Оригінальна назва: (WOO X Research: На якому етапі зараз розвиваються AI агенти? Які будуть наступні кроки?)
Джерело оригіналу: WOO X Research
Фон: Crypto + AI, пошук PMF
PMF (Product Market Fit) означає відповідність продукту ринковому попиту, тобто продукт має відповідати потребам ринку, перед початком підприємництва важливо підтвердити ринкову ситуацію, зрозуміти, яким клієнтам продавати, і розібратися в ринковому середовищі, перш ніж розпочати розробку продукту.
Концепція PMF застосовується до підприємців, щоб уникнути створення продуктів/послуг, які виглядають добре, але не мають попиту на ринку, і ця концепція також застосовується на ринку криптовалют, де проєкти повинні розуміти потреби гравців у криптосвіті для створення продуктів, а не просто нарощувати технології, відриваючись від ринку.
Раніше Crypto AI в основному були пов'язані з DePIN, наратив полягав у використанні децентралізованих даних Crypto для навчання AI, уникаючи залежності від контролю єдиного суб’єкта, такого як обчислювальні потужності, дані тощо, а постачальники даних могли ділитися вигодами, які приносить AI.
Відповідно до наведених вище логік, це більше схоже на те, як криптовалюта надає можливості штучному інтелекту; AI, крім того, що надає вигоду у вигляді токенізованих розподілів для постачальників обчислювальної потужності, важко залучити більше нових користувачів, можна сказати, що ця модель не є такою успішною в контексті PMF.
Поява AI агентів більше схожа на кінець застосування, в той час як DePIN + AI є інфраструктурою, очевидно, програми більш прості та зрозумілі, і мають кращу здатність залучати користувачів, маючи кращий PMF, ніж DePIN + AI.
Спочатку отримали фінансування від засновника A16Z Марка Андрісена (теорія PMF також була ним запропонована), з'явився GOAT, який виник в результаті розмови двох AI, що поклало початок AI агентам; до сьогодні ai16z та Virtual мають свої переваги та недоліки, якою буде траєкторія розвитку AI агентів у криптосвіті? На якому етапі ми зараз? Які будуть наступні кроки? Давайте разом розглянемо з WOO X Research.
Перший етап: початок мемів
Перед появою GOAT найбільш популярним напрямком цього циклу були мем-криптовалюти, а особливістю мем-криптовалют є їхня висока інклюзивність, від гіпопотамів MOODENG до нових домашніх улюбленців DOGE, таких як Neiro, та інтернет-меми, такі як Popcat, демонструючи тренд «все може стати мемом», і під цим, здавалося б, абсурдним наративом, насправді створюється ґрунт для зростання AI агентів.
GOAT — це мем-криптовалюта, створена в результаті розмови двох AI, це також вперше, коли AI через криптовалюти та Інтернет досягли своїх цілей, навчаючись на людській поведінці. Лише мем-криптовалюти можуть підтримувати такі експериментальні проєкти, водночас подібні концептуальні валюти з’являються, як гриби після дощу, але більшість функцій обмежуються автоматичним публікуванням у Twitter, відповідями тощо, без реального застосування, в цей час криптовалюти AI зазвичай називають AI + Meme.
Представлені проекти:
· Fartcoin: ринкова капіталізація 812M, ліквідність на ланцюгу 15.9M
· GOAT: ринкова капіталізація 430M, ліквідність на ланцюгу 8.1M
· Bully: ринкова капіталізація 43M, ліквідність на ланцюгу 2M
· Shoggoth: ринкова капіталізація 38M, ліквідність на ланцюгу 1.8M
Другий етап: дослідження застосувань
Поступово всі усвідомлюють, що AI агенти можуть не лише взаємодіяти в Twitter, але й розширюватися на більш цінні сценарії. Це включає в себе виробництво контенту, такого як музика та відео, а також інвестиційний аналіз, управління капіталом та інші послуги, що більше відповідають потребам користувачів криптосвіту; з цього етапу AI агенти відокремлюються від мем-криптовалют, створюючи абсолютно нову нішу.
Представлені проекти:
· ai16z: ринкова капіталізація 1.67B, ліквідність на ланцюгу 14.7M
· Zerebro: ринкова капіталізація 453M, ліквідність на ланцюгу 14M
· AIXBT: ринкова капіталізація 500M, ліквідність на ланцюгу 19.2M
· GRIFFAIN: ринкова капіталізація 243M, ліквідність на ланцюгу 7.5M
· ALCH: ринкова капіталізація 68M, ліквідність на ланцюгу 2.8M
(Примітка BlockBeats: нещодавно ринок зазнав значних коливань, тому дані про криптовалюти, що згадуються у статті, можуть мати різні ступені зростання та падіння, тому дані в статті можуть відрізнятися від актуальних. Ця стаття є лише для ознайомлення і не є інвесторською порадою.)
Епізод: Платформи випуску
Коли AI агенти застосовуються у великій кількості, якій шлях мають вибрати підприємці, щоб скористатися цією хвилею AI та Crypto?
Відповідь — Launchpad
Коли платформа випускає криптовалюти, які мають ефект збагачення, користувачі постійно шукають та купують токени, випущені цією платформою, а реальні доходи від покупок користувачів також надають можливості токенам платформи підвищувати ціни; зростання цін на токени платформи призводить до витоку капіталу до випущених криптовалют, створюючи ефект збагачення.
Чітка бізнес-модель із позитивним ефектом пульсації, але слід звернути увагу на те, що Launchpad належить до категорії, де виграє той, хто перший, маючи ефект Матвія; основна функція Launchpad полягає у випуску нових токенів, у подібності функцій, які потрібно порівнювати, це якість проектів під його керівництвом. Якщо єдина платформа може стабільно продукувати якісні проекти та має ефект збагачення, то користувачі, звичайно, почнуть більше довіряти цій платформі, а інші проекти зможуть важче відібрати користувачів.
Представлені проекти:
· VIRTUAL: ринкова капіталізація 3.4B, ліквідність на ланцюгу 52M
· CLANKER: ринкова капіталізація 62M, ліквідність на ланцюгу 1.2M
· VVAIFU: ринкова капіталізація 81M, ліквідність на ланцюгу 3.5M
· VAPOR: ринкова капіталізація 105M
Третій етап: пошук співпраці
Коли AI агенти починають реалізовувати більше практичних функцій, вони починають досліджувати співпрацю між проектами, створюючи сильнішу екосистему. Основна увага на цьому етапі приділяється взаємодії та розширенню екосистеми, особливо можливості створення синергії з іншими криптопроектами або протоколами. Наприклад, AI агенти можуть співпрацювати з DeFi протоколами для підвищення автоматизованих інвестиційних стратегій або інтегруватися з NFT проектами для досягнення більш розумних інструментів.
Для досягнення ефективної співпраці спочатку потрібно створити стандартизовану структуру, щоб надати розробникам попередньо визначені компоненти, абстрактні концепції та відповідні інструменти для спрощення складного процесу розробки AI агентів. Через стандартизовані рішення для часто зустрічаючихся викликів у розробці AI агентів ці структури можуть допомогти розробникам зосередитися на унікальності своїх застосувань, а не починати з нуля кожного разу, тим самим уникаючи проблеми повторного винаходу колеса.
Представлені проекти:
· ELIZA: ринкова капіталізація 100M, ліквідність на ланцюгу 3.6M
· GAME: ринкова капіталізація 237M, ліквідність на ланцюгу 31M
· ARC: ринкова капіталізація 300M, ліквідність на ланцюгу 5M
· FXN: ринкова капіталізація 76M, ліквідність на ланцюгу 1.5M
· SWARMS: ринкова капіталізація 63M, ліквідність на ланцюгу 20M
Четвертий етап: управління фондами
З точки зору продукту, AI агент може виконувати прості функції, такі як надання інвестиційних порад та створення звітів. Однак управління фондами вимагає вищого рівня здібностей, включаючи розробку стратегій, динамічне коригування та прогнозування ринку, що свідчить про те, що AI агент не є просто інструментом, а починає брати участь у процесі створення цінності.
З урахуванням прискореного входу традиційних фінансових коштів на крипторинок, попит на спеціалізацію та масштабування постійно зростає. Автоматизація та висока ефективність AI агентів чудово відповідають цій потребі, особливо під час виконання таких функцій, як арбітражні стратегії, ребалансування активів і хеджування ризиків, AI агенти можуть значно підвищити конкурентоспроможність фондів.
Представлені проекти:
· ai16z: ринкова капіталізація 1.67B, ліквідність на ланцюгу 14.7M
· Vader: ринкова капіталізація 91M, ліквідність на ланцюгу 3.7M
· SEKOIA: ринкова капіталізація 33M, ліквідність на ланцюгу 1.5M
· AiSTR: ринкова капіталізація 13.7M, ліквідність на ланцюгу 675K
Очікування п’ятого етапу: переосмислення Agentnomics
Ми зараз находимося на четвертому етапі, відкинувши питання ціни монет, більшість AI агентів Crypto наразі не реалізовані у наших практичних застосуваннях; наприклад, я найчастіше використовую AI агент з Web 2, Perplexity, іноді звертаю увагу на аналітичні твіти AIXBT; крім того, частота використання AI агентів Crypto дуже низька, тому на четвертому етапі вони можуть залишатися довго, оскільки продукт ще не зрілий.
Автор вважає, що на п’ятому етапі AI агент не є просто агрегатом функцій або застосувань, а є ядром економічної моделі — переосмисленням Agentnomics (економіка агентів). Розвиток цього етапу стосується не лише технологічної еволюції, а й переосмислення токеномічних відносин між дистриб'юторами (Distributor), платформами (Platform) та постачальниками агентів (Agent Vendor), створюючи нову екосистему. Ось основні характеристики цього етапу:
1. Паралелі з історією розвитку Інтернету
Процес формування Agentnomics можна порівняти з еволюцією інтернет-економіки, наприклад, з народженням супердодатків, таких як WeChat та Alipay. Ці додатки через інтеграцію платформеної економіки впроваджують незалежні програми у свою екосистему, стаючи багатофункціональними входами. У цьому процесі постачальники додатків та платформи формують економічну модель співпраці та симбіозу, а AI агент також повторить подібний процес на п’ятому етапі, але на основі криптовалют та децентралізованих технологій.
2. Переосмислення відносин між дистриб'юторами, платформами та постачальниками агентів
В екосистемі AI агентів троє встановлять тісно пов'язану економічну мережу:
· Дистриб'ютори (Distributor): відповідають за просування AI агентів до кінцевих користувачів, наприклад, через професійні ринкові платформи або DApp екосистеми.
· Платформа (Platform): надає інфраструктуру та рамки для співпраці, що дозволяє кільком постачальникам агентів працювати в єдиному середовищі та відповідати за управління правилами екосистеми та розподілом ресурсів.
· Постачальники агентів (Agent Vendor): розробляють та надають AI агентів з різними функціями, постачаючи інноваційні програми та послуги для екосистеми.
Через проєктування токеноміки, інтереси дистриб'юторів, платформ та постачальників будуть реалізовані через децентралізований розподіл, наприклад, механізм розподілу прибутків, повернення внесків та права управління, що сприяє співпраці та стимулює інновації.
3. Вхід та інтеграція супердодатків
Коли AI агент еволюціонує в супердодаток, він зможе інтегрувати різні платформи економіки, залучаючи та управляючи великою кількістю незалежних агентів. Це подібно до того, як WeChat та Alipay інтегрують незалежні програми у свою екосистему, супердодаток AI агента ще більше порушить традиційні ізольовані програми.
Ця стаття є внеском і не відображає позицію BlockBeats.
