Il futuro degli agenti AI nelle criptovalute: oltre l'hype, verso un'economia reale
Titolo originale: What's the point of Crypto AI Agents?
Autore originale: 0xJeff, AI Investor
Traduzione originale: AididiaoJP, Foresight News
È passato un anno intero da quando l'ondata di agenti AI è iniziata alla fine del 2024.
Allora, @virtuals_io è stato il primo a proporre il concetto di "tokenizzazione degli agenti AI", abbinando applicazioni/token AI a token in fair-launch.
In questo breve anno, il campo delle criptovalute AI ha subito una trasformazione profonda: guidando il movimento open-source dell'IA generale, con una pletora di strumenti emergenti, rendendo facile per sviluppatori e novizi iniziare a costruire progetti.
Inizialmente solo un lancio di prodotto AI, fair-launch sottovalutato, guidato da sviluppatori indipendenti o piccoli team, si è ora evoluto in un ecosistema completo di criptovalute AI, con centinaia di grandi team che costruiscono la loro visione qui.
Alla luce del recente calore della narrazione x402, questo articolo esplorerà la domanda più critica esaminando lo stato attuale del settore, comprendendo i cambiamenti e analizzando i progressi degli attori chiave: dove sta andando tutto questo? Qual è il valore fondamentale degli agenti AI nelle criptovalute?
Se, come me, sei entusiasta dell'IA e desideroso di imparare, potresti aver notato il ritmo rapido dello sviluppo dell'IA. C'è qualcosa di nuovo e interessante ogni mese. Dalle applicazioni di base "nice to have" come trasformare tutto in uno stile Studio Ghibli, ai video generati dall'IA di qualità produttiva, agli agenti AI che sono più produttivi di uno sviluppatore junior medio.
Tuttavia, nel campo delle criptovalute, le cose non sono sempre così semplici. L'anno scorso di questi tempi, quando la narrazione degli agenti AI stava decollando, i progetti caldi erano questi:
· @truth_terminal ha preso vita, ha interagito con @pmarca di a16z e ha ottenuto un investimento.
· @aixbt_agent ha fornito analisi approfondite ed è anche un giocatore eccentrico e nativo della comunità cripto sulla piattaforma X.
· @virtuals_io, come parte della "società degli agenti", ha visto il suo "token agente" salire alle stelle 10-50 volte regolarmente.
· @dolos_diary è il miglior "bullo" di Internet, amato per il loro umorismo tagliente e spiritoso.
· @luna_virtuals come primo idolo AI.
L'intrattenimento era il tema principale quando le narrazioni sono iniziate, ma è passato molto tempo da quando abbiamo visto gli agenti AI portare qualsiasi nuova forma di intrattenimento (il che potrebbe essere una buona cosa, ma il fascino e l'attrattiva della prima era dell'IA sono svaniti).
L'attenzione è ora fortemente concentrata sul settore in cui le criptovalute stesse eccellono: casi d'uso finanziari, ovvero fare soldi (e non perderli).
a16z, nel suo ultimo rapporto "Crypto Industry Landscape", ha proposto una dimensione di mercato potenziale di 30 trilioni di dollari per l'economia del Metaverso, il che potrebbe essere un po' irrealistico poiché l'intero mercato dell'IA dovrebbe essere solo di pochi trilioni di dollari entro il 2030.
Detto questo, credo che l'intera economia del Metaverso abbia effettivamente il potenziale per valere decine di trilioni di dollari. Con strumenti di IA generativa e IA verticale che aiutano gli individui nella produttività, una maggiore adozione aziendale e flussi di lavoro più efficienti guidati dall'IA introdotti e implementati all'interno delle organizzazioni, questo mercato continuerà a espandersi.
Lo spazio cripto non fa eccezione. Tuttavia, poiché questo settore è fortemente concentrato sul fare soldi, i suoi flussi di lavoro ruotano naturalmente attorno alla creazione di ricchezza. Diverse categorie chiave si distinguono:
DeFi: Il Product-Market Fit più maturo nelle criptovalute
· Trading (spot, contratti perpetui, su CEX/DEX)
· Mercati monetari (prestiti, collateralizzazione di criptovalute)
· Stablecoin (mezzo di scambio/riserva di valore, strategie DeFi componibili ad alto rendimento)
· Protocolli di rendimento (mercati dei tassi di interesse, staking, mercati dei tassi di finanziamento, ottimizzatori di rendimento/prodotti di tesoreria)
· RWA/DePIN (portare asset produttivi del mondo reale on-chain, collegare il capitale on-chain alla domanda off-chain)
Questo è il più grande mercato potenziale con un valore totale bloccato superiore a 150 miliardi di dollari e una capitalizzazione di mercato delle stablecoin superiore a 300 miliardi di dollari. Una maggiore chiarezza normativa e l'adozione istituzionale stanno guidando più capitale on-chain; mentre l'aumento dell'adozione delle stablecoin sta anche attirando più aziende e startup a utilizzare canali nativi cripto.
Per questi motivi, la domanda di automazione come infrastruttura backend e strumenti, con aziende/startup come frontend che portano gli utenti mainstream on-chain, sarà cruciale nel guidare la prossima fase di adozione.
Gli agenti AI in grado di astrarre la complessità della DeFi, semplificare i processi di esecuzione o migliorare aspetti chiave della DeFi come la gestione del rischio, il ribilanciamento degli asset e la cura delle strategie probabilmente cattureranno una parte significativa del valore in afflusso nei protocolli DeFi.
Attori chiave dell'ecosistema:
@almanak, @gizatechxyz, @Cod3xOrg, @TheoriqAI, @ZyfAI_
· DeAI rappresenta il product-market fit più maturo nello spazio delle criptovalute AI
· Mercati di previsione x AI: Il sottosegmento in più rapida crescita nello spazio cripto
Se continui a osservare l'ecosistema, noterai cambiamenti minimi nello spazio DeFi x AI. Questo perché rompere i flussi di lavoro relativi alla DeFi è estremamente impegnativo. Non puoi semplicemente collegare l'IA e sperare per il meglio; devono essere implementati una progettazione strutturale responsabile e salvaguardie per prevenire incidenti gravi.
Perché ne parlo ora, piuttosto che del generico 'agente AI'?
L'ecosistema iniziale degli agenti AI era essenzialmente Virtuals e gli agenti costruiti all'interno del suo ecosistema (possibilmente sporadici come CreatorBid), così come framework come ai16z (ora chiamato ElizaOS) che rendevano facile costruire 'agenti' o robot X che potevano richiamare una varietà di strumenti, insieme a molti altri framework come Arc, Pippin e altro ancora.
Sebbene queste cose siano interessanti e curiose, questa non è la vera definizione di un agente AI. Un vero agente dovrebbe essere in grado di comprendere il suo ambiente, comprendere il suo ruolo e le sue responsabilità, prendere decisioni proattive e intraprendere azioni per raggiungere obiettivi specifici con un intervento umano minimo.
Se ti guardi intorno, oltre il 95% dei progetti non è così. Sono solo software, un prodotto di IA generativa, o ancora in fase di evoluzione verso agenti AI autonomi.
Non sto cercando di sminuire nessuno. Quello che sto cercando di sottolineare è che siamo ancora * molto presto, al punto che la maggior parte delle persone non ha ancora capito cosa funziona.
Coloro che hanno capito cosa funziona di solito non sono classificati come 'agenti AI' ma piuttosto visti come un progetto AI.
Stato dell'ecosistema
Il recente brusio portato da x402 ha stimolato la rotazione del capitale e l'interesse per le criptovalute AI, ma il nuovo panorama dell'ecosistema è molto diverso da prima.
1. L'hype sui framework è diminuito
I framework erano molto cruciali in quanto aiutavano i costruttori a mettersi al passo rapidamente, riducendo il tempo speso per imparare e programmare, progettando flussi di lavoro. Strumenti come MCP hanno migliorato la capacità degli agenti intelligenti di chiamare o fornire API, ERC-8004 è stato determinante nell'istituzione di registri e nel consolidamento di Ethereum come livello di fiducia e regolamento, gli A2A & AP2 di Google stanno diventando i framework preferiti per i costruttori, e gli strumenti di costruzione di agenti AI/flussi di lavoro come n8n hanno anche attirato un gran numero di sviluppatori e utenti regolari.
Per questo motivo, l'hype attorno ai "framework" stessi si è raffreddato, con molti progetti che hanno spostato l'attenzione altrove. Ad esempio, @arcdotfun si è spostato verso un costruttore di flussi di lavoro; @openservai, inizialmente posizionato come "cluster", ora si è anche rivolto verso un costruttore di flussi di lavoro, così come strumenti volti a sfruttare gli agenti per creare aziende Web3 guidate dall'IA e mirate a gruppi di utenti specifici (come flussi di lavoro di mercato predittivo).
I framework sono ancora importanti, ma con la proliferazione di framework e strumenti AI Web2, e l'adozione di canali Web3, l'hype attorno ai framework Web3 è diminuito.
2. Transizione dal Fair Launch Pad al modello ICO
Il modello fair launch pad era vantaggioso per i piccoli investitori al dettaglio ma rendeva difficile per i team scalare. È anche diventato facilmente un terreno fertile per gli sviluppatori indipendenti per impegnarsi in costruzioni a breve termine o puro hype, piuttosto che creare un business AI sostenibile a lungo termine che possa durare 3-5 anni.
A questo proposito, ha senso per Virtuals espandersi attraverso il suo Smart Agent Business Protocol. Poiché x402 si consolida come canale di pagamento per agenti intelligenti, stabilisce l'infrastruttura per il punteggio di fiducia/reputazione degli agenti intelligenti e definisce come gli agenti intelligenti collaborano e si pagano a vicenda per i servizi, è cruciale per realizzare la visione dell'agente intelligente.
Tuttavia, le sfide e le questioni fondamentali rimangono: "C'è una domanda di servizi di alta qualità per i quali le persone sono disposte a pagare?"
Se la maggior parte dei servizi è inutile, perché le persone non dovrebbero usare direttamente i servizi AI Web2 invece di optare per il Web3? Qual è il punto di aggregare agenti intelligenti Web3 se è così?
Per costruire un business AI sostenibile che generi entrate a 7-8 cifre, hai bisogno di finanziamenti, talenti altamente energici e tempo per costruire la visione, qualcosa che il modello fair launch pad fatica a soddisfare.
Al contrario, stiamo assistendo a una crescente popolarità di team AI medi e grandi, che sono in grado di assicurarsi finanziamenti seed da angel investor e VC ed entrare nel mercato attraverso un round comunitario (che sia su Kaito Launchpad, Legion o Echo).
Questi team, sfruttando le loro risorse (finanziamenti, talenti, approvazioni VC, ecc.), spesso forniscono prodotti/servizi di qualità molto superiore, che di solito si traducono anche in migliori prestazioni dei token.
3. Modelli di entrate e tokenomics disfunzionali
Gestire sia un prodotto AI che un token richiede due set di competenze completamente diversi che devono essere attentamente progettati per combinare i due al fine di accelerare la crescita del prodotto e l'acquisizione di utenti (es. airdroppare token agli utenti giusti → utenti che si convertono in utenti paganti → utilizzare il prodotto con pagamento → guadagnare più token, che legano gli utenti al progetto a lungo termine attraverso meccanismi come condivisione delle entrate, riacquisti, governance, ecc. → sostenere il volano).
È più facile a dirsi che a farsi. La maggior parte dei piccoli team di agenti AI alloca il 30-80% della propria tokenomics, senza lasciare risorse per avviare alcun volano di crescita.
La maggior parte dei progetti adotta un modello di abbonamento SaaS o fatturazione basata sull'utilizzo/punti e aggiunge l'opzione di pagare utilizzando token per sconti. Molti progetti utilizzeranno una parte delle entrate dell'abbonamento per riacquistare token o bruciare token utilizzati per pagare i servizi.
Utilizzare le entrate dell'abbonamento per riacquistare token va bene, ma rendere obbligatorio il pagamento solo in token (o offrire solo sconti) rende difficile scalare.
I token di criptovaluta sono altamente volatili. Usarli come mezzo di pagamento non è una buona idea (potrebbe salire del 20% oggi e scendere del 30% domani, rendendo difficile il budget).
4. Darwinian AI: Un nuovo percorso verso la formazione di capitale e una tokenomics chiara
@opentensor (Bittensor) è diventata la piattaforma preferita per i fondatori per avviare idee, per i miner per contribuire all'IA e per gli investitori per investire nella prossima azienda DeAI potenzialmente dirompente del settore.
@flock_io sta stabilendo standard per l'IA che preserva la privacy e specifica per il dominio utilizzando l'apprendimento federato, attirando aziende Web2, clienti governativi e formatori (miner) che cercano di contribuire all'IA. Simile a Bittensor, Flock aiuta le aziende a compiere un lavoro AI interessante e significativo sfruttando talenti esterni di alto livello.
@BitRobotNetwork, ispirato a Bittensor, sta adottando un approccio simile per guidare un ecosistema di sottoreti incentrato sui robot.
Allo stesso tempo, stanno emergendo anche benchmark/valutazioni del mondo reale con giochi di fondi reali (che è diventata anche una forma di intrattenimento di alta qualità):
· Alpha Arena di @the_nof1 consente a 6 modelli AI all'avanguardia di impegnarsi in una competizione di trading di contratti perpetui con denaro reale (ciascuno con 10.000 $).
· @FractionAI_xyz sfrutta la competizione tra agenti AI per migliorare/perfezionare continuamente gli agenti per fornire risultati, segnali, profitti e gestione del rischio migliori.
· @openservai ha creato OpenArena, dove i modelli AI competono nel trading di mercati di previsione.
Darwinian AI sta affrontando il problema della formazione di capitale ed è il motore che guida l'innovazione delle criptovalute AI.
· La sottorete Bittensor più quotata, Chutes, è già il fornitore di servizi di inferenza più quotato su OpenRouter, che è il gateway API universale più popolare tra gli sviluppatori AI globali.
· Le sottoreti di calcolo di alto livello (3-4) hanno collettivamente entrate ricorrenti annuali di 20-30 milioni di dollari.
· Le sottoreti relative alle previsioni stanno iniziando a generare entrate ricorrenti annuali in centinaia di migliaia a milioni di dollari monetizzando i segnali alfa e/o utilizzando segnali per un migliore trading/previsione.
IA competitiva Darwiniana = Formazione di capitale (nessun bisogno di capitale di rischio) + Accelerazione dell'innovazione (attirare ingegneri AI/ML a contribuire) = Questa sarà la forza trainante della narrazione degli agenti AI nel 2026.
Nota: "Darwinian AI" si riferisce a un ecosistema decentralizzato che guida lo sviluppo, la valutazione e le ricompense dei modelli AI basati sulla competizione e sull'economia di mercato. La sua idea centrale è la "sopravvivenza del più adatto", proprio come la teoria della selezione naturale di Darwin, consentendo ai modelli AI più eccellenti e utili di vincere nella competizione aperta e ricevere ricompense.
Quindi, cosa c'è di eccitante per i piccoli team o gli agenti AI ora?
Ad essere onesti, ce ne sono alcuni che sto usando bene, ma attualmente non ce n'è uno per cui sono disposto a pagare.
· Ricerca: Grok copre la piattaforma X, ChatGPT copre il dominio generale.
· Analisi approfondita: Guardo principalmente newsletter e rapporti Messari.
· Prospettive rapide di mercato: Usa il chatbot TG @elfa_ai.
· Segnale di trading di mercato: Usa @AskBillyBets, @Polysights e @futuredotfun di @aion5100. (Entusiasta per aVault di @sire_agent, ma non ancora pubblico.)
· DeFi: Principalmente auto-gestito, occasionalmente uso @almanak e @gizatechxyz, sebbene questi non siano strettamente considerati "agenti AI" e non facciano parte di un fair launch.
· Trading: Usa @DefiLlama per swap su EVM o @JupiterExchange per swap su Solana. Evita i contratti perpetui (usa @Cod3xOrg per analisi ed esecuzione quando necessario).
Lo spazio cripto è abituato a fornire agli utenti l'accesso gratuito a tutto, quindi gli utenti preferiscono strumenti gratuiti. Il token gating o il paywall si sono dimostrati inefficaci, ma integrare senza problemi le commissioni nel prodotto è fattibile. Ecco perché i modelli di prezzo basati sui risultati sono molto efficaci. Le persone non sono disposte a pagare 40 $ al mese, ma sono disposte a pagare 40 $ di gas fee per una transazione riuscita.
Se riesci a fornire il miglior risultato (rendimento elevato, miglior prezzo di scambio), finché il risultato è abbastanza buono, a nessuno importerà se incorpori le commissioni.
Dopo aver provato così tante app o agenti di criptovalute AI, quello che ho imparato è che i prodotti migliori attualmente sono quelli che fanno soldi, con il miglior settore che sono i Launchpad (insieme ai mercati di previsione in arrivo), ovvero gestire un "casinò" on-chain e raccogliere commissioni dalle transazioni.
Prospettive future
· Casi d'uso nel mondo reale che raggiungono l'adozione mainstream (quelli che userebbero normali sviluppatori o utenti AI non cripto) emergeranno l'anno prossimo, molto probabilmente originati dall'ecosistema DeAI/Darwinian AI.
· Il 2026 sarà l'anno delle criptovalute AI, con una pletora di casi d'uso DeFi, infrastruttura DeAI e casi d'uso di previsione emergenti.
· La maggior parte dei piccoli team di agenti AI scomparirà gradualmente o verrà acquisita/fusa, o passerà a costruire all'interno dell'ecosistema Darwinian AI.
· Le criptovalute AI e gli agenti AI come campo di nicchia convergeranno, segnando una direzione di prodotto e una visione più chiare per le criptovalute AI.
· Il launchpad sarà ancora al centro della comunità Twitter cripto, generando volume di transazioni e commissioni, ma l'innovazione significativa che guida il progresso del settore avverrà nelle posizioni più ricche di risorse (capitale, talenti, canali di distribuzione e adozione da parte degli utenti).
Il significato degli agenti AI nelle criptovalute
Per un "agente AI" lanciato in modo equo, il significato risiede nella progettazione di un'esperienza di trading mascherata da "tecnologia di investimento", sebbene la maggior parte sia semplicemente un wrapper LLM con uno strato di token.
Nella maggior parte dei casi, fornisce il percorso migliore per gli investitori al dettaglio per investire presto in tali "agenti AI", speculare sugli asset e fare soldi.
La narrazione degli agenti AI nelle criptovalute è significativa nel gettare le basi per la futura economia dell'IA, dove la blockchain fungerà da infrastruttura/canale centrale per rendere tutto questo possibile.
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