Дослідження злиття криптоактивів та штучного інтелекту: пошук точок дотику продукту з ринком

У сфері криптоактивів концепція відповідності продукту ринку ( PMF ) також застосовна. Командам проектів потрібно глибше зрозуміти потреби ринку, а не просто накопичувати технології. На ранніх етапах проекти криптоAI були здебільшого пов'язані з децентралізованою фізичною інфраструктурою ( DePIN ), підкреслюючи використання розподілених даних для навчання AI, щоб уникнути контролю з боку єдиного суб'єкта. Однак ця модель мала обмежений успіх у залученні нових користувачів.

Порівняно з цим, поява AI-агента (Agent) принесла нові можливості для прикладного боку. Він легший для розуміння та використання, тому має кращу адаптивність на ринку. Розвиток AI-агентів у сфері криптоактивів пройшов кілька етапів, починаючи з проекту GOAT, підтриманого Марком Андріссеном:

Перший етап: бум мем-монет

Інклюзивність мем-коїнів забезпечила ґрунт для зростання AI-агентів. GOAT, як перший мем-коїн, створений за допомогою діалогу з AI, проклав шлях. Після цього з'явилося безліч подібних проектів, але більшість функцій обмежені соціальною медіа-взаємодією, що позбавляє їх практичного застосування.

Другий етап: Дослідження застосувань

Поступово люди усвідомлюють, що AI-агенти можуть не лише здійснювати прості соціальні взаємодії, але й поширюватися на більш цінні сценарії. Це включає в себе виробництво контенту, інвестиційний аналіз та управління капіталом, що більше відповідає потребам користувачів криптоактивів. На цьому етапі AI-агенти починають відокремлюватися від мем-койнів, формуючи незалежну нішу.

Варто зазначити, що платформи випуску також відіграють важливу роль на цьому етапі. Якісні платформи випуску здатні створювати позитивний ефект багатства, залучаючи користувачів до постійної уваги та купівлі випущених ними токенів.

Третій етап: пошук співпраці

З розвитком функцій AI-агентів проекти почали досліджувати можливості співпраці, прагнучи створити більш потужну екосистему. Основна увага на цьому етапі зосереджена на покращенні взаємодії та розширенні екологічної мережі, наприклад, інтеграція з DeFi-протоколами або NFT-проектами для реалізації більш розумних інструментів.

Для досягнення ефективної співпраці важливо встановити стандартизовану структуру. Ці структури надають розробникам попередньо налаштовані компоненти та інструменти, спрощуючи процес розробки складних AI-агентів.

Четверта стадія: Управління фондами

AI-агенти на цьому етапі починають залучатися до більш високих рівнів процесу створення цінності, таких як управління фондами. Це не тільки включає надання інвестиційних порад і створення звітів, але й охоплює складні завдання, такі як розробка стратегій, динамічна корекція та прогнозування ринку.

Зі збільшенням традиційних фінансових коштів, що швидко входять на ринок криптоактивів, автоматизація та висока ефективність AI-агентів стають все більш очевидними. Особливо під час виконання арбітражних стратегій, ребалансування активів та функцій хеджування ризиків, AI-агенти можуть значно підвищити конкурентоспроможність фондів.

Перспективи майбутнього: перебудова економіки代理

Наразі ми перебуваємо на четвертому етапі, більшість криптоAI агентів ще не інтегровані в повсякденне використання. Майбутній п'ятий етап може переосмислити токенну економічну взаємозалежність між дистриб'юторами, платформами та постачальниками агентів, створюючи нову екосистему.

Цей етап розвитку можна порівняти з еволюцією інтернет-економіки, як-от народження супердодатків. AI-агенти можуть еволюціонувати в точки входу для супердодатків, інтегруючи різні платформи економіки, руйнуючи традиційні острови додатків. У цій новій екосистемі дистриб'ютори, платформи та постачальники агентів створять тісно пов'язану економічну мережу, реалізуючи децентралізований розподіл вигод через токенізовану економіку.

З розвитком технологій AI-агентів та розширенням їхніх застосувань, ми очікуємо побачити більше інновацій і проривів, що сприятимуть глибокій інтеграції криптоактивів та штучного інтелекту, приносячи більше цінності для користувачів.