Contexto: Crypto + AI, à procura de PMF

PMF (Product-Market Fit) refere-se à alinhamento entre um produto e as necessidades do mercado. Significa que um produto deve satisfazer a demanda do mercado, e antes de iniciar um empreendimento, é essencial entender o ambiente do mercado e o tipo de clientes a serem direcionados. Isso garante o desenvolvimento de um produto que é realmente necessário, não apenas algo que parece bom para os criadores, mas não é aceito pelo mercado.

O conceito de PMF aplica-se aos empreendedores para evitar a criação de produtos ou serviços que possam parecer ideais, mas falham em atrair interesse de mercado. No espaço cripto, isso significa que as equipes de projetos devem entender as necessidades dos usuários de criptomoedas ao desenvolver produtos, em vez de simplesmente acumular tecnologia desconectada do mercado.

No passado, a maioria dos projetos Crypto + AI estavam agrupados com DePIN. A narrativa girava em torno do uso de dados descentralizados da criptomoeda para treinar IA, evitando a dependência do controle de uma única entidade, como potência de computação ou dados. Os provedores de dados poderiam então compartilhar dos benefícios impulsionados pela IA.

De acordo com esta lógica, era mais como cripto capacitando IA. Embora a IA pudesse tokenizar e distribuir benefícios aos provedores de energia de computação, era desafiador integrar novos usuários, o que significa que este modelo não foi particularmente bem-sucedido em termos de PMF.

A emergência de Agentes de IA representa mais a camada de aplicação, enquanto DePIN + IA funciona como a infraestrutura. As aplicações são mais simples e fáceis de entender, com melhor capacidade de atrair usuários, levando a um PMF mais forte do que DePIN + IA.

Tudo começou quando Marc Andreessen, co-fundador da A16Z, patrocinou o desenvolvimento (a teoria PMF também foi proposta por ele), e a primeira grande descoberta do agente de IA veio de duas conversas de IA que levaram à criação do “GOAT”. Agora, com os acampamentos da ai16z e da Virtual tendo suas forças e fraquezas, qual é o estágio atual dos Agentes de IA no mercado de criptomoedas? Para onde eles estão indo no futuro? Vamos dar uma olhada mais de perto com a WOO X Research.

Etapa 1: Início impulsionado por memes

Antes do surgimento da GOAT, a tendência mais quente no ciclo atual eram as moedas de meme. O apelo das moedas de meme reside em sua inclusividade, como visto em projetos como o hipopótamo MOODENG do zoológico, o recém-adotado Neiro do proprietário do cão e o meme nativo da internet Popcat. Essas moedas incorporam o movimento de "tudo pode ser um meme". Apesar da narrativa aparentemente absurda, elas forneceram terreno fértil para o crescimento dos Agentes de IA.

GOAT, que foi criado através de duas conversas de IA, tornou-se uma moeda meme e marcou a primeira vez que a IA usou criptomoedas e a internet para alcançar seus objetivos, aprendendo com o comportamento humano. Apenas moedas meme tinham a capacidade de apoiar um projeto experimental como esse. Como resultado, conceitos semelhantes surgiram rapidamente, mas a maioria permaneceu limitada a funções simples como postagens automatizadas no Twitter e respostas sem aplicação prática. Nesta fase, as moedas baseadas em Agentes de IA eram normalmente referidas como AI + Meme.

Projetos representativos:

Fartcoin: Capitalização de mercado $812M, liquidez on-chain $15.9M

GOAT: capitalização de mercado $430M, liquidez on-chain $8.1M

Bully: Capitalização de mercado de $43M, liquidez on-chain de $2M

Shoggoth: capitalização de mercado $38M, liquidez on-chain $1.8M

Estágio 2: Explorando Aplicações

Gradualmente, as pessoas perceberam que os Agentes de IA poderiam fazer mais do que apenas interações simples no Twitter; eles poderiam ser estendidos para cenários mais valiosos. Isso incluiu a criação de conteúdo em áreas como música e vídeo, bem como serviços mais próximos aos usuários de criptomoedas, como análise de investimentos e gestão de fundos. A partir desse estágio em diante, os Agentes de IA começaram a se separar das moedas de meme, criando uma faixa totalmente nova.

Projetos representativos:

ai16z: Capitalização de mercado $1.67B, liquidez on-chain $14.7M

Zerebro: Capitalização de mercado $ 453M, liquidez on-chain $ 14M

AIXBT: Capitalização de mercado de $500M, liquidez on-chain de $19.2M

GRIFFAIN: Capitalização de mercado $243M, liquidez on-chain $7.5M

ALCH: Capitalização de mercado $68M, liquidez on-chain $2.8M

História Lateral: Plataformas de Emissão

À medida que as aplicações do Agente de IA florescem em vários campos, que caminho devem os empreendedores seguir para capitalizar a onda de IA e Cripto?

A resposta é Launchpad.
Quando os tokens de uma plataforma têm efeitos geradores de riqueza, os usuários continuarão a procurar e comprar tokens emitidos por essa plataforma. Os lucros reais gerados por essas compras de usuários capacitam o token da plataforma, impulsionando seu preço para cima. À medida que o preço do token da plataforma sobe, os fundos fluem para os tokens emitidos pela plataforma, criando um efeito de riqueza.

O modelo de negócio é claro e tem um efeito positivo em cascata. No entanto, é importante notar que os Launchpads operam num ambiente de vencedor leva tudo, exibindo um Efeito Mateus. A função principal de um Launchpad é emitir novos tokens. Num cenário de funções semelhantes, a competição reside na qualidade dos projetos em cada plataforma. Se uma única plataforma conseguir consistentemente produzir projetos de alta qualidade e gerar efeitos de riqueza, a lealdade dos utilizadores a essa plataforma aumentará naturalmente, tornando difícil para outras plataformas atrair utilizadores.

Projetos representativos:

VIRTUAL: Capitalização de mercado $3.4B, liquidez on-chain $52M
CLANKER: Capitalização de mercado $62M, liquidez on-chain $1.2M
VVAIFU: Capitalização de mercado $81M, liquidez on-chain $3.5M
VAPOR: Capitalização de mercado $105M

Fase 3: Procurando Colaboração

À medida que os Agentes de IA começam a implementar mais funcionalidades práticas, o foco passa a ser a exploração de colaborações entre projetos para construir um ecossistema mais robusto. Nesta fase, a ênfase está na interoperabilidade e na expansão da rede, especialmente no potencial de sinergia com outros projetos ou protocolos cripto. Por exemplo, os Agentes de IA poderiam colaborar com protocolos DeFi para aprimorar estratégias de investimento automatizadas ou integrar-se a projetos NFT para criar ferramentas mais inteligentes.

Para alcançar uma colaboração eficiente, é necessário estabelecer um quadro padronizado, fornecendo aos desenvolvedores componentes predefinidos, conceitos abstratos e ferramentas relevantes para simplificar o processo complexo de desenvolvimento de Agentes de IA. Ao oferecer soluções padronizadas para desafios comuns no desenvolvimento de Agentes de IA, esses quadros podem ajudar os desenvolvedores a focar na singularidade de suas aplicações, em vez de começar do zero todas as vezes, evitando assim o problema de reinventar a roda.

Projetos representativos:

• [ ]

ELIZA: Capitalização de mercado de $100M, liquidez on-chain de $3.6M

JOGO: Capitalização de mercado de $237M, liquidez on-chain de $31M

ARC: Capitalização de mercado $300M, liquidez on-chain $5M

FXN: Capitalização de mercado $76M, liquidez on-chain $1.5M

SWARMS: Capitalização de mercado $63M, liquidez on-chain $20M

Fase 4: Gestão de Fundos

Do ponto de vista do produto, os AI Agents podem inicialmente servir como ferramentas simples, fornecendo conselhos de investimento e gerando relatórios. No entanto, a gestão de fundos requer capacidades de nível superior, incluindo design de estratégia, ajustes dinâmicos e previsões de mercado. Isso marca uma mudança em que os AI Agents deixam de ser apenas ferramentas e começam a participar do processo de criação de valor.

À medida que o capital financeiro tradicional acelera sua entrada no mercado criptográfico, a demanda por especialização e escalabilidade continua a aumentar. A automação e eficiência dos Agentes de IA abordam perfeitamente essa necessidade, especialmente ao executar funções como estratégias de arbitragem, reequilíbrio de ativos e cobertura de riscos. Os Agentes de IA podem aumentar significativamente a competitividade dos fundos.

Projetos representativos:

• [ ]

ai16z: Capitalização de mercado $1.67B, liquidez on-chain $14.7M

Vader: Capitalização de mercado $91M, liquidez on-chain $3.7M

SEKOIA: Capitalização de mercado $33M, liquidez on-chain $1.5M

AiSTR: Capitalização de mercado de $13,7M, liquidez na cadeia de $675K

Estágio Antecipado 5: Remodelando a Agentnomia

Atualmente, estamos na quarta etapa. Deixando de lado os preços dos tokens, a maioria dos Agentes de IA de Criptomoeda ainda não foi integrada às nossas aplicações diárias. Por exemplo, o Agente de IA mais comumente usado pelo autor ainda é a ferramenta Web 2 Perplexity e, ocasionalmente, eles analisam tweets da AIXBT. Além disso, a frequência de uso dos Agentes de IA de Criptomoeda permanece bastante baixa, o que sugere que a quarta etapa pode persistir por um tempo, já que o produto ainda não está totalmente maduro.

No entanto, o autor acredita que na quinta etapa, os Agentes de IA evoluirão além de serem apenas agregadores de funções ou aplicativos. Eles se tornarão o núcleo de um novo modelo econômico - Agentnomics. O desenvolvimento dessa etapa não apenas envolverá avanços tecnológicos, mas também será crucial para redefinir as relações econômicas de token entre distribuidores, plataformas e fornecedores de Agentes, criando assim um ecossistema completamente novo. Abaixo estão as principais características dessa etapa:

1. Analógico ao desenvolvimento da Internet

A formação da Agentnomics pode ser comparada à evolução da economia da internet, particularmente ao surgimento de super aplicativos como WeChat e Alipay. Essas plataformas integraram várias aplicações independentes em seus ecossistemas, criando pontos de entrada multifuncionais. Durante esse processo, um modelo econômico de colaboração e simbiose entre provedores de aplicativos e plataformas surgiu. Da mesma forma, os Agentes de IA passarão por um processo semelhante na quinta etapa, mas com base em criptomoedas e tecnologias descentralizadas.

2. Remodelar a Relação Entre Distribuidores, Plataformas e Vendedores Agentes

No ecossistema de Agentes de IA, as três entidades-chave formarão uma rede econômica estreitamente unida:

• [ ]

Distribuidor: Responsável por promover Agentes de IA para os utilizadores finais, como através de mercados de aplicações especializados ou ecossistemas DApp.

Plataforma: Fornece a infraestrutura e os quadros de colaboração que permitem que vários fornecedores de Agent operem em um ambiente unificado, gerenciando as regras do ecossistema e a alocação de recursos.

Agente Vendedor: Desenvolve e fornece vários Agentes de IA com diferentes funcionalidades, contribuindo com aplicações e serviços inovadores para o ecossistema.

Através do design econômico de tokens, os interesses dos distribuidores, plataformas e fornecedores serão descentralizados, com mecanismos como compartilhamento de receita, recompensas de contribuição e direitos de governança para promover a colaboração e incentivar a inovação.

3. Pontos de entrada e Integração do Super App

À medida que os Agentes de IA evoluem para pontos de entrada de super aplicativos, eles serão capazes de integrar várias economias de plataforma, gerenciando e consolidando um grande número de Agentes independentes. Isso é semelhante à forma como o WeChat e o Alipay integraram aplicativos independentes em seus ecossistemas. O super aplicativo para Agentes de IA irá quebrar ainda mais os silos tradicionais de aplicativos, facilitando uma colaboração mais ampla e criando uma experiência mais fluida para os usuários.

Aviso legal:

1. Este artigo é reproduzido a partir de [gatePANews]. Todos os direitos de autor pertencem ao autor original [WOO]. Se houver objeções a essa reprodução, entre em contato com o Gate Learnequipa e eles vão tratar disso prontamente.
2. Aviso de responsabilidade: As opiniões expressas neste artigo são exclusivamente do autor e não constituem qualquer conselho de investimento.
3. As traduções do artigo para outros idiomas são feitas pela equipa de Aprendizagem da gate. Salvo indicação em contrário, é proibida a cópia, distribuição ou plágio dos artigos traduzidos.