AI Agent: окончательное исследование инвестиций: инновационное ядро и анализ будущих тенденций за бычьим рынком

Автор: Шу Фен

Многие говорят, что текущему бычьему рынку криптовалюты не хватает инновационного нарратива, на самом деле AI — это наиболее инновационный и долговечный ключевой нарратив. По состоянию на декабрь 2024 года, наивысшая доходность в целом криптовалютном рынке (не на блокчейне) будет достигнута в области AI — Virtuals, с доходностью 23079%.

«Следующий этап больших моделей», «полное изменение образа жизни человечества», «начало новой эпохи промышленной революции»... Люди не скупятся на описание важности AI Agent. Что касается текущих тенденций развития AI Agent и будущих направлений, как розничные инвесторы, так и учреждения не готовы к этому. Я наблюдаю за многими людьми, которые ранее не обращали внимания, и только после взрыва поняли, что нужно разобраться, но сейчас на рынке столько информации, что это сбивает с толку. Сегодня мы полностью разберём AI Agent; этот исследовательский отчёт поможет вам быстро разобраться в теме и послужит справочником по AI Agent (версия для криптосообщества)!

Эта статья будет разделена на три части: первая — текущее состояние развития AI Agent, вторая — отбор потенциальных проектов AI Agent и их анализ, третья — ожидания применения AI Agent в области Web3.

Первое — основы понимания AI Agent.

AI Agent впервые представил себя миру в марте 2023 года, когда был выпущен проект под названием AutoGPT, который использует крупные языковые модели, чтобы автоматически разбивать большие задачи на мелкие и использовать инструменты для их выполнения.

AutoGPT поразил мир сразу после своего выхода, поскольку это была первая попытка расширить способности обработки языка, создания контента, логического мышления и технологий восприятия действий до уровня применения. Вскоре после этого OpenAI выпустила ряд GPTS, и многие технологические компании начали разрабатывать приложения, платформы, разработку и эксплуатацию для создания барьеров в следующей волне экосистемы.

Что такое AI agent? Как он работает? 'Agent' в переводе с английского — это «агент», AI agent, проще говоря, это агент, основанный на AI-технологиях, который не просто пассивно выполняет команды, как традиционное программное обеспечение. Его рабочий процесс: модуль восприятия (получение входных данных) → LLM (понимание, вывод и планирование) → вызов инструментов (выполнение задач) → обратная связь и оптимизация (проверка и корректировка).

OpenAI определяет «AI Agent» как систему, управляемую LLM в качестве мозга, обладающую способностью к самостоятельному пониманию, восприятию, планированию, запоминанию и использованию инструментов, способной автоматизировать выполнение сложных задач. В отличие от традиционного искусственного интеллекта, AI Agent обладает способностью независимого мышления и пошагового выполнения заданной цели с помощью вызова инструментов.

Приведем пример, чтобы лучше понять: если у вас насморк и температура, традиционное программное обеспечение просто скажет вам обратиться к врачу и позаботиться о себе. AI agent может измерить вашу температуру и другие показатели здоровья, сопоставить это с информацией из Интернета, помочь вам подобрать лекарства, запросить оплату и доставить их домой, а также подготовить записку на следующий день — вот в чём чудо AI agent.

Второе — анализ проектов AI Agent.

Согласно последним данным Cookie.fun, по состоянию на 30 декабря общая капитализация AI Agent достигла 11,68 миллиарда долларов, а за последние 7 дней рост составил почти 39,1%. Этот тренд роста свидетельствует о быстром росте экосистемы AI Agent на крипторынке.

В этой волне популярности AI Agent ai16z и Virtuals Protocol, безусловно, являются двумя наиболее выдающимися проектами. Конкретно, рыночная капитализация экосистемы Virtuals достигла 5,01 миллиарда долларов, ai16z — 1,63 миллиарда долларов, и оба проекта занимают 56,8% доли рынка AI Agent, что составляет более половины.

С точки зрения распределения на блокчейне, Base и Solana являются двумя основными полями сражений для AI Agent. На Base рыночная капитализация AI Agent составляет около 5,76 миллиарда долларов, а на Solana — 5,47 миллиарда долларов, вместе они составляют 96,1% от общего рынка, остальные проекты на блокчейне суммарно имеют лишь 920 миллионов долларов.

Это также косвенно отражает, что хотя экосистема AI Agent быстро растёт на крипторынке и привлекает много внимания и капитала, структура рынка всё ещё односторонняя, в значительной степени зависимая от немногих ведущих проектов, экосистема AI Agent всё ещё находится на начальной стадии.

Теперь давайте проанализируем текущие горячие экосистемные проекты AI Agent с учётом текущей рыночной ситуации. Основные критерии: 1. Долгосрочная ценность проекта 2. Реальные потребности рынка 3. Состояние доходов от наличности. Если, прочитав это, вы задались вопросом, почему проект XXX не попал в список, пожалуйста, снова оцените его с учётом этих трёх критериев. Мнения по нижеуказанным проектам представлены только для справки и не являются финансовыми рекомендациями.

1.Virtuals

Virtuals на самом деле был запущен в прошлом году, протокол Virtuals в основном предназначен для создания совместного управления AI-агентами в области игр и развлечений. AI-агенты могут токенизироваться через блокчейн и осуществлять совместное управление, функции агентов включают автономное планирование, достижение целей, взаимодействие с окружением и контроль над кошельками на блокчейне.

Главная инновация и отличие Virtuals и других протоколов AI агентов Web3 заключается в упрощении сложности AI агентов, предоставляя решение, похожее на Shopify, которое позволяет неспециалистам в AI легко развертывать AI агентов в игровых и потребительских приложениях и получать доход от протокола через токенизацию и децентрализованное управление.

Кроме того, Virtuals использует свои AI-технологии для создания AI виртуальных идолов — группы AI-dol, которые имеют десятки тысяч подписчиков на TikTok, что довольно интересно.

Общее количество токенов Virtuals составляет 1 миллиард, и они уже полностью выпущены. Распределение токенов следующее: 60% находятся у общественности, 5% — в пуле ликвидности, 35% — в казне экосистемы, максимальный объём выпуска за три года составляет 10%, в настоящее время экосистемный фонд имеет более 30% токенов.

С точки зрения долгосрочной ценности проекта, он решает проблему, что непрофессионалы в AI не могут участвовать в буме AI, и у него есть определённая пользовательская база, а токеномика достаточно открыта и прозрачна, маркетинг также очень хороший. С точки зрения капитализации, как ведущий в экосистеме AI Agent, этот рост практически не имел коррекции, поэтому в будущем есть высокая вероятность значительной коррекции, поэтому для Virtuals в краткосрочной перспективе риск довольно высок.

2.ai16z

Хотя ai16z имеет такое же название, как известный венчурный капитал a16z, этот проект не имеет никакого отношения к A16Z и не получил инвестиций от A16Z; единственная связь заключается в том, что он привлёк внимание основателя a16z Марка Андриссена.

Общее количество токенов составляет 1,09 миллиарда; проект функционирует по модели DAO. Согласно словам основного влияния проекта Шоу, в будущем ai16z выпустит несколько игр на основе фреймворка Eliza, и в будущем больше внимания будет уделено созданию практичного инструмента для инвестирования в Al Agent, DeFi Al Agent. Основатель заявил, что цель ai16z не в создании AI-робота, имитирующего a16z, а в том, чтобы превзойти его в области инвестиций, в которой он наиболее силен.

Говоря о проекте AI16Z, который сосредоточен на инвестиционных моделях AI-агентов, он выглядит не так уж и отличительно от предыдущих AI-ботов и телеграм-ботов. Действительно ли AI может зарабатывать деньги на инвестициях? Это вопрос, на который нет однозначного ответа: основная технология Eliza OS основывается на возможностях open ai и включает в себя простую разработку. Если open ai откроет собственный AI-агент, как Шоу будет реагировать?

Подводя итог проекту AI16Z, я считаю, что он просто присосался к успеху AI16Z; его долгосрочная ценность заключается в DeFi Al Agent, но эта потребность является ложной, и он возвращается к логике предыдущих AI-ботов, его технологическая способность зависит от открытого AI и его базы данных, а воображение довольно ограничено.

3.УДАР

Swarms — это многоагентная LLM-структура для AI-агентов, предоставляющая множество кластерных архитектур и бесшовную интеграцию сторонних приложений. В настоящее время она позволяет предприятиям легко создавать и управлять сотрудничеством между несколькими AI-агентами, и в рамках Swarms они могут без проблем взаимодействовать для выполнения сложных бизнес-задач. Проще говоря, пользователями SWARMS являются предприятия B-уровня, предлагающие приложения AI-агентов корпоративного уровня.

Основатель Дев — 20-летний Kye Gomez (по информации из интернета), публично заявил, что OpenAI нарушила права интеллектуальной собственности их команды, украла название нашего проекта и скопировала структуру и методы кода. Затем Гомез опубликовал более детальное объяснение: Swarms — это многопользовательская структура, работающая уже почти три года. На данный момент более 45 миллионов агентов находятся в производственной среде и предоставляют услуги крупнейшим финансовым, страховым и медицинским учреждениям в мире.

Токены Swarms после их выпуска 18 декабря достигли пика капитализации в 74,2 миллиона долларов 21 декабря, но, к сожалению, это хорошее время не длилось долго, и капитализация упала, как на американских горках, до 6 миллионов долларов. Далее она колебалась около 13 миллионов долларов, пока 27 числа не началась атака, которая подняла её с низкой отметки в 12 миллионов до 30 миллионов, а затем быстро увеличилась почти в 3 раза, приближаясь к 70 миллионам долларов, почти преодолев предыдущий пик.

В отличие от фантастических планов AI16Z, если Swarms действительно был создан 20-летним AI гением Kye Gomez, безусловно, Swarms обладает сильными техническими барьерами; на своём веб-сайте он уже предложил множеству компаний эффективные решения, его мощь очевидна.

Как проект с открытым исходным кодом, Swarms вызвал большой интерес в сообществе разработчиков, число звёзд на GitHub превысило 2,1 тыс., что свидетельствует о мудрости и поддержке множества разработчиков, поэтому всё, что накоплено Swarms, подтверждает зрелость и инновации технологии. Технические возможности Swarms сильнее, рыночный спрос велик (корпоративный уровень), и в этой гонке AI-агентов он выделится.

4.GRIFFAIN

Griffain — это проект на основе Solana — движок искусственного интеллекта для агентов, похожий на Copilot и Perplexity, он является одним из ближайших к Agentic APP. Окончательной формой поискового двигателя эпохи AI должно стать то, что пользователь напрямую выдвигает свои требования, а AI предоставляет результаты или решения, а не просто ссылки на веб-страницы. Одним из катализаторов этого проекта является его открытый механизм доступа, и, как ведущий агентский движок, Griffain, безусловно, привлёк множество рыночного интереса.

Solana в настоящее время является самой активной блокчейн-платформой для AI-агентов. В октябре Goat в качестве AI-агента привлёк финансирование у людей через pumpfun, что с определённой точки зрения является сингулярностью AI, так как вся цепочка обладает отличной ликвидностью и хорошо развитым сообществом разработчиков AI. Называть Solana самой креативной средой для развития AI-агентов не будет преувеличением.

А самое важное, что делает Sol, — это активирует экосистему с помощью Griffain. Чтобы обеспечить настоящий «сезон агентских приложений», необходимы не только AI, но и инфраструктурные каналы. Хотя в настоящее время GriffAIn не уточнил конкретные сценарии использования своих токенов, в будущем GriffAIn свяжет сторону спроса с экосистемой Solana, удовлетворяя любые требования в рамках существующей технологической системы Solana, будь то в Pumpfun для атаки на некоторые подходящие токены или создания новых токенов; эта перспектива уже получила одобрение от Толи, что добавляет много воображения к будущему GriffAIn.

5.AIXBT

Aixbt является одним из агентов, созданных на платформе Virtuals на основе Base. Он использует инструменты интеллектуального анализа для мониторинга Crypto Twitter и рыночных тенденций, предоставляя пользователям ценные рыночные идеи. Часть аналитического контента делится в Twitter, а остальное доступно только для держателей токенов, которые могут напрямую общаться с агентом через свой эксклюзивный терминал.

Анализ Aixbt имеет определённую точность в прогнозировании цен, демонстрируя, как AI может анализировать данные блокчейна и помогать трейдерам принимать более обоснованные решения на различных платформах и в различных областях.

Я посмотрел на материалы, опубликованные Aixbt, и моё первое впечатление - контент очень насыщенный, охватывающий почти все направления, с данными на любой вкус. Кроме того, в краткосрочных криптовалютах могут быть некоторые потенциальные инвестиционные возможности; например, было отмечено, что vapor на hype недооценен по сравнению с аналогичными AI launchpad. Данные показывают, что из 210 рекомендованных токенов 183 после рекомендации от aixbt принесли прибыль, при этом коэффициент прибыли составил 83%.

Тем не менее, имеются и некоторые недостатки, например, они не могут полностью разбить сложные элементы, анализ и данные находятся на поверхностном уровне и не могут указать на риски инвестиционных возможностей, но, на мой взгляд, они гораздо сильнее, чем некоторые текущие KOL в криптосообществе.

С точки зрения долгосрочной ценности проекта, Aixbt имеет сегментированный спрос, пользователи имеют стимулы держать токены для разблокировки большего объёма данных и анализа цен. С развитием Aixbt, я считаю, что Aixbt станет абсолютным королём AI-агентов на рынке.

Таким образом, я проанализировал пять наиболее популярных AI Agent на текущем рынке, и согласно ранее указанным трём пунктам, я считаю, что эти пять проектов, в порядке предполагаемой капитализации от высокой к низкой: SWARMS, GRIFFAIN, Virtuals, AIXBT, Ai16z.

Третье — будущее развитие AI Agent в области Web3.

Что касается применения AI Agent в области Web3, в настоящее время есть несколько направлений, на которые стоит обратить внимание, и которые представляют будущее тенденции. Одно из них — это безопасность конфиденциальности; AI с самого начала должен основываться на уважении и защите пользователей и общества. Но когда AI начинает лучше нас понимать, конфиденциальность становится всё более размытым и уязвимым понятием, каждое наше взаимодействие с умными устройствами, каждая введённая личная информация становятся пищей для эволюции AI.

Проблема конфиденциальности так важна, потому что она неразрывно связана с проблемами безопасности. Системы хранения и обработки личных данных, ставшие целью хакерских атак, могут привести к утечкам информации, кражам личных данных, потерям активов и другим проблемам. Возможно ли создать среду, которая бы одновременно использовала мощь AI и защищала личную конфиденциальность? Очевидно, что в области Web3, в отличие от традиционных способов, можно предоставить пользователям более высокий уровень защиты данных, что позволяет идеально сбалансировать способность разработки AI и защиту конфиденциальности.

Поэтому мы видим, что множество данных больших моделей начали пробовать хранить на блокчейне, идеальная почва для AI в Web3 также привлекла многих разработчиков AI в специфических отраслях с высокой потребностью в конфиденциальности, таких как здравоохранение и финансы, чтобы обеспечить безопасность и конфиденциальность данных с помощью блокчейн-технологий.

Другим важным направлением являются вычислительные мощности и данные. AI Agent, особенно Multi-Agent (многоагентное) сотрудничество, сталкивается с проблемами стоимости разработки, обучения и эксплуатации. Для предприятий обучение AI Agent требует огромных вычислительных мощностей, обычно это сотни или даже тысячи высокопроизводительных GPU или специализированного оборудования, такого как TPU. Получение и использование этих вычислительных ресурсов уже дорого, например, виртуальный город Стэнфорда включает 25 агентов в многоагентном исследовании. Однако после того как рамки города стали открытыми, тестирование одного агента в день требует 20 тысяч долларов на источники данных.

В Web3 можно через разумную токеномику и схемы стимулов для пользователей перераспределять неиспользуемые вычислительные мощности или наборы персональных данных, что позволит ещё больше снизить затраты на вычисления и данные, а также привлечь больше индивидуальных пользователей к строительству AI-индустрии. Например, некоторые платформы данных позволяют пользователям монетизировать свои данные, предоставляя AI агентам дешёвые источники данных.

Наконец, я верю, что AI Agent в будущем может стать новой инфраструктурой Web3, глубоко интегрировавшись с другими ключевыми элементами и создавая совершенно новые модели применения, а не просто простым AI Memecoin. В настоящее время в области Web3 AI Agent может помочь пользователям снизить барьеры и улучшить опыт, даже если это всего лишь упрощение некоторых процессов выпуска активов — это имеет смысл.

Но с макро-взгляда на Web3 AI Agent как на продукт вне цепи, на текущем этапе он лишь выполняет вспомогательную роль для интеллектуальных контрактов, поэтому нет необходимости преувеличивать его возможности. Поскольку во второй половине этого года, помимо MeMe, отсутствовали значительные нарративы о богатстве, популярность AI Agent вокруг MeMe также была естественной.

Однако полагаться только на MeMe не удастся для поддержания долгосрочной ценности, поэтому если AI Agent сможет принести больше инновационных подходов в процесс торговли и предоставить ощутимую ценность, он, возможно, станет универсальным инструментом инфраструктуры.