Context: Crypto + AI, căutând PMF
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 se verifice situația pieței, să se înțeleagă ce tip de clienți se vând și să se analizeze mediu de piață actual înainte de a dezvolta produsul.
Conceptul PMF se aplică antreprenorilor, pentru a nu crea produse / servicii care să pară bune în sine, dar care să nu fie acceptate de piață, iar acest concept se aplică și pe piața criptomonedelor. Proiectele ar trebui să înțeleagă nevoile jucătorilor din lumea criptomonedelor pentru a crea produse, nu să acumuleze tehnologie fără legătură cu piața.
În trecut, majoritatea agenților AI din Crypto erau legați de DePIN, narațiunea fiind aceea de a folosi datele descentralizate din Crypto pentru a antrena AI, evitând astfel dependența de controlul unei singure entități, cum ar fi puterea de calcul, datele etc., iar furnizorii de date ar putea împărtăși câștigurile aduse de AI.
Conform logicii de mai sus, este mai degrabă ca Crypto să împuternicească AI-ul; AI-ul, în afară de a distribui token-uri benefice furnizorilor de putere de calcul, are dificultăți în a integra mai mulți utilizatori noi, de asemenea, se poate spune că acest model nu este atât de reușit în ceea ce privește PMF.
Apariția agenților AI este mai mult pe partea aplicației, comparativ cu DePIN + AI care este ca o infrastructură, iar aplicațiile sunt evident mai simple și mai ușor de înțeles, având o capacitate mai bună de a atrage utilizatori, având o PMF mai bună decât DePIN + AI.
Mai întâi a obținut sponsorizarea fondatorului A16Z, Marc Andreessen (teoria PMF a fost de asemenea propusă de el), generând GOAT prin discuții între două AI, deschizând prima etapă a agenților AI. Acum, ai16z și Virtual au fiecare avantaje și dezavantaje. Care este traiectoria de dezvoltare a agenților AI în lumea criptomonedelor? În ce etapă ne aflăm acum? Ce va urma în viitor? Să vedem împreună cu WOO X Research.
Prima etapă: începutul meme-urilor
Înainte de apariția GOAT, cea mai populară pistă în acest ciclu era token-urile meme, iar caracteristica token-urilor meme este inclusivitatea puternică, de la hipopotamul MOODENG din grădina zoologică, până la noua adopție a lui Neiro de către stăpânul DOGE, și meme-ul nativ al internetului Popcat, arătând tendința „orice poate fi un meme”, iar această narațiune aparent absurdă a oferit de fapt solul pentru dezvoltarea agenților AI.
GOAT este un token meme generat de un dialog între două AI, marcând prima dată când AI-ul își îndeplinește obiectivele prin criptomonedă și internet, învățând din comportamentul uman. Numai token-urile meme pot susține proiecte de această natură experimentală, iar între timp, concepte similare au apărut ca ciupercile după ploaie, dar majoritatea funcțiilor rămân la automatizarea postărilor pe Twitter, răspunsuri etc., fără aplicații reale, iar aceste token-uri AI sunt adesea numite AI + Meme.
proiect reprezentativ：
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
A doua etapă: explorarea aplicațiilor
Începând să-și dea seama treptat, agenții AI nu pot doar să interacționeze simplu pe Twitter, ci pot fi extinși în multe scenarii de valoare. Acest lucru include producția de conținut, cum ar fi muzică și video, precum și analize de investiții, management de fonduri și alte servicii mai apropiate de utilizatorii din lumea criptomonedelor. Din această etapă, agenții AI s-au desprins de token-urile meme, formând astfel o nouă pistă.
proiect reprezentativ：
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 emitere
Când aplicațiile agenților AI înfloresc, dacă antreprenorii trebuie să aleagă ce pistă să urmeze pentru a profita de această val de AI și Crypto?
Răspunsul este Launchpad
Atunci când token-urile emise de platforma de emitere au un efect de generare de bogăție, utilizatorii vor continua să caute și să cumpere token-uri emise de acea platformă, iar veniturile reale generate de achizițiile utilizatorilor vor împuternici token-ul platformei să crească în valoare, iar prețul token-ului platformei va continua să crească, fondurile se vor dispersa către token-urile emise, generând un efect de bogăție.
Modelul de afaceri este clar și are un efect de roată pozitiv, dar trebuie să fim atenți: Launchpad este un sistem în care câștigătorul ia totul, având un efect Matthew. Funcția principală a Launchpad este de a emite noi token-uri, iar în condiții de funcționalitate similară, ceea ce trebuie să concureze este calitatea proiectelor asociate. Dacă o platformă unică poate produce constant proiecte de calitate și are un efect de generare de bogăție, utilizatorii vor deveni mai loiali acelei platforme de emitere, iar alte proiecte vor avea dificultăți în a atrage utilizatorii.
proiect reprezentativ：
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
A treia etapă: căutarea colaborării
Pe măsură ce agenții AI încep să implementeze mai multe funcții utile, încep să exploreze colaborarea între proiecte, stabilind un ecosistem mai puternic. Această etapă se concentrează pe interoperabilitate și extinderea rețelei ecologice, în special dacă pot genera efecte sinergice cu alte proiecte sau protocoale de criptomonedă. De exemplu, agenții AI ar putea colabora cu protocoale DeFi pentru a îmbunătăți strategiile de investiție automatizate sau s-ar putea integra în 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 presetate, concepte abstracte și instrumente relevante pentru a simplifica procesul de dezvoltare a agenților AI complexi. Prin propunerea de soluții standardizate pentru provocările frecvente întâmpinate în dezvoltarea agenților AI, aceste cadre pot ajuta dezvoltatorii să se concentreze pe unicitatea aplicațiilor lor, evitând astfel problema de a repeta proiectarea infrastructurii de la zero.
proiect reprezentativ：
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
A patra etapă: gestionarea fondurilor
Din perspectiva produsului, agenții AI pot acționa mai mult ca un instrument simplu, oferind sfaturi de investiții și generând rapoarte. Cu toate acestea, gestionarea fondurilor necesită abilități de nivel superior, inclusiv designul strategiilor, ajustări dinamice și previziuni de piață, ceea ce indică faptul că agenții AI nu sunt doar instrumente, ci încep să participe în procesul de creare a valorii.
Pe măsură ce fondurile financiare tradiționale intră din ce în ce mai repede pe piața criptomonedelor, cererea pentru specializare și scalare continuă să crească. Automatizarea și eficiența agenților AI sunt exact ceea ce completează această cerere, în special în executarea unor funcții precum strategiile de arbitraj, recalibrarea activelor și hedging-ul, agenții AI pot îmbunătăți semnificativ competitivitatea fondurilor.
proiect reprezentativ：
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 etapa a cincea: reconstruirea Agentnomics
În prezent, ne aflăm în etapa a patra. Dacă lăsăm deoparte prețul monedei, majoritatea agenților AI din Crypto nu sunt încă implementați în aplicațiile noastre de zi cu zi. De exemplu, cel mai frecvent utilizat agent AI este încă Perplexity din Web 2, ocazional consultând analizele AIXBT, în afară de asta, frecvența utilizării agenților AI din Crypto este extrem de scăzută, astfel încât în etapa a patra s-ar putea să rămână o perioadă mai lungă, produsul nefiind încă matur.
În opinia mea, în etapa a cincea, agenții AI nu sunt doar un agregat de funcții sau aplicații, ci sunt nucleul întregului model economic - reconstruirea Agentnomics (Economia Agenților). Dezvoltarea în această etapă implică nu doar evoluția tehnologică, ci este esențial să redefinim relațiile economice dintre distribuitori (Distributor), platformă (Platform) și furnizori de agenți (Agent Vendor), creând un ecosistem complet nou. Iată caracteristicile principale ale acestei etape:
1. Compararea cu istoria dezvoltării internetului
Procesul de formare a Agentnomics poate fi comparat cu evoluția economiei internetului, cum ar fi apariția aplicațiilor super precum WeChat și Alipay. Aceste aplicații integrează economia platformei, aducând aplicații independente în ecosistemul lor, devenind portaluri multifuncționale. În acest proces, s-a format un model economic de colaborare și simbioză între furnizorii de aplicații și platformă, iar agenții AI vor reface un proces similar în etapa a cincea, dar pe baza criptomonedelor și tehnologiilor descentralizate.
2. Reconstruirea relației dintre distribuitori, platformă și furnizorii de agenți
În ecosistemul agentului AI, cele trei părți vor stabili o rețea economică strâns legată:
Distribuitor (Distributor)：responsabil pentru promovarea agenților 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 responsabilă pentru gestionarea regulilor și distribuției resurselor ecosistemului.
Furnizor de agenți (Agent Vendor)：dezvoltă și oferă agenți AI cu diferite funcții, livrând aplicații și servicii inovatoare ecosistemului.
Prin designul economiei tokenilor, interesele distribuitorilor, platformei și furnizorilor vor fi realizate printr-o distribuție descentralizată, cum ar fi mecanismele de împărțire a veniturilor, returnările contribuțiilor și drepturile de guvernare, promovând astfel colaborarea și stimulând inovația.
3. Portalul și integrarea aplicațiilor super
Când agenții AI evoluează în portaluri de aplicații super, vor 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 super a agentului AI va sparge și mai mult insulele aplicațiilor tradiționale.
