Condivisione semplice della logica di investimento per le diverse categorie di AI Agent:
1） AI Monolitico: Forte percezione da parte dell'utente, scenari applicativi verticali, breve ciclo di verifica del prodotto, ma il tetto è limitato, l'investimento deve basarsi sulla sperimentazione dell'applicazione, ad esempio, con l'emergere di alcune nuove strategie analitiche per l'AI monolitico, ciò che dicono gli altri non conta quanto un'esperienza pratica; ad esempio: $AIXBT $LUNA;
2） Strutture e standard: La soglia tecnologica è piuttosto alta, la visione e gli obiettivi sono ambiziosi, il grado di adozione da parte del mercato (sviluppatori) è cruciale, e il tetto è molto alto, l'investimento deve essere basato su un'esaminazione complessiva delle caratteristiche tecniche del progetto, del background del fondatore, della logica narrativa e dell'applicazione pratica; ad esempio: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3） Piattaforma Launchpad: Tokenomics completa, forte effetto di sinergia ecologica, genererà un effetto volano positivo, ma una volta che non ci sono bestseller per un lungo periodo, le aspettative di mercato saranno gravemente danneggiate, si consiglia di considerare di seguire il canale di crescita quando il mercato è caldo e l'innovazione è frequente, e di osservare quando c'è un calo collettivo. Ad esempio: #Virtual, $MetaV;
4） Agente AI per transazioni DeFi: L'agente si concretizza nella forma finale di Crypto, lo spazio di immaginazione è vasto, ma ci sono incertezze nell'identificazione delle intenzioni, nell'esecuzione del Solver e nell'accuratezza dei risultati delle transazioni, quindi è fondamentale provare prima di giudicare se seguire; ad esempio: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5） Agente AI con caratteristiche creative: La sostenibilità della creatività è decisiva, forte fidelizzazione degli utenti, ha un valore di proprietà intellettuale, ma l'energia iniziale spesso influenzerà l'altezza delle aspettative di mercato a lungo termine, mettendo alla prova la capacità del team di aggiornarsi e iterare continuamente; ad esempio: $SPORE, $ZAILGO;
6） Agente AI orientato alla narrazione: È necessario prestare attenzione al background del team del progetto, se possono continuare a lanciare aggiornamenti iterativi, se il piano del white paper può essere gradualmente realizzato, e la cosa più importante è se possono mantenere una posizione di leadership in un ciclo narrativo; ad esempio: #ai16z $Focai;
7） Agente AI orientato all'organizzazione commerciale: Metterà alla prova la copertura delle risorse del progetto B2B, il grado di avanzamento dei prodotti e delle strategie, e lo spazio immaginativo per nuovi traguardi continuamente rinnovati, ovviamente anche i dati reali della piattaforma sono cruciali; ad esempio: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8） Piattaforma AI Agent della serie Metaverso: Gli agenti AI avanzano nella modellazione 3D e negli scenari applicativi del metaverso, ma la visione commerciale ha un tetto molto alto, c'è una grande dipendenza dall'hardware, il ciclo di vita del prodotto è lungo, è necessario prestare attenzione all'iterazione e alla realizzazione continua del progetto, soprattutto alla manifestazione del valore di 'utilità'; ad esempio: $HYPER, $AVA
9） Serie di piattaforme AI: Che si tratti di dati, algoritmi, potenza di calcolo e regolazioni di inferenza, DePIN, ecc., tutti appartengono al mercato 'consumer', è necessario introdurre un enorme mercato della domanda, senza dubbio gli agenti AI rappresentano un mercato con potenziale di esplosione, quindi è fondamentale come allinearsi con gli agenti AI; ad esempio: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
Nota: quanto sopra è solo un riepilogo incompleto delle categorie di AI Agent, gli esempi di Ticker sono solo per riferimento di ricerca e apprendimento, non costituiscono un consiglio di investimento, DYOR!
