Autore：WOO X
Contesto： Crypto + AI ，Cercando PMF
PMF ( Product Market Fit ) si riferisce al grado di corrispondenza tra prodotto e mercato, il che significa che il prodotto deve soddisfare la domanda di mercato; prima di avviare un'impresa, è necessario confermare la situazione di mercato, capire che tipo di clienti si desidera servire e comprendere l'ambiente di mercato attuale prima di procedere con lo sviluppo del prodotto.
Il concetto di PMF è applicabile agli imprenditori, per evitare di creare prodotti/servizi che piacciono a se stessi ma che il mercato non acquista, e questo concetto è applicabile anche nel mercato delle criptovalute; i proponenti del progetto dovrebbero comprendere le esigenze dei partecipanti al mercato delle criptovalute per creare prodotti, piuttosto che accumulare tecnologia scollegata dal mercato.
In passato, la maggior parte degli AI Crypto era legata a DePIN, narrando l'uso dei dati decentralizzati di Crypto per addestrare l'AI, evitando così la dipendenza dal controllo di un'entità unica, come potenza di calcolo, dati, ecc. I fornitori di dati possono quindi condividere i profitti generati dall'AI.
Secondo la logica sopra, sembra più che Crypto potenzi AI; l'AI, oltre a distribuire token ai fornitori di potenza di calcolo, è difficile onboardare più nuovi utenti; si può anche dire che questo modello non è così di successo in termini di PMF.
L'emergere degli AI Agent sembra più un'applicazione, mentre DePIN + AI è come un'infrastruttura; è evidente che le applicazioni sono più semplici e comprensibili e hanno una migliore capacità di attrarre utenti, con un PMF migliore rispetto a DePIN + AI.
Inizialmente sponsorizzato dal fondatore di A16 Z Marc Andreessen (la teoria del PMF è stata proposta da lui), il GOAT generato da due conversazioni AI ha dato il via all'AI Agent, e ora ai lati di ai16 z e Virtual ci sono vantaggi e svantaggi; quale sarà il percorso di sviluppo degli AI Agent nel settore delle criptovalute? Attualmente, in quale fase ci troviamo? E in futuro, dove ci porterà? Lasciamo che WOO X Research ce lo mostri.
Prima fase：Inizio dei meme
Prima dell'emergere di GOAT, il segmento più popolare in questo ciclo era quello dei meme coin, e una delle caratteristiche dei meme coin era la forte inclusività; dai ippopotami MOODENG dello zoo, ai nuovi animali domestici di DOGE Neiro, fino ai meme nativi della rete Popcat, hanno mostrato la tendenza di "tutto può essere un meme"; e sotto questa narrazione apparentemente assurda, fornisce anche il terreno fertile per la crescita degli AI Agent.
GOAT è un meme coin generato da due conversazioni AI; questo è anche il primo caso in cui l'AI realizza i propri obiettivi attraverso criptovalute e Internet, apprendendo dal comportamento umano. Solo i meme coin possono sostenere progetti con una tale alta natura sperimentale; nel frattempo, concetti simili di token sono emersi come funghi dopo la pioggia, ma la maggior parte delle funzionalità rimane su automazione dei tweet, risposte, ecc., senza applicazioni reali; in questo momento, i token degli AI Agent vengono generalmente chiamati AI + Meme.
Progetti rappresentativi：
Fartcoin ：Capitalizzazione di mercato 812M ，Liquidità on-chain 15. 9M
GOAT ：Capitalizzazione di mercato 430M ，Liquidità on-chain 8. 1M
Bully ：Capitalizzazione di mercato 43M ，Liquidità on-chain 2M
Shoggoth ：Capitalizzazione di mercato 3 8M ，Liquidità on-chain 1. 8M
Seconda fase：Esplorazione delle applicazioni
Gradualmente, tutti si rendono conto che gli AI Agent non possono solo interagire semplicemente su Twitter, ma possono estendersi a scenari di maggiore valore. Questo include la produzione di contenuti come musica e video, e sono emersi servizi più pertinenti per gli utenti delle criptovalute, come analisi di investimenti e gestione dei fondi; da questa fase in poi, gli AI Agent si distaccano dai meme coin, formando così un'intera nuova pista.
Progetti rappresentativi：
ai16 z ：Capitalizzazione di mercato 1. 67B ，Liquidità on-chain 14. 7M
Zerebro ：Capitalizzazione di mercato 453M ，Liquidità on-chain 14M
AIXBT ：Capitalizzazione di mercato 500M ，Liquidità on-chain 19. 2M
GRIFFAIN ：Capitalizzazione di mercato 243M ，Liquidità on-chain 7. 5M
ALCH ：Capitalizzazione di mercato 6 8M ，Liquidità on-chain 2. 8M
Appendice：Piattaforma di emissione
Quando le applicazioni degli AI Agent fioriranno, quali percorsi dovrebbero scegliere gli imprenditori per cogliere questa onda di AI e Crypto?
La risposta è Launchpad
Quando i token emessi dalla piattaforma hanno un effetto di ricchezza, gli utenti continueranno a cercare e acquistare i token emessi da quella piattaforma; i profitti reali generati dagli acquisti degli utenti alimentano l'aumento del prezzo dei token della piattaforma, e quando il prezzo dei token della piattaforma continua a salire, i fondi si sposteranno verso i token emessi da essa, creando un effetto di ricchezza.
Modello di business chiaro e con effetto volano positivo, ma ci sono ancora aspetti da tenere in considerazione: il Launchpad appartiene al vincitore che prende tutto dell'effetto Matteo; la funzione principale del Launchpad è l'emissione di nuovi token; in situazioni simili, ciò che deve essere confrontato è la qualità dei progetti sotto di esso. Se una singola piattaforma può stabilmente produrre progetti di alta qualità e ha un effetto di creazione di ricchezza, l'aderenza degli utenti a quella piattaforma di emissione aumenterà naturalmente, e altri progetti troveranno difficile rubare utenti.
Progetti rappresentativi：
VIRTUAL ：Capitalizzazione di mercato 3. 4B ，Liquidità on-chain 52M
CLANKER ：Capitalizzazione di mercato 6 2M ，Liquidità on-chain 1. 2M
VVAIFU ：Capitalizzazione di mercato 81M ，Liquidità on-chain 3. 5M
VAPOR ：Capitalizzazione di mercato 105M
Terza fase：Ricerca di collaborazione
Quando gli AI Agent iniziano a realizzare più funzionalità pratiche, iniziano a esplorare la collaborazione tra progetti, costruendo un ecosistema più potente. Questo stadio si concentra sull'interoperabilità e sull'espansione della rete ecologica, specialmente se sarà possibile generare sinergie con altri progetti o protocolli crittografici. Ad esempio, gli AI Agent potrebbero collaborare con protocolli DeFi per migliorare le strategie di investimento automatizzate o integrarsi con progetti NFT per realizzare strumenti più intelligenti.
Per realizzare una collaborazione efficace, è necessario prima stabilire un quadro normativo, fornendo ai programmatori componenti predefiniti, concetti astratti e strumenti correlati, per semplificare il processo di sviluppo di AI Agent complessi. Attraverso la proposta di soluzioni standardizzate per le sfide comuni nello sviluppo degli AI Agent, questi quadri possono aiutare i programmatori a concentrarsi sull'unicità delle loro applicazioni, piuttosto che progettare l'infrastruttura da zero ogni volta, evitando così il problema di ripetere il lavoro.
Progetti rappresentativi：
ELIZA ：Capitalizzazione di mercato 100M ，Liquidità on-chain 3. 6M
GAME ：Capitalizzazione di mercato 237M ，Liquidità on-chain 31M
ARC ：Capitalizzazione di mercato 300M ，Liquidità on-chain 5M
FXN ：Capitalizzazione di mercato 76M ，Liquidità on-chain 1. 5M
SWARMS ：Capitalizzazione di mercato 63M ，Liquidità on-chain 20M
Quarta fase：Gestione dei fondi
Dal punto di vista del prodotto, gli AI Agent possono più frequentemente assumere un ruolo di semplice strumento, come fornire consigli sugli investimenti e generare rapporti. Tuttavia, la gestione dei fondi richiede capacità di livello superiore, inclusa la progettazione di strategie, aggiustamenti dinamici e previsioni di mercato; ciò segna il passaggio degli AI Agent da semplici strumenti a partecipanti attivi nel processo di creazione di valore.
Con l'accelerazione del capitale finanziario tradizionale nel mercato delle criptovalute, la domanda di specializzazione e scalabilità è in continuo aumento. L'automazione e l'alta efficienza degli AI Agent sono proprio ciò che può soddisfare questa domanda, specialmente nell'esecuzione di funzioni come strategie di arbitraggio, riequilibrio degli asset e copertura del rischio, gli AI Agent possono migliorare significativamente la competitività dei fondi.
Progetti rappresentativi：
ai16z ：Capitalizzazione di mercato 1. 67B ，Liquidità on-chain 14. 7M
Vader ：Capitalizzazione di mercato 91M ，Liquidità on-chain 3. 7M
SEKOIA ：Capitalizzazione di mercato 33M ，Liquidità on-chain 1. 5M
AiSTR ：Capitalizzazione di mercato 13. 7M ，Liquidità on-chain 675K
Aspettativa della quinta fase: Rimodellare l'Agentnomics
Attualmente siamo nella quarta fase; a prescindere dal prezzo delle criptovalute, la maggior parte degli AI Agent Crypto non si è ancora concretizzata nelle nostre applicazioni quotidiane. Prendendo l'esempio dell'autore, l'AI Agent più utilizzato rimane Perplexity di Web 2, a volte si consultano anche i tweet analitici di AI XBT; al di fuori di ciò, la frequenza d'uso degli AI Agent Crypto è estremamente bassa, quindi nella quarta fase potrebbe rimanere a lungo, con il prodotto che non è ancora maturo.
E l'autore ritiene che nella quinta fase, gli AI Agent non siano solo un aggregato di funzionalità o applicazioni, ma il nucleo dell'intero modello economico - la rimodellazione dell'Agent nomics. Lo sviluppo in questa fase non implica solo l'evoluzione tecnologica, ma è cruciale anche la ridefinizione della relazione economica in token tra distributori ( Distributor ), piattaforme ( Platform ) e fornitori di Agent ( Agent Vendor ), creando un nuovo ecosistema. Di seguito sono riportate le principali caratteristiche di questa fase:
Paragone con la storia dello sviluppo di Internet
Il processo di formazione dell'Agent nomics può essere paragonato all'evoluzione dell'economia di Internet, come la nascita di super applicazioni come WeChat e Alipay. Queste applicazioni integrano l'economia della piattaforma, portando applicazioni indipendenti nel proprio ecosistema, diventando ingressi multifunzionali. In questo processo, si è formata una modalità economica di collaborazione e simbiosi tra fornitori di applicazioni e piattaforme, e l'AI Agent ripeterà un processo simile nella quinta fase, ma basato su criptovalute e tecnologie decentralizzate.
Rimodellare la relazione tra distributori, piattaforme e fornitori di Agent
Nell'ecosistema degli AI Agent, i tre stabiliranno una rete economica strettamente collegata:
Distributore ( Distributor )：Responsabile della promozione degli AI Agent agli utenti finali, ad esempio tramite mercati di applicazione professionali o ecosistemi DApp.
Piattaforma ( Platform )：Fornisce infrastrutture e framework di collaborazione, consentendo a più fornitori di Agent di operare in un ambiente unificato e gestendo le regole e la distribuzione delle risorse dell'ecosistema.
Fornitore di Agent ( Agent Vendor )：Sviluppare e fornire AI Agent con diverse funzionalità, fornendo applicazioni e servizi innovativi all'ecosistema.
Attraverso la progettazione dell'economia dei token, gli interessi tra distributori, piattaforme e fornitori saranno decentralizzati, ad esempio attraverso meccanismi di condivisione, ritorni sui contributi e diritti di governance, promuovendo la collaborazione e incentivando l'innovazione.
Ingresso e integrazione delle super applicazioni
Quando l'AI Agent si evolve in un'applicazione super, sarà in grado di integrare molteplici piattaforme economiche, assorbire e gestire un gran numero di Agent indipendenti. Questo è simile a come WeChat e Alipay integrano applicazioni indipendenti nel loro ecosistema, l'applicazione super dell'AI Agent romperà ulteriormente le isole applicative tradizionali.
