde des cryptomonnaies. À partir de cette étape, les agents IA se détachent des monnaies de mèmes, formant ainsi une toute nouvelle voie.
Projets représentatifs :
ai16z : Capitalisation boursière 1,67B, liquidité en chaîne 14,7M
Zerebro : Capitalisation boursière 453M, liquidité en chaîne 14M
AIXBT : Capitalisation boursière 500M, liquidité en chaîne 19,2M
GRIFFAIN : Capitalisation boursière 243M, liquidité en chaîne 7,5M
ALCH : Capitalisation boursière 68M, liquidité en chaîne 2,8M
Épisode spécial : Plateformes de distribution
Lorsque les applications des agents IA fleurissent, quel type de voie les entrepreneurs devraient-ils choisir pour tirer parti de cette vague d'IA et de crypto ?
La réponse est Launchpad.
Lorsque les cryptomonnaies sous la plateforme de distribution ont un effet de richesse, les utilisateurs continueront à rechercher et à acheter les tokens émis par cette plateforme, tandis que les bénéfices réels générés par les achats des utilisateurs permettront aux tokens de la plateforme d'augmenter leur prix, et lorsque le prix des tokens de la plateforme augmente continuellement, les fonds se déverseront vers les cryptomonnaies émises en dessous, formant un effet de richesse.
Modèle commercial clair et avec des effets de roue positive, mais il faut noter que : le Launchpad appartient à l'effet Mathew où le gagnant prend tout. La fonction principale du Launchpad est d'émettre de nouveaux tokens, et dans un contexte de fonctions similaires, ce qui doit être évalué, c'est la qualité des projets sous son égide. Si une plateforme unique peut produire de manière stable des projets de qualité et présente un effet d'enrichissement, l'adhésion des utilisateurs à cette plateforme de distribution augmentera naturellement, et d'autres projets auront du mal à attirer ces utilisateurs.
Projets représentatifs :
VIRTUAL : Capitalisation boursière 3,4B, liquidité en chaîne 52M
CLANKER : Capitalisation boursière 62M, liquidité en chaîne 1,2M
VVAIFU : Capitalisation boursière 81M, liquidité en chaîne 3,5M
VAPOR : Capitalisation boursière 105M
Troisième étape : Recherche de collaboration
Lorsque les agents IA commencent à réaliser des fonctionnalités plus pratiques, ils commencent à explorer la collaboration entre les projets, établissant ainsi un écosystème plus robuste. L'accent de cette étape est mis sur l'interopérabilité et l'expansion du réseau écologique, en particulier la possibilité de générer des synergies avec d'autres projets ou protocoles cryptographiques. Par exemple, les agents IA pourraient collaborer avec des protocoles DeFi pour améliorer les stratégies d'investissement automatisées, ou s'intégrer à des projets NFT pour créer des outils plus intelligents.
Pour réaliser une collaboration efficace, il est d'abord nécessaire d'établir un cadre normatif, fournissant aux développeurs des composants prédéfinis, des concepts abstraits et des outils connexes, afin de simplifier le processus de développement complexe des agents IA. En proposant des solutions normalisées aux défis courants rencontrés lors du développement d'agents IA, ces cadres peuvent aider les développeurs à se concentrer sur l'unicité de leurs applications, plutôt que de repartir de zéro à chaque fois pour concevoir l'infrastructure, évitant ainsi le problème de la duplication des efforts.
Projets représentatifs :
ELIZA : Capitalisation boursière 100M, liquidité en chaîne 3,6M
GAME : Capitalisation boursière 237M, liquidité en chaîne 31M
ARC : Capitalisation boursière 300M, liquidité en chaîne 5M
FXN : Capitalisation boursière 76M, liquidité en chaîne 1,5M
SWARMS : Capitalisation boursière 63M, liquidité en chaîne 20M
Quatrième étape : Gestion des fonds
D'un point de vue produit, les agents IA peuvent davantage jouer le rôle d'outils simples, par exemple en donnant des conseils d'investissement et en produisant des rapports. Cependant, la gestion de fonds nécessite des capacités plus élevées, y compris la conception de stratégies, les ajustements dynamiques et les prévisions de marché, ce qui marque que les agents IA ne sont pas simplement des outils, mais commencent à participer à la création de valeur.
Avec l'accélération des fonds traditionnels entrant sur le marché des cryptomonnaies, la demande de spécialisation et de mise à l'échelle augmente constamment. L'automatisation et l'efficacité élevée des agents IA peuvent répondre à cette demande, en particulier lors de l'exécution de fonctions telles que les stratégies d'arbitrage, le rééquilibrage d'actifs et la couverture des risques, ce qui peut considérablement améliorer la compétitivité des fonds.
Projets représentatifs :
ai16z : Capitalisation boursière 1,67B, liquidité en chaîne 14,7M
Vader : Capitalisation boursière 91M, liquidité en chaîne 3,7M
SEKOIA : Capitalisation boursière 33M, liquidité en chaîne 1,5M
AiSTR : Capitalisation boursière 13,7M, liquidité en chaîne 675K
Attentes pour la cinquième étape : Redéfinir l'Agentnomics
Nous sommes actuellement à la quatrième étape, en mettant de côté le prix des tokens, la plupart des agents IA crypto ne sont pas encore intégrés dans notre vie quotidienne. Prenons mon exemple, l'agent IA que j'utilise le plus souvent est encore le Perplexity de Web2, et je consulte parfois les tweets d'analyse d'AIXBT. En dehors de cela, la fréquence d'utilisation des agents IA crypto est très faible, donc cette quatrième étape pourrait durer longtemps, car le produit n'est pas encore mature.
L'auteur estime qu'à la cinquième étape, les agents IA ne sont pas seulement un agrégat de fonctionnalités ou d'applications, mais le cœur de tout le modèle économique — la refonte de l'Agentnomics. Le développement à ce stade implique non seulement l'évolution technologique, mais surtout la redéfinition des relations économiques par tokens entre distributeurs, plateformes et fournisseurs d'agents, créant ainsi un tout nouvel écosystème. Voici les principales caractéristiques de cette étape :
1. Parallèle avec l'histoire du développement d'Internet
Le processus de formation de l'Agentnomics peut être comparé à l'évolution de l'économie Internet, comme la naissance de super applications telles que WeChat et Alipay. Ces applications, en intégrant l'économie de plateforme, amènent des applications indépendantes dans leur propre écosystème, devenant ainsi des entrées multifonctionnelles. Dans ce processus, un modèle économique de collaboration et de symbiose se forme entre les fournisseurs d'applications et les plateformes, tandis que les agents IA rééditeront un processus similaire à la cinquième étape, mais sur la base des cryptomonnaies et des technologies décentralisées.
2. Redéfinir la relation entre distributeurs, plateformes et fournisseurs d'agents
Dans l'écosystème des agents IA, les trois parties établiront un réseau économique étroitement lié :
Distributeur : Responsable de la promotion des agents IA auprès des utilisateurs finaux, par exemple via des marchés d'applications spécialisés ou des écosystèmes DApp.
Plateforme : Fournit l'infrastructure et le cadre de coopération, permettant à plusieurs fournisseurs d'agents de fonctionner dans un environnement unifié, et est responsable de la gestion des règles et de la répartition des ressources de l'écosystème.
Fournisseur d'agents : Développe et fournit différents agents IA, apportant des applications et des services innovants à l'écosystème.
Grâce à la conception d'une économie de tokens, les intérêts entre distributeurs, plateformes et fournisseurs seront répartis de manière décentralisée, par exemple via des mécanismes de partage, des retours de contribution et des droits de gouvernance, favorisant ainsi la collaboration et stimulant l'innovation.
3. L'entrée et l'intégration des super applications
Lorsque les agents IA évolueront vers une entrée de super application, ils seront capables d'intégrer diverses économies de plateforme, d'attirer et de gérer un grand nombre d'agents indépendants. Cela ressemble à la façon dont WeChat et Alipay intègrent des applications indépendantes dans leur écosystème, les super applications des agents IA briseront davantage les îlots d'applications traditionnels.
