Oceano Vermelho & Azul | Espaço Branco | Nicho
(Edição focada em aplicações)
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Oceano Vermelho
- Bot de IA conversacional no X
- Terminal de análises de trading
- Agentes de segurança
- InfoFi rastreamento de sentimento de produtos, ou seja, Kaito-wrapper
- Camada de abstração/executação
- Produto de launchpad, ou seja, Pumpfun-wrapper e Virtuals-wrapper
- Agentes de trading construídos com frameworks prontos, propensos a injeções/explorações
- Produtos de IA com token primeiro e um roadmap, o produto chega uma eternidade depois
- Tokenização. Tokenização. Tokenização. Há coisas que é melhor não serem tokenizadas
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Oceano Azul
- Agentes de voz + Infraestrutura de voz
- Agentes de trading construídos em infraestrutura verificável, auditável e escalável
- Agentes de trading & previsão construídos em poderosas inferências/inteligência de previsão
- Co-piloto de trading & defi de ponta a ponta que é confiável e tem uma UI/UX utilizável
- Agente conversacional focado em personalidade & companheiro 3D (mais personalidade como aixbt ou dolos/bully)
- Automação de processos de negócios, por exemplo, agente de vendas lead-gen no X, outreach no debank, verificação de histórico on-chain & contato para TVL ou oportunidade de produto, automação da gestão do X criando uma personalidade de degen como aixbt para representar sua marca
- Democratizando/traduzindo dados on-chain em insights acionáveis, por exemplo, mudanças em clusters de Bubblemaps, movimentos de tokens para sinais
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Espaço Branco
- Ecossistema Digital Twin
- Yield farming de Treinamento Distribuído
- Yield farming de Alavancagem Defi — Casos de uso de otimização de portfólio Defi & gestão de risco, por exemplo, agentes ajudando a otimizar posições, gerenciar risco, liquidação, LTV, abertura/fechamento de posições com base em dados em tempo real
- Jogos AAA nativos de IA com NPCs & Companheiros de IA
- Saídas Econômicas > Entradas, ou seja, Receita > Incentivos/Emissões de Token
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Exemplo de Nicho
@virtuals_io originalmente escolheu a tokenização de agentes de IA, sendo o primeiro a emparelhar tokens + produtos de IA juntos. Eles continuam a iterar sobre isso e valeu a pena. Agora eles têm uma das maiores distribuições em Web3 AI.
@CreatorBid aproveita sub-redes Bittensor, conectando sua inferência/inteligência com agentes de IA à comunidade mais ampla do Web3. Eles construíram relacionamentos e curam/incubam agentes Bittensor que podem ser usados como estudos de caso (AION, DKING) e impulsionar a próxima onda de crescimento com v2.
@HoloworldAI trabalha com criadores e empresas (Web2/3) para criação de vídeos de IA e casos de uso de Avatares Virtuais 3D + construir infraestrutura que ajude a amplificar a adoção dos casos de uso
@openservai automação de processos de negócios para empresas Web3 e usuários de varejo. Criando uma loja de aplicativos focada em melhorar a produtividade para os usuários.
@Cod3xOrg focando na criação de um co-piloto de trading, Cursor para trading. A infraestrutura já estava pronta, MAS a UI/UX era muito complexa. A equipe está se aproximando de um estado pronto para o produto.
@Almanak__ construindo infraestrutura altamente escalável para agentes financeiros que são investíveis por instituições + estratégias de grau quant aprimoradas por IA
@gizatechxyz agentes financeiros personalizados projetados para gerenciar proativamente suas posições defi + construídos com infraestrutura altamente escalável
Sem nicho claro = Sem distribuição = Sem PMF = Sem aumento de preço = Sangramento lento (até a mudança de direção)
Listando as Principais Apps Úteis que Deveria Experimentar (durante o bull)
- @cookiedotfun — rastreamento diário de tokens de agentes de IA (se planeia passar muito tempo a ver como as coisas estão a desempenhar, o Cookie é necessário)
- @elfa_ai — ferramenta de escuta social que permite entender o que está a acontecer, por que as coisas estão a subir (ou a descer)
- @GigabrainGG — fornece sinais de long/short com tudo o que precisa para uma configuração de trading
- @multiplierfun — acumule mais tokens através de RNG, multiplicando o seu stack de low caps
- Money Markets/alavancagem/rendimentos @aave, @0xfluid, @eulerfinance, @Contango_xyz, @pendle_fi — particularmente útil para desbloquear mais liquidez e assumir mais riscos (estratégias DeFi, para comprar dips, ou para usar na vida real). Compartilhei as minhas estratégias sobre isso no último After Hour EP.11
- @gizatechxyz & @Almanak__ — para manter os seus stables a render eficientemente. O vault alUSD da Almanak, em particular, está a oferecer 10% de rendimento base + pontos fixos (40-50% APY em cima... o limite está cheio, então você terá que esperar que eles aumentem em breve)
Aguardando que estes sejam lançados
- @Almanak__ AI Tokenized Vaults ➔ criar estratégias impulsionadas por IA desde a execução básica de TA (trading) até estratégias de trading Pendle YT PT. Espero experimentar isso em breve em Ago - Set
- @Infinit_Labs v2 camada social ➔ % APY superior, estratégias curadas pela comunidade / insights de yield farming mais afiados + execução direta em múltiplos passos. A v1 não tinha diferenciação suficiente de outras camadas de abstração, então espero que a v2 aborde muitos dos desafios que as pessoas estão a enfrentar
- @cod3xorg v0.7 introduzindo melhorias muito melhores na UI/UX, muito mais fácil de implementar e gerir agentes que executam a sua tese (com base na sua última demonstração)
- @xFractalDotFun terminal de trading alimentado por multi-agentes/enxames que se concentra em revelar alpha/insights sobre Solana, em parceria com @SaharaLabsAI, @alloranetwork para previsão de preços. A equipe também está a trabalhar na funcionalidade Bubblemaps que tenho insistido a todos os fundadores de análises para lançar, mas ninguém o faria lol (usando IA para analisar bubblemaps em vez de termos que fazer isso manualmente)
Mais sobre Fractal aqui:
- @TheoriqAI para lançar as suas automações de fluxo de trabalho para Kaito, como o primeiro cliente/parceiro. Especialmente a automação de fluxo de trabalho KAITO LP em parceria com a Arrakis (esperançosamente com incentivos LP suculentos também)
12,8 mil
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