Штучний інтелект у поєднанні з криптоактивами: дослідження відповідності продуктів та ринку
У сфері стартапів і розробки продуктів, відповідність продукту ринку (PMF) є ключовою концепцією. Вона підкреслює, що продукт має задовольняти потреби ринку, а підприємці повинні розуміти цільових клієнтів і ринкове середовище перед розробкою. Ця ідея також стосується ринку криптоактивів, де проектні команди повинні глибоко розуміти потреби користувачів, а не просто накопичувати технології.
У минулому, поєднання криптоактивів та штучного інтелекту в основному зосереджувалося на децентралізованій фізичній інфраструктурі (DePIN). Ця модель намагається використати децентралізовані характеристики криптоактивів для навчання ШІ, уникаючи контролю з боку єдиного суб'єкта та дозволяючи постачальникам даних ділитися прибутками, які приносить ШІ. Однак цей підхід більше схожий на те, як криптоактиви надають можливості ШІ, що ускладнює залучення нових користувачів і не є ідеальним за показником відповідності продукту ринку.
У порівнянні, поява AI-агентів більше зосереджена на прикладному рівні, на відміну від інфраструктури, такої як DePIN+AI, AI-агенти легші для розуміння та більш привабливі для користувачів, демонструючи кращу відповідність продукту до ринку. Розвиток AI-агентів у сфері криптоактивів пройшов кілька етапів, починаючи з проекту GOAT, який отримав підтримку венчурного капіталу.
Перший етап: початок з мем-монет
До появи GOAT, мем-монети були гарячою темою на ринку. Інклюзивність мем-монет забезпечила родючий ґрунт для зростання AI-агентів. GOAT, як мем-монета, що виникла в результаті діалогу двох AI, проклала шлях для досягнення цілей AI через криптоактиви. Після цього з'явилася велика кількість монет з подібною концепцією, але більшість функцій обмежені простими додатками, такими як автоматичне публікування в соціальних медіа.
Другий етап: дослідження практичного застосування
З поглибленням розуміння люди виявили, що AI-агенти можуть не лише взаємодіяти в соціальних мережах, але й розширюватися на більш цінні сфери. Це включає створення контенту, інвестиційний аналіз та управління активами, що ближче до потреб користувачів Криптоактиви. На цьому етапі AI-агенти починають йти окремою дорогою від мем-монет, формуючи незалежну нішу.
Варто зазначити, що з різноманіттям застосувань AI-агентів платформи випуску токенів також стали важливим напрямком. Ці платформи можуть сформувати позитивний бізнес-цикл, але також стикаються з викликом "все або нічого".
Третя стадія: пошук співпраці
Після того, як AI-агенти почали реалізовувати більше практичних функцій, співпраця між проектами стала новим фокусом. Ця стадія підкреслює взаємодію та розширення екосистеми, досліджуючи синергетичні ефекти з іншими криптоактивами або протоколами. Наприклад, AI-агенти можуть співпрацювати з DeFi-протоколами для поліпшення автоматизованих інвестиційних стратегій або інтегруватися з NFT-проектами для створення інтелектуальних інструментів.
Для досягнення ефективної співпраці створення стандартизованих рамок стає вкрай важливим. Ці рамки надають розробникам попередньо налаштовані компоненти та інструменти, спрощуючи процес розробки складних AI-агентів, що дозволяє розробникам зосередитися на унікальності застосунку.
Четверта стадія: Управління фондами
На цьому етапі AI-агенти починають залучатися до вищих рівнів процесу створення вартості, таких як управління фондами. Це не лише включає надання інвестиційних порад і генерацію звітів, а й охоплює складні завдання, такі як проектування стратегій, динамічна корекція та прогнозування ринку. У міру прискореного входження традиційних фінансових коштів на ринок криптоактивів автоматизація та висока ефективність AI-агентів якраз відповідають вимогам спеціалізації та масштабування.
Перспективи майбутнього: перебудова агентської економіки
Наразі ми перебуваємо на четвертому етапі, але більшість криптоактивів AI-агентів ще не впроваджені в повсякденне використання. Майбутній п'ятий етап може перетворити всю економічну модель, створивши так звану "економіку агентів". Цей етап не лише стосується технологічного прогресу, але й, що більш важливо, перерозподілу економічних відносин між дистриб'юторами, платформами та постачальниками агентів, створюючи зовсім нову екосистему.
Цей процес може бути подібним до еволюції інтернет-економіки, наприклад, з'явлення супердодатків. У екосистемі AI-агентів дистриб'ютори, платформи та постачальники сформують тісно пов'язану економічну мережу, реалізуючи децентралізоване розподіл вигод за допомогою дизайну токенів.
Врешті-решт, AI-агенти можуть еволюціонувати в подібний до супераплікацій портал, інтегруючи різні платформи економіки, ще більше порушуючи традиційні межі додатків. Цей розвиток відкриє нові перспективи для інтеграції Криптоактивів та AI, створюючи більше інноваційних можливостей і вартості.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
AI-агенти та Криптоактиви: еволюція від мем-монет до агентської економіки
Штучний інтелект у поєднанні з криптоактивами: дослідження відповідності продуктів та ринку
У сфері стартапів і розробки продуктів, відповідність продукту ринку (PMF) є ключовою концепцією. Вона підкреслює, що продукт має задовольняти потреби ринку, а підприємці повинні розуміти цільових клієнтів і ринкове середовище перед розробкою. Ця ідея також стосується ринку криптоактивів, де проектні команди повинні глибоко розуміти потреби користувачів, а не просто накопичувати технології.
У минулому, поєднання криптоактивів та штучного інтелекту в основному зосереджувалося на децентралізованій фізичній інфраструктурі (DePIN). Ця модель намагається використати децентралізовані характеристики криптоактивів для навчання ШІ, уникаючи контролю з боку єдиного суб'єкта та дозволяючи постачальникам даних ділитися прибутками, які приносить ШІ. Однак цей підхід більше схожий на те, як криптоактиви надають можливості ШІ, що ускладнює залучення нових користувачів і не є ідеальним за показником відповідності продукту ринку.
У порівнянні, поява AI-агентів більше зосереджена на прикладному рівні, на відміну від інфраструктури, такої як DePIN+AI, AI-агенти легші для розуміння та більш привабливі для користувачів, демонструючи кращу відповідність продукту до ринку. Розвиток AI-агентів у сфері криптоактивів пройшов кілька етапів, починаючи з проекту GOAT, який отримав підтримку венчурного капіталу.
Перший етап: початок з мем-монет
До появи GOAT, мем-монети були гарячою темою на ринку. Інклюзивність мем-монет забезпечила родючий ґрунт для зростання AI-агентів. GOAT, як мем-монета, що виникла в результаті діалогу двох AI, проклала шлях для досягнення цілей AI через криптоактиви. Після цього з'явилася велика кількість монет з подібною концепцією, але більшість функцій обмежені простими додатками, такими як автоматичне публікування в соціальних медіа.
Другий етап: дослідження практичного застосування
З поглибленням розуміння люди виявили, що AI-агенти можуть не лише взаємодіяти в соціальних мережах, але й розширюватися на більш цінні сфери. Це включає створення контенту, інвестиційний аналіз та управління активами, що ближче до потреб користувачів Криптоактиви. На цьому етапі AI-агенти починають йти окремою дорогою від мем-монет, формуючи незалежну нішу.
Варто зазначити, що з різноманіттям застосувань AI-агентів платформи випуску токенів також стали важливим напрямком. Ці платформи можуть сформувати позитивний бізнес-цикл, але також стикаються з викликом "все або нічого".
Третя стадія: пошук співпраці
Після того, як AI-агенти почали реалізовувати більше практичних функцій, співпраця між проектами стала новим фокусом. Ця стадія підкреслює взаємодію та розширення екосистеми, досліджуючи синергетичні ефекти з іншими криптоактивами або протоколами. Наприклад, AI-агенти можуть співпрацювати з DeFi-протоколами для поліпшення автоматизованих інвестиційних стратегій або інтегруватися з NFT-проектами для створення інтелектуальних інструментів.
Для досягнення ефективної співпраці створення стандартизованих рамок стає вкрай важливим. Ці рамки надають розробникам попередньо налаштовані компоненти та інструменти, спрощуючи процес розробки складних AI-агентів, що дозволяє розробникам зосередитися на унікальності застосунку.
Четверта стадія: Управління фондами
На цьому етапі AI-агенти починають залучатися до вищих рівнів процесу створення вартості, таких як управління фондами. Це не лише включає надання інвестиційних порад і генерацію звітів, а й охоплює складні завдання, такі як проектування стратегій, динамічна корекція та прогнозування ринку. У міру прискореного входження традиційних фінансових коштів на ринок криптоактивів автоматизація та висока ефективність AI-агентів якраз відповідають вимогам спеціалізації та масштабування.
Перспективи майбутнього: перебудова агентської економіки
Наразі ми перебуваємо на четвертому етапі, але більшість криптоактивів AI-агентів ще не впроваджені в повсякденне використання. Майбутній п'ятий етап може перетворити всю економічну модель, створивши так звану "економіку агентів". Цей етап не лише стосується технологічного прогресу, але й, що більш важливо, перерозподілу економічних відносин між дистриб'юторами, платформами та постачальниками агентів, створюючи зовсім нову екосистему.
Цей процес може бути подібним до еволюції інтернет-економіки, наприклад, з'явлення супердодатків. У екосистемі AI-агентів дистриб'ютори, платформи та постачальники сформують тісно пов'язану економічну мережу, реалізуючи децентралізоване розподіл вигод за допомогою дизайну токенів.
Врешті-решт, AI-агенти можуть еволюціонувати в подібний до супераплікацій портал, інтегруючи різні платформи економіки, ще більше порушуючи традиційні межі додатків. Цей розвиток відкриє нові перспективи для інтеграції Криптоактивів та AI, створюючи більше інноваційних можливостей і вартості.