Как AI захватил все внимание твиттера?
Первая волна хайпа на AI пришлась на твиттер в 2022 году, с первым анонсом ChatGPT от OpenAI. Это был первый полноценный чат-бот, использующий открытые источники информации и дающий полноценный логичный ответ пользователям. Многие увидели в этом золотую жилу и начали запускать свои проекты, с пометкой искусственного интеллекта. Естественно, у таких не было будущего, так как они по сути продавали тот же ChatGPT, только в другой обертке.
Второй пик популярности пришелся на 2024 год. Одним из первых AI-агентов стал AIXBT — он быстро начал набирать популярность за счет общения с аудиторией, коллами на различные монеты, аналитикой и ежедневными постами в социальной сети твиттер.
У AIXBT сейчас более 450 тысяч подписчиков в твиттер. Как один AI-агент способен обрабатывать такое количество поступающих запросов?
В чем заключается механизм работы AI-агентов?
1. Запускается код, который управляет логикой LLM (Large Language Model / Большая языковая модель).
2. Запущенный в децентрализованной среде смарт-контракт управляет поведением агента, исходя из действий холдеров.
3. Проголосовали за изменения модели поведения или за продажу того или иного актива, автор и холдеры получают доход от того, что агент заработал.
То есть вся экономика и механизм работы держится на холдерах токена агента и создателе, который разработал агента.
В чем главная слабость AI-агентов?
1. Слабая экономика:
Мы уже рассказали про механизм работы AI-агентов в Web3, и в этом кроется главная слабость — недостаточно проработанная экономика. Множество перспективных проектов, связанных с AI, умерли при рождении, потому что оказались неподготовлены: не получили должной огласки, идея не успела себя реализовать (узконаправленная область), недостаточно проработанная экономическая модель.
Все это губит большинство AI-агентов, из-за чего потенциально интересные технологии не доходят до масс. AIXBT существует только за счет огромного количества холдеров, хотя в своей основе не имеет реального фундамента для будущего развития.
Другой пример, Infera.
У проекта хорошие подписки, интересная концепция и хороший потенциал к будущему развитию, но на данный момент токен упал на более чем 80%.
Возможно, с приходом крупных игроков с серьезными AI-агентами, выполняющие сложные аналитические функции, подобные проекты увидят свет, но на данный момент мемы имеют слишком большую доминацию.
2. Слабые результаты:
В твиттере очень часто можно увидеть посты от различных инфлюенсеров, в которых они подробно описывают, какие параметры выставить, чтобы заработать на AI-агентах, показывают, как тот или иной токен взлетел, и AI-агент смог это предсказать. Но что на самом деле?
Было проведено интересное расследование — первоисточник. В этом исследовании взяли более 220 сигналов AIXBT в период с 3 по 10 января, и временными окнами доходности в 5 минут, 10 минут, 6 часов, 24 часа после публикации твита.
Получились следующие результаты — доля правильных сигналов в течении первого часа после публикации твита составлял 60% по 44 сигналам, однако через сутки показатель снижался до 50%.
Можно сделать вывод, что следуя сигналам AIXBT, вы совершали подброс монетки и с вероятностью 50 на 50: либо зарабатывали, либо теряли.
3. Отсутствие утилити и фактической пользы:
На данный момент 99% AI-агентов на рынке — пустышки, копирующие друг друга, и умирающие за несколько дней существования. Наиболее хорошие результаты показывают площадки, существующие для создания таких мемов. Вполне уместно сравнение с pump.fun, где мем создается ради мема.
Какое будущее ждет нарратив AI-агентов?
На данный момент тренд на AI-мемы постепенно снижается, хоть на рынке и появляются новые крупные игроки — например, DeepSeek и Qwen2.5 (Alibaba), которые могут разжечь новое пламя тренда AI-агентов и побудить на создание реальных технологий в мире Web3, способных изменить понимание рынка криптовалют.
За самыми свежими и актуальными новостями про AI можно следить в нашем телеграм канале Hare AI.
