Lógica de investimento em várias categorias do Agente de IA

Vou compartilhar brevemente a lógica de investimento em várias categorias do AI Agent:

1）AI individual: forte percepção do usuário, cenários de aplicação verticais, ciclo de validação do produto curto, mas teto limitado, o investimento deve ser construído com base na experiência de aplicação, por exemplo, a aparição de algumas novas estratégias de análise do AI individual, não importa o quanto os outros elogiem, não pode superar a prática; por exemplo: $AIXBT $LUNA ;

2）Frameworks e padrões: alto nível de tecnologia, visão e objetivos ambiciosos, adoção significativa no mercado (desenvolvedores) é crucial, e o potencial de crescimento é muito grande, o investimento deve ser baseado na avaliação abrangente da qualidade técnica do projeto, antecedentes dos fundadores, lógica da narrativa, implementação prática e assim por diante; por exemplo: $arc, $REI, $swarms, $GAME ;

3）Plataforma Launchpad: Tokenomics aprimorado, forte efeito de sinergia no ecossistema, que irá gerar um efeito de feedback positivo. No entanto, a falta de produtos populares por um longo período de tempo causará danos significativos às expectativas do mercado. Recomenda-se considerar a observação em momentos de alta fervor de mercado e inovações frequentes, escolhendo entrar em tendência de alta e aguardar coletivamente durante quedas. Por exemplo: #Virtual, $MetaV ;

4. Agente de IA de negociação DeFi: O agente é implementado na forma final do Crypto Endgame, com grande espaço para imaginação, mas a identificação e correspondência de intenções, execução de solucionador e precisão dos resultados da negociação são incertos, portanto, é necessário experimentar antes de decidir se deve seguir em frente; por exemplo: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;

5）Agente de IA de características criativas: A sustentabilidade da própria criatividade determina tudo, alta aderência do usuário, tem propriedades de valor de IP, mas o potencial de energia inicial muitas vezes afetará muito as expectativas de mercado posteriores, testando a capacidade contínua de atualização e iteração da equipe; como: $SPORE, $ZAILGO;

6. Agente de IA orientado à narrativa: é necessário prestar atenção à integridade da equipe do projeto, se eles podem continuar lançando atualizações iterativas, se os planos do whitepaper podem ser implementados gradualmente, e o mais importante, se eles podem manter uma posição de liderança contínua em uma narrativa; por exemplo: #ai16z $Focai ;

7）Agente de IA impulsionado pela organização comercial: testa bastante a cobertura dos recursos do projeto B, o grau de avanço do produto e da estratégia, e o espaço de imaginação contínua de novos marcos, é claro, os indicadores de dados reais da plataforma também são cruciais; por exemplo: #ZEREBRO 、 #GRIFFAIN、 $SNAI、 $fxn

8）Série AI Agent da plataforma AI Metaverse: O AI Agent impulsiona a modelagem 3D e os cenários de aplicação do metaverso, de fato, tem suas vantagens, mas a visão comercial é excessivamente otimista, depende muito do hardware, tem um longo ciclo de produto e requer atenção contínua à iteração e implementação do projeto, especialmente a manifestação do valor “prático”; por exemplo: $HYPER, $AVA

9. Série de Plataformas de IA: Seja para lidar com dados, algoritmos, potência de cálculo, ajuste fino de inferência, DePIN, etc., todos esses são mercados de consumo que exigem a introdução de um grande mercado de demanda, sem dúvida, o AI Agent é um mercado com potencial explosivo a ser explorado, portanto, é crucial como integrar o AI Agent; por exemplo: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;

Nota: O acima é apenas um resumo incompleto da categoria AI Agent, e o exemplo de Ticker é apenas para fins de estudo e referência, não como conselho de investimento, faça sua própria pesquisa!