最近、多くの起業家や投資家との交流の中で、AIと暗号資産の組み合わせの将来に対する期待感は依然として高い一方で、Web3 AIエージェントの発展方向については少し迷いが見られることに気づきました。この現状に対処するために、いくつかの将来の発展トレンドを整理しましたので、業界関係者に参考にしていただければと思います。1. AIエージェントプロジェクトがトークンの発行だけに依存し、実際の応用価値が欠けている場合、容易に純粋な投機のラベルを貼られてしまいます。製品と市場の適合度を支えるプロジェクトは、完全なトークンエコノミクス設計があっても、AIの外見をまとった投機行為として見られる運命から抜け出すことは難しいです。2. 当初予想されたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォームからAI分散物理インフラストラクチャへの実現順序が変わる可能性があります。エージェント市場のバブルが収束するにつれて、エージェントは大規模モデルの微調整やデータアルゴリズムなどのコア技術が成熟した後のアプリケーションの媒体となる可能性があります。コア技術のサポートが欠如している場合、単にAIエージェントに依存するだけでは市場の支持を得ることは難しいでしょう。3. AIデータ、計算力、アルゴリズムサービスに特化したプラットフォームプロジェクトは、AIエージェントを超えて市場の注目を集める可能性があります。新しいAIエージェントが登場しても、これらのAIプラットフォームプロジェクトが開発したエージェントは、市場での説得力がより高い可能性があります。結局のところ、AIプラットフォームを運営できるプロジェクトチームは、技術力とチーム構成の面でより信頼性が高いことが多いです。4. Web3 AIエージェントは差別化した発展経路を探す必要があり、Web2チームと正面から競争してはいけません。Web2エージェントは実用性を重視しているため、低コスト開発プラットフォームの論理は通用します。しかし、Web3エージェントはトークン経済学により注目しており、低コストの展開を過度に強調すると、より多くの資産発行のバブルを引き起こす可能性があります。Web3 AIエージェントはブロックチェーンの分散型合意構造と組み合わせて革新すべきです。5. AIエージェントの最大の利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。重要なのは、プロトコルをどのように「太く」し、遊休計算リソースをどのように活用し、分散型アーキテクチャを利用してアルゴリズムの低コストのアプリケーションの利点を実現し、金融、医療、教育などの垂直に細分化されたシーンを活性化するかです。同時に、アプリケーションをどのように「細く」するかも課題です。AIエージェントに資産を自律的に管理させ、取引を行わせ、多モーダルインタラクションを実現する機能は段階的に進める必要があり、一気に実現することはできません。6. Web2分野のMCPプロトコルとManus自動化実行のマルチモーダルなどの技術は、Web3分野のイノベーションにインスピレーションを与える。MCPとManusに基づいてWeb3アプリケーションシナリオに適したソリューションを直接開発することや、分散協力フレームワークを使用してMCPを基にビジネスシナリオを強化することを検討できる。破壊的イノベーションを過度に追求する必要はなく、既存の製品とプロトコルの基礎の上で適切に最適化し、Web3の独自の利点を発揮することができれば十分である。Web2であれWeb3であれ、AI大言語モデルによってもたらされた技術革新の波にあるが、重要なのはAI技術の進展を本当に推進できるかどうかである。
Web3 AIエージェントの発展トレンド：6つの方向性がプロジェクトの差別化優位性を構築するのを支援
最近、多くの起業家や投資家との交流の中で、AIと暗号資産の組み合わせの将来に対する期待感は依然として高い一方で、Web3 AIエージェントの発展方向については少し迷いが見られることに気づきました。この現状に対処するために、いくつかの将来の発展トレンドを整理しましたので、業界関係者に参考にしていただければと思います。
AIエージェントプロジェクトがトークンの発行だけに依存し、実際の応用価値が欠けている場合、容易に純粋な投機のラベルを貼られてしまいます。製品と市場の適合度を支えるプロジェクトは、完全なトークンエコノミクス設計があっても、AIの外見をまとった投機行為として見られる運命から抜け出すことは難しいです。
当初予想されたAIエージェント、AIフレームワーク、AIプラットフォームからAI分散物理インフラストラクチャへの実現順序が変わる可能性があります。エージェント市場のバブルが収束するにつれて、エージェントは大規模モデルの微調整やデータアルゴリズムなどのコア技術が成熟した後のアプリケーションの媒体となる可能性があります。コア技術のサポートが欠如している場合、単にAIエージェントに依存するだけでは市場の支持を得ることは難しいでしょう。
AIデータ、計算力、アルゴリズムサービスに特化したプラットフォームプロジェクトは、AIエージェントを超えて市場の注目を集める可能性があります。新しいAIエージェントが登場しても、これらのAIプラットフォームプロジェクトが開発したエージェントは、市場での説得力がより高い可能性があります。結局のところ、AIプラットフォームを運営できるプロジェクトチームは、技術力とチーム構成の面でより信頼性が高いことが多いです。
Web3 AIエージェントは差別化した発展経路を探す必要があり、Web2チームと正面から競争してはいけません。Web2エージェントは実用性を重視しているため、低コスト開発プラットフォームの論理は通用します。しかし、Web3エージェントはトークン経済学により注目しており、低コストの展開を過度に強調すると、より多くの資産発行のバブルを引き起こす可能性があります。Web3 AIエージェントはブロックチェーンの分散型合意構造と組み合わせて革新すべきです。
AIエージェントの最大の利点は「アプリケーション前置き」にあり、「太いプロトコル、細いアプリケーション」の論理に合致しています。重要なのは、プロトコルをどのように「太く」し、遊休計算リソースをどのように活用し、分散型アーキテクチャを利用してアルゴリズムの低コストのアプリケーションの利点を実現し、金融、医療、教育などの垂直に細分化されたシーンを活性化するかです。同時に、アプリケーションをどのように「細く」するかも課題です。AIエージェントに資産を自律的に管理させ、取引を行わせ、多モーダルインタラクションを実現する機能は段階的に進める必要があり、一気に実現することはできません。
Web2分野のMCPプロトコルとManus自動化実行のマルチモーダルなどの技術は、Web3分野のイノベーションにインスピレーションを与える。MCPとManusに基づいてWeb3アプリケーションシナリオに適したソリューションを直接開発することや、分散協力フレームワークを使用してMCPを基にビジネスシナリオを強化することを検討できる。破壊的イノベーションを過度に追求する必要はなく、既存の製品とプロトコルの基礎の上で適切に最適化し、Web3の独自の利点を発揮することができれば十分である。Web2であれWeb3であれ、AI大言語モデルによってもたらされた技術革新の波にあるが、重要なのはAI技術の進展を本当に推進できるかどうかである。