AI 에이전트 각종 "대상" 투자 논리 간략 분석

저자: Haotian

간단히 AI 에이전트 각 카테고리의 「대상」 투자 사고 논리를 공유합니다:

1) 단일 AI: 사용자 인식이 강하고, 응용 시나리오가 수직적이며, 제품 검증 주기가 짧지만, 한계가 제한적입니다. 투자는 경험 응용을 전제로 해야 하며, 예를 들어 새로운 전략 분석 단일 AI가 등장할 때, 남의 자랑을 듣는 것보다 실제로 한 번 해보는 것이 더 중요합니다; 예: $AIXBT $LUNA;

2) 프레임워크와 표준: 기술 장벽이 높고, 비전과 목표가 거대하며, 시장(개발자)의 채택 정도가 매우 중요합니다. 또한 한계가 매우 높기 때문에, 투자는 프로젝트의 기술 품질, 창립자 배경, 서사 논리, 응용 실현 등을 종합적으로 고려해야 합니다; 예: $arc, $REI, $swarms, $GAME;

3) 런치패드 플랫폼: 토크노믹스가 완벽하고, 생태계 협동 효과가 강하며, 긍정적인 플라이휠 효과를 촉진할 수 있습니다. 그러나 장기간 히트작이 없으면 시장 기대에 심각한 피해를 줄 수 있으므로, 시장 열기가 높고 혁신이 빈번하게 교체될 때 상승 경로를 따라가고, 집단 하락 시에는 관망하는 것이 좋습니다. 예: #Virtual, $MetaV;

4) DeFi 거래형 AI 에이전트: 에이전트가 암호화폐의 엔드게임 형태로 실현되며, 상상 공간이 매우 큽니다. 그러나 의도 식별, 솔버 실행, 거래 결과의 정확성 등에서 불확실성이 존재하므로, 반드시 먼저 경험한 후 후속 여부를 판단해야 합니다; 예: $BUZZ, $POLY, $GRIFT, $NEUR;

5) 창의적 특성형 AI 에이전트: 창의성 자체의 지속 가능성이 모든 것을 결정하며, 사용자 충성도가 높고, IP 가치 속성을 가지고 있지만, 초기의 추진력이 후속 시장 기대에 영향을 미칠 수 있어 팀의 지속적인 업데이트 및 반복 능력이 중요합니다; 예: $SPORE, $ZAILGO;

6) 서사 지향형 AI 에이전트: 프로젝트 팀의 배경이 올바른지, 지속적으로 반복적인 업데이트를 출시할 수 있는지, 백서의 계획이 점차 실현될 수 있는지 등을 주의 깊게 살펴봐야 하며, 가장 중요한 것은 한 차례의 서사에서 지속적으로 선두 자리를 유지할 수 있는지입니다; 예: #ai16z $Focai;

7) 상업 조직 추진형 AI 에이전트: B2B 프로젝트의 자원 면에서의 커버리지, 제품 및 전략의 추진 정도, 지속적으로 갱신되는 새로운 이정표의 상상 공간을 시험하는 것이 중요하며, 물론 실제 플랫폼 데이터 지표 등도 매우 중요합니다; 예: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn;

8) AI 메타버스 시리즈 AI 에이전트 플랫폼: AI 에이전트가 3D 모델링과 메타버스 응용 시나리오를 추진하는 데 확실한 장점이 있지만, 상업적 비전의 한계가 너무 높고, 하드웨어 의존도가 크며, 제품 주기가 길어 프로젝트의 지속적인 반복 및 실현 상황, 특히 「실용성」 가치의 발현에 주의해야 합니다; 예: $HYPER, $AVA;

9) AI 플랫폼 시리즈: 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워 및 추론 미세 조정, DePIN 등을 다루는 모든 「소비자급」 시장에서는 거대한 수요 측 시장을 도입해야 하며, 의심할 여지 없이 AI 에이전트는 잠재력이 폭발할 시장입니다. 따라서 AI 에이전트와의 연결이 매우 중요합니다; 예: @hyperboliclabs, @weRoamxyz, @dinlol_, @nillionnetwork;

주: 위 내용은 AI 에이전트의 불완전한 카테고리 요약이며, 예시로 든 티커는 연구 학습 참고용으로만 제공되며, 투자 권고가 아닙니다. DYOR!