AI та шифрування: вивчення відповідності продуктового ринку

Продуктова ринкова відповідність (PMF) є важливим концептом, який підкреслює необхідність відповідності продукту потребам ринку. Ця ідея стосується не лише традиційного підприємництва, але й є надзвичайно важливою в сфері криптоактивів. Команда проекту повинна глибоко розуміти потреби користувачів, а не просто накопичувати технології.

Ранні проекти крипто-AI часто поєднувалися з розподіленою фізичною інфраструктурою (DePIN), зосереджуючись на використанні розподілених даних для навчання AI, щоб уникнути контролю з боку єдиного суб'єкта. Проте ця модель має труднощі в залученні нових користувачів і не змогла досягти ідеального збігу продукту з ринком.

Поява AI агентів (AI Agent) принесла нову енергію в цю сферу. На відміну від інфраструктурно орієнтованої моделі DePIN+AI, AI агенти більше зосереджуються на прикладному рівні, тому їх легше зрозуміти та прийняти користувачам, що демонструє кращу відповідність продукту ринку.

Розвиток етапів AI-агентів у сфері криптоактивів

Перший етап: мім динаміка

На початку AI-агенти переважно з'являлися у формі мем-монет. Цей етап характеризується високою інклюзивністю та експериментальністю, що створює родюче середовище для розвитку AI-агентів. Деякі ранні проекти мали свої основні функції, обмежені простими застосуваннями, такими як автоматичне публікування в соціальних мережах.

Другий етап: дослідження функцій

З часом, AI-агенти почали досліджувати більше суттєвих сценаріїв застосування. Це включає в себе виробництво контенту, інвестиційний аналіз та управління коштами, які більш близькі до потреб користувачів криптоактивів. На цьому етапі AI-агенти поступово відрізняються від чисто мемних монет, утворюючи незалежну нішу.

Третя стадія: екологічна співпраця

AI-агенти почали шукати співпрацю між проєктами для створення більш потужної екосистеми. Ця стадія підкреслює взаємодію та розширення екологічної мережі, досліджуючи синергію з іншими криптоактивами або протоколами. Щоб досягти ефективної співпраці, галузь почала створювати стандартизовані рамки, спрощуючи процес розробки AI-агентів.

Четверта стадія: Вхід у управління фондом

AI-агенти на цьому етапі починають залучатися до більш складних фінансових сфер, таких як управління фондами. Це не лише потребує надання інвестиційних рекомендацій та генерування звітів, а й включає в себе проектування стратегій, динамічне коригування та ринкове прогнозування тощо. Зі збільшенням традиційних фінансових коштів, що надходять на крипторинок, переваги AI-агентів у автоматизації та ефективності стають все більш очевидними.

Перспективи майбутнього: переформатування агентської економіки

Наразі більшість криптоAI агентів ще не впроваджені в повсякденне використання. Майбутній розвиток може переосмислити токеноміку між дистриб'юторами, платформами та постачальниками агентів, створивши нову екосистему. Цей процес може бути схожим на еволюцію інтернет-економіки, таку як підйом супердодатків.

На цьому новому етапі, AI-агенти можуть еволюціонувати в супердодатки, інтегруючи різні платформи економіки та керуючи великою кількістю незалежних агентів. Це ще більше розірве традиційні острівці додатків, створивши більш взаємопов'язану та ефективну екосистему криптоактивів.

З розвитком технологій та зрілістю ринку, застосування AI-агентів у сфері криптоактивів має широкі перспективи. Проте для досягнення справжньої відповідності продукту та ринку все ще потрібен час та постійні інновації. У майбутньому проекти, які зможуть точно зрозуміти потреби користувачів і надати суттєву цінність, виділятимуться в цій швидко розвиваючійся сфері.