작성자: Haotian, 출처: 작성자 트위터 @tmel0211
AI 에이전트의 다양한 "대상" 투자 논리를 간단히 공유합니다:
1) 단일 AI: 사용자 인지도가 강하고, 적용 분야가 수직적이며, 제품 검증 주기가 짧지만 천장이 제한적입니다. 투자는 반드시 애플리케이션 경험을 전제로 해야 합니다. 예: $AIXBT, $솔라나(SOL);
2) 프레임워크와 표준: 기술 장벽이 높고, 비전과 목표가 거대하며, 시장(개발자) 채택도가 매우 중요하고 천장이 매우 높습니다. 투자는 프로젝트의 기술적 품질, 창립자 배경, 내러티브 논리, 애플리케이션 구현 등을 종합적으로 고려해야 합니다. 예: $arc, $REI, $스웜(Swarm), $GAME;
3) 런치패드 플랫폼: Tokenomics가 완비되고 생태계 시너지가 강해 긍정적인 선순환 효과를 낳지만, 장기간 히트작이 없으면 시장 기대치에 큰 타격을 줍니다. 시장 열기가 높고 혁신이 빠르게 교체될 때 상승 채널을 따르고, 집단 하락 시 관망하는 것이 좋습니다. 예: #Virtual, $MetaV;
4) DeFi 거래형 AI 에이전트: 암호화폐 Endgame 형태로 AI 에이전트가 구현되어 상상력이 무궁무진하지만, 의도 식별 매칭, Solver 실행, 거래 결과 정확성 등에 불확실성이 존재하므로 반드시 경험해 보고 판단해야 합니다. 예: $BUZZ, $알위브(AR), $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 미칩니다. 팀의 지속적인 업데이트 능력이 중요합니다. 예: $SPORE, $ZAILGO;
6) 내러티브 지향형 AI 에이전트: 프로젝트 팀의 정직성, 지속적인 업데이트 능력, 백서 계획의 실현 가능성 등을 주목해야 하며, 가장 중요한 것은 한 라운드의 내러티브 속에서 지속적으로 선두 자리를 지키는 것입니다. 예: #ai16z, $Focai;
7) 비즈니스 추진형 AI 에이전트: B2B 자원 커버리지, 제품과 전략의 추진 정도, 새로운 이정표 상상력의 지속적 갱신 등을 평가해야 하며, 실제 플랫폼 데이터 지표도 매우 중요합니다. 예: #ZEREBRO, #GRIFFAIN, $SNAI, $fxn
8) AI 메타버스 시리즈 AI 에이전트 플랫폼: AI 에이전트가 3D 모델링과 메타버스 애플리케이션 시나리오를 추진하는 데 장점이 있지만, 비즈니스 비전의 천장이 너무 높고 하드웨어에 의존도가 높으며 제품 주기가 길어, 지속적인 반복과 구현 상황, 특히 "실용성" 가치의 구현에 주목해야 합니다. 예: $HYPER, $AVA
9) AI 플랫폼 시리즈: 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 추론 미세 조정, DePIN 등 모두 "소비자 시장"이며, 거대한 수요 시장을 끌어들여야 합니다. 의심할 여지 없이 AI 에이전트는 폭발적인 잠재력을 가진 시장이므로, AI 에이전트와 어떻게 연계되는지가 핵심입니다. 예: @hyperbolic_labs, @weRoamxyz, @din_lol_, @nillionnetwork;
참고: 위 내용은 AI 에이전트의 불완전한 분류 요약이며, 예시로 든 티커는 연구 및 학습 목적으로만 제공되며 투자 조언이 아닙니다. DYOR!
