Слияние ИИ и Криптоактивов: Исследование соответствия продуктов рынку
Продуктовая рыночная соответствие (PMF) — это важная концепция, подчеркивающая, что продукт должен соответствовать требованиям рынка. Эта идея применима не только к традиционному предпринимательству, но и имеет важное значение в области Криптоактивов. Команды проектов должны глубоко понимать потребности пользователей, а не просто накапливать технологии.
Ранние проекты шифрования ИИ часто сочетались с распределенной физической инфраструктурой (DePIN), в основном сосредотачиваясь на использовании распределенных данных для обучения ИИ, чтобы избежать контроля со стороны единого лица. Однако эта модель сталкивается с трудностями в привлечении новых пользователей и не смогла достичь идеального соответствия продукта и рынка.
Появление AI-агентов (AI Agent) принесло новую жизнь в эту область. В отличие от модели DePIN+AI, ориентированной на инфраструктуру, AI-агенты больше акцентируют внимание на прикладном уровне, что делает их более понятными и приемлемыми для пользователей и демонстрирует лучшую степень соответствия продукта рынку.
Этапы развития AI-агентов в области криптоактивов
Первый этап: Мотивированный мемами
На раннем этапе AI-агенты в основном проявлялись в форме мем-токенов. Эта стадия характеризуется высокой инклюзивностью и экспериментальностью, что создает благоприятные условия для развития AI-агентов. Некоторые ранние проекты были ограничены в своих основных функциях простыми приложениями, такими как автоматическая публикация в социальных сетях.
Второй этап: Исследование функций
С течением времени AI-агенты начинают исследовать более значимые сценарии применения. Это включает в себя услуги, более близкие к потребностям пользователей Криптоактивов, такие как производство контента, инвестиционный анализ и управление финансами. На этом этапе AI-агенты постепенно отделяются от чисто мем-токенов, образуя независимую нишу.
Третий этап: экосистемное сотрудничество
AI-агенты начинают искать сотрудничество между проектами для создания более мощной экосистемы. Этот этап подчеркивает интероперабельность и расширение экологической сети, исследование синергии с другими криптоактивами или протоколами. Для достижения эффективного сотрудничества в отрасли начинают разрабатывать стандартизированные рамки, упрощая процесс разработки AI-агентов.
Четвертый этап: Вход в управление фондами
AI-агенты на этом этапе начинают заниматься более сложными финансовыми сферами, такими как управление фондами. Это не только требует предоставления инвестиционных рекомендаций и генерации отчетов, но также включает в себя проектирование стратегий, динамическую настройку и прогнозирование рынка, а также другие высокоуровневые функции. С увеличением традиционных финансовых средств, поступающих на рынок криптоактивов, преимущества AI-агентов в автоматизации и эффективности становятся все более очевидными.
Будущее: Перепроектирование экономики посредников
В настоящее время большинство крипто-AI-агентов еще не внедрены в повседневное использование. Будущее развитие может переопределить экономические отношения токенов между дистрибьюторами, платформами и поставщиками агентов, создавая совершенно новую экосистему. Этот процесс может быть аналогичен эволюции интернет-экономики, такой как рост суперприложений.
На этом новом этапе AI-агенты могут превратиться в суперприложения, интегрирующие различные платформенные экономики и управляющие большим количеством независимых агентов. Это дополнительно разрушит традиционные острова приложений и создаст более взаимосвязанную и эффективную экосистему криптоактивов.
С учетом постоянного прогресса технологий и зрелости рынка, применение AI-агентов в области криптоактивов имеет широкие перспективы. Однако для достижения настоящего соответствия продукта и рынка потребуется время и постоянные инновации. В будущем проекты, которые смогут точно определить потребности пользователей и предоставить реальную ценность, будут выделяться в этой быстроразвивающейся области.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
17 Лайков
Награда
17
5
Поделиться
комментарий
0/400
GlueGuy
· 07-13 21:36
ai永远干不过老неудачники
Посмотреть ОригиналОтветить0
Anon32942
· 07-12 07:02
Снова рисуют BTC.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LayoffMiner
· 07-11 15:00
Просто будут играть для лохов.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ser_ngmi
· 07-11 14:58
Не ври, все маркетмейкеры знают, что значит ведущий в копитрейдинге.
Посмотреть ОригиналОтветить0
BearMarketSurvivor
· 07-11 14:54
Старые неудачники давно уже не разыгрывают людей как лохов.
AI-агенты ведут новую эру Криптоактивов: от мемов до фондового управления.
Слияние ИИ и Криптоактивов: Исследование соответствия продуктов рынку
Продуктовая рыночная соответствие (PMF) — это важная концепция, подчеркивающая, что продукт должен соответствовать требованиям рынка. Эта идея применима не только к традиционному предпринимательству, но и имеет важное значение в области Криптоактивов. Команды проектов должны глубоко понимать потребности пользователей, а не просто накапливать технологии.
Ранние проекты шифрования ИИ часто сочетались с распределенной физической инфраструктурой (DePIN), в основном сосредотачиваясь на использовании распределенных данных для обучения ИИ, чтобы избежать контроля со стороны единого лица. Однако эта модель сталкивается с трудностями в привлечении новых пользователей и не смогла достичь идеального соответствия продукта и рынка.
Появление AI-агентов (AI Agent) принесло новую жизнь в эту область. В отличие от модели DePIN+AI, ориентированной на инфраструктуру, AI-агенты больше акцентируют внимание на прикладном уровне, что делает их более понятными и приемлемыми для пользователей и демонстрирует лучшую степень соответствия продукта рынку.
Этапы развития AI-агентов в области криптоактивов
Первый этап: Мотивированный мемами
На раннем этапе AI-агенты в основном проявлялись в форме мем-токенов. Эта стадия характеризуется высокой инклюзивностью и экспериментальностью, что создает благоприятные условия для развития AI-агентов. Некоторые ранние проекты были ограничены в своих основных функциях простыми приложениями, такими как автоматическая публикация в социальных сетях.
Второй этап: Исследование функций
С течением времени AI-агенты начинают исследовать более значимые сценарии применения. Это включает в себя услуги, более близкие к потребностям пользователей Криптоактивов, такие как производство контента, инвестиционный анализ и управление финансами. На этом этапе AI-агенты постепенно отделяются от чисто мем-токенов, образуя независимую нишу.
Третий этап: экосистемное сотрудничество
AI-агенты начинают искать сотрудничество между проектами для создания более мощной экосистемы. Этот этап подчеркивает интероперабельность и расширение экологической сети, исследование синергии с другими криптоактивами или протоколами. Для достижения эффективного сотрудничества в отрасли начинают разрабатывать стандартизированные рамки, упрощая процесс разработки AI-агентов.
Четвертый этап: Вход в управление фондами
AI-агенты на этом этапе начинают заниматься более сложными финансовыми сферами, такими как управление фондами. Это не только требует предоставления инвестиционных рекомендаций и генерации отчетов, но также включает в себя проектирование стратегий, динамическую настройку и прогнозирование рынка, а также другие высокоуровневые функции. С увеличением традиционных финансовых средств, поступающих на рынок криптоактивов, преимущества AI-агентов в автоматизации и эффективности становятся все более очевидными.
Будущее: Перепроектирование экономики посредников
В настоящее время большинство крипто-AI-агентов еще не внедрены в повседневное использование. Будущее развитие может переопределить экономические отношения токенов между дистрибьюторами, платформами и поставщиками агентов, создавая совершенно новую экосистему. Этот процесс может быть аналогичен эволюции интернет-экономики, такой как рост суперприложений.
На этом новом этапе AI-агенты могут превратиться в суперприложения, интегрирующие различные платформенные экономики и управляющие большим количеством независимых агентов. Это дополнительно разрушит традиционные острова приложений и создаст более взаимосвязанную и эффективную экосистему криптоактивов.
С учетом постоянного прогресса технологий и зрелости рынка, применение AI-агентов в области криптоактивов имеет широкие перспективы. Однако для достижения настоящего соответствия продукта и рынка потребуется время и постоянные инновации. В будущем проекты, которые смогут точно определить потребности пользователей и предоставить реальную ценность, будут выделяться в этой быстроразвивающейся области.