Titolo originale: (Post-AI Agent Bubble: Dove si trova il vero valore nell'AI di Web3?)
Autore: 0xJeff
Tradotto: Deep Tide TechFlow
Panoramica
Gli agenti AI sono cresciuti rapidamente a oltre 20 miliardi di dollari in pochi mesi, ma sono anche crollati altrettanto rapidamente. Tuttavia, questo campo sta maturando. Le infrastrutture, l'AI decentralizzata e le applicazioni pratiche stanno prendendo piede. Come si sta formando la prossima ondata e perché vale la pena prestare attenzione.
Nel quarto trimestre dello scorso anno, abbiamo assistito alla rapida crescita dell'industria degli "agenti AI", passando da una crescita zero a oltre 20 miliardi di dollari in pochi mesi - da "agenti" divertenti, affascinanti, altamente intrattenenti e quasi assurdi, a agenti finanziari promettenti di cambiare il mondo attraverso il trading e gli investimenti, rendendoti molto ricco. Inoltre, non sono solo agenti che ti rendono ricco, ma anche molti DAO di investimento... quelli che investono in altri agenti (o agenti) DAO (3,3).
Dalla speculazione all'infrastruttura
Tutti noi abbiamo capito che in una nuova industria (accompagnata da nuovi catalizzatori come Web2 AI, l'elezione di Trump e il supporto per criptovalute e AI), le persone non si preoccupano dei fondamentali. Qualsiasi cosa che generi una grande discussione, sembri eccessivamente speculativa e abbia dimostrazioni che appaiono interessanti può facilmente superare un valore di mercato di 100 milioni di dollari.
@virtuals_io è diventato un leader in questo ecosistema, controllando il marketing, attirando l'attenzione dei costruttori, raccontando le migliori storie e tessendo le migliori narrazioni. Questo ha attirato i costruttori a lanciare progetti su Virtuals, attirando anche l'attenzione dei trader al dettaglio per speculare.
Successivamente, è emerso @elizaOS, che ha adottato un approccio diverso - AI open source, fornendo strumenti per qualsiasi sviluppatore desideri creare agenti "prospector". Si è formata una vasta mobilitazione attorno a questa idea, con tassi di adozione che crescono a un ritmo sorprendente e il numero di stelle e fork su GitHub che aumenta rapidamente (e continua a crescere).
La valutazione principale di Virtuals è cresciuta fino a superare i 5 miliardi di dollari, Eliza rappresentava circa la metà in un picco storico, e molti altri agenti interessanti hanno raggiunto picchi di 8-9 cifre, come AIXBT che ha raggiunto un miliardo di dollari. Certo, ora è tutto diverso, i nuovi agenti hanno un prezzo medio di transazione tra 3 e 10 milioni di dollari. Gli agenti precedentemente ben performanti hanno un prezzo medio di transazione tra 10 e 50 milioni di dollari. I limiti di valutazione si sono compressi e la capitalizzazione di mercato è scesa da 20 miliardi di dollari a una fascia di 4-6 miliardi di dollari.
Energia dell'infrastruttura e accelerazione di Web2
Il mercato ora si concentra sui "fondamentali puri", le persone si preoccupano di più delle infrastrutture e dell'AI decentralizzata, specialmente nel contesto in cui i modelli AI di Web2 continuano ad accelerare a una velocità rapida - i modelli di Meta Llama, OpenAI GPT, Grok, DeepSeek e Alibaba Qwen vengono lanciati con nuove migliorie e ottimizzazioni ogni mese. Puoi vedere che il modello di generazione di immagini di ChatGPT ha immediatamente creato una tendenza virale "Miyazaki" dopo il lancio.
Inoltre, grazie al miglioramento delle capacità dei modelli AI, il livello dei consumatori di Web2 sta avanzando a una velocità più rapida, cose che prima erano impossibili ora diventano possibili - Lovable, Bolt, Cursor, Windsurf consentono agli sviluppatori di rilasciare più prodotti più rapidamente. I flussi di lavoro degli agenti e gli agenti AI sono ovunque. La barriera all'ingresso si è abbassata, i costi di conversione degli utenti sono quasi zero. Se non ti piace un'app, puoi facilmente trovare un servizio o un prodotto concorrente con un prezzo migliore e un UI/UX migliore.
Risveglio della proprietà dei dati
Mentre tutto ciò stava accadendo, molte persone hanno iniziato a chiedersi: "Se ci sono così tante applicazioni agenti che utilizzano tecnologie centralizzate, a chi appartengono i miei dati? Dove vanno i miei dati? Se parlo di alcune cose private con un'AI, rimarrà riservata? O andrà altrove?" Questo è particolarmente importante poiché l'aggiornamento recente di @OpenAI ha visto la funzione di memoria di ChatGPT in grado di citare tutte le tue conversazioni passate per fornire risposte più personalizzate.
Fratello... questo suona davvero interessante e potrebbe innescare un'ondata di agenti AI personalizzati, co-piloti, segretari privati, terapeuti, compagni, ecc. Puoi immaginare quale impatto avrà quando i tuoi dati saranno posseduti o controllati da altri.
L'ascesa dell'AI decentralizzata (DeAI)
L'anno scorso ho fatto alcune previsioni, una delle quali è che l'AI decentralizzata emergerà nel secondo trimestre del 2025, con infrastrutture che miglioreranno la riservatezza, la trasparenza, la verificabilità e la proprietà, ottenendo quindi maggiore adozione e attenzione, poiché la domanda per queste caratteristiche è sempre più forte.
Ci sono tre settori di tendenze indipendenti, molte tendenze si intrecciano o si incrociano tra loro:
Tendenze di venture capital AI di Web2 (le aziende YC lanciano agenti verticali, a16z posiziona le tendenze future dei consumatori attraverso il suo argomento, Perplexity lancia il suo fondo AI)
Tendenze di venture capital AI di Web3 (investimenti in infrastrutture DeAI, addestramento distribuito, reti di inferenza, ecc.)
Tendenze di vendita al dettaglio AI di Web3 (ecosistema di agenti AI, agenti per consumatori, applicazioni di consumo AI)
Web2 vs Web3 AI: energie completamente diverse
Per Web2, poiché il mercato totale disponibile (TAM) è significativamente più grande rispetto a Web3, ci sono molte aziende che desiderano trasformare o ottimizzare le loro attività attraverso l'AI per generare più lead potenziali, più conversioni, più vendite, mantenere più clienti, ridurre i costi di gestione e operare a livelli più elevati, molte aziende cercano soluzioni in grado di affrontare punti dolenti altamente specifici nel loro campo.
Questa domanda di ottimizzazione ha attirato molti giovani fondatori di startup a cercare modi migliori per introdurre agenti AI per migliorare i flussi di lavoro. Rispetto a SaaS tradizionali, le soluzioni fornite dagli agenti AI possono risparmiare significativamente capitale o generare più lead potenziali. Questo consente alle startup di agenti di addebitare costi di abbonamento più elevati per il loro utilizzo (ecco perché vediamo molte startup raggiungere entrate annuali ricorrenti a sette-otto cifre in pochi mesi).
Per i venture capital di Web3, le tendenze qui sono molto diverse, poiché la blockchain fornisce un livello perfetto per l'AI decentralizzata (DeAI), come tracciamenti di transazioni verificabili/immodificabili, ambienti senza fiducia, calcolo decentralizzato, inferenza AI a fiducia minima e addestramento. In breve, la direzione futura è far sapere alle persone come vengono trattati i loro dati, comprendere il processo di pensiero dell'AI, possedere i propri dati, possedere modelli, possedere casi d'uso e essere incentivati a condividere (senza censura), ecc. I venture capital di Web3 stanno investendo in questi futuri.
Perché il settore retail ama gli agenti (anche se non comprendono ancora bene l'AI decentralizzata)
Per il settore retail di Web3, l'AI decentralizzata (DeAI) è molto difficile da comprendere, poiché richiede di imparare un sacco di termini e comprendere contenuti importanti (a volte sembra una lingua aliena). Ecco perché il settore retail tende a optare per le cose più facili da capire - iniziando con "agenti AI di Web3" che possono chiacchierare, essere divertenti e fare alcune attività di intrattenimento.
Con il settore retail che continua a rimanere in questo settore, stanno gradualmente realizzando che non è sufficiente creare valore sostenibile per gli utenti (sì, molti agenti AI sono totalmente inutili e privi di creatività). Questa consapevolezza (insieme all'instabilità del mercato) ha portato a una consolidazione del mercato, con agenti non utili che svaniscono gradualmente, mentre agenti utili continuano a sopravvivere (anche se con valutazioni notevolmente inferiori).
Le persone iniziano a rendersi conto della necessità di un prodotto AI centrale con casi d'uso pratici. Questa consapevolezza ha spinto i team a sviluppare veri prodotti AI o a collaborare con aziende AI che possiedono una vera tecnologia, come @AlloraNetwork e @opentensor (Bittensor).
Questa trasformazione ha due vantaggi:
Dare alle persone una migliore comprensione delle infrastrutture meno familiari.
Fornire casi d'uso pratici che gli agenti AI possono mostrare alla comunità.
Prima di questa trasformazione: gli agenti possedevano abilità/casi d'uso di base (chat, analisi di post)
Dopo questa trasformazione: gli agenti possiedono abilità avanzate e utili (scommesse AI, trading, fornitura di liquidità, mining, ecc.)
Agenti come @AskBillyBets e @thedkingdao sono diventati agenti ideali per mostrare le sottoreti di Bittensor, portando tecnologie interessanti nel mainstream.
Ecosistema Bittensor
Trovo interessante l'ecosistema Bittensor in quanto è un ecosistema ricco di AI decentralizzata in cui puoi investire. Oggi, la maggior parte delle AI decentralizzate (DeAI) può essere investita solo da venture capital o investitori strategici dietro le quinte, poiché siamo ancora nelle fasi iniziali e molti progetti non hanno ancora emesso token.
Ma Bittensor consente a chiunque di detenere il proprio $TAO e di metterlo in staking nelle sottoreti che desiderano supportare, trasformandolo in token alpha della sottorete (immergendosi nei progetti di AI decentralizzati).
Ho pubblicamente condiviso la mia stanchezza per le esperienze cross-chain e di trading, ma la tecnologia, i prodotti e l'atmosfera lì, specialmente @rayon_labs, sono davvero incredibili.
La ragione per cui mi piace Rayon Labs è che stanno costruendo prodotti ottimizzati per UI/UX orientati ai consumatori. Considerando la natura del dTAO, il mercato determina la quantità di emissione e la valutazione di ogni sottorete, quindi è sempre più importante che ogni sottorete costruisca prodotti facili da comprendere e padroneggiare.
Rayon ha molte sottoreti interessanti (probabilmente la più interessante è Gradients, una piattaforma di auto-apprendimento automatico in cui puoi facilmente addestrare modelli), e ancora più interessante è il loro ultimo prodotto di punta, la piattaforma di agenti AI Squad, dove puoi creare agenti (stile costruttore di nodi, simile alla creazione di agenti AI di @figma) tramite il drag-and-drop di blocchi.
Ultima nota
Sono ancora nelle fasi iniziali del mio viaggio di ricerca su Bittensor e pubblicherò in seguito un articolo dedicato, condividendo le cose interessanti che ho scoperto e come sfruttare le opportunità. Se desideri conoscere altre tendenze e cambiamenti nel mercato, ti invito a consultare questo articolo.
Nota personale: grazie per aver letto! Se sei un proprietario o un ricercatore di sottoreti Bittensor, che sta costruendo o ricercando cose interessanti nell'ecosistema Bittensor, sarei felice di contattarti e saperne di più.