最近の起業家やVCとの交流の中で、皆がAIと暗号資産の結びつきに対して依然として自信を持っていることを発見しましたが、Web3 AIエージェントの発展方向については少し混乱しているようです。この状況を受けて、いくつかの可能性のある未来の発展トレンドをまとめましたので、参考にしてください。1. AI代理プロジェクトがトークン経済学だけに依存し、実際のアプリケーション価値が欠如している場合、純粋な投機と見なされる可能性が高いです。市場は実質的な内容のないプロジェクトに対して警戒を始めており、トークンの発行だけではもはや優位性ではありません。2. AI技術の実装順序は変化する可能性があります。AIエージェント市場のバブルが収束するにつれて、それは大規模言語モデルの微調整やデータアルゴリズムなどのコア技術の応用のプラットフォームとして位置付けられるかもしれません。堅実な技術基盤を持たないAIエージェントプロジェクトは注目を集めるのが難しくなるでしょう。3. AIデータ、計算能力、アルゴリズムサービスに焦点を当てたプラットフォームプロジェクトは、単なるAIエージェントを超えて市場の焦点となる可能性があります。このようなプラットフォームが開発するAIエージェントは、より強力なチームと技術サポートを持っているため、説得力があるかもしれません。4. Web3 AIエージェントは、Web2プロジェクトと正面から競争するのではなく、差別化された発展の道を探す必要があります。Web3 AIエージェントは、ブロックチェーンの分散型コンセンサスアーキテクチャを十分に活用し、イノベーションにおいて突破口を開くべきです。5. AIエージェントの利点は「アプリケーションの前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の理念に合致しています。重要なのは、プロトコルを「太く」する方法です：たとえば、余剰計算リソースを効果的に活用する方法、分散型アーキテクチャを通じてアルゴリズムの適用効率を向上させる方法、そして金融、医療、教育などの垂直分野での突破口を見つける方法です。同時に、アプリケーションは「細く」なり、AIエージェントの自律的な資産管理、自律的な取引、および多モーダルインタラクションなどの機能を段階的に実現する必要があります。一気にすべてを達成しようとするのではなく。6. Web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行の多モーダルなどの技術はWeb3の革新に重要な示唆を与えています。これらの技術に基づいてWeb3シーンの開発を検討するか、分散型協力フレームワークを利用してMCPを強化することができます。重要なのは、Web3の独自の利点を活かすことであり、すべてを覆そうとするのではありません。Web2であれWeb3であれ、AI技術の発展を推進することが鍵です。
Web3 AIエージェントの6つの発展トレンド:トークンの投機はもはや優位性ではない
最近の起業家やVCとの交流の中で、皆がAIと暗号資産の結びつきに対して依然として自信を持っていることを発見しましたが、Web3 AIエージェントの発展方向については少し混乱しているようです。この状況を受けて、いくつかの可能性のある未来の発展トレンドをまとめましたので、参考にしてください。
AI代理プロジェクトがトークン経済学だけに依存し、実際のアプリケーション価値が欠如している場合、純粋な投機と見なされる可能性が高いです。市場は実質的な内容のないプロジェクトに対して警戒を始めており、トークンの発行だけではもはや優位性ではありません。
AI技術の実装順序は変化する可能性があります。AIエージェント市場のバブルが収束するにつれて、それは大規模言語モデルの微調整やデータアルゴリズムなどのコア技術の応用のプラットフォームとして位置付けられるかもしれません。堅実な技術基盤を持たないAIエージェントプロジェクトは注目を集めるのが難しくなるでしょう。
AIデータ、計算能力、アルゴリズムサービスに焦点を当てたプラットフォームプロジェクトは、単なるAIエージェントを超えて市場の焦点となる可能性があります。このようなプラットフォームが開発するAIエージェントは、より強力なチームと技術サポートを持っているため、説得力があるかもしれません。
Web3 AIエージェントは、Web2プロジェクトと正面から競争するのではなく、差別化された発展の道を探す必要があります。Web3 AIエージェントは、ブロックチェーンの分散型コンセンサスアーキテクチャを十分に活用し、イノベーションにおいて突破口を開くべきです。
AIエージェントの利点は「アプリケーションの前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の理念に合致しています。重要なのは、プロトコルを「太く」する方法です：たとえば、余剰計算リソースを効果的に活用する方法、分散型アーキテクチャを通じてアルゴリズムの適用効率を向上させる方法、そして金融、医療、教育などの垂直分野での突破口を見つける方法です。同時に、アプリケーションは「細く」なり、AIエージェントの自律的な資産管理、自律的な取引、および多モーダルインタラクションなどの機能を段階的に実現する必要があります。一気にすべてを達成しようとするのではなく。
Web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行の多モーダルなどの技術はWeb3の革新に重要な示唆を与えています。これらの技術に基づいてWeb3シーンの開発を検討するか、分散型協力フレームワークを利用してMCPを強化することができます。重要なのは、Web3の独自の利点を活かすことであり、すべてを覆そうとするのではありません。Web2であれWeb3であれ、AI技術の発展を推進することが鍵です。