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VC 和开發者的新焦點:新敘事「Web3 x AI Agent」 及潛力項目解析

by 白澤研究院 - 2024-07-29 42 Views

來源:白澤研究院

國內還沒有多少有關新敘事 Web3 x Agent 的內容,很榮幸與 Solana 上的潛力 AI 項目 HajimeAI 合作完成本次研究。

回看今年一月,美國比特幣現貨 ETFs 獲批,引發了投資者的強烈看漲情緒以及正向資金流入。加密市場在 2024 年上半年繼續增長,總市值增長了 37.3%。有幾個 Crypto 敘事獲得了很強的動能,在我的印象裏, Memecoin、AI、RWA 是表現最強勁的。就從上周的幣價表現來看,AI 仍然是比較強的,僅次於 Memecoin。

Web3 x AI,今年各個 Web3 VC 大舉押注這個賽道,甚至能在公开市場購买老項目 TAO(Bittensor),所以我並不認爲這是個轉瞬即逝的敘事。相反,它會隨着傳統 AI 賽道的發展而繼續創新。

比方說,傳統 AI 領域的最新趨勢 AI Agent 也被帶入到了 Web3 世界。在上半年裏,有大量 Web3 x AI Agent 項目啓動,例如 Spectral、Olas Network,同時也有很多老項目在緊跟這個敘事,例如 Fetch.AI $FET,Phala $PHA。在剛剛過去的 ETHCC 上,有不少 Web3 开發者和頂級 VC 开始聚焦在 AI Agent 敘事上。

本文從我認爲的兩個最具代表性的新項目着手,來快速理解這個新敘事以及其中的機會。

目錄:

一、什么是 AI Agent?

二、Web3 x AI Agent 的新變革

三、Spectral 投研

四、GaiaNet 投研

五、其他早期項目概覽

一、什么是 AI Agent

簡單來說,AI Agent 是一種基於大語言模型(LLM),能夠感知環境進行自主理解、獨立思考、自主決策和執行動作的“代理”。就類似於人類“做事情”的過程,Agent 的核心功能,可以歸納爲三個步驟:感知、規劃和行動。

那么 AI Agent 與 ChatGPT 等 AI 聊天機器人有何不同呢?在目的和能力上

聊天機器人旨在與人類互動,由於 AI 聊天機器人是爲了幫助人類而設計的,它們不會採取自主行動;

而 Agent 則旨在完成自主任務,具備採取自主行動的能力。你不用一直告訴它要做什么,只要給它一個目標,就能想辦法自動幫你完成

舉個例子,AI Agent 就像是一個更加智能的小愛同學,當你生病的時候,你對它說:“小愛同學,我身體有些不舒服。”

它會通過監測你的體溫和其他身體指標,並結合互聯網上的數據和信息,經過分析,給你一個結論:“你陽了”。然後主動給你生成了請假條,你只要點點頭就會直接發給你老板。而且它還能感知到,家裏的退燒藥不夠了,就自主幫你把藥品加入購物車,只要你支付,15 分鐘後就會送到家門口。

把 Web2 最火的一些 AI Agent 幾乎都用了一遍,比如 Perplexity、CrewAI、AutoGPT,MultiOn,比較常用的功能包括批量文檔內容提取、互聯網信息整合(生成研究報告)。MultiOn 這個產品我用起來很有心意,在這裏着重介紹下。它主打的是簡化互聯網用戶交互,解放用戶雙手,改變用戶與互聯網的互動模式。

例如,我向 MultiOn 下達了一個任務,“幫我找到 Youtube 上播放量最高的 Web3 主題視頻”,從“瀏覽器打开 Youtube”、“搜索主題爲 Web3”、“篩選播放量最高”,全部自動完成,最後 Agent 向我輸出了 2600 萬播放量的視頻 。

二、Web3 x AI Agent 的新變革

首先,Web3 能爲 AI Agent 帶來什么?換句話說,將 AI Agent 搬到鏈上,能有什么好處?

  • 抗審查

AI Agent 基於 LLM,集中式的 LLM 會導致輸出偏向便審查的結果,這樣就會一定程度上限制真實信息的傳播。使用去中心化的 LLM 搭建 AI Agent 可以解決這個問題。

  • 去中心化/所有權

相同的道理,除非是自己花費巨量數據資源做 LLM,否則 AI Agent 的核心數據仍然保存於集中式 AI 提供商。

  • 貨幣化

AI Agent Launchpad?發幣治理某個 AI Agent,IAO(Initial Agent Offering),給 AI Agent 开發者和投資者提供變相途徑。

  • 可組合性/樂高

AI Agent 與其他同網絡 Agents 之間交互、交易、賦能上的互操作。如果參考 DeFi 的可組合性,未來僅用一個 Web3 的 AI Agent 實現從投資選品、尋找流動性最好的 DEX、完成代幣交換、監控收益情況,也就不足爲奇了。

反過來,AI Agent 又能爲 Web3 帶來什么? 

1. 對話式 AI Agent 上鏈,除了 Web2 Agent 能做到的特定領域專業知識搜集與整理,也能做到 Web3 鏈上信息的檢索和匯總,大大簡化了 Web3 用戶鏈研過程。

2. 僅僅看 AI Agent 的概念,還有 MultiOn,真的很能讓我想到一直在奶的 Intent-Centric(以意圖爲中心),要做的就是解放鏈上用戶的雙手,改變用於與 Web3 交互方式,實現 Mass Adoption。這些交互包括但不限於 Swap、空投交互。想象一下,向 AI Agent 說,“幫我完成 Linea 的空投交互”,AI Agent 就能從網上獲取 KOL 們的空投教程,然後通過鏈上錢包跟着步驟自動完成。(那好像就不需要擼毛工作室了?)

或者“幫爲我構建一個 ETHBot,當 ETH 低於 MA200 時,用我 USDT 余額的 30% 买入 ETH”,全天候監控市場,是不是很性感。

如果每個求解器都採用能自動做鏈上交互的 AI Agent,其實就實現了意圖協議最重要的一塊拼圖。

關於 Intent-Centric 可以查看我之前的公衆號文章。

所以在這裏,我想將目前的 Web3 x AI Agent 賽道具體產品分爲兩種,一種是 Web2 式鏈上對話 AI Agent,另一種就是上一段所說的比較 Web3 Native 的 AI Agent

第一種可理解爲,在某個 Layer-1 上創建的 AI Agent,適用於 Web3 用戶學習特定領域專業知識,以及做鏈上研究。不包含鏈上操作

第二種可理解爲,邏輯上鏈,幫助用戶在鏈上實現一些特定交互。包含鏈上操作

當然,我的分類只是最基本的基於“AI Agent 是否具備鏈上交互能力”,並未考慮是否基於可靠、可驗證的去中心化 AI 模型。

下面各介紹一個典型項目,GaiaNet 和 Spectral,進行橫向對比

三、Spectral(具備鏈上操作能力)

前身是一個基於以太坊的信用評分協議,旨在爲貸款人提供評估借款人信用風險的新方式。

2023 Q4 轉型爲機器智能網絡,允許用戶構建鏈上 AI Agent,形成鏈上代理經濟。

1. 業務模型

Spectral 四個比較重要的產品:

Spectral Syntax,一個官方开發的 Agents 集合,用戶可以告訴某個 Agent 要做什么,Agent 會將自然語言意圖轉換爲可執行代碼來幫助用戶完成。例如創建 NFT、創建 Memecoin、自動化交易、鏈上信息檢索。親身體驗了下 MoonMaker Agent,可以實現自動化完成從名稱創建、logo 設計到 CA 部署。

Spectral Nova,一個直接向智能合約提供機器學習推理的去中心化平台,頂尖科學家、企業、Dev、工程師等模型創建者可以在其中構建 AI 模型,獲得用戶付費收入。此外,模型創建者可以發布帶有獎勵的挑战。其中的求解者(賞金獵人)解決挑战,贏得獎勵,或者獲得收入分紅。創建者、求解者、驗證者和消費者在 Spectral 的機器智能網絡上相互交互,通過激勵機制形成飛輪。

Agent Wallets,2024 Q3 推出,通過將 AI Agent 集成到錢包裏,幫助用戶實現鏈上操作,簡化 Web3 用戶體驗。舉個例子,支持使用 USDC 進行無 Gas 交易,Gas 資產 Agent 將自動執行交換。

Inferchain,一個以 AI Agent 爲敘事的 Layer1,將集成 Syntax、Nova 中的 Agents,促進這些 Agents 之間的互操作。將在 2024 Q4 推出。

2. 發展歷程

2021-2022 分別以作爲 Web3 信用風險評估基礎設施完成融資

2024.03 推出 Syntax,正式轉型爲鏈上 AI Agent 敘事

2024.05 TGE,啓動第一季空投

2024.06 與加密錢包 Turnkey 合作,Q3 推出 Agent Wallet(Turnkey 曾融資 1500 萬美元,紅杉、Coinbase 參投)

3. AI x Web3 的結合點

Inferchain 是 Spectral 生態的最後一塊拼圖,實現其最終愿景,輕松开發鏈上 AI Agents,並能夠互通互聯,最終實現 AI 在 Web3 領域的應用透明化、去中心化和可驗證。

4. 產生的價值

解決了集中式 AI 試錯成本昂貴,依賴於單一 source 並且信息真實性的問題 ;

使普通用戶(非技術)也能夠快速創建鏈上 Agent;

促進鏈上 Agents 之間的通信。

5. 代幣經濟學

$SPEC,用戶可以使用代幣來作爲支付手段,付費使用社區开發的 AI Agents。此外還被用於去中心化治理,質押機制:

在 Spectral Syntax 中,質押 SPEC 的用戶有權創建 AI Agents,和訪問社區創建的 AI Agents;

在 Spectral Nova 中,驗證者需要質押 SPEC 作爲抵押品,來驗證求解者完成的挑战。

SPEC 已上市 Bybit、Gate.io、MEXC 等交易平台,流通市值 8500 萬美元,FDV 8 億美元

目前流通部份只有第一季空投+做市商份額,佔總量的 10.3%

2025.05 开啓核心貢獻者和投資人解鎖,如果今年後面幾個月加密市場繼續走高,則需注意解鎖後的拋售風險

6. 團隊背景

Sishir Varghese - 聯創和首席執行官

此前曾擔任 AlphaChain 聯合創始人和執行合夥人,還擔任過 Loopring 的战略合夥人

Mihir Kulkarni - 產品主管

此前曾是 Coinbase 機構產品運營經理

7. 融資情況

輪次一:

Galaxy, ParaFi Capital, Maven 11, Alliance DAO, Rarestone Capital …

輪次二:

General Catalyst, Social Capital, Jump Capital, Samsung Next, Circle Ventures, Franklin Templeton, Section 32 …

超級大 VC 投資背景,例如富蘭克林漢普頓、三星、谷歌

8. AI Agent 使用情況

2024.06 公布的 Q2 數據:

注冊用戶 65,362 

由 SYNTAX 生成的合約數量 1,055,568

每個用戶的平均交互次數 25

使用 MoonMaker 創建的 Memecoins 數量 5,043

四、GaiaNet(不具備鏈上操作能力)

GaiaNet 是一個分布式 AI 基礎設施,將逐步成爲一個去中心化的 AI Agent 生態系統

1. 業務模型

節點即 Agent,Node = Agent。在我自己搭建節點的實踐中,當我自己與節點對應的 AI Agent 對話時,AI Agent 輸出結果要消耗計算資源。

打造一個基於以太坊,以節點的形式聚合各領域知識庫的 AI Agent 網絡,讓個人和企業根據自己的特定領域專業知識來快速構建 AI Agent,並提供給需求端以盈利。

GaiaNet 網絡的三個核心組件:

• GaiaNet 節點 

一種全面的軟件堆棧,個人和企業能夠快速部署融入自己專業知識的 AI Agent。

• GaiaNet 域名

一種在互聯網域名下注冊的節點的集合,由域名運營商管理。官方的設想是,每個域名都特定於一個專業領域,比如金融、醫療、教育,在這些域名下是一個個具有具體職能的 AI Agent。

用戶使用流程:

用戶向節點(AI Agent)付費,費用被托管在鏈上智能合約中。一部分費用被域名運營商分走,然後向用戶提供服務。

• GaiaNet DAO

Stakers 將代幣質押在域名提供商上,提供“信任”;

域名提供商管理符合條件的節點,提供“擔保” ;

用戶擇優選擇使用域名提供商下的 AI Agent,費用由節點、域名提供商、Stakers 瓜分。

實際上還有個角色是組件开發者,非 AI Agent 开發者可以通過微調 NFT 形式的模型、知識庫、插件等組件,從有需求的 AI Agent 开發者那裏獲得收益。

2. AI x Web3 的結合點

將 Web2 AI Agent 生態系統搬到鏈上

3. 產生的價值

开發者可以更輕松的部署 Agent,Gaianet 節點支持所有的开源 LLM,多模態模型,文本到圖像模型,文本到視頻模型,可以根據自己的選擇添加,微調模型。

在域名提供商的基礎上,每個行業每個領域都會被生成具有專業知識 AI Agents 集合。

4. 代幣經濟學

未發幣,在 GaiaNet 中使用別人的 Agent 支付代幣

5. 團隊背景

Matt Wright - 聯合創始人兼首席執行官

畢業於加州大學洛杉磯分校,此前曾是 Consensys 的社區主管,也是 EVM Capital 的聯合創始人。曾經在 JP morgan 工作過。

Shashank Sripada - 聯合創始人

在 Web2 是風投背景,創立和入職多家 VC。畢業於倫敦經濟與政治學院,有一些政治背景。

Sydney Lai - 發展宣傳主管

EVM Capital 的聯創和 CTO,畢業於加州大學伯克利分校

6. 融資情況

2024.05.28,種子輪,1000 萬美元

Mantle Network、ByteTrade、EVM Capital、Mirana、Lex Sokolin(Generative Venturesc聯創)、Kishore Bhatia(Superscryptc創始成員)、Brian Johnson(Republic Capital 的加密主管)

7. AI Agent 使用情況

用戶量未知,僅 35 個可用的對話式 AI Agent,知識涉及金融、Crypto、編程等領域。目前節點總數量:18,594

由於在測試階段,且能多线程跑節點,推測批量擼空投的節點佔大多數。

五、其他早期項目一覽

Zotto:用戶可創建自己的 AI Agent,用於實現交易意圖,應用場景比如鏡像聰明錢地址、多條件觸發交易等。最近剛上了 Testnet,可以重點關注下。

AgentLayer:基於 OP Stack 構建的 Layer2,以 AI Agent 爲主要敘事,想要促進自己开發的和社區开發的 AI Agents 之間的聯通。

Olas Network:一個鏈下 AI Agent 生態系統,鏈下單一 Agent 或多個 Agents 協同完成任務,將輸出傳遞到鏈上。

Theoriq:Theoriq 旨在成爲模塊化、可組合的 AI Agent 基礎層。

AgentCoin:由 Web2 中的一個成熟 AI Agent 產品 evo ninja 轉型,做通用 Web3 AI Agent。

Giza:正在做 Web3 AI Agent 框架,通過 ZKML 鏈下推理,鏈上執行。

Olas Network:一個 Web3 AI Agent 生態系統,在鏈下由單一 Agent 或多個 Agents 協同完成用戶提出的任務,將輸出傳遞到鏈上。


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