Im vergangenen Monat haben KI-Agenten eine neue Welle des Interesses in der Kryptobranche ausgelöst.

Innerhalb von weniger als einem Monat erreichte die Marktkapitalisierung des gesamten KI-Agentensektors zweistellige Milliardenbeträge. Darunter erreichte Virtuals eine Marktkapitalisierung von 3 Milliarden US-Dollar, während Projekte wie ai16z und Fartcoin jeweils Marktkapitalisierungen von 1 Milliarde US-Dollar erzielten. Laut unvollständigen Statistiken von Foresight News gibt es mindestens 14 Kryptowährungen im Zusammenhang mit KI-Agenten, deren Marktkapitalisierung 100 Millionen US-Dollar übersteigt.

Viele Web3-Praktiker haben darauf hingewiesen, dass KI-Agenten möglicherweise eine der bedeutendsten Erzählungen dieses Zyklus werden könnten, ähnlich wie der Aufstieg von DeFi, NFTs und dem Metaverse in früheren Zyklen. Wenn also eine brandneue Krypto-Erzählung in einem so frühen Stadium entsteht, wie können wir führende KI-Agenten-Krypto-Projekte mit einer robusten Methodik identifizieren? Hier skizziere ich zehn Ansätze, die die Leser berücksichtigen sollten.

1. On-Chain Umsatzanalyse

Diese Methode eignet sich besonders zur Bewertung plattformbasierter KI-Agenten, wie Clanker, vvaifu.funund Virtuelle. Wenn es ungewöhnliche Änderungen bei Metriken wie dem täglichen On-Chain-Umsatz oder der Anzahl der On-Chain-Transaktionen gibt – wie z. B. ein konstant hohes Wachstum über mehrere Tage hinweg – könnte dies auf ein vielversprechendes Entwicklungspotenzial für diesen KI-Agenten hindeuten. Umgekehrt könnte eine Stagnation dieser Kennzahlen darauf hindeuten, dass das Wachstum des Projekts ein Plateau erreicht hat.

Bildquelle: Dune

Clanker, ein Flaggschiff-AI-Agentenprojekt im Base-Ökosystem, zeigte nach dem 26. November einen Rückgang mehrerer On-Chain-Metriken. Diese Metriken umfassten die Anzahl der ausgegebenen Token, aktive Händler und On-Chain-Einnahmen. Dieser Abwärtstrend spiegelte sich schnell im Preis des Tokens wider und signalisierte potenzielle Herausforderungen für das Projekt.

2. Analyse des Entwicklerengagements

Die Anzahl der Sterne auf GitHub kann als Indikator für das Interesse und die Zustimmung der Entwickler an einem Framework dienen. Diese Methode ist besonders effektiv zur Bewertung von KI-Agenten, die auf einem Framework basieren, wie zum Beispiel Eliza.

Um diese Methode anzuwenden, durchsuchen Sie GitHub und überprüfen Sie das Engagement der Entwickler für frameworkbasierte KI-Agents, indem Sie deren Anzahl der Sterne untersuchen. Zum Beispiel hat das Projekt ai16z/Eliza in weniger als einem Monat 5.300 Sterne erhalten – eine erstaunliche Zahl, die das große Interesse der Entwickler unterstreicht.

Datenquelle: GitHub

Wie aus obiger Grafik ersichtlich ist, hat das Entwickler-Engagement für ai16z/Eliza innerhalb eines Monats Uniswap übertroffen. Dies deutet auf ein hohes Interesse der Entwickler am Eliza-Framework hin. Zum Vergleich: Andere bemerkenswerte Projekte haben auf GitHub folgende Star-Zahlen erreicht: Sui hat derzeit 6.400 Sterne, Solana hat 13.000 Sterne, Ethereum hat 50.000 Sterne und Base hat 70.000 Sterne.

Es sollte jedoch beachtet werden, dass Sterne auf Github auch mit Daten gebürstet werden können, obwohl dieses Verhalten nicht üblich ist. Daher kann dieser Indikator als unterstützende Referenz für Entscheidungen verwendet werden.

3. KOL Follower Count Analyse

Ein wichtiger Bereich innerhalb von AI Agents ist KOL (Key Opinion Leaders). Bedeutende AI Agent KOLs sind:

• Terminal der Wahrheiten: 210.000 Follower
• AIXBT: 160.000 Follower
• Zerebro: 60.000 Follower
• Eliza: 14.000 Anhänger
• LUNA: 30.000 Follower auf Twitter, 500.000 auf TikTok

Ein Unterscheidungsmerkmal dieser KI-Revolution ist ihre semantische Verschiebung. Der Autor prognostiziert, dass ein führender KOL im Bereich der KI-Agenten entstehen könnte, mit einer Token-Marktkapitalisierung von mehr als 5 Mrd. $. Veränderungen in der Anzahl der Follower könnten als kritische Kennzahl für die Bewertung des Einflusses in diesem Sektor dienen.

4. Einfluss von Schlüsselfiguren

Mehrere führende Persönlichkeiten in der KI-Branche sind bereits in den Kryptobereich eingestiegen, darunter:

• Marc Andreessen (Gründer von a16z, zugehöriges Projekt: ai16z)
• Sam Altman (zugehöriges Projekt: Worldcoin)

Diese Führungspersönlichkeiten haben die Entstehung von milliardenschweren Kryptowährungen ermöglicht. Zukünftige Teilnehmer könnten prominente Persönlichkeiten wie Elon Musk mit seiner Grok-Initiative umfassen.

Andere Unternehmen wie Apple, Meta und TikTok sowie Projekte wie Claude, Copilot und Gemini könnten der Kryptowährung ebenfalls einen neuen Wert verleihen.

Besondere Aufmerksamkeit sollte den Technologiegiganten gewidmet werden, die sowohl KI als auch Kryptowährungen erkunden. Einflussreiche Führungspersonen wie Elon Musk, Marc Andreessen, Sam Altman und Jensen Huang könnten ihre technologische Führung in den Bereich der Blockchain übertragen.

5. Erschließung externer Märkte

Um in diesem Zyklus wirklich führend zu sein, müssen KI-Agenten Einfluss über die Kryptogemeinschaft hinaus gewinnen. Beispiele hierfür sind:

• Eliza, die außerhalb des Blockchain-Bereichs Interesse von KI-Experten geweckt hat.
• KOL-getriebene Produkte wie Terminal of Truths und LUNA, die über 200.000 Follower gewonnen haben und ihre Reichweite weiter ausbauen.

Es ist wichtig zu beurteilen, ob dieser Trend Barrieren weiter überwinden und ein breiteres Publikum beeinflussen kann.

6. Listing-Effekt an großen Börsen

Das Phänomen des "Listing-Effekts" an den großen Börsen ist nicht zu übersehen. Zum Beispiel stiegen Projekte wie Sandbox in die Höhe, nachdem sie auf Binance gelistet wurden. Führende Börsen, darunter Binance, Upbit, Coinbase, Bitget und Hype, listen Token strategisch auf, um ihre Marktdominanz aufrechtzuerhalten.

In diesem Zyklus sind Coinbase und Hype besonders bemerkenswert, aufgrund ihrer starken Präsenz im Bereich der KI-Agenten und des potenziellen Informationsvorsprungs auf dem US-Markt.

7. Blockchain-Kompatibilität

Bestimmte Blockchains senken natürlicherweise die Einstiegshürden für KI-Agentenprojekte. Die Identifizierung starker Blockchains und ihrer führenden Projekte kann erhebliche Vorteile bringen.

• Base: Mit 70.000 Sternen auf GitHub stellt Base sogar Ethereum und Solana in den Schatten und zeigt einen starken Nachzügler-Vorteil. Der frühe Fokus von Coinbase auf KI-Agenten verschafft dem Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.
• Solana: Bekannt für seinen Erfolg als Meme-Plattform, passt sich Solana gut der von AI Agents getriebenen Meme-Natur an und ist somit ein starker Konkurrent.

8. Community-getriebene Entdeckung

Keine Einzelperson kann einen vollständigen Überblick über jede Gelegenheit haben, aber Gemeinschaften können übersehene Möglichkeiten entdecken. Der Aufbau oder Beitritt zu hochwertigen AI-Agenten-Communities kann wertvolle Einblicke bieten. Viele Chancen ergeben sich in unbeobachteten Ecken, und die Zusammenarbeit in der Community ist entscheidend, um sie zu identifizieren.

9. Analyse des Nischensektors

Der Bereich der KI-Agenten umfasst verschiedene Teilsektoren, darunter:

• KOL-getriebene Plattformen
• Live-Streaming-Moderatoren
• Investment-Research-Blogger
• Meme-Plattformen
• Wagniskapitalgeber
• Frameworks
• Plattformen

Nicht alle Nischen werden einer genauen Prüfung standhalten. Die Identifizierung von Branchen mit langfristigem Überlebenspotenzial ist entscheidend für den Erfolg.

10. Ursprungsanalyse

Ein vielversprechender Ansatz besteht darin, die Ursprünge der Erzählung zurückzuverfolgen. Das Projekt, das einen Sektor in Gang brachte, behält oft eine führende Position.

Zum Beispiel:

• In NFTs: CryptoPunks hat einen Kultstatus, während der Bored Ape Yacht Club Pionierarbeit für neue Erzählungen geleistet hat und Pudgy Penguins sich durch die Integration von Web2-Elementen hervorgetan hat.
• Im Metaverse: Sandbox und Decentraland haben nach frühen Auflistungen an führenden Börsen eine Führungsposition eingenommen.
• In DeFi: Uniswap wurde zum Wegbereiter, indem es das AMM-Konzept in DEXs einführte.

Systemische Innovatoren ernten oft die größten Vorteile, ganz wie Bitcoin, das anfangs teuer schien, sich aber im Laufe der Zeit als unglaublich wertvoll erwies.

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