Слияние криптовалют и ИИ: поиск точки соответствия продукта и рынка

Степень соответствия продукта рынку (PMF) — это степень, в которой продукт удовлетворяет потребности рынка. Эта концепция важна как для предпринимателей, так и для криптовалютных проектов, так как она помогает им избежать разработки продуктов или услуг, которые не будут одобрены рынком. В области криптовалюты командам проектов необходимо понимать потребности пользователей, а не просто накапливать технологии.

Ранние проекты Crypto AI часто сочетались с децентрализованной физической инфраструктурой (DePIN), подчеркивая использование децентрализованных данных для обучения ИИ, избегая контроля со стороны единого实体. Эта модель больше похожа на Crypto, дающий возможность ИИ, но в плане привлечения новых пользователей она оказалась ограниченной.

Появление AI-агентов ближе к прикладному уровню, по сравнению с такими инфраструктурами, как DePIN + AI, AI-агенты легче воспринимаются и принимаются, что обеспечивает лучшую соответствие продукта рынку.

Этапы развития AI-агентов в области криптовалют

Первый этап: начало мема

Изначально проекты AI-агентов появились в форме мем-криптовалют. Инклюзивность мем-криптовалют создала благоприятные условия для роста AI-агентов. Основные функции криптовалют AI-агентов на этом этапе ограничивались автоматической публикацией в социальных сетях, ответами и т.д., и не имели практического применения.

Этап 2: Исследование приложений

С углублением понимания AI-агенты начинают расширяться в более ценные сценарии применения, такие как создание контента, инвестиционный анализ и управление финансами. На этом этапе AI-агенты начинают формировать новый сегмент, независимый от мем-криптовалют.

Третий этап: поиск сотрудничества

AI-агенты начинают исследовать сотрудничество между проектами, стремясь создать более мощную экосистему. Этот этап подчеркивает интероперабельность и расширение экологической сети, включая сотрудничество с DeFi-протоколами для улучшения автоматизированных инвестиционных стратегий или интеграцию с NFT-проектами для реализации интеллектуальных инструментов.

Четвертый этап: управление фондом

Искусственный интеллект начинает участвовать на более высоком уровне в процессе создания ценности, таком как разработка стратегий, динамическая настройка и прогнозирование рынка. С поступлением традиционных финансовых средств в криптомаркет, автоматизация и высокая эффективность ИИ-агентов демонстрируют явные преимущества в выполнении арбитражных стратегий, ребалансировке активов и хеджировании рисков.

Будущее: Реструктуризация экономики агентов

В будущем AI-агенты могут стать не просто набором функций или приложений, а核心ом всей экономической модели. Этот этап переопределит токеномическую связь между дистрибьюторами, платформами и поставщиками агентов, создавая совершенно новую экосистему.

1. Аналогия с развитием интернета: формирование экономики агентов может быть похоже на процесс появления суперприложений, интегрируя платформенную экономику и становясь многофункциональным входом.

2. Пересоздание экологических ролей: в экосистеме AI-агентов дистрибьюторы, платформы и поставщики агентов создадут тесно связанную экономическую сеть, реализуя децентрализованное распределение доходов через токеномическую схему.

3. Суперприложения: ИИ-агенты могут эволюционировать в входные точки суперприложений, интегрируя различные платформенные экономики и разрушая традиционные изолированные приложения.

Хотя в настоящее время большинство AI-агентов для криптовалют еще не получили широкого применения в повседневной жизни, с развитием технологий и экосистемы у них есть потенциал изменить наше взаимодействие с цифровым миром, создавая новую ценность для пользователей и разработчиков.