간단히 AI 에이전트의 다양한 "대상" 투자 고려 논리를 공유하겠습니다:

1) 단일 AI: 사용자 체감이 강하고, 적용 분야가 수직적이며, 제품 검증 기간이 짧지만 천장이 제한적입니다. 투자는 반드시 경험 애플리케이션을 전제로 해야 합니다. 예를 들어 새로운 전략 분석 단일 AI, 다른 사람의 과장된 설명보다는 직접 사용해보는 것이 중요합니다. 예: 솔라나(SOL), 루나(LUNA);

2) 프레임워크와 표준: 기술 진입장벽이 높고, 비전과 목표가 거대하며, 시장(개발자) 채택도가 매우 중요하고, 천장이 매우 높습니다. 투자는 프로젝트의 기술적 품질, 창립자 배경, 내러티브 논리, 실제 적용 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 예: 알위브(AR), 리퍼런스(REI), 스웜(Swarm), MX Token(MX);

3) 런치패드 플랫폼: Tokenomics가 잘 갖춰져 있고, 생태계 시너지가 강해 긍정적인 선순환 효과를 낳지만, 장기간 히트작이 없으면 시장 기대치에 큰 타격을 줍니다. 시장 열기가 높고 혁신이 빠르게 교체될 때 상승 채널을 따라가고, 집단 하락 시에는 관망하는 것이 좋습니다. 예: 버추얼(Virtual), 메타버스(MetaV);

4) DeFi 거래형 AI 에이전트: 암호화폐 Endgame 형태로 AI 에이전트가 적용되어 상상력이 무궁무진하지만, 의도 식별 매칭, Solver 실행, 거래 결과 정확성 등에 불확실성이 존재하므로 반드시 직접 경험해보고 판단해야 합니다. 예: BUZZ, POLY, GRIFT, NEUR;

5) 창의적 특색형 AI 에이전트: 창의성 자체의 지속가능성이 모든 것을 결정하며, 사용자 충성도가 높고 IP 가치가 있지만, 초기 동력이 이후 시장 기대치에 영향을 미칠 수 있어 팀의 지속적인 업데이트 능력이 중요합니다. 예: SPORE, ZAILGO;

6) 내러티브 지향형 AI 에이전트: 프로젝트 팀의 배경이 정직한지, 지속적으로 업데이트를 출시할 수 있는지, 백서의 계획이 실제로 구현될 수 있는지 등을 주목해야 하며, 가장 중요한 것은 한 라운드의 내러티브 속에서 지속적으로 선두 자리를 지킬 수 있는지 여부입니다. 예: ai16z, Focai;

7) 비즈니스 조직 추진형 AI 에이전트: B2B 자원 커버리지, 제품과 전략의 추진 정도, 지속적인 새로운 이정표 상상력 등을 평가해야 하며, 실제 플랫폼 데이터 지표 등도 매우 중요합니다. 예: ZEREBRO, GRIFFAIN, SNAI, fxn;

8) AI 메타버스 시리즈 AI 에이전트 플랫폼: AI 에이전트가 3D 모델링과 메타버스 애플리케이션 시나리오에 강점이 있지만, 비즈니스 비전의 천장이 너무 높고 하드웨어에 의존도가 크며 제품 주기가 길어, 지속적인 업데이트와 실용성 가치 구현에 주목해야 합니다. 예: HYPER, AVA;

9) AI 플랫폼 시리즈: 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 추론 미세 조정, DePIN 등 모두 "소비자 시장"이 필요하며, AI 에이전트가 바로 그 폭발적 잠재력을 가진 시장이므로 AI 에이전트와의 연계가 핵심입니다. 예: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;

참고: 위 내용은 AI 에이전트의 불완전한 분류 요약이며, 예시된 티커는 연구 및 학습 목적으로만 제공되며 투자 권장사항이 아닙니다. DYOR!