Нові напрямки розвитку Web3 AI-агентів: від лопання бульбашки до технологічних інновацій

Нещодавно, спілкуючись з кількома підприємцями та інвесторами, я виявив, що всі ще сповнені впевненості в перспективах поєднання штучного інтелекту та криптоактивів, але в напрямку розвитку Web3 AI агентів виглядають дещо заплутаними. У зв'язку з цим я підсумував кілька потенційних напрямків змін у наративі AI для розгляду:

1. Проекти AI-агентів більше не мають переваги в маркетингу через випуск токенів і навіть можуть викликати негативну реакцію. Якщо проект не має реальної цінності і покладається лише на токеноміку, його легко можуть назвати чистою спекуляцією, насправді це мало пов’язано з технологією AI.

2. Первісно очікувана послідовність впровадження AI-агентів, AI-рамок, AI-платформ та AI-децентралізованої фізичної інфраструктури може зазнати змін. З розколом бульбашки ринку AI-агентів, агенти можуть перетворитися на носії застосувань після досягнення зрілості технологій, таких як тонке налаштування великих мовних моделей, алгоритми даних тощо. Якщо не буде підтримки від основних технологій, прості проекти AI-агентів навряд чи знову привернуть увагу ринку.

3. Платформені проекти, які зосереджені на даних AI, обчислювальних потужностях, алгоритмах та інших послугах, можуть перевершити AI-агентів і стати новою фокусною точкою. Навіть якщо з'являться нові AI-агенти, агенти, розроблені цими AI-платформеними проектами, можуть мати більшу ринкову переконливість. Адже команди проектів, здатні експлуатувати AI-платформи, часто є більш надійними з точки зору технологічної потужності та складу команди.

4. Web3 AI агенти повинні шукати диференційовані напрями розвитку, а не конкурувати безпосередньо з командами Web2. Агенти Web2 зосереджені на практичності, тому стратегія низькобюджетного розгортання розробницьких платформ є доцільною. Однак агенти Web3 більше підкреслюють токеноміку, надмірне наголошення на низькобюджетному розгортанні може призвести до більше випуску активів бульбашок. Web3 AI агенти повинні поєднувати інновації з архітектурою дистрибуційного консенсусу блокчейна.

5. Найбільша перевага AI-агентів полягає в "попередньому застосуванні", що відповідає логіці "товстих протоколів і тонких застосувань". Ключовим є те, як зробити протокол більш "товстим": як мобілізувати бездіяльні обчислювальні ресурси, використовуючи розподілену архітектуру для забезпечення низькозатратної реалізації алгоритму, активуючи вертикально сегментовані сценарії, такі як фінанси, охорона здоров'я, освіта тощо. Водночас, як застосування може стати "тоншим" — це також питання: функції самостійного управління активами, самостійної торгівлі за власними намірами, самостійної багатомодальної взаємодії тощо потребують поступового впровадження, не можна поспішати.

6. Протокол MCP у сфері Web2 та автоматизація Manus, багатомодальні технології тощо, можуть надихати на інновації в сфері Web3. Можна безпосередньо розробити рішення, що відповідають сценаріям застосування Web3, на основі цих технологій, або посилити бізнес-сценарії MCP за допомогою дистрибутивної коопераційної структури. Не потрібно прагнути до повного перевороту, достатньо оптимізувати на основі існуючих продуктів і протоколів, щоб виявити незамінні диференційовані переваги Web3. Як у Web2, так і у Web3, ми перебуваємо в епосі технологічної революції, спричиненої великими мовними моделями ШІ, важливо, щоб ми дійсно могли рухати прогрес у розвитку технологій ШІ.