Подробный разбор абстрактных приложений: наиболее ощутимый сектор DeFAI для обычных пользователей

Автор: Kevin, исследователь в BlockBooster

DeFAI — это еще одна горячо обсуждаемая тема на рынке после Framework. Согласно данным Kaito от 15 января, mindshare DeFAI достиг уровня Meme. Несмотря на то, что в ходе недавнего двухмесячного бума Agent Meme несколько остыли, это все же демонстрирует рыночный ажиотаж вокруг DeFAI как новейшего нарратива.

DeFAI — это комбинация DeFi и AI Agent. В настоящее время многие протоколы стремятся объединить Agent с традиционным нарративом DeFi, ожидая зажечь новую искру.

AI Abstraction может стать основным направлением приложений DeFAI

Несколько дней назад @poopmandefi составил Mapping приложений DeFAI. Среди них я считаю, что приложения DeFAI класса AI Abstraction способны создать больший пузырь и имеют более высокие шансы на появление качественных продуктов. Хотя приложения DeFAI для управления портфелем и анализа рынка также привлекательны, по сравнению с абстрактными приложениями пространство для воображения у них меньше, и они больше зависят от доверительных предположений.

Приложения для управления портфелем, ориентированные на автоматизированные операции Agent, восходят к предыдущему циклу. Автоматизированное приложение может быть простым скриптом или сложным алгоритмом, но неизменным ядром остается стремление к настраиваемости для пользователя: пользователь создает стратегию, подходящую ему, путем DIY среди вариантов, предоставленных платформой, исходя из своих торговых привычек и предпочтений по риску. Таким образом, цель автоматизированных приложений — позволить пользователю спокойно отдохнуть после запуска программы.

Это означает, что пространство для воображения у автоматизированных приложений ограничено. Они больше фокусируются на вертикальном детализированном опыте пользователя, и ров между протоколами часто проявляется в дизайне алгоритмов. Конкуренция между приложениями для автоматизированного управления портфелем и оптимизации доходности по сути является соревнованием способности команды разрабатывать стратегии: кто лучше определит, когда запустить арбитраж, когда снизить риск ликвидации, как распределить позиции и максимизировать доходность Farming.

Я считаю, что возможности для участия Agent в этом не так велики, как ожидает рынок. Причина в том, что частные Agent, настроенные и обученные самим пользователем, вряд ли превзойдут алгоритмы профессиональных команд, быстро проходящих итерации. Позволить Agent помогать себе искать торговые возможности в цепочке на текущем этапе вряд ли не станет ликвидностью для выхода других. Поэтому нарратив о том, чтобы сделать Agent своим «печатным станком во время сна», может оказаться лишь кажущейся идеализацией.

Категория DeFAI для анализа рынка неоднородна, причина в том, что любой Agent может высказать мнение о цене токена, но большинство мнений одинаковы, что приводит к отсутствию внимания. Среди этих анализов приложения с собственным фреймворком, такие как Zara AI, анализируют определенные показатели посредством постоянного обучения и оптимизации; в то время как AIXBT, как лидер отрасли, долгое время занимает первое место в Kaito mindshare, становясь топ-KOL. В категории DeFAI для анализа рынка существует большое смещение, подавляющее большинство Agent являются лишь пушечным мясом, наполнены пузырем, трудно создать коммерческую ценность. От признания пользователями рыночного анализа Agent до формирования Agent бизнес-модели и монетизации трафика — это, возможно, и есть краткосрочный потолок для DeFAI анализа рынка.

Однако публичный анализ Agent может быть как Buy Signal, так и Sell News. Возможно, именно поэтому топ-KOL, такие как AIXBT, не начали самостоятельно кастодировать активы пользователей. Потому что анализ Agent основан на открытых данных, не так как человеческие KOL, которые повышают цену через публикации в сотрудничестве с командой. Разница между ними является одной из причин ограниченного пространства для воображения у DeFAI анализа рынка.

Так почему же DeFAI класса AI Abstraction отличаются? Я считаю, что их особенность заключается в низких ожиданиях и высоком потенциале роста. Низкие ожидания происходят от объективных ограничений Web3 AI: от «AI bot» в 2023 году, «GPT Wrapper» в первой половине 2024 года до тонко настроенных Agent в последние несколько месяцев, в Web3 очень много «незначительных проектов». Эти проекты используют ChatGPT в качестве ядра, инкапсулируя ввод и вывод модели во фронтенде приложения, пользователь при первоначальном использовании может использовать естественный язык для Prompt. Однако из-за отсутствия производительного рва фактический опыт имеет значительное трение. Именно этот плохой пользовательский опыт, длящийся более года, является причиной низких ожиданий от абстрактных приложений.

Определение абстрактных приложений — это абстрагирование сложных операций в цепочке через искусственный интеллект, тем самым упрощая опыт новых пользователей, позволяя даже начинающим пользователям глубоко испытать протоколы DeFi. Несмотря на то, что эти приложения похожи на множество «незначительных проектов» по способу упрощения, пользователь взаимодействует с фронтендом Agent через естественный язык и вызывает различные API, а Agent выполняет операции на бэкенде, способ взаимодействия значительно не обновился. Поэтому большинство пользователей, или общее восприятие рынка, часто считает, что ожидания от абстрактных приложений низки.

Однако с приходом все большего числа разработчиков Web2 в эту сферу, развитие абстрактных приложений ускоряется, что предоставляет огромный потенциал роста для этого класса приложений. В настоящее время абстрактные приложения находятся на стадии чрезвычайно высокого роста, и в будущем ожидается прорыв.

Высокий потенциал роста происходит от того, что абстрактные приложения могут полностью оптимизировать пользовательский опыт, а плохой пользовательский опыт обычно происходит из двух аспектов:

1. Пользователи не имеют понимания реальных возможностей приложения. При вводе команд, таких как Swap, Staking и т. д., хотя эти операции могут быть успешно выполнены, такой способ взаимодействия не заставляет пользователей чувствовать себя впечатленными.

2. Пользователи переоценивают возможности приложения, вводят сложные инструкции, но для единой модели такие инструкции часто трудно точно выполнить, что приводит к ошибке на некотором шаге в рабочем процессе Pipeline.

Приложения Agent текущей версии все еще имеют достаточное пространство для роста и способны преодолеть вышеупомянутые проблемы. Возьмем Questflow в качестве примера: абстрактные приложения объединяют несколько Agent в один Swarm, тем самым оптимизируя пользовательский опыт. В одном Swarm чем больше используется Agent, тем более детализированы use cases пользователя. Например, «Crypto Token Signal Swarm» на платформе Questflow состоит из пяти Agent, а именно: Schedule Agent, Telegram Agent, Techcrunch Agent, OKLink Agent и Aggregated Web3 Information Agent. Через введение Swarm пользователь может быстро понять его назначение: мониторинг цены монет, анализ проектов и извлечение информации Alpha для отправки в группы Telegram. Поэтому при взаимодействии с этим Swarm ожидания пользователя могут быть полностью удовлетворены, и фактическая обратная связь также соответствует ожиданиям. Более важно, что сложные инструкции не будут упрощены или пропущены, потому что инструкции пользователя будут разделены и распределены между разными Agent, каждый Agent выполняет только свою задачу, тем самым делая весь рабочий процесс более эффективным и лаконичным.

Пузырь и хаос в сфере абстрактных приложений постепенно исчезают, рынок начал переходить к более позитивной и серьезной разработке. Совершенно новый способ взаимодействия вскоре начнет действительно помогать пользователям решать проблемы и повышать эффективность. Этот новый способ взаимодействия принесет новую торговую парадигму, и в процессе ускоренной эволюции сферы AI Agent абстрактные приложения могут стать пионерами в захвате рыночной стоимости DeFAI.

Экосистема Solana активно поддерживает DeFAI

Solana и Base являются двумя основными полями битвы сферы AI Agent, но направления развития этих двух экосистем совершенно различны. Virtuals, опираясь на зрелую модель токена, заняла большую часть рыночной капитализации сферы Base AI Agent; в то время как в Solana, несмотря на участие ai16z, из-за слабой фундаментальной основы и влияния атмосферы Solana memecoin, доля Solana в сфере AI Agent относительно низка.

Для Solana текущая экосистема, где цветут сто цветов, не является идеальной ситуацией. Solana нуждается в наличии весомого нарративного лейбла, чтобы перейти к следующей вехе рыночной капитализации. На фоне провала Depin, DeFAI, несомненно, является лучшей возможностью для Solana в настоящее время. Из распределения приложений DeFAI, обобщенного Solana Daily, видно, что многие приложения DeFAI выбрали платформу Solana. Это может быть связано как с частым проведением Solana хакатонов Agent, так и тесно связано с ее мерой по выдаче Grant. В целом, Solana находится в лидирующем положении в сфере DeFAI, опережая Base.

На прошлой неделе Solana выпустила DeFAI Landscape on Solana, я выбрал проекты с рыночной капитализацией более 10 миллионов долларов США по состоянию на 19 января и сделал краткое резюме их основных функций и классификации.

О BlockBooster

BlockBooster — это азиатская Web3 венчурная студия, поддерживаемая OKX Ventures и другими топ-институциями, стремящаяся стать надежным партнером для выдающихся предпринимателей. Мы соединяем проекты Web3 с реальным миром через стратегические инвестиции и глубокую инкубацию, помогая росту качественных стартапов.

Отказ от ответственности: Эта статья/блог предназначена только для справки, представляет личные взгляды автора и не представляет позицию BlockBooster. Эта статья не предназначена для предоставления: (i) инвестиционных советов или рекомендаций по инвестициям; (ii) предложения или призыва покупать, продавать или держать цифровые активы; или (iii) финансовых, бухгалтерских, юридических или налоговых советов. Держание цифровых активов, включая стейблкоины и NFT, сопряжено с крайне высоким риском, цены сильно колеблются и даже могут стать ничего не стоящими. Вы должны тщательно рассмотреть, подходит ли вам торговля или держание цифровых активов, исходя из вашего финансового положения. Если есть вопросы по конкретным ситуациям, проконсультируйтесь с вашим юридическим, налоговым или инвестиционным консультантом. Информация, предоставленная в этой статье (включая рыночные данные и статистическую информацию, если есть), предназначена только для общей справки. При составлении этих данных и диаграмм было уделено разумное внимание, но мы не несем ответственности за любые фактические ошибки или упущения, выраженные в них.