PMF (Product Market Fit) se referă la gradul de potrivire între produs și piață, ceea ce înseamnă că produsul trebuie să corespundă cerințelor pieței, înainte de a începe o afacere, trebuie să confirmi situația pieței, să înțelegi ce tip de clienți vrei să vinzi și să înțelegi mediul pieței curente înainte de a dezvolta produsul.
Conceptul PMF se aplică antreprenorilor, pentru a evita crearea de produse/servicii care se simt bine, dar piața nu le cumpără, iar acest concept se aplică și pe piața criptomonedelor, proiectele ar trebui să înțeleagă nevoile jucătorilor din domeniul criptomonedelor pentru a crea produse, și nu să acumuleze tehnologie fără legătură cu piața.
Anterior, majoritatea Agentilor AI Crypto erau legați de DePIN, narațiunea fiind utilizarea datelor descentralizate din Crypto pentru a antrena AI, evitând astfel dependența de controlul unei entități unice, precum puterea de calcul, datele etc., iar furnizorii de date ar putea împărtăși veniturile aduse de AI.
Conform logicii de mai sus, este mai mult o capacitate a Crypto de a sprijini AI, AI, pe lângă a beneficia de distribuția tokenurilor pentru furnizorii de putere de calcul, are dificultăți în a încorpora mai mulți utilizatori noi, se poate spune că acest model nu este atât de de succes în PMF.
Apariția Agentului AI este mai degrabă o aplicație, comparativ cu DePIN + AI care este o infrastructură, iar aplicațiile sunt evident mai simple și mai ușor de înțeles, având o capacitate mai bună de atragere a utilizatorilor, având un PMF mai bun decât DePIN + AI.
Mai întâi a obținut sponsorizarea fondatorului A16Z, Marc Andreessen (teoria PMF a fost de asemenea propusă de el), generată prin discuțiile dintre două AI, GOAT, a deschis prima rundă de dezvoltare a Agentului AI, iar acum, ai16z și Virtual au fiecare avantaje și dezavantaje, cum va evolua Agentul AI în domeniul criptomonedelor? În ce etapă ne aflăm în prezent? Ce direcție va lua în viitor? Să vedem împreună cu WOO X Research.
Prima etapă: începuturile meme-urilor
Înainte de apariția GOAT, cel mai popular domeniu în acest ciclu era moneda meme, iar caracteristica acestor monede meme era inclusivitatea puternică, de la hipopotamul MOODENG din grădina zoologică, până la Neiro, nou-înființatul câine DOGE, și meme-ul nativ al internetului Popcat, care au demonstrat tendința „orice poate fi meme”, iar sub această narațiune aparent absurdă, de fapt, oferă un sol fertil pentru dezvoltarea Agentului AI.
GOAT este o monedă meme generată din discuțiile a două AI, aceasta fiind prima dată când AI își îndeplinește obiectivele prin criptomonedă și internet, învățând din comportamentul uman. Numai monedele meme pot susține astfel de proiecte cu un caracter experimental atât de ridicat, în timp ce monedele cu concepte similare apar ca ciupercile după ploaie, dar majoritatea funcționalităților rămân în automatizarea postărilor pe Twitter, răspunsuri etc., fără aplicații reale, în acest moment monedele Agentului AI sunt de obicei denumite AI + Meme.
Proiecte reprezentative:
Fartcoin: capitalizare de piață 812M, lichiditate pe lanț 15.9M
GOAT: capitalizare de piață 430M, lichiditate pe lanț 8.1M
Bully: capitalizare de piață 43M, lichiditate pe lanț 2M
Shoggoth: capitalizare de piață 38M, lichiditate pe lanț 1.8M
Cea de-a doua etapă: explorarea aplicațiilor
Treptat, toată lumea realizează că Agentul AI nu poate doar să interacționeze simplu pe Twitter, ci poate fi extins în mai multe scenarii valoroase. Acest lucru include producția de conținut, cum ar fi muzica și imaginile, dar și analize de investiții, gestionarea fondurilor și alte servicii mai adaptate utilizatorilor din domeniul criptomonedelor. Începând din această etapă, Agentul AI se departează de monedele meme, formând astfel un nou domeniu.
Proiecte reprezentative:
ai16z: capitalizare de piață 1.67B, lichiditate pe lanț 14.7M
Zerebro: capitalizare de piață 453M, lichiditate pe lanț 14M
AIXBT: capitalizare de piață 500M, lichiditate pe lanț 19.2M
GRIFFAIN: capitalizare de piață 243M, lichiditate pe lanț 7.5M
ALCH: capitalizare de piață 68M, lichiditate pe lanț 2.8M
Episod special: Platforma de lansare
Când aplicațiile Agentului AI înfloresc, ce tip de domeniu ar trebui să aleagă antreprenorii pentru a profita de această valuri de AI și Crypto?
Răspunsul este Launchpad.
Când monedele emise de platformă au efecte de avere, utilizatorii vor continua să caute și să cumpere tokenuri emise de acea platformă, iar veniturile reale generate de achizițiile utilizatorilor vor permite monedei platformei să crească în valoare, iar prețul monedei platformei va continua să crească, capitalul va depăși tokenurile emise de aceasta, creând efecte de avere.
Modelul de afaceri este clar și are un efect pozitiv de rotiță, dar trebuie să fim atenți la faptul că: Launchpad aparține unui efect de Matcă, în care câștigătorul ia totul, funcția principală a Launchpad este de a emite tokenuri noi, în condiții similare, ceea ce trebuie să concureze este calitatea proiectelor de sub umbrela sa, dacă o platformă unică poate produce constant proiecte de calitate și are un efect de îmbogățire, utilizatorii vor fi atrași în mod natural către acea platformă de lansare și alte proiecte vor avea dificultăți în a atrage utilizatori.
Proiecte reprezentative:
VIRTUAL: capitalizare de piață 3.4B, lichiditate pe lanț 52M
CLANKER: capitalizare de piață 62M, lichiditate pe lanț 1.2M
VVAIFU: capitalizare de piață 81M, lichiditate pe lanț 3.5M
VAPOR: capitalizare de piață 105M
Cea de-a treia etapă: căutarea colaborării
Pe măsură ce Agentul AI începe să implementeze mai multe funcționalități practice, începe explorarea colaborării între proiecte, construind un ecosistem mai puternic. Accentul în această etapă este pe interoperabilitate și extinderea rețelei ecosistemului, în special dacă poate crea efecte de sinergie cu alte proiecte sau protocoale criptografice. De exemplu, Agentul AI ar putea colabora cu protocoale DeFi pentru a îmbunătăți strategiile de investiții automate sau ar putea integra proiecte NFT pentru a crea instrumente mai inteligente.
Pentru a realiza o colaborare eficientă, este necesar să se stabilească mai întâi un cadru standardizat, oferind dezvoltatorilor componente predefinite, concepte abstracte și instrumente relevante pentru a simplifica procesul complex de dezvoltare a Agentului AI. Prin abordarea provocărilor comune în dezvoltarea Agentului AI, aceste cadre pot ajuta dezvoltatorii să se concentreze asupra unicității aplicațiilor lor, mai degrabă decât să înceapă de la zero cu fiecare proiect, evitând astfel problema de a inventa din nou roata.
Proiecte reprezentative:
ELIZA: capitalizare de piață 100M, lichiditate pe lanț 3.6M
GAME: capitalizare de piață 237M, lichiditate pe lanț 31M
ARC: capitalizare de piață 300M, lichiditate pe lanț 5M
FXN: capitalizare de piață 76M, lichiditate pe lanț 1.5M
SWARMS: capitalizare de piață 63M, lichiditate pe lanț 20M
Cea de-a patra etapă: gestionarea fondurilor
Din perspectiva produsului, Agentul AI ar putea juca mai mult rolul unui simplu instrument, cum ar fi oferirea de sfaturi de investiție și generarea de rapoarte. Totuși, gestionarea fondurilor necesită abilități de nivel superior, inclusiv design de strategie, ajustări dinamice și prognoza pieței, ceea ce semnifică că Agentul AI nu este doar un instrument, ci începe să participe la procesul de creare a valorii.
Pe măsură ce capitalul financiar tradițional intră rapid pe piața criptomonedelor, cererea pentru specializare și scalare continuă să crească. Automatizarea și eficiența ridicată a Agentului AI pot suplini această cerință, în special atunci când se execută funcții precum strategiile de arbitraj, realocarea activelor și hedging-ul riscurilor, Agentul AI poate îmbunătăți semnificativ competitivitatea fondurilor.
Proiecte reprezentative:
ai16z: capitalizare de piață 1.67B, lichiditate pe lanț 14.7M
Vader: capitalizare de piață 91M, lichiditate pe lanț 3.7M
SEKOIA: capitalizare de piață 33M, lichiditate pe lanț 1.5M
AiSTR: capitalizare de piață 13.7M, lichiditate pe lanț 675K
Așteptări pentru cea de-a cincea etapă: redefinirea Agentnomics
În prezent ne aflăm în a patra etapă, lăsând deoparte prețurile monedelor, majoritatea Agentilor AI Crypto nu s-au implementat în aplicațiile noastre de zi cu zi. De exemplu, Agentul AI pe care îl folosesc cel mai frecvent este Perplexity din Web2, iar ocazional mă uit la tweet-urile de analiză ale AIXBT, în afară de acestea, frecvența utilizării Agentului AI Crypto este extrem de scăzută, prin urmare, în a patra etapă, este posibil să rămânem o perioadă mai lungă, iar nivelul produsului nu este încă matur.
Autorul consideră că în cea de-a cincea etapă, Agentul AI nu este doar un agregat de funcționalități sau aplicații, ci nucleul întregului model economic - Agentnomics (Economia Agenților). Dezvoltarea din această etapă implică nu doar evoluția tehnologică, ci mai ales redefinirea relațiilor economice între distribuitor (Distributor), platformă (Platform) și furnizor de agenți (Agent Vendor), creând un nou ecosistem. Iată principalele caracteristici ale acestei etape:
1. Analogie cu istoricul de dezvoltare al internetului
Procesul de formare a Agentnomics poate fi comparat cu evoluția economiei internetului, cum ar fi nașterea aplicațiilor superioare precum WeChat și Alipay. Aceste aplicații integrează economiile de platformă, aducând aplicații independente în ecosistemul lor, devenind puncte de intrare multifuncționale. În acest proces, se formează un model economic de colaborare și simbioză între furnizorii de aplicații și platforme, iar Agentul AI va repeta un proces similar în cea de-a cincea etapă, dar pe baza criptomonedelor și tehnologiilor descentralizate.
2. Redefinirea relației dintre distribuitor, platformă și furnizor de agenți
În ecosistemul Agentului AI, cei trei vor stabili o rețea economică strâns legată:
Distribuitor (Distributor): responsabil pentru promovarea Agentului AI către utilizatorii finali, de exemplu prin piețe de aplicații specializate sau ecosisteme DApp.
Platformă (Platform): oferă infrastructură și cadru de colaborare, permițând mai multor furnizori de Agenți să funcționeze într-un mediu unificat și fiind responsabil pentru gestionarea regulilor și alocarea resurselor ecosistemului.
Furnizor de Agenți (Agent Vendor): dezvoltă și furnizează Agenți AI cu funcționalități diferite, aducând aplicații și servicii inovatoare în ecosistem.
Prin proiectarea economiei tokenurilor, interesele distribuitorilor, platformelor și furnizorilor vor fi realizate printr-o alocare descentralizată, de exemplu, mecanisme de împărțire a profiturilor, recompense pentru contribuții și drepturi de guvernare, promovând astfel colaborarea și stimulând inovația.
3. Intrarea și integrarea aplicațiilor superioare
Când Agentul AI evoluează în punctul de intrare pentru aplicații superioare, va putea integra diverse economii de platformă, atrăgând și gestionând un număr mare de Agenți independenți. Acest lucru este similar cu modul în care WeChat și Alipay integrează aplicații independente în ecosistemul lor, aplicația superioară a Agentului AI va sparge și mai mult insulele tradiționale de aplicații.
