AI Agent 카테고리별 투자 사고 로직을 간략하게 공유합니다.
1) 단일 AI: 강력한 사용자 인식, 수직적 적용 시나리오, 짧은 제품 검증 주기, 그러나 한도는 제한되어 있으며 투자는 단일 AI를 분석하기 위한 몇 가지 새로운 전략의 출현과 같은 적용 경험을 전제로 해야 합니다. 다른 사람들이 아무리 자랑하더라도 실제 작업에는 적합하지 않습니다. 예: $AIXBT$LUNA;
2) 프레임워크 및 표준: 기술적 한계가 높고, 비전과 목표가 야심적이며, 시장(개발자) 채택 정도가 중요하며, 투자 한도는 프로젝트의 기술적 외관, 창립자의 배경, 서술적 논리, 애플리케이션 구현 등 실제 종합 검사: $arc, $REI, $swarms, $GAME;
3) 런치패드 플랫폼: 토큰노믹스가 완벽하고 생태학적 시너지가 강해 긍정적인 플라이휠 효과가 발생하지만, 장기간 히트가 없을 경우 상승 채널을 심각하게 훼손할 수 있다는 점을 고려하는 것이 좋습니다. 시장이 뜨거워지고 혁신이 자주 변할 때 따라가려면 기다려야 합니다. 예: #Virtual, $MetaV;
4) DeFi 거래 AI Agent : Agent는 Crypto의 Endgame 형태로 구현되어 상상의 여지가 많지만 의도 선별 및 매칭, Solver 실행, 거래 결과의 정확성에 불확실성이 있으므로 반드시 경험해 보아야 합니다. 후속 조치 여부를 판단하기 전에 먼저 확인하세요. 예: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;
5) 창의적 특성을 지닌 AI 에이전트: 창의성 자체의 지속성이 모든 것을 결정합니다. 사용자 충성도와 IP 가치 속성이 높지만 초기 단계의 잠재 에너지가 후기 단계의 시장 기대치에 영향을 미치는 경우가 많습니다. 팀의 지속적인 업데이트 및 반복 기능: $SPORE, $ZAILGO;
6) 내러티브 중심의 AI 에이전트: 프로젝트팀의 배경이 괜찮은지, 반복적인 업데이트를 계속해서 런칭할 수 있는지, 백서의 계획이 점진적으로 구현될 수 있는지 등을 주목할 필요가 있다. 중요한 것은 한 라운드의 서사에서 선두 위치를 계속 유지할 수 있는지 여부입니다. 예: #ai16z$Focai;
7) 상업 조직이 추진하는 AI 에이전트: B측 프로젝트 자원의 적용 범위, 제품 및 전략의 홍보 정도, 지속적으로 새로워지는 새로운 마일스톤 상상 공간을 비교 테스트합니다. 물론 실제 플랫폼 데이터 지표도 중요합니다. 예: # ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8) AI Metaverse 시리즈 AI Agent 플랫폼: AI Agent는 3D 모델링 및 Metaverse 응용 시나리오를 추진하는 데 장점이 있지만 비즈니스 비전의 한도가 너무 높고 하드웨어 의존도가 크고 제품 주기가 길다. 프로젝트의 지속적인 반복과 구현, 특히 $HYPER, $AVA와 같은 "실용적인" 가치의 표현에 주의를 기울이십시오.
9) AI 플랫폼 플랫폼 시리즈: 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 성능, 추론 미세 조정, DePIN 등의 '소비자 수준' 시장에 관계없이 거대한 수요 측면 시장이 도입되어야 한다는 것은 의심의 여지가 없습니다. AI Agent는 폭발 가능성이 있는 시장이므로 AI Agent와 연결하는 방법이 매우 중요합니다. 예: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
참고: 위 내용은 AI 에이전트의 불완전한 카테고리 요약일 뿐입니다. 티커의 예는 연구 및 연구 참고용일 뿐 투자 조언이 아닙니다. DYOR!
