我们认为,AI Agent 项目应着重于以下几个方面: - 生态系统构建:超越单一应用,构建一个包含多种服务和功能的生态系统,以促进不同组件之间的互动和增值。 - Token 经济模型:设计合理的 Token 经济模型,以激励用户参与网络建设,贡献数据和算力。 - 跨领域整合:探索 AI Agent 在不同领域的应用潜力,通过跨领域整合创造新的使用场景和价值。 针对不同侧重方向的项目方,我们也提供了一些前瞻性的建议。 - 对于非 AI 核心的应用端产品:保持长期主义,专注其核心产品的同时集成 AI 技术,顺应时代等待风口。我们认为在市场不确定性中,非 AI 核心的应用端产品考虑适时引入 AI Agent 可能是一个战略性决策。不仅能在当下提高产品的市场曝光度,还能在 AI 技术的持续发展中为产品带来新的增长点。 - 对于专注于 AI Agent 的原生项目:平衡技术创新与市场需求是成功的关键。我们建议项目方在确保产品质量的同时,也要关注市场内的动态,同时借鉴那些已经在 Web3 市场上取得结果的项目。 最后,我们从多个角度进行分析 Web3 AI Agent 赛道: - 资本投入和市场关注度:尽管目前 Web3 行业内 AI Agent 项目在 Listing 数量上不占优势,但它们在市场估值中占比近 50%,显示出资本市场对这一赛道的高度认可。随着更多资本投入和市场关注度提升,AI Agent 赛道出现更多高估值项目是板上钉钉的事。 - 竞争格局和创新能力:Web3 行业内 AI Agent 赛道的竞争格局尚未完全形成。目前应用层还没有出现现象级龙头产品,这给新项目方们很多成长和创新的空间。随着技术成熟和项目之前的创新,赛道有望开发出更多具有竞争力的产品,推动整个赛道估值提升。 - 重视代币经济和用户激励:Web3 的意义在于重塑生产关系,让部署和训练 AI 模型这一原本中心化的进程可以更加去中心化,通过合理的代币经济设计和用户激励方案,让闲置算力或个人数据集集合再分配,再通过 ZKML 等解决方案保护数据隐私,进一步降低算力和数据成本,并让更多个人用户参与到 AI 行业的建设中。\n原文链接