Berbagi sedikit tentang logika pemikiran investasi 'target' dari berbagai kategori AI Agent:
1）AI Tunggal: Persepsi pengguna kuat, skenario aplikasi vertikal, siklus validasi produk pendek, tetapi batasan terbatas, investasi harus dibangun di atas prasyarat pengalaman aplikasi, misalnya muncul beberapa analisis strategi baru untuk AI tunggal, mendengarkan orang lain berbohong sebanyak apapun, tetap tidak ada yang mengalahkan praktik sekali; contohnya: $AIXBT$LUNA;
2）Kerangka dan Standar: Ambang teknis yang tinggi, visi dan tujuan yang besar, tingkat adopsi pasar (pengembang) sangat penting, dan batasan sangat tinggi, investasi harus didasarkan pada pemeriksaan menyeluruh terhadap kualitas teknis proyek, latar belakang pendiri, logika narasi, dan penerapan yang nyata; contohnya: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3）Launchpad Platform: Tokenomics yang lengkap, efek kolaborasi ekosistem yang kuat, akan mendorong efek roda penerbangan positif, tetapi jika tidak ada produk unggulan dalam waktu lama, hal ini akan merusak ekspektasi pasar secara serius, disarankan untuk mempertimbangkan saat pasar sedang panas, inovasi sering berganti, mengikuti jalur kenaikan, dan saat turun secara kolektif harus memilih untuk menunggu. Contohnya: #Virtual, $MetaV;
4）AI Agent Jenis Perdagangan DeFi: Agent yang terintegrasi ke dalam bentuk Endgame Crypto, ruang imajinasi sangat besar, tetapi ada ketidakpastian dalam identifikasi niat, eksekusi Solver, dan akurasi hasil perdagangan, oleh karena itu sangat penting untuk terlebih dahulu mengalami sebelum menilai apakah akan melanjutkan; contohnya: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5）AI Agent dengan Ciri Kreatif: Keberlanjutan kreativitas itu sendiri menentukan segalanya, daya tarik pengguna tinggi, memiliki nilai IP, tetapi energi awal sering memengaruhi tinggi ekspektasi pasar di kemudian hari, cukup menguji kemampuan tim untuk terus memperbarui dan iterasi; contohnya: $SPORE, $ZAILGO;
6）Narrative-oriented AI Agent: Perlu memperhatikan latar belakang tim proyek apakah benar, apakah dapat terus meluncurkan pembaruan yang iteratif, apakah rencana dalam white paper dapat secara bertahap terwujud, yang paling penting adalah apakah dapat terus mempertahankan posisi terdepan dalam satu narasi; contohnya: #ai16z$Focai;
7）AI Agent yang Didorong oleh Organisasi Bisnis: Cukup menguji cakupan sumber daya proyek di sisi B, tingkat kemajuan produk dan strategi, serta ruang imajinasi untuk tonggak baru yang terus diperbarui, tentu saja indikator data platform yang sebenarnya juga sangat penting; contohnya: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8）AI Metaverse Series AI Agent Platform: AI Agent mendorong pemodelan 3D dan aplikasi metaverse memang memiliki keunggulan, tetapi batasan visi bisnis terlalu tinggi, ketergantungan pada perangkat keras cukup besar, siklus produk panjang, perlu memperhatikan iterasi dan realisasi proyek yang berkelanjutan, terutama dalam menunjukkan nilai 'praktis'; contohnya: $HYPER, $AVA
9）AI Platform Platform Series: Baik untuk data, algoritma, daya komputasi, serta penyesuaian inferensi, DePIN, dan sebagainya di pasar 'konsumen', perlu ada pasar permintaan yang besar, tanpa diragukan lagi AI Agent adalah pasar potensial yang menunggu untuk meledak, oleh karena itu bagaimana menghubungkan dengan AI Agent sangat krusial; contohnya: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
Catatan: Di atas hanya merupakan ringkasan kategori AI Agent yang tidak lengkap, di mana contoh Ticker hanya untuk referensi belajar, bukan sebagai saran investasi, DYOR!
