Протягом минулого місяця, AI Agents спричинили нову хвилю зацікавлення у криптовалютній індустрії.

Менш ніж за місяць ринкова капіталізація всього сектора AI Agent досягла десятків мільярдів доларів. Серед них ринкова капіталізація Virtuals досягла 3 мільярдів доларів, тоді як такі проєкти, як ai16z і Fartcoin, досягли ринкової капіталізації в 1 мільярд доларів кожен. Згідно з неповною статистикою Foresight News, існує щонайменше 14 криптовалют, пов'язаних з AI Agents, ринкова капіталізація яких перевищує $100 млн.

Багато практикантів Web3 зауважили, що AI Agents можуть стати однією з найбільш значущих наративів цього циклу, схожих на зростання DeFi, NFT та Метавсвіт в попередні цикли. Тож, коли з'являється абсолютно новий криптовалютний наратив на такій ранній стадії, як ми можемо ідентифікувати провідні криптопроекти AI Agent за допомогою надійної методології? Тут я наводжу десять підходів, які читачі можуть взяти до уваги.

1. Аналіз доходів на ланцюжку

Цей метод особливо підходить для оцінки агентів штучного інтелекту на платформі, таких як Кланкер, vvaifu.funіВіртуальний. Якщо в метриках, таких як щоденний дохід з ланцюжка або кількість транзакцій у ланцюжку, відбуваються незвичайні зміни, наприклад, постійний високий ріст протягом декількох днів, це може свідчити про перспективний потенціал розвитку для цього AI Agent. Зворотне, затримка в цих метриках може свідчити про те, що зростання проекту зупинилося.

Джерело зображення: Дюна

Наприклад, Clanker, флагманський проєкт AI Agent в екосистемі Base, продемонстрував зниження кількох ончейн-метрик після 26 листопада. Ці показники включали кількість випущених токенів, активних трейдерів і дохід у мережі. Ця тенденція до зниження швидко відбилася на ціні токена, сигналізуючи про потенційні проблеми для проєкту.

2. Аналіз залучення розробників

Кількість зірок на GitHub може слугувати індикатором зацікавленості розробників та схвалення фреймворку. Цей метод особливо ефективний для оцінки фреймворків на основі штучного інтелекту, таких як Еліза.

Щоб застосувати цей метод, виконайте пошук на GitHub і перевірте залученість розробників на наявність агентів штучного інтелекту на основі фреймворків, вивчивши їхню кількість зірок. Наприклад, проект ai16z/Eliza зібрав 5300 зірок менш ніж за місяць — вражаюча цифра, яка підкреслює значний інтерес розробників.

Джерело даних: GitHub

Як показано на графіку вище, залучення розробників для ai16z/Eliza перевищило Uniswap всього за місяць. Це свідчить про високий рівень інтересу розробників до фреймворку Eliza. Для порівняння, інші відомі проєкти досягли такої кількості зірок на GitHub: Sui наразі має 6 400 зірок, Solana має 13 000 зірок, Ethereum має 50 000 зірок, а Base має 70 000 зірок.

Проте слід зауважити, що зірки на Github також можуть бути вимиті даними, хоча ця поведінка не є загальнопоширеною. Тому цей показник може використовуватися як додатковий довідковий матеріал для прийняття рішень.

3. Аналіз кількості підписників KOL

Ключовим сектором AI Agents є KOL (Key Opinion Leaders). Відомі KOL AI Agent включають:

• Термінал Правд: 210,000 послідовників
• aixbt: 160,000 followers
• Zerebro: 60,000 фоловерів
• Eliza: 14,000 фоловерів
• LUNA: 30 000 підписників у Twitter, 500 000 у TikTok

Однією з відмінних рис цієї революції в галузі штучного інтелекту є її семантичний зсув. Автор передбачає, що в галузі AI-агентів може з'явитися провідний KOL, чий ринковий капітал токенів може потенційно перевищити 5 мільярдів доларів. Зміни в кількості фоловерів можуть слугувати критичним метрикою для оцінки впливу в цьому секторі.

4. Вплив ключових фігур

Кілька провідних фігур у галузі штучного інтелекту вже увійшли в криптосферу, включаючи:

• Marc Andreessen (засновник a16z, пов'язаний проект: ai16z)
• Сем Олтман (пов'язаний проект: Worldcoin)

Ці лідери сприяли створенню криптовалют на мільярди доларів. Серед майбутніх учасників можуть бути високопрофільні особи, такі як Ілон Маск зі своєю ініціативою Grok.

Інші компанії, такі як Apple, Meta та TikTok, а також проекти, такі як Claude, Copilot та Gemini, також можуть принести нову цінність криптовалюті.

Особлива увага повинна бути приділена технологічним гігантам, що досліджують штучний інтелект та криптографію. Впливові лідери, такі як Ілон Маск, Марк Андріссен, Сем Альтман і Дженсен Хуанг, можуть передати своє технологічне лідерство у сферу блокчейну.

5. Проникнення на зовнішні ринки

Щоб штучні інтелектуальні агенти дійсно домінували в цьому циклі, вони повинні здобути вплив поза криптоспільнотою. Приклади включають:

• Eliza, яка привернула інтерес професіоналів зі штучного інтелекту за межами блокчейн-простору.
• Продукти, натхненні КОЛ, такі як Термінал Правди та ЛУНА, які здобули понад 200 000 підписників та продовжують розширювати свої можливості.

Важливо оцінити, чи може цей тренд подолати бар'єри і впливати на більш широку аудиторію.

6. Вплив лістингу на основні біржі

Не можна ігнорувати феномен «лістингового ефекту» на великих біржах. Наприклад, такі проекти, як Sandbox, різко зросли після лістингу на Binance. Провідні біржі, включаючи Binance, Upbit, Coinbase, Bitget і Hype, стратегічно розміщують токени, щоб зберегти своє домінування на ринку.

У цьому циклі особливо варто відзначити Coinbase та Hype, з урахуванням їх сильної присутності в сфері штучного інтелекту та потенційної інформаційної переваги на ринку США.

7. Сумісність з блокчейном

Деякі блокчейни природно знижують бар'єри для входу у проекти штучного інтелекту. Виявлення сильних блокчейнів та їх найкращих проектів може приносити значні переваги.

• Base: З 70 000 зірок на GitHub, Base перевершує навіть Ethereum та Solana, демонструючи сильну перевагу пізнього приходу. Раннє спрямування Coinbase на AI Агенти дає йому значну перевагу в конкуренції.
• Solana: Відомий своїм успіхом як платформа для мемів, Solana добре узгоджується з мем-орієнтованою природою AI Agents, що робить його сильним претендентом.

8. Спільнота-орієнтоване відкриття

Жодна окрема особа не може мати повний огляд кожної можливості, але спільноти можуть виявити недооцінені можливості. Будування або приєднання до високоякісних спільнот штучного інтелекту може забезпечити цінні уявлення. Багато можливостей виникають в непомічених куточках, і співпраця спільноти є важливою для їх ідентифікації.

9. Аналіз нішевого сектора

Простір штучного інтелекту охоплює різні підсектори, включаючи:

• Платформи на базі KOL
• Ведучі прямого ефіру
• Блогери інвестиційних досліджень
• Мем-платформи
• Венчурні капіталісти
• Фреймворки
• Платформ

Не всі ніші витримають перевірку. Визначення секторів з потенціалом довгострокового виживання є ключовим для успіху.

10. Аналіз походження

Перспективний підхід полягає в відстеженні походження наративу. Проект, який розпочав сектор, часто зберігає провідну позицію.

Наприклад:

• У NFT: CryptoPunks займає іконічний статус, тоді як Bored Ape Yacht Club вперше впровадив нові наративи, а Pudgy Penguins відмінно поєднували елементи Web2.
• У Метавсесвіті: Sandbox і Decentraland встановили лідерство після ранніх лістингів на провідних біржах.
• У DeFi: Uniswap став першопрохідцем, представивши концепцію AMM у DEXs.

Системні новатори часто пожинають найбільші переваги, подібно до біткойна, який спочатку здавався дорогим, але з часом виявився неймовірно цінним.

Відмова від відповідальності:

1. Ця стаття є репринтом з Новини форсайтуВсі авторські права належать оригінальному автору [Чжоу Чжоу]. Якщо є зауваження до цього перевидання, будь ласка, зв'яжіться з Вивчення Gateкоманда, і вони оперативно займуться цим.
2. Відмова від відповідальності: Погляди та думки, висловлені в цій статті, належать виключно автору і не є інвестиційною порадою.
3. Команда Gate Learn переклала статтю на інші мови. Копіювання, розповсюдження або плагіат перекладених статей заборонено, якщо не зазначено.