Nell'ultimo anno, l'intersezione tra AI e criptovalute è diventata un campo caldo di interesse per i consumatori, alimentando il lancio di numerosi nuovi progetti.
Scritto da: Karen Shen
Compilato da: Block unicorn
In questo articolo, esploreremo le opportunità di collaborazione tra criptovalute e AI di consumo (Artificial Intelligence). Questo articolo è suddiviso in tre sezioni:
Perché scegliere criptovalute x AI di consumo?
Panoramica del mercato tradizionale dell'AI di consumo
Opportunità di criptovalute x AI di consumo
Perché scegliere criptovalute x AI di consumo
Nell'ultimo anno, l'intersezione tra AI e criptovalute è diventata un campo caldo di interesse per i consumatori, alimentando il lancio di numerosi nuovi progetti. La stragrande maggioranza dell'attenzione e del capitale si concentra sui livelli infrastrutturali dell'AI, come capacità di calcolo, processi di addestramento, tecniche di inferenza, modelli di agenti intelligenti e infrastruttura dati.
Sebbene molti di questi progetti siano ambiziosi e possano portare a risultati su larga scala, la tecnologia non ha ancora raggiunto un livello di produzione (attualmente), e la probabilità di una commercializzazione diffusa nel breve periodo è bassa. Questo ha lasciato uno spazio per applicazioni di tecnologia più di impatto diretto, in particolare a livello di consumo.
L'AI di consumo si riferisce a prodotti AI progettati per utenti quotidiani piuttosto che per applicazioni aziendali o specifiche. Questi prodotti includono assistenti generali e sistemi di raccomandazione alimentati da AI, strumenti di generazione e software creativi. Con il rapido sviluppo della tecnologia AI, le applicazioni di consumo stanno diventando sempre più intuitive, personalizzate e più facili da usare per gli utenti comuni.
Applicazioni AI di consumo popolari oggi
A differenza dell'AI aziendale, che richiede precisione e risultati certi, l'AI di consumo beneficia di flessibilità, creatività e capacità di adattamento—questi sono i settori in cui l'AI attualmente eccelle.
Nonostante sia ancora nelle fasi iniziali, la combinazione di tecnologia crittografica e AI di consumo è senza dubbio un argomento affascinante. È raro vedere due tecnologie avanzare simultaneamente verso la maturità, quindi vale la pena esplorare—anche se è difficile prevedere i risultati.
Nel campo della tecnologia crittografica, c'è un urgente bisogno di più applicazioni orientate ai consumatori per fornire nuovi e interessanti modi di interagire con la tecnologia sottostante. Negli ultimi dieci anni, gli investimenti in blockchain hanno guidato notevoli progressi nelle infrastrutture, inclusa una maggiore velocità di generazione dei blocchi, costi di Gas ridotti, migliori esperienze utente (UX), e una notevole riduzione degli ostacoli all'ingresso comuni qualche anno fa.
Puoi semplicemente provare a unirti a applicazioni come Moonshot, per acquistare immediatamente Meme Coin utilizzando Apple Pay, per percepire intuitivamente quanto progresso è stato fatto nel settore. Tuttavia, manca ancora la volontà di risolvere problemi interessanti di consumo crittografico da parte di fondatori e sviluppatori.
Nel frattempo, l'AI di livello consumer è pronta per il mercato, offrendo agli sviluppatori un'opportunità matura di combinare queste due tecnologie per costruire applicazioni che modellano il modo in cui interagiamo, possediamo e partecipiamo a beni digitali e sistemi AI.
Panoramica del mercato tradizionale dell'AI di consumo
Iniziamo utilizzando due risorse per aiutarci a comprendere rapidamente gli esperimenti nel campo tradizionale (non crittografico) dell'AI di consumo:
I migliori prodotti di consumo di a16z (classificati per traffico di rete) (3ª edizione)
Il lotto di progetti W24 più recente del team YC
I migliori prodotti di consumo di a16z (classificati per traffico di rete)
Il report di a16z analizza i dati sul traffico dei prodotti AI di consumo, classificando ogni sei mesi le pagine web e le applicazioni mobili AI di consumo con il maggior numero di visite.
Analizzando questi dati, hanno identificato come i consumatori partecipano attivamente alle tecnologie AI di consumo, quali categorie stanno ricevendo attenzione, quali stanno decadendo e quali sono i progetti iniziali leader in ogni categoria.
Di seguito sono riportati i primi 100 prodotti AI di consumo fino ad agosto 2024, divisi in categorie di applicazioni web e mobili.
È chiaro che gli strumenti di generazione e modifica dei contenuti sono in prima linea nel campo dell'AI di consumo.
Queste applicazioni attualmente occupano il 52% delle prime 50 applicazioni web e il 36% delle prime 50 applicazioni mobili. È interessante notare che questa categoria si sta espandendo dalla generazione di testo a includere la generazione di video e musica, ampliando ulteriormente il potenziale di espressione creativa guidato dall'intelligenza artificiale.
Categorie popolari come assistenti generali, strumenti di compagnia e strumenti di produttività rimangono stabili nella top 100, riflettendo una domanda continua. La terza edizione del report a16z ha aggiunto la categoria 'estetica e appuntamenti', con tre progetti che sono entrati in classifica.
È interessante notare che un progetto crittografico cross-categoria è riuscito a entrare nella classifica. L'app di compagnia anime Yodayo (ora Moescape AI) si è classificata al 22° posto nella classifica delle applicazioni web.
Moescape AI
Confrontando l'ultimo report di a16z con i report precedenti, si osserva che, sebbene le categorie principali di AI di consumo rimangano stabili, circa il 30% dei primi 100 progetti sono nuovi, evidenziando la continua evoluzione di questo campo.
Il lotto di progetti W24 più recente del team YC
Ora, diamo un'occhiata all'ultimo lotto di progetti W24 di YC (versione più recente), come risorsa per aiutare a identificare progetti e categorie emergenti di AI di consumo, che, sebbene siano già entrati nel mercato, potrebbero non avere attrattive sufficienti per apparire nella lista delle prime 100 pagine web di a16z.
L'idea qui è che, sebbene ci sia incertezza sulla domanda reale di questi prodotti da parte dei consumatori, queste informazioni possono aiutarci a prevedere le tendenze dell'AI di consumo nei prossimi 6-12 mesi.
Tra i 235 progetti recenti, il 63% si concentra nel campo dell'AI, di cui il 70% è costruito sul livello applicativo. Solo circa il 14% dei progetti a livello applicativo sono stati identificati come centrici al consumatore.
Di seguito è riportato il nostro tentativo di classificare i progetti AI di consumo.
Allo stesso modo, la generazione di contenuti rimane la categoria più popolare tra i fondatori, con nuovi progetti che continuano a superare i confini delle possibilità creative.
Simile alle tendenze nel report a16z, il recente lotto di imprenditori di YC sta esplorando tipi di contenuto avanzati, inclusi raccontare storie, generazione di sceneggiature a film, musica, video e contenuti focalizzati sulle presentazioni.
Oltre alla generazione di contenuti, i fondatori si concentrano anche su ricerca, produttività e tecnologia educativa. Queste tre categorie sono coerenti con il report di a16z, anche se la maggior parte delle aziende in YC sviluppano soluzioni più mirate e specifiche per settori verticali in questi ambiti.
Infine, categorie come giochi, automazione, mercati e streaming emergono in questo gruppo, segnando nuove direzioni che non sono apparse nel report a16z.
Opportunità di criptovalute x AI di consumo
Ora che abbiamo introdotto le tendenze di base del mercato tradizionale dell'AI di consumo, rivolgiamo la nostra attenzione all'AI di consumo crittografico.
Iniziamo con una breve introduzione su come l'AI può essere utile per i prodotti crittografici, o come le criptovalute possono essere utili per i prodotti AI di consumo, il che potrebbe essere utile.
Le criptovalute e l'AI offrono proposte di valore molto diverse.
Si può dire che ci sia un conflitto di valori tra queste due tecnologie—le criptovalute si concentrano sulla decentralizzazione, sulla privacy e sulla proprietà personale, mentre l'AI tende a concentrare il potere e il controllo nelle mani di coloro che sviluppano e possiedono i modelli più avanzati.
Tuttavia, con l'emergere dell'AI decentralizzata e open-source, questi confini stanno iniziando a sfumare.
L'innovazione centrale dell'AI nei prodotti di consumo è la capacità di generare contenuti nuovi, imitare ed espandere la creatività umana, apprendendo da enormi set di dati e sfruttando avanzate architetture di reti neurali per simulare relazioni complesse e produrre output di alta qualità.
Segni precoci suggeriscono che le applicazioni AI mostrano un forte potenziale di retention degli utenti e monetizzazione. Tuttavia, affrontano anche un 'problema dei turisti', in cui il traffico degli utenti è elevato, ma il tasso di conversione da utenti gratuiti a utenti paganti è inferiore alla norma.
D'altra parte, la tecnologia crittografica è uno spazio di design che include caratteristiche di decentralizzazione, incentivi economici crittografici e super-financializzazione. È un libro mastro distribuito che consente la memorizzazione del valore di qualsiasi oggetto digitale in modo trasparente e tracciabile.
La tecnologia crittografica è molto efficace nel coordinare attività, aggregare infrastrutture decentralizzate e creare mercati senza attriti, consentendo la creazione di mercati in luoghi dove prima non esistevano. Tuttavia, al di là dell'infrastruttura finanziaria, la tecnologia crittografica non ha ancora creato un'applicazione di consumo attraente e sostenibile.
L'AI potrebbe essere uno dei fattori chiave per sbloccare il potenziale più ampio dei consumatori della tecnologia crittografica. Un recente studio ha evidenziato l'adozione rapida dell'AI generativa, il cui tasso di adozione ha superato quello del PC e di Internet—circa il 32% dei residenti negli Stati Uniti utilizza l'AI ogni settimana. Dato questo tasso di sviluppo, gli sviluppatori di tecnologie crittografiche per applicazioni di consumo che possono sperimentare e innovare in sincronia con l'adozione accelerata dell'AI avranno un vantaggio significativo.
Crediamo che attraverso applicazioni innovative di consumo, combinando le potenti capacità dell'AI con le uniche capacità di decentralizzazione e finanziarizzazione delle reti crittografiche, emergeranno risultati rivoluzionari.
Panoramica del mercato
Il numero di progetti centrati sui consumatori che operano nel campo dell'intersezione tra criptovalute e AI rimane relativamente basso, con la nostra ricerca che stima circa 28, anche se questo non è un numero definitivo.
In questa mappa del mercato AI decentralizzato basata sul crowdsourcing, le categorie di consumo rappresentano solo circa il 13% del mercato AI decentralizzato totale, suggerendo che abbiamo ancora ampio spazio di crescita. A titolo di confronto, circa il 60-70% dei prodotti nel mercato tecnologico si trova a livello applicativo, di cui circa il 70-80% sono applicazioni rivolte ai consumatori.
Sebbene abbiamo coperto solo una piccola parte dei progetti in questo report, siamo comunque riusciti a identificare alcune intuizioni precoci.
Abbiamo identificato alcune intuizioni precoci dei team mentre integrano criptovalute e AI. Queste intuizioni sono state distillate in alcuni casi d'uso più ampi, alcuni dei quali mostrano potenziale, mentre altri potrebbero essere meno sostenibili.
Meccanismi di incentivazione: le criptovalute come mezzo per incentivare e premiare gli utenti per le attività sulle piattaforme / applicazioni AI. Ad esempio, uno degli usi del token nativo di Wayfinder è premiare agenti e partecipanti per aver creato percorsi on-chain di valore mentre l'agente AI si sposta on-chain. Per Botto, l'artista AI automatizzato richiede alla sua comunità di fornire feedback sulle sue creazioni artistiche. Botto distribuisce una parte delle sue vendite d'arte sotto forma di token $BOTTO per premiare tale partecipazione.
Finanziamento: la capacità di commerciare, possedere e generare reddito da asset AI sulla blockchain. Ad esempio, il Protocollo Virtuals fornisce una piattaforma dove chiunque può acquistare, possedere una parte di un agente AI e beneficiare del reddito generato dagli agenti AI di loro fiducia. La proprietà è rappresentata sotto forma di token.
Attribuzione: consente ai titolari di diritti di proprietà intellettuale di tracciare, verificare e richiedere diritti d'autore sulla blockchain. Ad esempio, progetti senza censura come Oh.xyz stanno utilizzando la crittografia per creare NFT gemelli digitali per i creatori sulla loro piattaforma, per verificare l'autenticità dei contenuti e richiedere diritti d'autore in futuro.
Economia in-app o in-game: le criptovalute come valuta in-app / in-game. Ad esempio, giochi come Parallel e Today avranno un'economia in-game, dove i giocatori e i loro agenti AI potranno scambiare risorse utilizzando i rispettivi token.
Decentralizzazione: reti, servizi e modelli decentralizzati. Ad esempio, BitMind è una sottorete su Bittensor che sta costruendo il primo sistema di rilevazione di deepfake decentralizzato. Utilizzando Bittensor, possono incoraggiare la competizione aperta tra sviluppatori AI per contribuire alla costruzione del miglior modello di rilevazione di deepfake.
Resistenza alla censura: eliminazione della censura sulla creazione di contenuti AI generativi. Ad esempio, Venice è un assistente AI generativo privato e senza licenza, costruito sulla rete di agenti generali decentralizzati di Morpheus. A differenza degli assistenti AI tradizionali, Venice non censura i contenuti dell'AI né scarica le tue conversazioni.
Abbonamenti: le criptovalute come mezzo per accedere a funzionalità premium. Ad esempio, il token dell'ecosistema di MyShell ha diversi casi d'uso, uno dei quali è concedere ai titolari l'accesso a funzionalità premium.
Assistenti: l'AI è un modo per semplificare le interazioni tra le persone e le criptovalute. Ad esempio, Wayfinder, Fere AI, Fungi e PAAL AI sono assistenti o robot generali verticali progettati per rendere l'esperienza crittografica dell'utente finale più conveniente.
Contestualizzazione: l'AI è un modo per contestualizzare e personalizzare i contenuti sulla blockchain. Ad esempio, Unofficial mira a costruire un motore di scoperta per i social on-chain su Farcaster utilizzando zkTLS e RAG.
Dopo aver esaminato l'attuale mercato delle criptovalute e AI di consumo—compresi i casi d'uso delle criptovalute e dell'AI, così come lo stato delle categorie già stabilite e emergenti nel settore tradizionale dell'AI di consumo—la prossima sezione esplorerà gli spazi di design più promettenti in questo campo intersecante, per riferimento degli sviluppatori.
Giochi e agenti / compagni
Giochi e agenti / compagni sono diventati le due categorie più popolari per i fondatori in questo campo incrociato, e c'è una ragione. Perché offrono l'ambiente più adatto per esperimenti con AI e criptovalute.
Giochi e agenti funzionano generalmente in domini fittizi, con l'obiettivo di intrattenere i consumatori. I loro risultati non devono necessariamente essere decisivi e spesso hanno un impatto ridotto sulla vita reale. Questo fornisce quindi condizioni ideali per gli esperimenti.
L'ambiente di gioco iperreale di oggi
Finora, giochi come Parallel Colony e Today utilizzano l'AI come esperienza centrale del prodotto, dove i personaggi NPC AI nel gioco si comportano come veri umani, con autonomia e capacità di conversazione.
Le criptovalute sono utilizzate come canale finanziario per effettuare pagamenti in-game, pagamenti tra agenti o per sbloccare la proprietà dei personaggi.
È fondamentale notare che questa nuova economia digitale rappresenta un vantaggio per questi giochi crittografici rispetto ai numerosi giochi AI che stanno per essere lanciati.
L'AI è una tecnologia trasformativa, senza dubbio diventerà una parte fondamentale dello sviluppo e dell'esperienza dei giochi futuri—ma crediamo che i team che costruiscono giochi AI mirati all'economia digitale nativa avranno il maggiore vantaggio competitivo.
Gli agenti AI nei giochi sono interessanti, ma le criptovalute sbloccano la capacità di introdurre un sistema economico che replica l'esperienza umana per la prima volta nei giochi. Gli NPC nei giochi non possono aprire conti bancari, effettuare transazioni o prendere decisioni economiche reali. Pertanto, potrebbero emergere molti comportamenti e opportunità senza precedenti.
Come ha detto il fondatore di Parallel Kalos su Twitter:
Oggi, questo è meglio rappresentato in ambienti fittizi come i giochi.
I progetti che costruiscono agenti AI e compagni hanno somiglianze nell'uso di AI e criptovalute: l'AI è l'esperienza centrale, mentre le criptovalute forniscono l'infrastruttura finanziaria. Tuttavia, a differenza degli agenti nei giochi che funzionano in un ambiente limitato, consentendo interazioni più complesse e quasi senza conseguenze nella vita reale, gli agenti e i compagni sono attualmente limitati a relazioni uno-a-uno o uno-a-molti.
Ad esempio, utilizzando MyShell, il Protocollo Virtuals o MoeMate, gli utenti finali interagiscono con chatbot AI tramite funzioni di chat o voce—l'interazione è limitata solo a te e al chatbot (o ad altri media). I chatbot sono contenitori LLM con caratteristiche limitate, personalizzabili dai creatori del robot, come il tono della comunicazione, l'aspetto dell'agente, ecc. Pertanto, la tua interazione con questi chatbot è anche limitata nella creatività.
L'esperienza del chatbot AI Draco Malfoy di MoeMate
Sebbene simile ai suoi concorrenti, ai16z adotta un approccio open-source e bottom-up, concentrandosi sulla costruzione di un'infrastruttura di agenti AI on-chain, fornendo strumenti per il futuro multi-agente.
Ci sono ancora molte aree da esplorare nei campi dei giochi e degli agenti, come esperienze multi-agente o modalità di gioco infinite. Anche se l'interazione tra agenti AI multi-a-multi e umani è complessa, potrebbe portare a esperienze interattive più dinamiche e coinvolgenti, oltre a sistemi economici crittografici più complessi. Questo campo non è stato ancora pienamente esplorato al di fuori dell'ambiente di gioco.
Rimaniamo convinti che questo sia uno dei campi di maggiore interesse per i fondatori e non vediamo l'ora di vedere quali innovazioni porterà il futuro.
Assistenti generali e strumenti di generazione di contenuti
Assistenti generali e strumenti di generazione di contenuti dominano il campo tradizionale dell'AI di consumo. Tuttavia, la concorrenza intensa rende difficile e costoso entrare in questo mercato, il che spiega anche perché queste categorie non hanno la stessa rappresentanza nella mappa del mercato crittografico come nel tradizionale campo dell'AI.
Tuttavia, la domanda per questi strumenti rimane forte e continua a figurare in cima all'analisi del traffico di rete di a16z. Per i fondatori nel campo delle intersezioni tra criptovalute e AI, queste categorie sono ancora promettenti, soprattutto per i prodotti progettati specificamente per gli utenti crittografici. Concentrandosi su esigenze specifiche nel campo crittografico, è possibile creare valore unico senza dover competere in un mercato tradizionale saturo.
Ecco alcuni esempi:
Assistenti crittografici a supporto dell'AI: è ben noto che le criptovalute sono difficili da navigare. Che tu stia cercando di acquistare o scambiare token sulla catena, o di soddisfare i requisiti per partecipare a giochi o esperienze sociali, ci sono molti ostacoli.
Sei sulla rete giusta? Come cambiare rete? Hai il giusto token Gas? Come trasferire fondi alla rete di destinazione?
Per i principianti, la curva di apprendimento è molto ripida. Anche per coloro che sono già familiari con le criptovalute, questi compiti possono ancora richiedere molto tempo.
Sebbene finora l'industria abbia visto miglioramenti principalmente in aree come l'astrazione degli account, le intenzioni e altri aspetti UI/UX, l'AI ha una maggiore probabilità di integrare questi sviluppi e di spingere avanti queste trasformazioni. Alcuni team, come Wayfinder, Fungi, PAAL AI e Fere AI, stanno già esplorando soluzioni, anche se finora nessun team ha ottenuto progressi significativi—lasciando spazio a più concorrenti e specializzazioni.
Panoramica dell'assistente crittografico di Wayfinder
Le esigenze degli sviluppatori esperti di Solidity possono differire da quelle dei principianti. Riteniamo che i team che considerano un pubblico specifico durante la costruzione (realizzando esperienze su misura per il volume di problemi di quel pubblico), offrendo un'esperienza utente raffinata (sfruttando i progressi nell'astrazione degli account e nelle intenzioni) e servizi personalizzati (basati sulle attività precedenti degli utenti sulla catena) abbiano le maggiori probabilità di successo.
Generazione di asset sostenuta dall'AI: nel campo delle criptovalute, la generazione di contenuti può essere vista come generazione di asset. Questi asset possono assumere forme di token e beni digitali in vari standard come ERC20, ERC721, ERC1155, con metodi di generazione praticamente illimitati. Analogamente a come Midjourney e DALL-E generano immagini, o SUNO compone musica, l'AI può anche svolgere un ruolo cruciale nella generazione di asset crittografici.
Esempi precoci di generazione di asset crittografici guidati da AI includono il token $GOAT di Truth Terminal, l'agente di distribuzione di asset di Wayfinder, il mercato di generazione di asset gamificato in arrivo di Swan e la piattaforma di avvio di agenti AI del Protocollo Virtuals.
Oltre a generare asset, l'AI può anche plasmare narrazioni, asset di marketing e dare loro una 'voce'. Per specifiche categorie di asset come le monete meme (senza dipendenze esterne), l'AI può semplificare in modo efficiente l'intero processo di sviluppo degli asset.
In questo mondo in cui gli agenti AI possono generare senza attriti un numero infinito di asset crittografici, l'opportunità per gli sviluppatori è quella di identificare il flusso di valore e attenzione. Ad esempio, la strategia adottata dal Protocollo Virtuals è quella di spostare la speculazione a livello di creatore, consentendo ai consumatori di prevedere la capacità degli agenti AI di attrarre attenzione e creare asset interessanti.
Attualmente ci troviamo all'inizio di una nuova realtà frenetica, in cui l'AI può generare un vero valore finanziario sotto forma di asset crittografici, e gli esseri umani possono godere e speculare sullo sviluppo di questi asset. Sebbene il futuro di questa tendenza sia difficile da prevedere, c'è un enorme spazio di sperimentazione in questo campo, e continueremo a monitorarne gli sviluppi.
Varie
Nel campo intersecante tra criptovalute e AI di consumo, ci sono ancora molte categorie non adeguatamente esplorate. Con il rapido sviluppo dell'AI, è probabile che queste categorie crescano ed evolvano rapidamente. Anche se molte categorie potrebbero rivelarsi effimere, e le categorie adatte alla collaborazione crittografica potrebbero essere meno, c'è ancora ampio spazio per esperimenti in questo campo—e ciò è molto benvenuto!
Un modo di pensare è considerare le versioni crittografiche equivalenti dei progetti tradizionali di AI di consumo, in particolare quelli senza intersezioni crittografiche attuali. Ad esempio, applichiamo la tecnologia crittografica a due categorie nell'elenco di a16z e YC, aggiungendo una categoria extra per la discussione.
La tecnologia educativa (Edtech) è una categoria popolare di AI di consumo che può beneficiare della crittografia a vari livelli dello stack. L'educazione copre aree, discipline, lingue, livelli di istruzione e metodi di insegnamento. In questo contesto, è preferibile progredire nell'Edtech attraverso lo sviluppo open-source in collaborazione con contributori globali piuttosto che seguire un approccio centralizzato. In questa luce, una sottorete incentrata sull'Edtech su Bittensor può aiutare a costruire questi modelli.
La tecnologia crittografica può anche essere applicata al livello di incentivazione delle applicazioni di tecnologia educativa (Edtech). Andando oltre le strategie di gamification tradizionali (come il meccanismo di login quotidiano di Duolingo), attraverso la tecnologia crittografica, insegnanti e studenti possono essere ricompensati per i loro contributi e sforzi da entrambe le parti della domanda e dell'offerta.
Per l'autosufficienza, il potenziale delle criptovalute per realizzare la proprietà dei dati e la monetizzazione potrebbe essere molto accattivante. Per molte persone, tuttavia, è ancora difficile da raggiungere a causa di costi, stigmatizzazione sociale, mancanza di consapevolezza e mancanza di professionisti. Progetti come Sonia e Maia (entrambi recentemente incubati nell'ultima edizione di YC) mostrano in modo preliminare la possibilità di soluzioni di consulenza psicologica basate su AI a prezzi accessibili. Tradizionalmente, le note dei terapeuti sono archiviate in documenti cartacei o digitali in ufficio, rendendo i dati inaccessibili. Tuttavia, per i terapeuti AI, i dati possono essere memorizzati online in modo riservato, sbloccando nuovi scenari applicativi dai dati sulla salute mentale personale.
Immagina se potessi realmente possedere i dati provenienti da sessioni di terapia AI. Potresti scegliere di mantenerli riservati, monetizzarli, o addirittura contribuirli in modo anonimo a una rete di dati sanitari, supportando una ricerca significativa. Progetti nativi di criptovalute come Vana stanno rendendo questo possibile, consentendo alle persone di avere azioni sui propri dati.
Nel campo dell'intrattenimento, progetti come Unlonely stanno tentando di utilizzare live streaming nativo di criptovalute, dove gli utenti possono speculare e influenzare gli esiti dello streaming utilizzando i token della piattaforma di scambio. Attualmente, ciò è limitato ad eventi nella vita reale, ma potrebbe espandersi a contenuti generati da AI. Questo potrebbe consentire live streaming 24/7, dando agli utenti un maggiore controllo sulla narrativa live. MineTard AI è un esempio precoce recentemente emerso. È un agente AI che trasmette in diretta il mio mondo 24/7 su Kick e può essere influenzato dai possessori di $MTard.
L'anno scorso, è emersa una tendenza virale su TikTok in cui i creatori interpretano NPC e compiono azioni specifiche in base ai 'regali' ricevuti. Anche se questo tipo di contenuto è effimero, dimostra chiaramente l'interesse dei consumatori per esperienze di live streaming interattive. Con i progressi nella tecnologia degli NPC guidati da AI, interazioni ludiche simili potrebbero adattarsi a live streaming nativo di criptovalute, dove gli NPC AI possono rispondere in tempo reale agli input degli utenti.
Tendenze popolari di NPC su TikTok
Queste sono solo alcune idee su come applicare le criptovalute e l'AI alle applicazioni di consumo. In questo report, non abbiamo coperto tutte le possibili applicazioni, e ci aspettiamo che con il rapido sviluppo del settore emergano ulteriori innovazioni.
Messaggio finale
Probabilmente hai già notato quanto siamo entusiasti delle potenzialità dell'intersezione tra criptovalute e AI di consumo. I progetti attualmente in costruzione in questo campo rappresentano solo una piccola parte delle possibilità.
Con lo sviluppo parallelo di queste due tecnologie, i fondatori hanno una finestra unica per creare una nuova ondata di applicazioni di consumo che potrebbero cambiare il modo in cui interagiamo e partecipiamo a beni digitali e intelligenza sintetica.
Per coloro che stanno costruendo in questo campo, incoraggiamo a continuare a superare i confini e ad esplorare applicazioni non convenzionali di queste tecnologie. Speriamo anche che, per alcuni, questa risorsa possa fornire supporto nel loro viaggio.