AI Agent lógica de pensamiento de inversión de varios tipos de activos subyacentes

Aquí está un resumen básico de la lógica de inversión para diferentes categorías de activos en AI Agent:

1）IA individual: fuerte percepción del usuario, escenarios de aplicación verticales, ciclo de validación del producto corto, pero con un techo limitado; la inversión debe basarse en la experiencia de la aplicación, por ejemplo, aparece un nuevo análisis estratégico de IA individual, no importa cuánto alardeen los demás, no se puede comparar con la práctica real; por ejemplo: $AIXBT $LUNA ;

2. Frameworks and standards: The technical threshold is high, the vision and goals are ambitious, and the adoption by the market (developers) is crucial. The ceiling is very high, and investment should be based on comprehensive investigations of project technical quality, founder background, narrative logic, and application landing, etc. For example: $arc, $REI, $swarms, $GAME;

3. Plataforma Launchpad: una economía de tokens completa y una fuerte sinergia ecológica puede impulsar un efecto de retroalimentación positiva, pero si no hay un éxito rotundo durante mucho tiempo, dañará seriamente las expectativas del mercado. Se recomienda ser cautelosos durante los períodos de alta popularidad del mercado y de frecuentes innovaciones y cambios. Se debe optar por observar durante las caídas colectivas. Por ejemplo: #Virtual, $MetaV;

4. Agente de IA para transacciones DeFi: El agente se implementa en la forma final de Crypto, lo que permite una gran imaginación, pero existen incertidumbres en la identificación de intenciones, ejecución del solucionador y precisión de los resultados de la transacción. Por lo tanto, es necesario experimentar primero y luego decidir si seguir adelante; por ejemplo: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;

5）Agente de IA de características creativas: la sostenibilidad misma de la creatividad lo determina todo, con alta adherencia del usuario, tiene propiedades de valor IP, pero el impulso inicial a menudo afectará en gran medida las expectativas del mercado posterior, lo que pone a prueba la capacidad continua de actualización e iteración del equipo; por ejemplo: $SPORE、$ZAILGO;

6）Agente de IA orientado a la narrativa: es necesario prestar atención a si el equipo del proyecto tiene antecedentes sólidos, si puede seguir lanzando actualizaciones iterativas, si el plan del libro blanco puede implementarse gradualmente, y lo más importante es si puede mantener su posición de liderazgo en una narrativa continua; por ejemplo: #ai16z $Focai ;

7. Agente de IA impulsado por organizaciones comerciales: pone a prueba la cobertura de recursos del proyecto B, el progreso de productos y estrategias, así como el espacio imaginativo de los nuevos hitos que se actualizan constantemente, por supuesto, los indicadores de datos de la plataforma también son clave; por ejemplo: #ZEREBRO 、 #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn

8）Serie de plataformas AI Agent de AI Metaverse: AI Agent impulsa la modelización 3D y las aplicaciones del metaverso de manera ventajosa, pero la visión comercial tiene un techo demasiado alto, depende en gran medida del hardware, tiene un ciclo de producto largo, y es necesario prestar atención a la iteración continua y la implementación del proyecto, especialmente la manifestación del valor “práctico”; por ejemplo: $HYPER, $AVA

9. Serie de plataformas de AI Platform: sea cual sea el trabajo de datos, algoritmos, potencia de cálculo y ajuste fino de inferencia, DePIN, etc., todos necesitan introducir un mercado de demanda masiva de consumo. No hay duda de que AI Agent es un mercado con un potencial explosivo, por lo tanto, es crucial cómo integrar AI Agent; por ejemplo: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;

Nota: La lista anterior es solo un resumen incompleto de la categoría AI Agent, y los ejemplos de Ticker se proporcionan solo para fines de investigación y aprendizaje, no como consejos de inversión. ¡Haz tu propia investigación!