Автор: шу фень

Багато людей кажуть, що в цей раз ринок криптовалют страждає від нестачі інноваційних наративів, насправді AI є найбільш інноваційним і стабільним ключовим наративом, до грудня 2024 року найвищі доходи на криптовалютному ринку (поза ланцюгом) приходять з AI-сфери - Virtuals, прибуток становить 23079%.

«Наступна зупинка великої моделі» «Цілковита зміна способу життя людей» «Початок нової індустріальної революції»... Люди не шкодують слів, описуючи важливість AI Agent. Щодо поточної динаміки розвитку AI Agent і майбутніх тенденцій, як для роздрібних, так і для інституційних інвесторів, підготовка явно недостатня. Я знаю багато людей, які раніше не звертали на це уваги і лише після вибуху зрозуміли, що варто дізнатися більше, але тепер в ринковому середовищі безліч інформації, яка вводить в оману. Сьогодні ми повністю проаналізуємо AI Agent, цей дослідницький звіт допоможе вам швидко розібратися, як посібник з вступу до AI Agent (версія для криптовалютного світу)!

Ця стаття буде поділена на три частини: перша - це аналіз поточного стану розвитку AI Agent, друга - відбір потенційних проектів AI Agent та їх аналіз, третя - очікування застосування AI Agent у сфері Web3.

1. Основи AI Agent

AI Agent вперше з'явився на світовій арені в березні 2023 року, коли був випущений проект під назвою AutoGPT. Проект використовує великі мовні моделі, щоб автоматично розбивати великі завдання на менші та виконувати їх за допомогою інструментів.

AutoGPT вразило світ відразу після виходу, оскільки це вперше, коли обробка мови, створення контенту, логічні міркування та технології сприйняття дій були розширені до практичного використання. Незабаром OpenAI випустила серію GPTS, і лише після цього багато технологічних компаній почали реалізовувати свої можливості в таких напрямках, як рівень застосувань, платформ, розробки та експлуатації, щоб зміцнити бар'єри наступної хвилі екосистеми.

Що таке AI agent? Як він працює? agent, китайською означає агент, AI agent, простими словами, є агентом, підкріпленим технологією AI, який не є традиційним програмним забезпеченням, що виконує команди пасивно. Його робочий процес: модуль сприйняття (отримання даних) → LLM (розуміння, міркування та планування) → виклик інструментів (виконання завдань) → зворотний зв'язок та оптимізація (перевірка та корекція).

OpenAI визначає «AI Agent» як систему, керовану LLM, з можливостями автономного розуміння, сприйняття, планування, пам'яті та використання інструментів, що може автоматизувати виконання складних завдань. На відміну від традиційного штучного інтелекту, AI Agent має можливість самостійно думати та викликати інструменти для поетапного досягнення заданих цілей.

Наприклад, щоб краще зрозуміти: якщо ви застудилися і маєте гарячку, традиційне програмне забезпечення лише порадить вам відвідати лікаря і більше дбати про захист. Якщо ж це AI agent, він може виміряти вашу температуру та інші показники здоров'я, поєднуючи їх з інформацією з Інтернету, допомогти підібрати ліки, попросити про оплату та доставити їх додому, а також написати вам заяву на лікарняний на наступний день. Ось у чому полягає магія AI agent.

2. Проект AI Agent та його аналіз

Згідно з останніми даними Cookie.fun, станом на 30 грудня загальна ринкова капіталізація AI Agent досягла 11,68 мільярда доларів, а зростання за останні 7 днів становило майже 39,1%. Ця тенденція зростання свідчить про швидкий розвиток екосистеми AI Agent на крипторинку.

У цій хвилі AI Agent, ai16z і Virtuals Protocol безсумнівно є двома найпотужнішими представницькими проектами. Зокрема, ринкова капіталізація екосистеми Virtuals досягла 5,01 мільярда доларів, тоді як ai16z - 1,63 мільярда доларів. Обидва проекти займають 56,8% частки ринку AI Agent, вносячи більше половини від загальної частки.

З точки зору розподілу на ланцюгу, Base і Solana є двома основними полями бою для AI Agent. Зокрема, ринкова капіталізація AI Agent на Base становить близько 5,76 мільярда доларів, тоді як на Solana - 5,47 мільярда доларів, разом вони складають 96,1% загального ринку, тоді як капіталізація інших проектів на ланцюгу лише 920 мільйонів доларів.

Це також відображає, що, хоча екосистема AI Agent швидко зростає на крипторинку, привертаючи величезну увагу та капітал, структура ринку все ще залишається однобокою, в основному покладаючись на кілька провідних проектів, а екосистема AI Agent все ще перебуває на ранній стадії розвитку.

Тепер, враховуючи поточну ринкову ситуацію, я проведу аналіз актуальних екосистемних проектів AI Agent, використовуючи три основні критерії: 1. Довгострокова цінність проекту 2. Справжній попит на ринку 3. Ситуація з грошовими потоками. Якщо після прочитання ви запитуєте, чому проект XXX не включено, будь ласка, ще раз оцініть його за цими трьома критеріями. Всі погляди на проекти, наведені нижче, є лише рекомендаціями і не є фінансовою порадою.

1.Virtuals

Virtuals насправді був запущений ще минулого року, протокол Virtuals в основному створений для спільного управління AI агентами в ігровій та розважальній сферах. AI агенти можуть бути токенізовані через блокчейн і реалізувати спільне управління, функції агентів включають автономне планування, досягнення цілей, взаємодію з середовищем та контроль над гаманцем на ланцюгу.

Найбільша інновація та відмінність Virtuals від інших AI агентських протоколів Web3 полягає в спрощенні складності AI агентів, пропонуючи рішення, подібні до Shopify, що дозволяє неAI фахівцям легко розгортати AI агентів у ігрових та споживчих додатках, і отримувати прибуток від протоколу через токенізацію та децентралізоване спільне управління.

Крім того, Virtuals, використовуючи свої технології AI, створило віртуальний айдол - групу AI-dol, яка має десятки тисяч підписників у TikTok, що досить цікаво.

Загальна кількість токенів Virtuals становить 1 мільярд, наразі всі вони випущені. Розподіл токенів виглядає наступним чином: 60% належить публіці, 5% - ліквідність, 35% - екосистемний фонд. Протягом трьох років щорічно випускається максимум 10%, на даний момент екосистемний фонд має понад 30% токенів.

З точки зору довгострокової цінності проекту, вирішується проблема, що неAI фахівцям важко долучитися до буму AI, є певна база користувачів, а токеноміка досить відкрита і прозора, маркетинг також виконаний дуже добре. За ринковою капіталізацією, як лідер екосистеми AI Agent, цей ріст майже не зазнав корекцій, тому є велика ймовірність, що в майбутньому відбудеться значна корекція, тому з короткострокової точки зору ризики для Virtuals досить високі.

2.ai16z

ai16z, хоча має таку ж назву, як відомий венчурний фонд a16z, але цей проект не має жодного зв'язку з A16Z і не отримував інвестицій від A16Z, єдиний зв'язок - це увага засновника a16z Марка Андреессена.

Загальна кількість токенів становить 1,09 мільярда, проект працює за моделлю DAO. За словами ключового впливовця проекту Шоу, у майбутньому ai16z запустить кілька ігор на основі фреймворку Eliza, а також зосередить більше зусиль на створенні практичного інструменту для інвестицій - DeFi AI Agent. Засновники стверджують, що мета ai16z не полягає в створенні AI-робота, який імітує a16z, а в тому, щоб перевершити його у галузі інвестицій, в якій він найкраще розуміє.

Тож поговоримо про проект AI16Z, зосереджений на AI агенті для інвестиційної моделі, який виглядає так само, як попередні AI боти, телеграм боти, чи дійсно AI може заробити на інвестиціях? Це велике питання, адже основна технологія Eliza OS лише базується на можливостях open ai, що виконує прості розробки. Якщо Open AI відкриє свої AI агенти, то як Шоу зможе на це реагувати.

Підсумовуючи проект AI16Z, я вважаю, що він просто грає на імені AI16Z, його довгострокова цінність полягає в DeFi AI Agent, але цей попит є фальшивим, знову ж таки повертаючись до логіки попередніх AI ботів. Його технологічна спроможність залежить від відкритих баз даних OpenAI, а уявлення досить середнє.

3.SWARMS

Swarms є багатоагентною LLM-структурою AI Agent, яка пропонує безліч кластерних архітектур і безшовну інтеграцію з третими сторонами. На даний момент це дозволяє підприємствам легко створювати та керувати співпрацею між кількома AI агентами, а також безперешкодно виконувати складні бізнес-задачі під управлінням Swarms. Простими словами, користувачами SWARMS є підприємства B-кінець, які надають корпоративні AI агентські рішення.

Засновник Dev - це всього лише 20-річний Кай Гомес (з джерела в мережі), відкрито стверджуючи, що OpenAI порушила права інтелектуальної власності команди, вкрала назву нашого проекту та скопіювала структуру та методи коду. Пізніше Гомес також опублікував більш детальне пояснення: Swarms - це рамкова система з багатьма агентами, яка працює вже майже 3 роки. На сьогоднішній день понад 45 мільйонів агентів працюють у виробничому середовищі, надаючи послуги найбільшим фінансовим, страхувальним та медичним установам у світі.

Токени Swarms після випуску 18 грудня швидко досягли максимуму ринкової капіталізації 74,2 мільйона доларів 21 грудня, на жаль, це тривало недовго, і капіталізація, як на американських гірках, впала до дна, залишивши лише близько 6 мільйонів доларів. Потім вона протягом тривалого часу коливалася близько 13 мільйонів доларів, поки 27 числа не почалася відновлення, знизившись з 12 мільйонів доларів до 30 мільйонів доларів, а потім різко зросла майже до 70 мільйонів доларів, майже перевищивши попередній максимум.

На відміну від фантастичних мрій ai16z, якщо Swarms дійсно створив 20-річний AI геній Кай Гомес, то безсумнівно, Swarms має потужний технічний бар'єр. На своєму веб-сайті він уже надав ефективні рішення багатьом компаніям, і його сильні сторони очевидні.

Як відкритий проект, Swarms викликав гарячу дискусію в спільноті розробників, кількість зірок на GitHub перевищила 2,1K, отримавши безліч мудрості та підтримки від розробників, тому все, що накопичив Swarms, свідчить про зрілість та інноваційність технології. Технологічні можливості Swarms більші, ринковий попит сильний (корпоративний), в цій гонці AI Agent він вирізняється.

4.GRIFFAIN

Griffain - це проект на базі Solana - двигун штучного інтелекту, подібний до Copilot і Perplexity. Це один із найближчих проектів до Agentic APP, остаточна форма пошукової системи епохи AI має полягати в тому, що користувачі безпосередньо ставлять запити, а AI надає результати або рішення, а не просто посилає на веб-сторінки. Одним із каталізаторів цього проекту є його відкрита механіка доступу, а також, як провідний агентний двигун, Griffain безсумнівно привертає велику увагу на ринку.

На сьогодні Solana є найбільшою блокчейн-платформою для AI Agent. У жовтні Goat як AI agent через pumpfun залучає кошти від людей. Це в певному сенсі є сингулярністю AI, оскільки вся мережа має відмінну ліквідність та розвинене співтовариство розробників AI Agent. Називати Solana найбільш креативним середовищем для розвитку AI Agent не буде перебільшенням.

Найважливішим аспектом діяльності Sol є оживлення екосистеми за допомогою Griffain. Оскільки для досягнення справжнього «Agentic app szn» потрібні не лише AI, але й інфраструктурні канали. Хоча наразі GriffAIn ще не визначив конкретні сценарії використання свого токена, у майбутньому GriffAIn з'єднає попит із екосистемою Solana. Будь-яке основне рішення в межах існуючої технологічної системи Solana зможе бути задоволене, будь то націлювання Pumpfun на певні відповідні токени або створення токенів. Це бачення вже отримало схвалення Толі, що додає багато уяви до перспектив GriffAIn.

5.AIXBT

Aixbt є одним із агентів, створених Virtuals на базі платформи Base. Він моніторить Crypto Twitter та ринкові тенденції за допомогою інструментів розумного аналізу, щоб надавати користувачам цінні ринкові інсайти. Частина аналітичного вмісту буде ділитися в Twitter, а інші - доступні лише для власників токенів, які можуть спілкуватися з агентами через свій спеціальний термінал.

Аналіз Aixbt має певну точність у прогнозуванні цінових тенденцій, демонструючи, як AI може аналізувати дані блокчейну і допомагати трейдерам приймати більш обґрунтовані рішення на різних платформах і в різних сферах.

Я переглянув вміст, опублікований Aixbt, і моє враження - це багатий контент, що охоплює майже всі сегменти, з легкістю аналізуючи різні дані. Крім того, розділення криптовалют на короткий термін може відкрити деякі потенційні інвестиційні можливості; наприклад, виявлено, що на hype vapor недооцінюється в порівнянні з аналогічними ai launchpad. Є дані, що з 210 рекомендованих токенів 183 отримали прибуток після рекомендацій Aixbt, а рівень прибутковості досяг 83%.

Однак існують певні недоліки, наприклад, неможливість повністю розділити складні елементи, аналіз і дані все ще на поверхневому рівні, не можуть вказати на ризики інвестиційних можливостей, але я вважаю, що це набагато краще, ніж деякі сучасні KOL у світі криптовалют.

З точки зору довгострокової цінності проекту, Aixbt має специфічні потреби, користувачі мають мотив утримувати токени для розблокування додаткової інформації та аналізу цін. Далі, оскільки Aixbt постійно вдосконалює дані, я вважаю, що Aixbt стане абсолютним лідером у прогнозуванні ринку AI.

Таким чином, я проаналізував 5 найбільш популярних AI Agent на ринку, відповідно до трьох згаданих вище критеріїв, я вважаю, що ці 5 проектів, за ринковою капіталізацією, можуть бути розташовані у порядку спадання: SWARMS, GRIFFAIN, Virtuals, AIXBT, Ai16z.

3. Майбутні тенденції розвитку AI Agent у сфері Web3

Щодо застосування AI Agent у сфері Web3, наразі існує кілька напрямків, на які варто звернути увагу, які також представляють майбутні тенденції. Один з них - це безпека конфіденційності, AI спочатку має проектуватися з повагою до користувачів та суспільства як базовий принцип захисту. Але коли AI починає нас все більше розуміти, конфіденційність стає все більш нечіткою та вразливою. Кожного разу, коли ми взаємодіємо з розумними пристроями, кожен введений особистий дані стає їжею для еволюції AI.

Проблема конфіденційності є настільки важливою, оскільки вона нерозривно пов'язана з проблемою безпеки. Системи, що зберігають і обробляють особисті дані, стають мішенню для хакерських атак, що призводить до витоку інформації, крадіжок особистості, втрати активів тощо. Чи може бути середовище, яке одночасно дозволяє використовувати потужні можливості AI і захищає особисту конфіденційність? Очевидно, що в сфері Web3, на відміну від традиційних методів, може бути забезпечений вищий рівень захисту даних для користувачів, що дозволяє ідеально врівноважити можливості розробки AI та захист конфіденційності.

Тому ми бачимо, що багато великих моделей починають експериментувати з зберіганням даних на блокчейні, а ідеальне середовище AI в Web3 також приваблює багатьох розробників AI, які в специфічних галузях з високими вимогами до конфіденційності, таких як медицина та фінанси, використовують технології блокчейн для забезпечення безпеки та конфіденційності даних.

Ще одним важливим напрямом є обчислювальна потужність і дані, AI Agent, особливо Multi-Agent (багатоагентна) співпраця, стикається з проблемами витрат на розробку, навчання та експлуатацію. Для підприємств навчання AI Agent потребує величезної обчислювальної потужності, зазвичай це сотні або навіть тисячі потужних GPU або спеціалізованого обладнання, такого як TPU. Витрати на отримання та використання цих обчислювальних ресурсів зазвичай високі, наприклад, віртуальне містечко Стенфорда містить 25 агентів у дослідженнях багатоагентного управління. Але після відкриття рамок містечка, тестування одного агента коштує 20 тисяч доларів за день на джерела даних.

У Web3 можна реалізувати адекватну токеноміку та схеми стимулювання користувачів, що дозволяє повторно розподілити непотрібну обчислювальну потужність або особисті набори даних, подальше зниження витрат на обчислювальну потужність і дані, а також залучення більшої кількості особистих користувачів до будівництва індустрії AI. Наприклад, деякі платформи даних дозволяють користувачам монетизувати свої дані, надаючи джерела даних для AI Agent з низькими витратами.

Врешті-решт, я вірю, що AI Agent у майбутньому може стати новою інфраструктурою Web3 та глибоко інтегруватися з іншими ключовими елементами, що сприятиме появі нових моделей застосування, а не просто AI Memecoin. На сьогоднішній день AI Agent у сфері Web3 може допомогти користувачам знизити бар'єри входу та покращити досвід, навіть якщо це просто спростить частину процесу випуску активів, це вже є значущим.

Проте з макроекономічної точки зору Web3 AI Agent як продукт поза ланцюгом на даному етапі просто виконує допоміжну роль для смарт-контрактів, тому не потрібно перебільшувати його можливості. Оскільки в другій половині цього року, окрім MeMe, не вистачає помітних наративів про ефект багатства, цілком нормально, що AI Agent розвивається навколо MeMe.

Але покладатися тільки на MeMe не можна для довгострокової цінності, тому якщо AI Agent може запропонувати більше інноваційних варіантів у процесі торгівлі, надаючи реальну цінність, він може стати загальним інфраструктурним інструментом.