배경: Crypto + AI, PMF를 찾고 있습니다.

PMF(Product Market Fit)란 제품이 시장 수요를 충족해야 한다는 의미로, 사업을 시작하기 전에 시장 상황을 확인하고, 어떤 유형의 고객에게 판매하고 싶은지 파악하고, 현재 시장 환경을 먼저 이해해야 한다는 의미입니다. 제품 개발을 진행합니다.

PMF의 개념은 기업가가 기분이 좋지만 시장이 지불하지 않는 제품/서비스를 만드는 것을 피하는 데 적합합니다. 이 개념은 암호화폐 시장에도 적용됩니다. 스태킹 기술과 시장이 접촉하지 않는 것보다.

과거에는 Crypto AI가 대부분 DePIN과 번들로 제공되었습니다. Crypto의 분산 데이터를 사용하여 AI를 훈련함으로써 컴퓨팅 성능, 데이터 등 단일 개체의 제어에 의존하지 않고 데이터 공급자가 가능하다는 설명이었습니다. AI 수입으로 인한 혜택을 공유합니다.

위의 논리에 따르면 실제로 AI에 권한을 부여하는 암호화폐에 더 가깝습니다. AI는 혜택을 토큰화하고 컴퓨팅 파워 제공자에게 혜택을 할당하는 것 외에도 더 많은 신규 사용자를 온보딩하는 데 어려움이 있습니다. PMF에서는 이 모델이 그다지 성공적이지 않다고 할 수도 있습니다. .

AI Agent의 출현은 DePIN + AI에 비해 애플리케이션 측면과 비슷하며 인프라와 비슷합니다. 분명히 애플리케이션은 더 간단하고 이해하기 쉽고 사용자를 더 잘 유인할 수 있는 능력이 있으며 DePIN보다 더 나은 PMF를 가지고 있습니다. + AI.

먼저 A16Z의 창시자인 Marc Andreessen의 후원을 받아(PMF 이론도 그에 의해 제안됨), 두 AI 간의 대화로 생성된 GOAT가 AI Agent의 첫 번째 샷을 발사했습니다. AI 에이전트는 각자의 장점과 단점이 있습니다. 통화계의 발전 궤적은 무엇입니까? 지금은 어떤 단계인가요? 미래는 어디로 갈 것인가? WOO X Research가 보여드리겠습니다.

1단계: 밈 시작

GOAT 등장 이전 이 사이클의 가장 인기 있는 트랙은 밈 코인이었으며, 동물원의 하마 MOODENG부터 DOGE 소유자가 새로 입양한 Neiro, 인터넷 토종 밈 Popcat 등 밈 코인의 포괄성이 강한 것이 특징입니다. "모든 것이 밈이 될 수 있다"는 경향을 보여주는 이 터무니없어 보이는 이야기는 실제로 AI 에이전트의 성장을 위한 토대를 제공합니다.

GOAT는 두 AI의 대화를 통해 생성된 밈 코인으로, AI가 암호화폐와 인터넷을 통해 목표를 달성하고 인간의 행동을 학습하는 최초의 사례이기도 합니다. 이와 같은 고도로 실험적인 프로젝트를 수행할 수 있는 것은 밈 코인뿐입니다. 이와 동시에 비슷한 개념의 코인이 생겨났지만 대부분의 기능은 자동 트윗, 답장 등으로 제한되어 있으며 현재로서는 AI 에이전트가 실제로 적용되지 않습니다. 코인 이런 종류를 흔히 AI + Meme이라고 합니다.

대표 프로젝트:

  • Fartcoin: 시장 가치 812M, 온체인 유동성 15.9M
  • 염소: 시장 가치 430M, 온체인 유동성 810만
  • Bully: 시장 가치 4300만, 온체인 유동성 200만
  • Shogoth: 시장 가치 38M, 온체인 유동성 180만

2단계: 애플리케이션 탐색

점차적으로 모든 사람들은 AI 에이전트가 트위터에서 간단한 상호 작용을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 더 가치 있는 시나리오로 확장될 수 있다는 것을 깨달았습니다. 여기에는 뮤직비디오 등의 콘텐츠 제작은 물론 투자 분석, 자금 관리 등 화폐 사용자에게 더욱 적합한 서비스가 포함됩니다. 이 단계부터 AI 에이전트는 밈 코인에서 분리되어 새로운 트랙을 형성합니다.

대표 프로젝트:

  • ai16z: 시장 가치 16억 7천만, 온체인 유동성 1470만
  • Zerebro: 시가총액 4억 5300만, 온체인 유동성 1400만
  • AIXBT: 시장 가치 5억, 온체인 유동성 19.2M
  • GIFFAIN: 시장 가치 243M, 온체인 유동성 750만
  • ALCH: 시장 가치 68M, 온체인 유동성 280만

추가: 유통 플랫폼

AI 에이전트 애플리케이션이 번성할 때 기업가는 AI와 암호화폐의 물결을 포착하기 위해 어떤 트랙을 선택해야 합니까?

답은 런치패드다

발행 플랫폼의 화폐가 부의 효과를 가지게 되면 사용자는 계속해서 플랫폼에서 발행한 토큰을 검색하고 구매하게 되며, 사용자의 구매로 발생하는 실제 수입도 플랫폼 화폐가 가격 인상을 주도할 수 있게 되며, 플랫폼 가격도 상승하게 됩니다. 통화가 계속 상승하면 자금이 기본 통화로 넘쳐 부의 효과가 발생합니다.

비즈니스 모델은 명확하고 긍정적인 플라이휠 효과가 있지만 한 가지 주목할 점은 런치패드는 승자독식의 매튜 효과라는 점입니다. 런치패드의 핵심 기능은 유사한 기능의 경우 새로운 토큰을 발행하는 것입니다. 그것은 프로젝트의 품질입니다. 단일 플랫폼이 고품질 프로젝트를 안정적으로 생산하고 부 창출 효과를 가질 수 있다면 사용자의 유통 플랫폼에 대한 집착도는 자연스럽게 높아질 것이며 다른 프로젝트가 경쟁하기 어려울 것입니다. 사용자.

대표 프로젝트:

  • 가상: 시장 가치 34억, 온체인 유동성 52M
  • CLANKER: 시장 가치 62M, 온체인 유동성 120만
  • VVAIFU: 시장 가치 81M, 온체인 유동성 350만
  • 증기: 시장 가치 1억 5백만

세 번째 단계: 협력 추구

AI Agent가 보다 실용적인 기능을 구현하기 시작한 후에는 보다 강력한 생태계를 구축하기 위해 프로젝트 간 협업을 모색하기 시작합니다. 이 단계의 초점은 상호 운용성과 생태계 네트워크의 확장, 특히 다른 암호화 프로젝트나 프로토콜과 시너지 효과를 창출할 수 있는지 여부에 있습니다. 예를 들어 AI 에이전트는 DeFi 프로토콜과 협력하여 자동화된 투자 전략을 개선하거나 NFT 프로젝트와 통합하여 보다 스마트한 도구를 구현할 수 있습니다.

효율적인 협업을 달성하려면 먼저 개발자에게 복잡한 AI 에이전트의 개발 프로세스를 단순화하기 위한 사전 설정된 구성 요소, 추상 개념 및 관련 도구를 제공하는 표준화된 프레임워크를 구축해야 합니다. AI 에이전트 개발의 일반적인 과제에 대한 표준화된 솔루션을 제안함으로써 이러한 프레임워크는 개발자가 처음부터 인프라를 설계하여 매번 바퀴를 다시 만드는 대신 애플리케이션의 고유성에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

대표 프로젝트:

  • ELIZA: 시장 가치 1억, 온체인 유동성 360만
  • 게임: 시장 가치 237M, 온체인 유동성 31M
  • ARC: 시장 가치 3억, 온체인 유동성 500만
  • FXN: 시장 가치 76M, 온체인 유동성 150만
  • SWARMS: 시장 가치 63M, 온체인 유동성 20M

4단계: 자금 관리

제품 수준에서 AI 에이전트는 투자 조언 제공 및 보고서 생성과 같은 단순한 도구 역할을 더 많이 수행할 수 있습니다. 그러나 펀드 관리에는 전략 설계, 동적 조정, 시장 예측 등 더 높은 수준의 역량이 필요합니다. 이는 AI 에이전트가 단순한 도구가 아니라 가치 창출 과정에 참여하기 시작한다는 것을 의미합니다.

전통적인 금융 자금이 암호화폐 시장으로의 진입을 가속화함에 따라 전문화 및 규모에 대한 요구가 계속해서 증가하고 있습니다. AI 에이전트의 자동화와 높은 효율성은 이러한 요구를 충족시킬 수 있습니다. 특히 차익거래 전략, 자산 재조정, 위험 헤지 등의 기능을 수행할 때 AI 에이전트는 펀드의 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있습니다.

대표 프로젝트:

  • ai16z: 시장 가치 16억 7천만, 온체인 유동성 1470만
  • 베이더: 시장가치 91M, 온체인 유동성 370만
  • SEKOIA: 시장 가치 33M, 온체인 유동성 150만
  • AiSTR: 시장 가치 13.7M, 온체인 유동성 675K

다섯 번째 단계를 기대합니다: 에이전트노믹스 재창조

우리는 현재 네 번째 단계에 있습니다. 통화 가격에 관계없이 현재 대부분의 Crypto AI Agent는 일상 생활 응용 프로그램에 구현되지 않았습니다. 저자를 예로 들면, 가장 일반적으로 사용되는 AI Agent는 Web 2입니다. 그리고 가끔 AIXBT의 분석 트윗을 보면 이 외에도 Crypto AI Agent는 아주 드물게 사용되기 때문에 오랫동안 4단계에 머물러 있을 수도 있고 제품 ​​수준에서는 아직 성숙하지 못한 것 같습니다.

저자는 다섯 번째 단계에서 AI 에이전트가 단순한 기능이나 애플리케이션의 집합이 아니라 전체 경제 모델의 핵심, 즉 에이전트노믹스(Agent Economics)의 재구성이라고 믿습니다. 이 단계의 개발에는 기술적 진화가 포함될 뿐만 아니라 더 중요한 것은 배포자, 플랫폼 및 에이전트 벤더 간의 토큰 경제적 관계를 재정의하여 새로운 생태계를 만드는 것입니다. 이 단계의 주요 특징은 다음과 같습니다.

1. 인터넷의 발전 역사에 대한 비유

Agentnomics의 형성 과정은 WeChat, Alipay 등 슈퍼 애플리케이션의 탄생과 같은 인터넷 경제의 진화에 비유될 수 있습니다. 플랫폼 경제를 통합함으로써 이러한 애플리케이션은 자체 생태계에 독립적인 애플리케이션을 도입하고 다기능 포털이 됩니다. 이 과정에서 애플리케이션 제공자와 플랫폼 사이에 협업과 공생의 경제 모델이 형성되며, AI Agent는 5단계에서도 유사한 과정을 반복하지만 암호화폐와 분산형 기술을 기반으로 합니다.

2. 유통업체, 플랫폼 및 에이전트 공급업체 간의 관계를 재구성합니다.

AI Agent 생태계에서 세 사람은 밀접하게 연결된 경제 네트워크를 구축합니다.

  • 배포자: 전문 애플리케이션 시장이나 DApp 생태계 등을 통해 최종 사용자에게 AI 에이전트를 홍보하는 역할을 담당합니다.
  • 플랫폼: 인프라 및 협업 프레임워크를 제공하고 여러 에이전트 공급업체가 통합 환경에서 실행될 수 있도록 하며 생태학적 규칙 및 리소스 할당을 관리합니다.
  • 에이전트 벤더: 생태계에 혁신적인 애플리케이션과 서비스를 제공하기 위해 다양한 기능을 갖춘 AI 에이전트를 개발하고 제공합니다.

토큰 경제 설계를 통해 배포자, 플랫폼 및 공급업체 간의 이익은 공유 메커니즘, 기여 수익 및 거버넌스 권한과 같은 분산 방식으로 분배되어 협업을 촉진하고 혁신을 촉진합니다.

3. 슈퍼앱 진입 및 통합

AI Agent가 슈퍼 애플리케이션 포털로 진화하면 여러 플랫폼 경제를 통합하고 수많은 독립적인 Agent를 흡수하고 관리할 수 있게 됩니다. 이는 WeChat과 Alipay가 독립적인 애플리케이션을 생태계에 통합하는 방식과 유사합니다. AI Agent의 슈퍼 애플리케이션은 기존 애플리케이션 섬을 더욱 무너뜨릴 것입니다.