Logika berpikir investasi AI Agent untuk berbagai kategori aset

Mari kita berbagi pemikiran logis investasi AI Agent dalam berbagai kategori ‘aset target’ yang sederhana: #ZEREBRO 、 # 1）AI tunggal: persepsi pengguna kuat, sifat aplikasi vertikal, siklus validasi produk singkat, tetapi plafon terbatas, investasi harus didasarkan pada aplikasi pengalaman, misalnya muncul beberapa analisis strategi AI tunggal, mendengarkan orang lain membual sebanyak apapun, juga tidak sebanding dengan pengalaman langsung; misalnya: $AIXBT $LUNA ;

2）Kerangka dan Standar: Ambang teknisnya tinggi, visi dan tujuannya besar, adopsi pasar (pengembang) sangat krusial, dan potensinya sangat besar, investasi harus didasarkan pada pemeriksaan komprehensif terhadap kualitas teknis proyek, latar belakang pendiri, logika naratif, dan implementasi aplikasi; misalnya: $arc、$REI、$swarms、$GAME;

3）Platform Launchpad: Tokenomics yang lengkap, efek sinergi ekosistem yang kuat, akan mendorong efek roda positif, tetapi jika tidak ada produk yang laris dalam jangka waktu yang lama, akan merusak ekspektasi pasar secara serius, disarankan untuk mempertimbangkan saat pasar sedang panas, inovasi sering terjadi, naikkan saluran, dan pilih untuk menunggu ketika terjadi penurunan kolektif. Misalnya: #Virtual、 $MetaV ;

4. Agen AI kelas DeFi Trading: Agen ini berada dalam bentuk Endgame Crypto, memiliki potensi yang sangat besar untuk imajinasi, tetapi ada ketidakpastian dalam pengenalan niat, pelaksanaan solver, akurasi hasil perdagangan, dll. Oleh karena itu, penting untuk mencoba dan mengalami terlebih dahulu sebelum memutuskan untuk mengikutinya; misalnya: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;

5）Agen AI kelas fitur kreatif: Keberlanjutan kreativitas itu sendiri menentukan segalanya, adopsi pengguna tinggi, memiliki nilai properti IP, tetapi potensi awal seringkali akan memengaruhi ekspektasi pasar di periode selanjutnya secara signifikan, yang mana akan menguji kemampuan tim untuk terus-menerus memperbarui dan mengembangkan; misalnya: $SPORE 、 $ZAILGO ;

6）Agensi AI Berorientasi Naratif: Perlu memperhatikan apakah latar belakang tim proyek itu jujur, apakah bisa terus menerus merilis pembaruan iteratif, apakah rencana buku putih dapat secara bertahap diimplementasikan, yang paling penting adalah apakah dapat terus mempertahankan posisi terdepan dalam satu putaran narasi; misalnya: #ai16z $Focai ;

7. AI Agent yang didorong oleh organisasi bisnis: Ini menguji cakupan sumber daya proyek B-to-B, tingkat kemajuan produk dan strategi, serta ruang imajinasi Milestone baru yang terus diperbarui, tentu saja indikator data platform yang nyata juga sangat penting; misalnya: GRIFFAIN, $SNAI, $fxn

8. Seri AI Agent Platform AI Metaverse: AI Agent mendorong pemodelan 3D dan aplikasi metaverse memang memiliki keunggulan, tetapi visi bisnisnya terlalu tinggi, tergantung pada perangkat keras yang cukup besar, siklus produk yang panjang, perlu memperhatikan iterasi dan implementasi proyek yang berkelanjutan, terutama dalam hal nilai ‘kegunaan’ yang terlihat; misalnya: $HYPER, $AVA

9. Seri Platform AI: Apakah itu pasar “konsumen” untuk data, algoritma, daya komputasi, penyempurnaan inferensi, DePIN, dll., Penting untuk memperkenalkan pasar sisi permintaan yang besar. Misalnya: @hyperbolic_labs , @weRoamxyz, @din_lol_ , @nillionnetwork;

Catatan: Di atas hanya merupakan ringkasan kategori yang tidak lengkap dari AI Agent, di antaranya mencantumkan Ticker hanya untuk referensi penelitian dan pembelajaran, bukan sebagai saran investasi, DYOR!