最近、いくつかの起業家やベンチャーキャピタルと交流した結果、皆がAIと暗号資産の融合の展望に対して楽観的である一方で、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ことがわかりました。この状況に対して、私はいくつかの可能性のある未来の発展トレンドを整理しましたので、参考にしてください。1. AI代理プロジェクトは単純にトークン経済学に依存していてももはや優位性を持たない。プロジェクトが実際の応用シーンの支えを欠いている場合、トークンの循環運用だけに頼ると、純粋な投機のレッテルを貼られやすく、AI技術自体とはあまり関係がない。2. 本来期待されていたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォームからAIの非中央集権的物理インフラへの発展の順序は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、データアルゴリズムなどの技術が成熟した後の"キャリア"になるかもしれません。コア技術のサポートがなければ、単独のAIエージェントではブレークスルーを達成するのは難しいです。3. AIデータ、計算力、アルゴリズムサービスに特化したいくつかの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注目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プラットフォームによって開発され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、技術力とチーム構成において通常より信頼性が高いのです。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探す必要があります。web2エージェントは実用性に重点を置いていますが、web3エージェントはトークンエコノミクスにより焦点を当てています。低コストの展開を過度に強調することは、より多くの資産発行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合意アーキテクチャと革新を結びつけるべきです。5. AIエージェントの利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。しかし、プロトコルの「太さ」とアプリケーションの「細さ」をどのように実現するかはまだ探求が必要です。例えば、余剰計算リソースを統合し、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のアプリケーションを実現し、金融、医療、教育などの垂直細分市場を活性化する方法です。同時に、AIエージェントが資産を自律的に管理し、取引やマルチ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、急いではいけません。6. web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行多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。これらの技術に基づいてweb3アプリケーションシナリオに適したソリューションを延長開発することを検討するか、分散協力フレームワークを利用してMCPのビジネスシナリオを強化することができます。破壊的な革新を過度に追求する必要はなく、既存の製品やプロトコルを基に適切に最適化し、web3の独自の利点を発揮することができれば十分です。web2でもweb3でも、AI技術の発展を真に推進できることが最も重要です。
Web3 AIエージェントの新たな発展トレンド：トークン経済から技術革新へ
最近、いくつかの起業家やベンチャーキャピタルと交流した結果、皆がAIと暗号資産の融合の展望に対して楽観的である一方で、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ことがわかりました。この状況に対して、私はいくつかの可能性のある未来の発展トレンドを整理しましたので、参考にしてください。
AI代理プロジェクトは単純にトークン経済学に依存していてももはや優位性を持たない。プロジェクトが実際の応用シーンの支えを欠いている場合、トークンの循環運用だけに頼ると、純粋な投機のレッテルを貼られやすく、AI技術自体とはあまり関係がない。
本来期待されていたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォームからAIの非中央集権的物理インフラへの発展の順序は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、データアルゴリズムなどの技術が成熟した後の"キャリア"になるかもしれません。コア技術のサポートがなければ、単独のAIエージェントではブレークスルーを達成するのは難しいです。
AIデータ、計算力、アルゴリズムサービスに特化したいくつかの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注目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プラットフォームによって開発され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、技術力とチーム構成において通常より信頼性が高いのです。
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探す必要があります。web2エージェントは実用性に重点を置いていますが、web3エージェントはトークンエコノミクスにより焦点を当てています。低コストの展開を過度に強調することは、より多くの資産発行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合意アーキテクチャと革新を結びつけるべきです。
AIエージェントの利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。しかし、プロトコルの「太さ」とアプリケーションの「細さ」をどのように実現するかはまだ探求が必要です。例えば、余剰計算リソースを統合し、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のアプリケーションを実現し、金融、医療、教育などの垂直細分市場を活性化する方法です。同時に、AIエージェントが資産を自律的に管理し、取引やマルチ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、急いではいけません。
web2領域のMCPプロトコルとManus自動化実行多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。これらの技術に基づいてweb3アプリケーションシナリオに適したソリューションを延長開発することを検討するか、分散協力フレームワークを利用してMCPのビジネスシナリオを強化することができます。破壊的な革新を過度に追求する必要はなく、既存の製品やプロトコルを基に適切に最適化し、web3の独自の利点を発揮することができれば十分です。web2でもweb3でも、AI技術の発展を真に推進できることが最も重要です。