【长推】简析 AI Agent 各类「标的」投资逻辑

1）单体 AI：用户感知强，应用场景垂直，产品验证周期短，但天花板有限，投资必须要建立在体验应用的前提之上，比如出现一些新策略分析单体 AI，听别人吹嘘再多，也敌不过实操一次；比如： AIXBT 及 LUNA ; 2）框架和标准：技术门槛较高，愿景和目标宏大，市场（开发者）采用程度很关键，而且天花板非常高，投资要基于对于项目技术品相、创始人背景、叙事逻辑、应用落地等实际综合考察；比如： arc 、 REI 、 swarms 、 GAME ; 3）Launchpad 平台：Tokenomics 完善，生态协同效应强，会催生正向飞轮效应，但一旦长时间没有爆款会严重损害市场预期，建议考虑在市场热度高，创新频繁更替时，上涨通道跟，集体下跌时应选择观望。比如：Virtual、 MetaV ; 4） DeFi 交易类 AI Agent：Agent 落地到 Crypto 的 Endgame 形态，想象空间极大，但意图甄别匹配、Solver 执行、交易结果准确性等都存在不确定性，因此务必先体验再判断是否跟进；比如： BUZZ 、 POLY 、 GRIFT 、 NEUR ; 5）创意特色类 AI Agent：创意本身的可持续性决定一切，用户粘性高，有 IP 价值属性，但前期的势能往往会影响后期的市场预期高度，比较考验团队持续的更新迭代能力；比如: SPORE 、 ZAILGO ; 6）叙事导向型 AI Agent：需要关注项目团队背景是否正派，能否持续推出迭代性更新，白皮书的计划能否能逐渐落地等，最关键是能否在一轮叙事中持续站稳龙头地位；比如：ai16z $Focai ; 7）商业组织推进型 AI Agent：比较考验 to B 端项目资源面的覆盖，产品和策略的推进程度，以及持续刷新的新 Milestone 想象空间，当然实际的平台数据指标等也很关键；比如 ZEREBRO 、 #GRIFFAIN 、 SNAI 、 fxn 8）AI 元宇宙系列 AI Agent 平台：AI Agent 推进 3D 建模和元宇宙应用场景确实有优势，但商业愿景天花板过高，硬件依赖较大，产品周期长，需关注项目持续的迭代和落地情况，尤其是「实用性」价值的显现；比如： HYPER 、 AVA 9）AI Platform 平台系列：无论做数据、算法、算力以及推理微调、DePIN 等都「消费级」市场，都需要引入一个庞大的需求端市场，毫无疑问 AI Agent 就是一个待潜力爆发潜力市场，因此如何接轨 AI Agent 很关键。\n原文链接