AIエージェントの各カテゴリの「標的」投資の考え方を簡単に共有します:
1)単体AI:ユーザーの認識が強く、アプリケーションシナリオが垂直で、製品検証サイクルが短いが、天井が限られており、投資は体験アプリケーションを前提とする必要があります。たとえば、新しい戦略分析の単体AIが現れたとしても、他人が自慢しても、一度の実践にはかないません。たとえば: $AIXBT $LUNA ;
2)フレームワークと標準:技術的なハードルが高く、ビジョンと目標が非常に大きく、市場(開発者)の採用度が非常に重要であり、天井が非常に高く、投資はプロジェクトの技術的品質、創設者のバックグラウンド、ナラティブロジック、アプリケーションの実装などを総合的に検討する必要があります。たとえば: $arc 、 $REI 、 $swarms 、 $GAME ;
3)Launchpad プラットフォーム:トークノミクスが完成し、エコシステムのシナジー効果が強く、ポジティブなフライホイール効果を生み出しますが、一度もヒット商品がないと市場の期待に重大な損害を与える可能性があるため、市場の需要が高く、革新が頻繁に行われる時には上昇トレンドに参加し、集団的な下落時には様子を見ることをお勧めします。例えば:#Virtual、 $MetaV ;
4)DeFi取引タイプのAIエージェント:エージェントがCryptoのエンドゲーム形態に着地すると、想像空間が非常に大きくなりますが、意図の判別、マッチング、ソルバーの実行、取引結果の正確性などには不確定性があります。したがって、まず体験してから追加するかどうかを判断する必要があります。例:$BUZZ、$POLY、$GRIFT、$NEUR;
5)クリエイティブな特徴のあるAIエージェント:クリエイティブ自体の持続可能性がすべてを決定します。ユーザーの粘着性が高く、IPの価値がありますが、初期の勢いはしばしば後期の市場予測に大きな影響を与えます。チームの持続的な更新とイテレーション能力には比較的大きなテストがあります。例えば:$SPORE、$ZAILGO;
6)ナラティブ志向のAIエージェント:プロジェクトチームのバックグラウンドが正当かどうか、継続的なイテレーションのリリースが可能か、ホワイトペーパーの計画が段階的に実行されるかなどに注目する必要があります。最も重要なのは、一連のナラティブの中で継続的にトップの地位を維持できるかどうかです。たとえば: #ai16z $Focai ;
7)ビジネス組織推進型AIエージェント:B端プロジェクトのリソースカバレッジ、製品および戦略の進展状況、および常に更新される新しいマイルストーンの想像空間によってテストされます。もちろん、実際のプラットフォームデータ指標も重要です。例:#ZEREBRO 、 #GRIFFAIN、$SNAI、$fxn
8)AIメタバースシリーズAIエージェントプラットフォーム:AIエージェントは3Dモデリングとメタバースアプリケーションにおいて優位性がありますが、ビジネスビジョンは天井が高く、ハードウェアに依存し、製品サイクルが長いため、プロジェクトの持続的なイテレーションと実装状況に注意が必要です。特に「実用性」の価値の現れについてです。たとえば:$HYPER、$AVA
9)AIプラットフォームシリーズ:データ、アルゴリズム、計算能力、推論微調整、DePINなどを行う場合、「消費者向け」市場には大規模な需要市場を導入する必要があります。疑いの余地はありませんが、AIエージェントは潜在的な市場で爆発的な可能性を持つため、AIエージェントをどのように合わせるかが非常に重要です。例:@hyperbolic_labs、@weRoamxyz、@din_lol_、@nillionnetwork;
注:上記は AI エージェントの不完全なカテゴリのまとめであり、Ticker の例示は研究学習のための参考であり、投資アドバイスではありません。 DYOR!
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AIエージェントの各カテゴリの投資思考ロジック
AIエージェントの各カテゴリの「標的」投資の考え方を簡単に共有します:
1)単体AI:ユーザーの認識が強く、アプリケーションシナリオが垂直で、製品検証サイクルが短いが、天井が限られており、投資は体験アプリケーションを前提とする必要があります。たとえば、新しい戦略分析の単体AIが現れたとしても、他人が自慢しても、一度の実践にはかないません。たとえば: $AIXBT $LUNA ;
2)フレームワークと標準:技術的なハードルが高く、ビジョンと目標が非常に大きく、市場(開発者)の採用度が非常に重要であり、天井が非常に高く、投資はプロジェクトの技術的品質、創設者のバックグラウンド、ナラティブロジック、アプリケーションの実装などを総合的に検討する必要があります。たとえば: $arc 、 $REI 、 $swarms 、 $GAME ;
3)Launchpad プラットフォーム:トークノミクスが完成し、エコシステムのシナジー効果が強く、ポジティブなフライホイール効果を生み出しますが、一度もヒット商品がないと市場の期待に重大な損害を与える可能性があるため、市場の需要が高く、革新が頻繁に行われる時には上昇トレンドに参加し、集団的な下落時には様子を見ることをお勧めします。例えば:#Virtual、 $MetaV ;
4)DeFi取引タイプのAIエージェント:エージェントがCryptoのエンドゲーム形態に着地すると、想像空間が非常に大きくなりますが、意図の判別、マッチング、ソルバーの実行、取引結果の正確性などには不確定性があります。したがって、まず体験してから追加するかどうかを判断する必要があります。例:$BUZZ、$POLY、$GRIFT、$NEUR;
5)クリエイティブな特徴のあるAIエージェント:クリエイティブ自体の持続可能性がすべてを決定します。ユーザーの粘着性が高く、IPの価値がありますが、初期の勢いはしばしば後期の市場予測に大きな影響を与えます。チームの持続的な更新とイテレーション能力には比較的大きなテストがあります。例えば:$SPORE、$ZAILGO;
6)ナラティブ志向のAIエージェント:プロジェクトチームのバックグラウンドが正当かどうか、継続的なイテレーションのリリースが可能か、ホワイトペーパーの計画が段階的に実行されるかなどに注目する必要があります。最も重要なのは、一連のナラティブの中で継続的にトップの地位を維持できるかどうかです。たとえば: #ai16z $Focai ;
7)ビジネス組織推進型AIエージェント:B端プロジェクトのリソースカバレッジ、製品および戦略の進展状況、および常に更新される新しいマイルストーンの想像空間によってテストされます。もちろん、実際のプラットフォームデータ指標も重要です。例:#ZEREBRO 、 #GRIFFAIN、$SNAI、$fxn
8)AIメタバースシリーズAIエージェントプラットフォーム:AIエージェントは3Dモデリングとメタバースアプリケーションにおいて優位性がありますが、ビジネスビジョンは天井が高く、ハードウェアに依存し、製品サイクルが長いため、プロジェクトの持続的なイテレーションと実装状況に注意が必要です。特に「実用性」の価値の現れについてです。たとえば:$HYPER、$AVA
9)AIプラットフォームシリーズ:データ、アルゴリズム、計算能力、推論微調整、DePINなどを行う場合、「消費者向け」市場には大規模な需要市場を導入する必要があります。疑いの余地はありませんが、AIエージェントは潜在的な市場で爆発的な可能性を持つため、AIエージェントをどのように合わせるかが非常に重要です。例:@hyperbolic_labs、@weRoamxyz、@din_lol_、@nillionnetwork;
注:上記は AI エージェントの不完全なカテゴリのまとめであり、Ticker の例示は研究学習のための参考であり、投資アドバイスではありません。 DYOR!