Sumber artikel yang dipindahkan: On-chain View
Berbagi sedikit pemikiran logika investasi kategori 'target' AI Agent:
1） AI tunggal: Persepsi pengguna kuat, skenario aplikasi vertikal, siklus verifikasi produk pendek, tetapi langit-langitnya terbatas, investasi harus dibangun di atas pengalaman aplikasi, misalnya muncul strategi baru analisis AI tunggal, mendengarkan orang lain memuji tidak ada bandingnya dengan praktik langsung; misalnya: $AIXBT, $LUNA;
2） Kerangka dan standar: Ambang teknis yang tinggi, visi dan tujuan yang besar, tingkat adopsi pasar (pengembang) sangat penting, dan langit-langitnya sangat tinggi, investasi harus didasarkan pada pemeriksaan komprehensif terhadap kualitas teknologi proyek, latar belakang pendiri, logika narasi, dan penerapan; misalnya: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3） Platform Launchpad: Tokenomics yang baik, efek kolaboratif ekosistem yang kuat, akan mendorong efek roda terbang positif, tetapi jika tidak ada produk unggulan dalam waktu lama, itu akan sangat merusak ekspektasi pasar, disarankan untuk mempertimbangkan saat pasar sedang panas, inovasi sering maju, saat saluran kenaikan mengikuti, saat penurunan kolektif sebaiknya memilih untuk mengamati. Misalnya: #Virtual, $MetaV;
4） AI Agent untuk transaksi DeFi: Agent terintegrasi ke dalam bentuk akhir Crypto, ruang imajinasinya sangat besar, tetapi ada ketidakpastian dalam identifikasi niat, eksekusi Solver, dan akurasi hasil transaksi, oleh karena itu sangat penting untuk mencoba terlebih dahulu sebelum memutuskan untuk melanjutkan; misalnya: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5） AI Agent dengan ciri khas kreatif: Keberlanjutan ide itu sendiri menentukan segalanya, daya tarik pengguna tinggi, memiliki nilai IP, tetapi momentum di awal sering mempengaruhi tinggi ekspektasi pasar di kemudian hari, menguji kemampuan tim untuk terus memperbarui dan mengiterasi; misalnya: $SPORE, $ZAILGO;
6） AI Agent berbasis narasi: Perlu memperhatikan apakah latar belakang tim proyek tepat, apakah mereka dapat terus meluncurkan pembaruan iteratif, apakah rencana whitepaper dapat secara bertahap dilaksanakan, yang paling penting adalah apakah mereka dapat mempertahankan posisi terdepan dalam satu narasi; misalnya: #ai16z$Focai;
7） AI Agent berbasis organisasi bisnis: Menguji seberapa baik cakupan sumber daya proyek B2B, tingkat kemajuan produk dan strategi, serta ruang imajinasi milestone baru yang terus diperbarui, tentu saja, indikator data platform yang sebenarnya juga sangat penting; misalnya: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8） Platform AI Agent seri Metaverse: AI Agent mendorong pemodelan 3D dan skenario aplikasi Metaverse memang memiliki keunggulan, tetapi visi bisnisnya terlalu tinggi, ketergantungan perangkat kerasnya besar, siklus produk yang panjang, perlu memperhatikan iterasi dan pelaksanaan proyek yang berkelanjutan, terutama dalam menunjukkan nilai 'kegunaan'; misalnya: $HYPER, $AVA
9） Platform AI seri: Baik dalam data, algoritma, kekuatan komputasi, serta penyesuaian inferensi, DePIN dan sebagainya semua berada di pasar 'konsumen', yang pasti perlu menarik pasar permintaan yang besar, tidak diragukan lagi AI Agent adalah pasar dengan potensi yang belum terungkap, jadi bagaimana menghubungkan dengan AI Agent sangat penting; misalnya: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
Catatan: Di atas hanya merupakan ringkasan kategori AI Agent yang tidak lengkap, di mana ticker yang disebutkan hanya untuk referensi belajar dan penelitian, bukan sebagai saran investasi, DYOR!
