O simplă împărtășire a logicii de investiție pentru diferitele categorii de „obiective” AI Agent:
1）AI singular: Percepția utilizatorilor este puternică, scenariile de aplicare sunt verticale, ciclul de validare a produsului este scurt, dar plafonul este limitat, investiția trebuie să se bazeze pe experiența aplicației, de exemplu, să apară analize de noi strategii pentru AI singular, indiferent câte laude aude de la alții, nu se compară cu o experiență practică; de exemplu: $AIXBT$LUNA;
2）Cadru și standarde: Pragul tehnic este destul de ridicat, viziunea și obiectivele sunt mari, gradul de adopție pe piață (dezvoltatori) este foarte important, iar plafonul este extrem de ridicat, investiția trebuie să se bazeze pe o evaluare cuprinzătoare a aspectului tehnologic al proiectului, fundalul fondatorului, logica narațiunii, implementarea aplicațiilor etc.; de exemplu: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3）Platforma Launchpad: Tokenomics bine dezvoltat, sinergie ecologică puternică, va genera un efect de roată pozitiv, dar dacă nu apar produse de succes pe termen lung, va afecta grav așteptările pieței, se recomandă să se ia în considerare o creștere în perioada de mare interes pe piață, cu inovații frecvente, iar în perioadele de scădere colectivă ar trebui să se opteze pentru a observa. De exemplu: #Virtual, $MetaV;
4）AI Agent de tranzacționare DeFi: Agentul ajunge la forma de Endgame în Crypto, spațiul de imaginație este foarte mare, dar există incertitudini în ceea ce privește identificarea intențiilor, execuția Solver-ului, acuratețea rezultatelor tranzacțiilor etc., așadar este esențial să se experimenteze înainte de a judeca dacă se va continua; de exemplu: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5）AI Agent cu caracteristici creative: Sustenabilitatea creativității determină totul, aderența utilizatorilor este mare, are atribute de valoare IP, dar potențialul inițial poate influența înălțimea așteptărilor pieței în etapele ulterioare, ceea ce testează capacitatea continuă a echipei de a inova și actualiza; de exemplu: $SPORE, $ZAILGO;
6）AI Agent orientat pe narațiune: Este important să se acorde atenție dacă echipa proiectului are un fundal corect, dacă poate lansa continuu actualizări iterative, dacă planul din white paper poate să se concretizeze treptat etc., cel mai important este dacă poate menține o poziție de lider în cadrul unei narațiuni; de exemplu: #ai16z$Focai;
7）AI Agent avansat de organizații comerciale: Testează acoperirea resurselor pentru proiectele B2B, gradul de avansare a produselor și strategiilor, precum și spațiul de imaginație pentru noi Milestone-uri continuu actualizate, desigur, datele platformei sunt, de asemenea, foarte importante; de exemplu: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8）Seria AI Metavers AI Agent: AI Agent avansează modelarea 3D și scenariile de aplicație în metavers, având într-adevăr un avantaj, dar plafonul viziunii comerciale este prea înalt, dependența de hardware este mare, ciclul de viață al produsului este lung, trebuie să se acorde atenție actualizărilor continue ale proiectului și situației de implementare, în special la apariția valorii „practicabile”; de exemplu: $HYPER, $AVA
9）Seria platformei AI Platform: Indiferent dacă se lucrează cu date, algoritmi, putere de calcul și ajustări de inferență, DePIN etc. pe piața „de consum”, este necesară introducerea unei piețe de cerere mari, fără îndoială că AI Agent este o piață cu potențial de explozie, așadar cum să se conecteze cu AI Agent este esențial; de exemplu: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
Notă: Cele de mai sus sunt doar un rezumat incomplet al categoriilor de AI Agent, unde exemplele de Ticker sunt doar pentru cercetare și învățare, fără a fi sfaturi de investiție, DYOR!
