O investidor de IA Timo fala sobre estratégias de investimento em projetos de IA Web3

No domínio do Web3, a tendência de desenvolvimento de projetos de IA pode ser basicamente referenciada pelo desenvolvimento da IA no Web2. Do ponto de vista da cadeia industrial, cada etapa da IA no Web3 apresenta problemas a serem resolvidos, assim como novas oportunidades.

Oportunidades na cadeia industrial de IA Web3

1. Camada de protocolo: protocolo de base que permite a interação inteligente entre Agentes em diferentes ecossistemas/plataformas.

2. Camada de modelo: Treinamento de modelos especializados para áreas específicas e redução dos custos de inferência do modelo.

3. Camada de dados: Filtrar, limpar e rotular grandes volumes de dados para fornecer materiais de treino de alta qualidade para o modelo.

4. Camada de Ferramentas: construir uma plataforma aberta que permita a chamada de várias ferramentas.

5. Camada de aplicação: desenvolver agentes de IA que atraiam os usuários de Web3 a usá-los frequentemente, especialmente na direção de IA + DeFi.

Estratégia de Investimento: Método de Duas Fases

A metodologia em duas etapas inclui principalmente dois passos: análise fundamental e análise técnica.

Análise Fundamental

1. Narrativa: Focar em projetos que os usuários utilizam com alta frequência e que possam abordar a liquidez ou infraestrutura.

2. Controle de gestão: analise se é uma mesa de apostas forte, pode verificar a situação da carteira de posições através do GMGN.

3. Produtos e tecnologia: Formar uma equipe para realizar uma análise abrangente, incluindo revisão de código e experiência em cadeia.

4. Background da equipe: procurar por "tropas regulares", verificar os currículos e resultados de pesquisa dos membros da equipe.

Análise de mercado

Acompanhar as operações dos market makers, normalmente é razoável abrir posições quando os market makers estão angariando fundos. É possível obter informações monitorando e rastreando as carteiras dos market makers.

Gestão de Risco

1. Pesquisa adequada: Coletar informações de primeira mão, como conversar diretamente com os desenvolvedores.

2. Gestão de posições: evite o all-in, mantenha paciência na construção de posições e não dependa excessivamente da análise técnica.

Métodos de Avaliação de Projetos de IA

1. Método de avaliação de referência: para novos projetos em setores existentes, referenciar a capitalização de mercado de projetos líderes.

2. Método de Avaliação Cognitiva: Para novos projetos, julgar com base no reconhecimento pessoal e na emoção do mercado.

Estratégia de Lucro

Defina três metas de avaliação: primeira fase, segunda fase e avaliação final. Venda 30% ao atingir a primeira meta e mais 30% ao atingir a segunda.

Sugestões para o desenvolvimento a longo prazo

1. Diminuir o ego, observar as coisas de forma objetiva.
2. Mantenha a curiosidade e uma mentalidade aberta, adapte-se às mudanças do mercado.
3. Aprender a rever e refletir, evitando cometer os mesmos erros.
4. Aceitar as opiniões e questionamentos dos outros, continuar a aprender e progredir.

Investir em projetos de Web3 AI requer uma compreensão profunda das regras do mercado e clareza sobre os objetivos dos designers de jogos para ter sucesso neste campo em rápida evolução.