За последний месяц AI Agents вызвали новую волну интереса к криптовалютной индустрии.

В течение менее месяца капитализация всего сектора искусственного интеллекта достигла десятков миллиардов долларов. Среди них Virtuals достигли капитализации в $3 миллиарда, в то время как проекты, такие как ai16z и Fartcoin, достигли капитализации в $1 миллиард. По неполной статистике от Foresight News, по крайней мере, 14 криптовалют, связанных с искусственным интеллектом, имеют капитализацию более $100 миллионов.

Многие практики Web3 отмечают, что искусственные интеллектуальные агенты могут стать одним из самых значимых повествований в этом цикле, подобно взлету DeFi, NFT и Метавселенной в предыдущих циклах. Таким образом, когда на таком раннем этапе появляется совершенно новое криптоповествование, как мы можем определить ведущие криптопроекты искусственных интеллектуальных агентов с помощью надежной методологии? Здесь я излагаю десять подходов, которые читатели могут рассмотреть.

1. Анализ доходов на цепи

Этот метод особенно подходит для оценки платформенных агентов ИИ, таких как Лязг, vvaifu.fun, и Виртуальные. Если метрики, такие как ежедневный доход сети или количество транзакций в сети, необычным образом меняются - например, постоянный высокий рост в течение нескольких дней, это может указывать на потенциал перспективного развития для этого AI агента. В то же время, застой в этих метриках может сигнализировать о том, что рост проекта замедлился.

Источник изображения: Dune

Например, Clanker, флагманский проект искусственного интеллекта в экосистеме Base, продемонстрировал снижение нескольких метрик on-chain после 26 ноября. Среди этих метрик были количество выпущенных токенов, активных трейдеров и доход от on-chain. Эта нисходящая тенденция быстро отразилась на цене токена, сигнализируя о потенциальных проблемах для проекта.

2. Анализ взаимодействия с разработчиками

Количество звезд на GitHub может служить индикатором интереса разработчиков и одобрения фреймворка. Этот метод особенно эффективен для оценки фреймворковых искусственных интеллектов, таких как Элиза.

Чтобы применить этот метод, ищите на GitHub и проверяйте вовлеченность разработчика в AI-агентов на основе фреймворков, изучая количество звезд. Например, проект ai16z / Eliza получил 5 300 звезд менее чем за месяц - поразительное число, которое подчеркивает значительный интерес разработчиков.

Источник данных: GitHub

Как показано на приведенной выше диаграмме, уровень вовлеченности разработчиков для ai16z/Eliza превзошел Uniswap всего за месяц. Это указывает на высокий уровень интереса среди разработчиков к фреймворку Eliza. Для сравнения, другие значимые проекты достигли следующего количества звезд на GitHub: у Sui в настоящее время 6 400 звезд, у Solana - 13 000 звезд, у Ethereum - 50 000 звезд, а у Base - 70 000 звезд.

Однако следует отметить, что звезды на Github также могут быть зачищены данными, хотя такое поведение встречается нечасто. Поэтому данный показатель можно использовать в качестве вспомогательного ориентира для принятия решений.

3. Анализ количества подписчиков KOL

Ключевым сектором в ИИ-агентах является KOL (Key Opinion Leaders). Известные лидеры мнений ИИ-агентов:

• Терминал Истин: 210 000 подписчиков
• aixbt: 160 000 подписчиков
• Zerebro: 60,000 followers
• Eliza: 14,000 подписчиков
• LUNA: 30 000 подписчиков в Twitter, 500 000 в TikTok

Одной из отличительных черт этой революции ИИ является ее семантический сдвиг. Автор прогнозирует, что может появиться ведущий KOL в области AI Agent, а рыночная капитализация токенов может превысить 5 миллиардов долларов. Изменения в количестве подписчиков могут служить критическим показателем для оценки влияния в этом секторе.

4. Влияние ключевых фигур

В криптоиндустрию уже вошли несколько известных личностей в сфере AI, включая:

• Марк Андриссен (основатель a16z, связанный проект: ai16z)
• Сэм Альтман (связанный проект: Ворлдкоин)

Эти лидеры способствовали созданию криптовалют на миллиарды долларов. Среди будущих участников могут быть такие известные фигуры, как Илон Маск с его инициативой Grok.

Другие компании, такие как Apple, Meta и TikTok, а также проекты, такие как Claude, Copilot и Gemini, также могут принести новую ценность в криптовалюту.

Особое внимание следует уделять технологическим гигантам, исследующим как искусственный интеллект, так и криптовалюту. Влиятельные лидеры, такие как Илон Маск, Марк Андриссен, Сэм Альтман и Дженсен Хуанг, могут перенести своё технологическое лидерство в блокчейн-сферу.

5. Выход на внешние рынки

Чтобы ИИ-агенты действительно доминировали в этом цикле, им необходимо получить влияние вне криптосообщества. Примеры включают:

• Eliza, которая привлекает интерес AI-профессионалов вне пространства блокчейна.
• Продукты, ориентированные на KOL, такие как Терминал Истины и LUNA, которые получили более 200 000 последователей и продолжают расширять свои возможности.

Важно оценить, может ли этот тренд дальше преодолевать барьеры и влиять на более широкую аудиторию.

6. Влияние листинга на основные биржи

Явление «эффекта листинга» на крупных биржах нельзя игнорировать. Например, проекты, подобные Sandbox, стремительно растут после листинга на Binance. Ведущие биржи, включая Binance, Upbit, Coinbase, Bitget и Hype, стратегически листингуют токены, чтобы сохранить свое доминирование на рынке.

В этом цикле особое внимание заслуживают Coinbase и Hype, благодаря их сильному присутствию в пространстве AI Agent и потенциальному информационному преимуществу на американском рынке.

7. Совместимость блокчейн

Некоторые блокчейны естественным образом снижают барьеры для входа в проекты AI Agent. Выявление сильных блокчейнов и их лучших проектов может принести значительные преимущества.

• База: С 70 000 звезд на GitHub, Base превосходит даже Ethereum и Solana, продемонстрировав сильное преимущество позднего участника. Раннее внимание Coinbase к искусственным интеллектовым агентам дает ему значительное преимущество в конкуренции.
• Solana: Известная своим успехом в качестве платформы мемов, Solana хорошо сочетается с мем-ориентированной природой AI Agents, что делает ее сильным претендентом.

8. Обнаружение, основанное на сообществе

Ни один отдельный человек не может иметь полного представления обо всех возможностях, но сообщества могут обнаружить упущенные возможности. Создание или присоединение к высококачественным сообществам AI Agent может предоставить ценные идеи. Множество возможностей возникает в наблюдаемых уголках, и сотрудничество сообщества важно для их идентификации.

9. Анализ нишевого сектора

Пространство ИИ-агентов охватывает различные подсектора, в том числе:

• Платформы, управляемые KOL
• ведущие прямой трансляции
• Блогеры по исследованию инвестиций
• Платформы мемов
• Венчурные капиталисты
• Рамки
• Платформы

Не все ниши выдержат тщательную проверку. Выявление секторов с долгосрочным потенциалом выживания имеет решающее значение для успеха.

10. Анализ происхождения

Перспективным подходом является отслеживание происхождения повествования. Проект, который стартовал сектор, часто сохраняет ведущую позицию.

Например:

• В NFT: CryptoPunks занимает иконическое положение, в то время как Bored Ape Yacht Club совершает новые повествования, а Pudgy Penguins превосходит в интеграции элементов Web2.
• В метавселенной: Sandbox и Decentraland установились на позиции ведущих после ранних листингов на ведущих биржах.
• В DeFi: Uniswap стал пионером, представив концепцию AMM в DEX.

Системные инноваторы часто получают наибольшую выгоду, как и Bitcoin, который сначала казался дорогим, но со временем оказался невероятно ценным.

Отказ от ответственности:

1. Эта статья перепечатана с Форсайт-новости. Все авторские права принадлежат оригинальному автору [ Чжоу Чжоу]. Если есть возражения против этой перепечатки, пожалуйста, свяжитесь с Gate Learn команды, и они оперативно с этим справятся.
2. Отказ от ответственности: Взгляды и мнения, выраженные в этой статье, являются исключительно взглядами автора и не являются инвестиционным советом.
3. Команда Gate Learn перевела статью на другие языки. Копирование, распространение или плагиат переведенных статей запрещено, если не указано иное.