最近、いくつかの起業家や投資家と交流した結果、皆がAIと暗号資産の組み合わせに対して楽観的な態度を持ち続けていることがわかりましたが、Web3 AIエージェントの発展方向については若干の混乱があるようです。この状況を踏まえ、いくつかの将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エージェントはトークンを発行する方法ではもはや優位性を持たず、むしろ悪影響を引き起こす可能性があります。プロジェクトに実際のアプリケーション価値が欠けている場合、トークン経済学にのみ依存して運営されると、簡単に投機的なラベルを貼られ、AI技術自体とはあまり関係がなくなります。2. 元々期待されていたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォーム、AIの分散型物理インフラの実現順序が変わる可能性があります。AIエージェント市場のバブルが崩壊するにつれて、エージェントは大規模モデルの微調整やデータアルゴリズムなどの技術が成熟した後の媒体となるかもしれません。コア技術の支えがないAIエージェントプロジェクトは再び注目を集めるのが難しいです。3. AIデータ、計算力、アルゴリズムなどのサービスに特化したプラットフォームプロジェクトは、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。新しいAIエージェントが登場しても、これらのAIプラットフォームプロジェクトが開発したエージェントの方が市場での説得力があるかもしれません。結局のところ、AIプラットフォームを運営できるプロジェクトチームは、技術と人員配置の面で一般的により信頼性があります。4. Web3 AIエージェントは、Web2チームと正面から競争するのではなく、差別化された発展方向を見つける必要があります。Web2エージェントは主に実用性に注目しているため、低コストで開発プラットフォームを展開する論理は実行可能です。しかし、Web3エージェントはトークンエコノミクスにより重点を置いており、低コストでの展開を過剰に強調することは資産発行のバブルを引き起こす可能性があります。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と組み合わせて革新すべきです。5. AIエージェントの最大の利点は「アプリ前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリ」の論理に合致します。重要なのは、プロトコルをどのように充実させるか、どのように遊休計算力リソースを動員するか、分散型アーキテクチャを利用してアルゴリズムの低コストアプリケーションの利点を推進し、金融、医療、教育などの垂直細分シーンを活性化することです。同時に、アプリの「スリム化」も段階的に進める必要があり、急いではいけません。6. Web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行マルチモーダルなどの技術はWeb3領域の革新にインスピレーションを与えます。これらの技術を基にWeb3に適したアプリケーションシナリオを直接展開開発したり、分散協力フレームワークを利用してMCPの基盤の上にビジネスシナリオを強化することができます。徹底的な破壊を追求する必要はなく、既存の製品プロトコルの基盤の上に適切に最適化し、Web3の独特な利点を発揮できれば十分です。Web2であれWeb3であれ、AI大言語モデルがもたらす技術革新の波の中にあり、重要なのはAI技術の発展プロセスを真に推進できるかどうかです。
Web3 AIエージェントの新たな発展トレンド：トークン経済を突破し、技術革新に焦点を当てる
最近、いくつかの起業家や投資家と交流した結果、皆がAIと暗号資産の組み合わせに対して楽観的な態度を持ち続けていることがわかりましたが、Web3 AIエージェントの発展方向については若干の混乱があるようです。この状況を踏まえ、いくつかの将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エージェントはトークンを発行する方法ではもはや優位性を持たず、むしろ悪影響を引き起こす可能性があります。プロジェクトに実際のアプリケーション価値が欠けている場合、トークン経済学にのみ依存して運営されると、簡単に投機的なラベルを貼られ、AI技術自体とはあまり関係がなくなります。
元々期待されていたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォーム、AIの分散型物理インフラの実現順序が変わる可能性があります。AIエージェント市場のバブルが崩壊するにつれて、エージェントは大規模モデルの微調整やデータアルゴリズムなどの技術が成熟した後の媒体となるかもしれません。コア技術の支えがないAIエージェントプロジェクトは再び注目を集めるのが難しいです。
AIデータ、計算力、アルゴリズムなどのサービスに特化したプラットフォームプロジェクトは、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。新しいAIエージェントが登場しても、これらのAIプラットフォームプロジェクトが開発したエージェントの方が市場での説得力があるかもしれません。結局のところ、AIプラットフォームを運営できるプロジェクトチームは、技術と人員配置の面で一般的により信頼性があります。
Web3 AIエージェントは、Web2チームと正面から競争するのではなく、差別化された発展方向を見つける必要があります。Web2エージェントは主に実用性に注目しているため、低コストで開発プラットフォームを展開する論理は実行可能です。しかし、Web3エージェントはトークンエコノミクスにより重点を置いており、低コストでの展開を過剰に強調することは資産発行のバブルを引き起こす可能性があります。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と組み合わせて革新すべきです。
AIエージェントの最大の利点は「アプリ前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリ」の論理に合致します。重要なのは、プロトコルをどのように充実させるか、どのように遊休計算力リソースを動員するか、分散型アーキテクチャを利用してアルゴリズムの低コストアプリケーションの利点を推進し、金融、医療、教育などの垂直細分シーンを活性化することです。同時に、アプリの「スリム化」も段階的に進める必要があり、急いではいけません。
Web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行マルチモーダルなどの技術はWeb3領域の革新にインスピレーションを与えます。これらの技術を基にWeb3に適したアプリケーションシナリオを直接展開開発したり、分散協力フレームワークを利用してMCPの基盤の上にビジネスシナリオを強化することができます。徹底的な破壊を追求する必要はなく、既存の製品プロトコルの基盤の上に適切に最適化し、Web3の独特な利点を発揮できれば十分です。Web2であれWeb3であれ、AI大言語モデルがもたらす技術革新の波の中にあり、重要なのはAI技術の発展プロセスを真に推進できるかどうかです。