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抽象アプリケーションは、最もユーザーを意識した DeFAI アプリケーションである可能性があります

著者: Kevin、BlockBooster 研究者

DeFAI は、Framework に次いで市場で注目されているトピックです。 Kaito の 1 月 15 日のデータによると、DeFAI のマインドシェアは Meme と同じレベルに達しています。過去 2 か月のエージェント ブームの間、Meme はやや閑古鳥が鳴いていましたが、それでも最新の物語として DeFAI が市場で人気があることを示しています。 DeFAI は DeFi と AI エージェントを組み合わせたものです 現在、多くのプロトコルがエージェントと DeFi の従来の物語を組み合わせることを熱望しており、新たな火花を散らすことを望んでいます。

数日前に @poopmandefi が DeFAI アプリケーションのマッピングを整理しましたが、その中でも AI 抽象化型の DeFAI アプリケーションはバブルを生み出す能力が高く、高品質なアプリケーションを生成する可能性が高いと考えています。ポートフォリオ管理と市場分析の DeFAI アプリケーションも同様に魅力的ですが、想像力の余地が少なく、抽象的なアプリケーションよりも信頼の仮定に依存します。

自動化されたエージェント操作に焦点を当てたポートフォリオ管理アプリケーションは、前のサイクルまで遡ることができます。自動化されたアプリケーションは単純なスクリプトでも複雑なアルゴリズムでも構いませんが、その核心は同じです。つまり、ユーザーのカスタマイズの追求、つまりユーザーは、自分の取引習慣やリスクの好みに基づいて、プラットフォームが提供するオプションの中から独自のオプションをDIYできるということです。戦略。したがって、自動化されたアプリケーションの目標は、ユーザーがプログラムを実行した後に安心できるようにすることです。

これは、自動化アプリケーションには想像力の余地が限られていることを意味します。これらはユーザーの垂直方向の詳細なエクスペリエンスに重点を置いており、プロトコル間の堀はアルゴリズムの設計に反映されることがよくあります。自動化されたポートフォリオ管理と収益最適化アプリケーションの間の競争は、本質的にはチームの戦略立案能力であり、いつ裁定取引を開始するか、いつ清算のリスクを軽減するか、どのようにポジションを割り当ててファーミング利益を最大化するかという点にかかっています。

エージェントがそれに参加する機会は市場が期待するほど大きくないと思います。その理由は、ユーザーによって微調整され、トレーニングされたプライベート エージェントが、専門チームの迅速に反復されるアルゴリズムを上回るパフォーマンスを発揮するのは難しいためです。現段階では、他の人の出口流動性とならないようにすることは困難です。したがって、エージェントが独自の「寝ている間に紙幣印刷機」になることを可能にする物語は、理想主義的にしか見えないかもしれません。

DeFAI の市場分析カテゴリーはさまざまです。その理由は、どのエージェントもトークンの価格について意見を表明できるにもかかわらず、ほとんどの意見が同じであり、誰も注目しないからです。これらの分析では、Zara AI などの自社開発フレームワークを適用して、継続的なトレーニングと最適化を通じて特定の指標を分析します。また、AIXBT は業界リーダーとして、Kaito のマインドシェアで長年トップの座を占め、トップの KOL になりました。市場分析 DeFAI には大きな乖離があり、エージェントの大多数は単なる大砲の餌であり、泡だらけであり、商業的価値を生み出すのは困難です。ユーザーがエージェントの市場分析を認知し、エージェントがビジネスモデルを形成し、トラフィックマネタイズを実現するまでが、市場分析型DeFAIの短期的な上限となる可能性があります。

ただし、エージェントの公開分析は買いシグナルまたは売りニュースである可能性があります。これが、AIXBTのようなトップKOLが独自にユーザー資産の管理を始めていない理由かもしれません。エージェントの分析は公開データに基づいているため、人間の KOL のように投稿やチームとの協力によって価格をつり上げることはありません。この 2 つの違いは、市場分析 DeFAI の想像力が限られている理由の 1 つです。

ただし、エージェントの公開分析は買いシグナルまたは売りニュースである可能性があります。これが、AIXBTのようなトップKOLが独自にユーザー資産の管理を始めていない理由かもしれません。エージェントの分析は公開データに基づいているため、人間の KOL のように投稿やチームとの協力によって価格をつり上げることはありません。この 2 つの違いは、市場分析 DeFAI の想像力が限られている理由の 1 つです。

では、なぜ AI 抽象化クラス DeFAI は異なるのでしょうか?期待値が低くて成長率が高いのが特徴だと思います。期待の低さは、Web3 AI の客観的な限界に起因しています。2023 年の「AI ボット」、2024 年前半の「GPT ラッパー」、そしてここ数か月のエージェントの微調整に至るまで、Web3 には多くの「その他のプロジェクト」があります。これらのプロジェクトは ChatGPT をコアとして採用し、アプリケーション フロントエンドでモデルの入力と出力をカプセル化します。ユーザーは、最初の使用時に自然言語を使用してプロンプトを表示できます。ただし、パフォーマンスの堀がないため、実際のエクスペリエンスにはかなりの摩擦が生じます。この 1 年以上にわたるユーザー エクスペリエンスの悪さこそが、抽象的なアプリに対する期待が低い理由なのです。

抽象アプリケーションの定義は、人工知能を通じて複雑なオンチェーン操作を抽象化し、それによって初心者ユーザーのエクスペリエンスを簡素化し、エントリーレベルのユーザーがDeFiプロトコルを深く体験できるようにすることです。これらのアプリケーションは、簡略化された多数の「雑魚プロジェクト」に似ていますが、ユーザーは自然言語を通じてエージェント フロントエンドと対話し、さまざまな API を呼び出しますが、エージェントはバックエンドで操作を完了します。大幅なアップグレードはされていません。したがって、ほとんどのユーザー、または市場の一般的な認識は、抽象的なアプリケーションに対する期待は低いと考える傾向があります。

ただし、このトラックに参入する Web2 開発者が増えるにつれて、抽象アプリケーションの開発が加速し、このタイプのアプリケーションに大きな成長の可能性がもたらされます。現在、抽象アプリケーションは非常に高い成長段階にあり、将来的にブレークスルーを達成することが期待されています。

高い成長は、ユーザー エクスペリエンスを完全に最適化する抽象アプリケーションの能力によってもたらされますが、ユーザー エクスペリエンスの低下は通常、次の 2 つの側面から生じます。

  1. ユーザーはアプリケーションの実際の機能を理解していません。スワップやステーキングなどのコマンドを入力すると、これらの操作は正常に実行できますが、この対話方法はユーザーを驚かせるものではありません。
  2. ユーザーはアプリケーションの機能を過大評価し、複雑な命令を入力します。ただし、単一モデルの場合、そのような命令を正確に実行することは多くの場合困難であり、パイプライン ワークフローの特定のステップでエラーが発生します。

現在のバージョンのエージェント アプリケーションにはまだ拡張の余地が十分にあり、上記の問題を克服できます。 Questflow を例に挙げると、抽象アプリケーションは複数のエージェントを 1 つの Swarm に結合して、ユーザー エクスペリエンスを最適化します。 Swarm では、使用するエージェントが増えるほど、ユーザーのユースケースがより詳細になります。たとえば、Questflow プラットフォーム上の「Crypto Token Signal Swarm」は、Schedule Agent、Telegram Agent、Techcrunch Agent、OKLink Agent、および Aggregated Web3 Information Agent の 5 つのエージェントで構成されています。 Swarm の導入により、ユーザーはその目的、つまり通貨価格の監視、プロジェクトの分析、アルファ情報の洗練と Telegram グループへのプッシュをすぐに理解できるようになります。したがって、Swarm と対話するとき、ユーザーの期待に完全に応えることができ、実際のフィードバックは期待と一致することができます。さらに重要なのは、ユーザーの指示が分割されて異なるエージェントに割り当てられ、各エージェントが独自のタスクのみを完了するため、複雑な指示が簡素化されたり見落とされたりすることがなく、ワークフロー全体がより効率的かつ簡潔になります。

抽象アプリケーショントラックのバブルと混乱は徐々に消え去り、市場はより前向きで真剣な発展に向けて移行し始めています。ユーザーが問題を解決し、効率を向上させるのに真の意味で役立つ、新しい対話型メソッドが始まろうとしています。この新しいインタラクション方法は、AI エージェント トラックの進化を加速する過程で、新しいトランザクション パラダイムをもたらし、抽象アプリケーションが DeFAI の市場価値を獲得する先駆者となることが期待されています。

ソラナとベースは AI エージェント トラックの 2 つの主戦場ですが、この 2 つのエコシステムの発展方向はまったく異なります。 Virtuals は、Base AI Agent トラックの市場価値の大部分を占める成熟したトークン モデルに依存していますが、Solana では、ai16z の参加にもかかわらず、弱いファンダメンタルズと Solana ミームコインの雰囲気の影響により、 AIエージェントトラックのシェアは比較的低いです。

ソラナにとって、百の花が咲く現在の生態系は、最も理想的な状況ではありません。 Solana は、次の時価総額マイルストーンに向けて進むために、意味のある物語ラベルを必要としています。デピンの失敗を考慮すると、現時点で DeFAI がソラナにとって最高のチャンスであることは間違いない。 Solana Daily がまとめた DeFAI アプリケーションの分布から、多くの DeFAI アプリケーションが Solana プラットフォームを選択していることがわかります。これは、Solana が頻繁に開催するエージェントハッカソンと補助金発行の取り組みに密接に関連している可能性があります。全体として、ソラナはベースを上回り、DeFAI サーキットをリードしています。

Solana は先週、Solana で DeFAI Landscape をリリースしました。私は 1 月 19 日の時点で市場価値が 1,000 万ドルを超えるプロジェクトを選択し、その中核となる機能と分類の概要を説明しました。

BlockBooster について: BlockBooster は、OKX Ventures およびその他のトップ機関によってサポートされているアジアの Web3 ベンチャー キャピタル スタジオであり、優れた起業家にとって信頼できるパートナーになることに尽力しています。戦略的投資と綿密なインキュベーションを通じて、当社は Web3 プロジェクトを現実世界と結びつけ、高品質の起業家プロジェクトの成長を支援します。

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