Contexte : Crypto + IA, à la recherche de PMF

PMF (Product-Market Fit) fait référence à l'alignement entre un produit et les besoins du marché. Cela signifie qu'un produit doit répondre à la demande du marché et, avant de se lancer dans une entreprise, il est essentiel de comprendre l'environnement du marché et le type de clients à cibler. Cela garantit le développement d'un produit qui est vraiment nécessaire, pas seulement quelque chose qui plaît aux créateurs mais qui n'est pas accepté par le marché.

Le concept de PMF s'applique aux entrepreneurs pour éviter de créer des produits ou des services qui peuvent sembler idéaux mais qui échouent à susciter l'intérêt du marché. Dans l'espace crypto, cela signifie que les équipes de projet doivent comprendre les besoins des utilisateurs de crypto lors du développement de produits, plutôt que de simplement accumuler une technologie déconnectée du marché.

Dans le passé, la plupart des projets Crypto + AI étaient regroupés avec DePIN. Le récit tournait autour de l'utilisation des données décentralisées de la crypto pour former l'IA, évitant de dépendre du contrôle d'une seule entité, tel que la puissance de calcul ou les données. Les fournisseurs de données pourraient alors partager les avantages générés par l'IA.

Selon cette logique, c'était plutôt comme si la crypto permettait à l'IA de se renforcer. Alors que l'IA pouvait tokeniser et distribuer des avantages aux fournisseurs de puissance de calcul, il était difficile d'intégrer de nouveaux utilisateurs, ce qui signifiait que ce modèle n'était pas particulièrement réussi en termes de PMF.

L'émergence des agents d'IA représente davantage la couche d'application, tandis que DePIN + AI fonctionne comme une infrastructure. Les applications sont plus simples et plus faciles à comprendre, avec une meilleure capacité à attirer les utilisateurs, ce qui conduit à un PMF plus solide que DePIN + AI.

Tout a commencé lorsque Marc Andreessen, co-fondateur de A16Z, a parrainé le développement (la théorie PMF a également été proposée par lui), et le premier grand progrès des agents d'IA est venu de deux conversations d'IA aboutissant à la création de "GOAT." Maintenant, avec les camps ai16z et Virtual ayant leurs forces et leurs faiblesses, quel est le stade actuel des agents d'IA sur le marché crypto? Où vont-ils dans le futur? Jetons un coup d'œil de plus près avec WOO X Research.

Étape 1: Débuts axés sur les mèmes

Avant l'émergence de GOAT, la tendance la plus chaude dans le cycle actuel était les jetons mèmes. L'attrait des jetons mèmes réside dans leur caractère inclusif, comme le montrent des projets tels que le hippo MOODENG du zoo, le Neiro nouvellement adopté par le propriétaire du chien, et le mème natif d'Internet, Popcat. Ces jetons incarnent le mouvement "tout peut être un mème". Malgré le récit en apparence absurde, ils ont fourni un terrain fertile pour la croissance des agents d'IA.

GOAT, qui a été créé grâce à deux conversations IA, est devenu une monnaie mème et a marqué la première fois que l'IA utilisait les cryptomonnaies et Internet pour atteindre ses objectifs en apprenant du comportement humain. Seules les monnaies mèmes avaient la capacité de soutenir un tel projet expérimental. En conséquence, des concepts similaires ont rapidement fait surface, mais la plupart se sont limités à des fonctions simples telles que des publications automatisées sur Twitter et des réponses sans application pratique. À ce stade, les monnaies basées sur les agents IA étaient généralement appelées IA + Meme.

Projets représentatifs:

Fartcoin : capitalisation boursière 812M $, liquidité on-chain 15.9M $

GOAT : capitalisation boursière 430M$, liquidité on-chain 8.1M$

Bully: Capitalisation boursière de 43 millions de dollars, liquidité on-chain de 2 millions de dollars

Shoggoth : capitalisation boursière de 38 millions de dollars, liquidité on-chain de 1,8 million de dollars

Étape 2 : Exploration des applications

Peu à peu, les gens ont réalisé que les agents d'IA pouvaient faire plus que de simples interactions sur Twitter ; ils pouvaient être étendus à des scénarios plus précieux. Cela comprenait la création de contenu dans des domaines tels que la musique et la vidéo, ainsi que des services plus étroitement liés aux utilisateurs de crypto, tels que l'analyse des investissements et la gestion de fonds. À partir de cette étape, les agents d'IA ont commencé à se séparer des coins mèmes, créant une toute nouvelle voie.

Projets représentatifs:

ai16z: Capitalisation boursière 1.67 milliards de dollars, liquidité on-chain 14.7 millions de dollars

Zerebro : Capitalisation boursière de $453M, liquidité on-chain de $14M

AIXBT : Capitalisation boursière 500 M$, liquidité on-chain 19.2 M$

GRIFFAIN: Capitalisation boursière 243 M$, liquidité on-chain 7.5 M$

ALCH : Capitalisation boursière de 68M$, liquidité on-chain de 2.8M$

Histoire annexe : Plateformes d'émission

Avec l'essor des applications AI Agent dans divers domaines, quel chemin les entrepreneurs devraient-ils emprunter pour tirer profit de la vague de l'AI et de la Crypto?

La réponse est Launchpad.
Lorsque les jetons d'une plateforme ont des effets de création de richesse, les utilisateurs rechercheront continuellement et achèteront des jetons émis par cette plateforme. Les profits réels générés par ces achats d'utilisateurs renforcent le jeton de la plateforme, faisant monter son prix. À mesure que le prix du jeton de la plateforme augmente, les fonds affluent vers les jetons émis par la plateforme, créant un effet de richesse.

Le modèle d’affaires est clair et a un effet de volant d’inertie positif. Cependant, il est important de noter que les rampes de lancement fonctionnent dans un environnement où le gagnant rafle tout, présentant un effet Matthew. La fonction principale d’un Launchpad est d’émettre de nouveaux jetons. Dans un scénario à fonction similaire, la concurrence réside dans la qualité des projets sous chaque plate-forme. Si une seule plateforme peut constamment produire des projets de haute qualité et générer des effets de richesse, la fidélité des utilisateurs à cette plateforme augmentera naturellement, ce qui rendra difficile pour les autres plateformes d’attirer des utilisateurs.

Projets représentatifs:

VIRTUAL: Capitalisation boursière de 3,4 milliards de dollars, liquidité on-chain de 52 millions de dollars
CLANKER: Capitalisation boursière 62M$, liquidité on-chain 1.2M$
VVAIFU: Capitalisation boursière 81M$, liquidité on-chain 3.5M$
VAPOR: Capitalisation boursière de 105M $

Étape 3: Recherche de collaboration

Alors que les agents d'IA commencent à mettre en œuvre des fonctionnalités plus pratiques, l'accent est mis sur l'exploration des collaborations entre projets pour construire un écosystème plus robuste. À ce stade, l'accent est mis sur l'interopérabilité et l'expansion du réseau, en particulier le potentiel de synergie avec d'autres projets ou protocoles cryptographiques. Par exemple, les agents d'IA pourraient collaborer avec des protocoles DeFi pour améliorer les stratégies d'investissement automatisées ou s'intégrer à des projets NFT pour créer des outils plus intelligents.

Pour parvenir à une collaboration efficace, il est nécessaire d'établir un cadre standardisé qui offre aux développeurs des composants prédéfinis, des concepts abstraits et des outils pertinents pour simplifier le processus complexe de développement des agents d'IA. En proposant des solutions standardisées aux défis courants du développement d'agents d'IA, ces cadres peuvent aider les développeurs à se concentrer sur l'unicité de leurs applications, plutôt que de partir de zéro à chaque fois, évitant ainsi le problème de réinventer la roue.

Projets représentatifs:

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ELIZA: Capitalisation boursière de 100 millions de dollars, liquidité on-chain de 3,6 millions de dollars

GAME : Capitalisation boursière 237M $, liquidité on-chain 31M $

ARC: Capitalisation boursière de 300 millions de dollars, liquidité on-chain de 5 millions de dollars

FXN : Capitalisation boursière 76M$, liquidité on-chain 1.5M$

ESSAIMS: Capitalisation boursière de 63M $, liquidité on-chain de 20M $

Étape 4 : Gestion des fonds

D'un point de vue produit, les agents d'IA peuvent initialement servir d'outils simples, fournissant des conseils en matière d'investissement et générant des rapports. Cependant, la gestion de fonds nécessite des capacités de niveau supérieur, notamment la conception de stratégies, des ajustements dynamiques et des prédictions de marché. Cela marque un changement où les agents d'IA ne sont plus simplement des outils mais commencent à participer au processus de création de valeur.

Alors que le capital financier traditionnel accélère son entrée sur le marché des cryptomonnaies, la demande de spécialisation et de scalabilité ne cesse d'augmenter. L'automatisation et l'efficacité des agents d'IA répondent parfaitement à ce besoin, notamment lors de l'exécution de fonctions telles que les stratégies d'arbitrage, le rééquilibrage des actifs et la couverture des risques. Les agents d'IA peuvent considérablement renforcer la compétitivité des fonds.

Projets représentatifs :

• [ ]

ai16z: Capitalisation boursière de 1,67 milliard de dollars, liquidité on-chain de 14,7 millions de dollars

Vader : Capitalisation boursière de 91M$, liquidité on-chain de 3.7M$

SEKOIA : capitalisation boursière 33M$, liquidité on-chain 1.5M$

AiSTR : Capitalisation boursière de 13,7 millions de dollars, liquidité on-chain de 675 000 dollars

Étape anticipée 5 : Refonte de l'Agentnomie

Actuellement, nous sommes à la quatrième étape. En mettant de côté les prix des jetons, la plupart des agents Crypto AI n'ont pas encore été intégrés à nos applications quotidiennes. Par exemple, l'agent AI le plus couramment utilisé par l'auteur est toujours l'outil Web 2 Perplexity, et occasionnellement, ils examinent les tweets d'analyse d'AIXBT. En dehors de cela, la fréquence d'utilisation des agents Crypto AI reste assez faible, ce qui suggère que la quatrième étape pourrait durer un certain temps, car le produit n'est toujours pas complètement mature.

Cependant, l'auteur estime qu'à la cinquième étape, les agents d'IA évolueront au-delà de la simple agrégation de fonctions ou d'applications. Ils deviendront le coeur d'un nouveau modèle économique - l'Agentnomique. Le développement de cette étape ne concernera pas seulement les avancées technologiques, mais sera également crucial pour redéfinir les relations économiques des jetons entre les distributeurs, les plateformes et les vendeurs d'agents, créant ainsi un tout nouvel écosystème. Voici les principales caractéristiques de cette étape :

1. Analogous to the Development of the Internet

La formation de l'Agentnomie peut être comparée à l'évolution de l'économie Internet, en particulier à l'émergence de super applications comme WeChat et Alipay. Ces plateformes ont intégré diverses applications autonomes dans leurs écosystèmes, créant des points d'entrée multifonctionnels. Au cours de ce processus, un modèle économique de collaboration et de symbiose entre les fournisseurs d'applications et les plateformes a émergé. De la même manière, les agents d'IA subiront un processus similaire à la cinquième étape, mais basé sur la cryptomonnaie et les technologies décentralisées.

2. Repenser la relation entre les distributeurs, les plateformes et les fournisseurs d'agents

Dans l'écosystème des agents d'IA, les trois entités clés formeront un réseau économique étroitement lié :

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Distributeur : responsable de la promotion des agents d'IA auprès des utilisateurs finaux, tels que les marchés d'applications spécialisées ou les écosystèmes DApp.

Plateforme : Fournit l'infrastructure et les cadres de collaboration qui permettent à plusieurs fournisseurs d'agents d'opérer dans un environnement unifié, gérant les règles de l'écosystème et l'allocation des ressources.

Agent Fournisseur: Développe et fournit divers Agents AI avec différentes fonctionnalités, contribuant à des applications et services innovants à l'écosystème.

Grâce à la conception économique des jetons, les intérêts des distributeurs, des plateformes et des fournisseurs seront décentralisés, avec des mécanismes tels que le partage des revenus, les récompenses de contribution et les droits de gouvernance pour favoriser la collaboration et stimuler l'innovation.

3. Points d'entrée et intégration de l'application super

À mesure que les agents d'IA évoluent vers des points d'entrée d'applications super, ils pourront intégrer diverses économies de plateforme, gérant et consolidant un grand nombre d'agents indépendants. Cela est similaire à la façon dont WeChat et Alipay ont intégré des applications indépendantes dans leurs écosystèmes. L'application super pour les agents d'IA permettra en outre de décomposer davantage les silos traditionnels des applications, facilitant une collaboration plus large et créant une expérience plus fluide pour les utilisateurs.

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