暗号空間における AI エージェントの開発の軌跡

GOAT が出現する前、このサイクルで最もホットなセクターは、強い包括性を特徴とするミームコインでした。動物園のカバ MOODENG から、DOGE の飼い主が新たに引き取った Neiro、インターネットネイティブのミーム Popcat まで、「すべてがミームになり得る」というトレンドを示しました。

Cryptocurrency + AI, Seeking PMF

仮想通貨＋AI、PMFを目指す

PMF (Product Market Fit) is the degree of alignment between a product and market demand. It means that the product must meet market needs. Before starting a venture, entrepreneurs should confirm market conditions, understand what type of customers to target, and clarify the current market environment in the sector before product development.

PMF (Product Market Fit) は、製品と市場の需要の間の整合度です。それは、製品が市場のニーズを満たさなければならないことを意味します。起業家はベンチャーを始める前に市場の状況を確認し、どのような顧客をターゲットにするかを理解し、製品開発の前にその分野の現在の市場環境を明確にする必要があります。

This concept is applicable to avoid creating products/services that feel good to them but do not resonate with the market. It is also relevant in the cryptocurrency market, where project teams should understand the needs of crypto players to develop products, rather than piling up technology that is disconnected from the market.

この概念は、自分にとっては良いと感じても市場の共感を呼んでいない製品やサービスを作成することを避けるために適用できます。これは仮想通貨市場にも関係しており、プロジェクト チームは市場から切り離されたテクノロジーを積み上げるのではなく、製品を開発するために仮想通貨プレーヤーのニーズを理解する必要があります。

In the past, Crypto AI has often been bundled with DePIN, narrating the use of decentralized data from Crypto to train AI, thereby avoiding reliance on a single entity’s control, such as computing power and data. Data providers can then share the benefits brought by AI.

これまで、Crypto AI は DePIN とバンドルされることが多く、Crypto の分散データを使用して AI をトレーニングすることで、コンピューティング能力やデータなどの単一エンティティの制御への依存を回避することが説明されていました。データプロバイダーは、AI によってもたらされる利点を共有できます。

According to the above logic, it is more like Crypto empowering AI. Besides tokenizing and distributing benefits to computing power providers, it is difficult for AI to onboard more new users. One could also say that this model is not very successful in terms of PMF.

上記のロジックによれば、それは AI を強化する暗号通貨に似ています。トークン化してコンピューティングパワープロバイダーに利益を分配する以外に、AI がより多くの新規ユーザーをオンボーディングすることは困難です。このモデルは PMF の観点からはあまり成功していないとも言えます。

The emergence of AI Agents seems more like an application end. In contrast, DePIN + AI serves as infrastructure, and clearly, applications are simpler and easier to understand, possessing a better ability to attract users, thus having a better PMF than DePIN + AI.

AI エージェントの出現は、むしろアプリケーションの終焉のように思えます。対照的に、DePIN + AI はインフラストラクチャとして機能し、明らかにアプリケーションがシンプルで理解しやすく、ユーザーを引き付ける能力に優れているため、DePIN + AI よりも優れた PMF を備えています。

First, it received sponsorship from A16 Z founder Marc Andreessen (the PMF theory was also proposed by him), leading to the creation of GOAT from a conversation between two AIs, marking the first shot for AI Agents. Now, both ai16 z and Virtual have their respective strengths and weaknesses. What is the development trajectory of AI Agents in the crypto space? What stage are they currently in? Where will they go in the future? Let WOO X Research take you through it.

まず、A16 Z の創設者であるマーク・アンドリーセン氏のスポンサーを受け（PMF 理論も彼によって提案されました）、2 つの AI 間の会話から GOAT が作成され、AI エージェントの最初のショットとなりました。さて、ai16 z と Virtual にはそれぞれ長所と短所があります。暗号通貨分野における AI エージェントの開発の軌跡は何ですか?彼らは現在どの段階にいるのでしょうか？彼らは将来どこへ行くのでしょうか？ WOO X Research にお任せください。

Stage One: Meme Kickoff

ステージ 1: ミームのキックオフ

Before the emergence of GOAT, the hottest sector in this cycle was meme coins, characterized by strong inclusivity. From the hippopotamus MOODENG from the zoo to the newly adopted Neiro by the DOGE owner, and the internet-native meme Popcat, it showcased the trend of "everything can be a meme." Beneath this seemingly nonsensical narrative, it actually provided fertile ground for the growth of AI Agents.

GOAT が出現する前、このサイクルで最もホットなセクターは、強い包括性を特徴とするミームコインでした。動物園のカバ MOODENG から、DOGE の飼い主が新たに引き取った Neiro、インターネットネイティブのミーム Popcat まで、「すべてがミームになり得る」というトレンドを示しました。この一見ナンセンスな物語の裏で、実際には AI エージェントの成長に肥沃な土壌が提供されました。

GOAT is a meme coin generated from a conversation between two AIs, marking the first time AI achieved its goals through cryptocurrency and the internet, learning from human behavior. Only meme coins can carry such highly experimental projects. Meanwhile, similar concept coins have sprung up like mushrooms after rain, but most functionalities remain limited to automatic posting and replying on Twitter, with no practical applications. At this time, AI Agent coins are often referred to as AI + Meme.

GOAT は 2 つの AI 間の会話から生成されたミーム コインであり、AI が人間の行動から学習し、暗号通貨とインターネットを通じて初めて目標を達成したことを示しています。このような高度に実験的なプロジェクトを実行できるのはミームコインだけです。一方、同様のコンセプトのコインが雨後の筍のように出現したが、ほとんどの機能はTwitterへの自動投稿と自動返信にとどまり、実用化されていない。現時点では、AI エージェント コインは AI + ミームと呼ばれることがよくあります。

Representative projects:

代表的なプロジェクト：

People gradually realized that AI Agents could not only interact simply on Twitter but could extend to more valuable scenarios. This includes content production such as music and video, as well as investment analysis and fund management services that are more aligned with crypto users. From this stage onward, AI Agents began to separate from meme coins, forming an entirely new sector.

人々は、AI エージェントが単に Twitter 上で対話できるだけでなく、より価値のあるシナリオにも拡張できることに徐々に気づきました。これには、音楽やビデオなどのコンテンツ制作だけでなく、仮想通貨ユーザーに合わせた投資分析や資金管理サービスも含まれます。この段階から、AI エージェントはミーム コインから分離し始め、まったく新しいセクターを形成しました。

Representative projects:

代表的なプロジェクト：

As AI Agent applications flourish, what sector should entrepreneurs choose to seize this wave of AI and Crypto?

AI エージェント アプリケーションが隆盛を極める中、起業家はこの AI と暗号化の波をつかむためにどの分野を選択すべきでしょうか?

The answer is Launchpad.

答えはLaunchpadです。

When the tokens issued under the platform have a wealth effect, users will continuously seek and purchase tokens issued by that platform. The real profits generated from user purchases also empower the platform token to drive price increases. As the platform token price continues to rise, funds will overflow to the tokens issued under it, creating a wealth effect.

プラットフォームの下で発行されたトークンが資産効果をもたらすと、ユーザーは継続的にそのプラットフォームが発行したトークンを探して購入するようになります。ユーザーの購入から得られる実際の利益は、プラットフォーム トークンの価格上昇を促進する力にもなります。プラットフォームトークンの価格が上昇し続けると、その下で発行されたトークンに資金が溢れ、資産効果が生まれます。

The business model is clear and has a positive flywheel effect. However, it is essential to note that Launchpad belongs to the winner-takes-all category with a Matthew effect. The core function of Launchpad is to issue new tokens. In similar functional situations, the competition lies in the quality of the projects under it. If a single platform can consistently produce high-quality projects and has a wealth effect, user stickiness to that issuing platform will naturally increase, making it difficult for other projects to capture users.

ビジネスモデルは明確で、プラスのフライホイール効果があります。ただし、Launchpad はマシュー効果のある勝者総取りのカテゴリーに属していることに注意することが重要です。 Launchpad の中心的な機能は、新しいトークンを発行することです。同様の機能状況では、競争はその下のプロジェクトの品質にあります。単一のプラットフォームが質の高いプロジェクトを継続的に生み出し、資産効果があれば、当然その発行プラットフォームへのユーザーの粘着力が高まり、他のプロジェクトがユーザーを獲得することが難しくなります。

Representative projects:

代表的なプロジェクト：

As AI Agents begin to realize more practical functions, they start exploring collaboration between projects to build a more robust ecosystem. The focus of this stage is on interoperability and the expansion of the ecosystem, particularly whether synergies can be created with other crypto projects or protocols. For example, AI Agents might collaborate with DeFi protocols to enhance automated investment strategies or integrate with NFT projects to create smarter tools.

AI エージェントがより実用的な機能を実現し始めると、より堅牢なエコシステムを構築するためにプロジェクト間のコラボレーションを模索し始めます。この段階の焦点は、相互運用性とエコシステムの拡大、特に他の暗号プロジェクトやプロトコルとの相乗効果を生み出すことができるかどうかにあります。たとえば、AI エージェントは DeFi プロトコルと連携して自動投資戦略を強化したり、NFT プロジェクトと統合してよりスマートなツールを作成したりする可能性があります。

To achieve efficient collaboration, a standardized framework needs to be established first, providing developers with preset components, abstract concepts, and related tools to simplify the complex development process of AI Agents. By proposing standardized solutions to common challenges in AI Agent development, these frameworks can help developers focus on the uniqueness of their applications rather than starting from scratch each time, thus avoiding the problem of reinventing the wheel.

効率的なコラボレーションを実現するには、まず標準化されたフレームワークを確立し、AI エージェントの複雑な開発プロセスを簡素化するためのプリセット コンポーネント、抽象概念、関連ツールを開発者に提供する必要があります。これらのフレームワークは、AI エージェント開発における一般的な課題に対する標準化されたソリューションを提案することで、開発者が毎回最初から始めるのではなく、アプリケーションの独自性に集中できるようになり、車輪の再発明の問題を回避できます。

Representative projects:

代表的なプロジェクト：

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