La fusión de Crypto y AI: explorando el ajuste del mercado de productos
El grado de ajuste del producto al mercado ( PMF ) es un indicador clave para medir si un producto satisface la demanda del mercado. Al iniciar un emprendimiento, es crucial entender el grupo de clientes objetivo y el entorno del mercado, lo que ayuda a evitar el desarrollo de productos o servicios que se sientan bien pero que tengan una respuesta tibia en el mercado. Este concepto también se aplica al ámbito de las criptomonedas, donde los proyectos deben comprender a fondo las necesidades de los usuarios en el mundo cripto, en lugar de simplemente acumular tecnología.
Los proyectos de Crypto AI tempranos a menudo se combinaban con infraestructura física descentralizada ( DePIN ), enfocándose principalmente en utilizar datos distribuidos para entrenar la IA, con el fin de reducir la dependencia de una única entidad. Sin embargo, aunque este modelo puede distribuir los beneficios de la IA a los proveedores de potencia de cálculo, tiene dificultades para atraer nuevos usuarios y no se desempeña bien en términos de ajuste al mercado del producto.
En comparación, la aparición del Agente de IA está más cercana al nivel de aplicación; en comparación con infraestructura como DePIN+AI, el Agente de IA es más fácil de entender y usar, por lo tanto, tiene una mejor atracción para los usuarios y un mejor ajuste en el mercado de productos.
La evolución del Agente de IA en el campo de las criptomonedas
Fase uno: impulsado por memes
Los primeros proyectos de AI Agent aparecieron en forma de monedas meme, utilizando criptomonedas e Internet para alcanzar sus objetivos. En esta etapa, las funciones de los proyectos eran relativamente simples, centradas principalmente en la publicación automática en redes sociales, respuestas, entre otros, con aplicaciones prácticas limitadas.
Segunda fase: Exploración de aplicaciones
A medida que se profundiza la comprensión, el rango de aplicación de los Agentes de IA se expande gradualmente, abarcando servicios más alineados con las necesidades de los usuarios de criptomonedas, como la producción de contenido, el análisis de inversiones y la gestión de fondos. En esta etapa, los Agentes de IA comienzan a separarse del concepto de monedas meme, formando una pista independiente.
Tercera etapa: búsqueda de colaboración
A medida que el Agente de IA comienza a implementar más funciones prácticas, la colaboración entre proyectos se convierte en una prioridad. Esta fase enfatiza la interoperabilidad y la expansión del ecosistema, explorando las sinergias con otros proyectos o protocolos criptográficos. Para lograr una colaboración eficiente, los desarrolladores necesitan establecer un marco estandarizado, proporcionando componentes y herramientas predefinidos que simplifiquen el proceso de desarrollo del Agente de IA.
Fase cuatro: gestión de fondos
El Agente de IA comienza a participar en un proceso de creación de valor de nivel superior en esta etapa, que incluye el diseño de estrategias, ajustes dinámicos y previsión del mercado, entre otros. A medida que los fondos de las finanzas tradicionales ingresan más rápidamente al mercado de criptomonedas, las características de automatización y alta eficiencia del Agente de IA pueden satisfacer la demanda de especialización y escalabilidad, especialmente al ejecutar funciones como estrategias de arbitraje, reequilibrio de activos y cobertura de riesgos.
Perspectivas futuras: Reconfigurando la economía de los agentes
A pesar de que la frecuencia de uso del Crypto AI Agent en aplicaciones diarias sigue siendo baja, es posible que en el futuro surja una nueva etapa, la reconfiguración de la economía de los agentes. Esta etapa no solo implica la evolución tecnológica, sino que también es crucial redefinir la relación económica de tokens entre distribuidores, plataformas y proveedores de agentes, creando un ecosistema completamente nuevo.
En el futuro, los Agentes de IA pueden evolucionar hacia un punto de entrada similar a aplicaciones super, integrando múltiples economías de plataforma y gestionando una gran cantidad de Agentes independientes. Este desarrollo romperá aún más las islas de aplicaciones tradicionales, promoviendo una colaboración e innovación más amplias.
A través del diseño de un modelo económico de tokens razonable, los beneficios entre distribuidores, plataformas y proveedores se distribuirán de manera descentralizada, incluyendo mecanismos de participación, recompensas por contribuciones y derechos de gobernanza, promoviendo así el desarrollo y la innovación continua de todo el ecosistema.
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SmartContractWorker
· 08-02 19:49
El producto es rey, atrever a innovar
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NFT_Therapy
· 08-02 00:46
Tienes toda la razón, lo que necesitas.
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GateUser-5854de8b
· 07-30 20:26
Tomar como referencia no siempre es práctico.
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SchroedingerAirdrop
· 07-30 20:21
Solo se puede sobrevivir si se captan las necesidades.
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MEVSupportGroup
· 07-30 20:20
Los productos deben eliminar los puntos de dolor del usuario.
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LuckyBearDrawer
· 07-30 20:09
Dijo algo pero parece que no dijo nada.
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RebaseVictim
· 07-30 20:05
La esencia de la IA depende de que los usuarios paguen.
Encriptación y la fusión de la IA: Agentes de IA crean una nueva generación de productos que se ajustan al mercado.
La fusión de Crypto y AI: explorando el ajuste del mercado de productos
El grado de ajuste del producto al mercado ( PMF ) es un indicador clave para medir si un producto satisface la demanda del mercado. Al iniciar un emprendimiento, es crucial entender el grupo de clientes objetivo y el entorno del mercado, lo que ayuda a evitar el desarrollo de productos o servicios que se sientan bien pero que tengan una respuesta tibia en el mercado. Este concepto también se aplica al ámbito de las criptomonedas, donde los proyectos deben comprender a fondo las necesidades de los usuarios en el mundo cripto, en lugar de simplemente acumular tecnología.
Los proyectos de Crypto AI tempranos a menudo se combinaban con infraestructura física descentralizada ( DePIN ), enfocándose principalmente en utilizar datos distribuidos para entrenar la IA, con el fin de reducir la dependencia de una única entidad. Sin embargo, aunque este modelo puede distribuir los beneficios de la IA a los proveedores de potencia de cálculo, tiene dificultades para atraer nuevos usuarios y no se desempeña bien en términos de ajuste al mercado del producto.
En comparación, la aparición del Agente de IA está más cercana al nivel de aplicación; en comparación con infraestructura como DePIN+AI, el Agente de IA es más fácil de entender y usar, por lo tanto, tiene una mejor atracción para los usuarios y un mejor ajuste en el mercado de productos.
La evolución del Agente de IA en el campo de las criptomonedas
Fase uno: impulsado por memes
Los primeros proyectos de AI Agent aparecieron en forma de monedas meme, utilizando criptomonedas e Internet para alcanzar sus objetivos. En esta etapa, las funciones de los proyectos eran relativamente simples, centradas principalmente en la publicación automática en redes sociales, respuestas, entre otros, con aplicaciones prácticas limitadas.
Segunda fase: Exploración de aplicaciones
A medida que se profundiza la comprensión, el rango de aplicación de los Agentes de IA se expande gradualmente, abarcando servicios más alineados con las necesidades de los usuarios de criptomonedas, como la producción de contenido, el análisis de inversiones y la gestión de fondos. En esta etapa, los Agentes de IA comienzan a separarse del concepto de monedas meme, formando una pista independiente.
Tercera etapa: búsqueda de colaboración
A medida que el Agente de IA comienza a implementar más funciones prácticas, la colaboración entre proyectos se convierte en una prioridad. Esta fase enfatiza la interoperabilidad y la expansión del ecosistema, explorando las sinergias con otros proyectos o protocolos criptográficos. Para lograr una colaboración eficiente, los desarrolladores necesitan establecer un marco estandarizado, proporcionando componentes y herramientas predefinidos que simplifiquen el proceso de desarrollo del Agente de IA.
Fase cuatro: gestión de fondos
El Agente de IA comienza a participar en un proceso de creación de valor de nivel superior en esta etapa, que incluye el diseño de estrategias, ajustes dinámicos y previsión del mercado, entre otros. A medida que los fondos de las finanzas tradicionales ingresan más rápidamente al mercado de criptomonedas, las características de automatización y alta eficiencia del Agente de IA pueden satisfacer la demanda de especialización y escalabilidad, especialmente al ejecutar funciones como estrategias de arbitraje, reequilibrio de activos y cobertura de riesgos.
Perspectivas futuras: Reconfigurando la economía de los agentes
A pesar de que la frecuencia de uso del Crypto AI Agent en aplicaciones diarias sigue siendo baja, es posible que en el futuro surja una nueva etapa, la reconfiguración de la economía de los agentes. Esta etapa no solo implica la evolución tecnológica, sino que también es crucial redefinir la relación económica de tokens entre distribuidores, plataformas y proveedores de agentes, creando un ecosistema completamente nuevo.
En el futuro, los Agentes de IA pueden evolucionar hacia un punto de entrada similar a aplicaciones super, integrando múltiples economías de plataforma y gestionando una gran cantidad de Agentes independientes. Este desarrollo romperá aún más las islas de aplicaciones tradicionales, promoviendo una colaboración e innovación más amplias.
A través del diseño de un modelo económico de tokens razonable, los beneficios entre distribuidores, plataformas y proveedores se distribuirán de manera descentralizada, incluyendo mecanismos de participación, recompensas por contribuciones y derechos de gobernanza, promoviendo así el desarrollo y la innovación continua de todo el ecosistema.