在Web2，Timo 是一個(gè)專門投一級(jí)市場(chǎng) AI 賽道的 VC，布局了國(guó)內(nèi)許多做不同方向的 AI 公司。
而在Web3，他的交易之旅是從 2017 年買比特幣開(kāi)始的， 2019 年玩合約滾倉(cāng)，**浮盈上千萬(wàn)，但幾次爆倉(cāng)虧回去了大部分。從去年初開(kāi)始玩鏈上，銘文、圖幣互轉(zhuǎn)、預(yù)售都玩過(guò)，之后就是動(dòng)物園和 AI。
“看 AI 標(biāo)的跟之前看動(dòng)物園那些幣完全不一樣，還是要去玩自己能看得懂的東西，如果只是跟著別人去瞎沖的話，那在這個(gè)市場(chǎng)只能去成為別人的流動(dòng)性了。”
Timo 在鏈上交易 AI 標(biāo)的的策略概括來(lái)說(shuō)就是以玩二段為主，即尋找潛在收益在十倍以上、上限比較高的 Alpha，同時(shí)做好倉(cāng)位管理，單幣投入不超過(guò) 15% 。這個(gè)策略到目前為止勝率在 90% 以上。
在鏈上尋找 Alpha 之外，Timo 的大倉(cāng)位 Beta 都放在交易所里，標(biāo)的包括 BTC、ETH、SOL、DOGE、PEPE 和 AAVE。
買什么：哪些 AI 標(biāo)的值得關(guān)注？
總體而言，Web3的 AI 其實(shí)是在跟隨Web2的 AI，從技術(shù)的應(yīng)用，到敘事，再到人才的水平，所以Web3 AI 的趨勢(shì)基本可以參照Web2 AI 的發(fā)展。
具體地，按照產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看，Web3 AI 的每一個(gè)環(huán)節(jié)都存在需要被解決的問(wèn)題，有問(wèn)題就有新的機(jī)會(huì)。
1. 協(xié)議層
當(dāng) Agent 本身的智能程度達(dá)到一定狀態(tài)的時(shí)候，Agent 和 Agent 之間應(yīng)該能夠智能地、跨生態(tài)/平臺(tái)地去交互，而這種交互需要底層的協(xié)議。目前這個(gè)環(huán)節(jié)其實(shí)沒(méi)有人在做。
2. 模型層
目前很多模型都是通用的大模型，什么都懂一點(diǎn)，但其實(shí)又不都太懂，所以如果想讓模型在一個(gè)領(lǐng)域做的更好更專業(yè)，就需要拿專有的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。之前市場(chǎng)上出現(xiàn)過(guò)一些專門 for solana 的模型，之后大概率會(huì)出現(xiàn)更多的專有模型，這里面機(jī)會(huì)很多。另外，模型的推理成本也是一個(gè)可以被改進(jìn)的環(huán)節(jié)。
3. 數(shù)據(jù)層
跟人需要找到高質(zhì)量的學(xué)習(xí)材料一樣，模型也需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。但大部分的數(shù)據(jù)都是無(wú)效的，需要對(duì)它們進(jìn)行篩選、清洗、打標(biāo)簽。Web2一家專門做數(shù)據(jù)清洗的公司 Scale AI，估值已經(jīng) 10 億 美金。
4. 工具層
把模型比做人類的大腦，它去完成一些任務(wù)是需要工具的。目前很多想做 agent 的項(xiàng)目，在工具這一塊兒會(huì)面臨兩個(gè)問(wèn)題：第一，自己有沒(méi)有能力介入；第二，工具愿意不愿意讓你介入。所以 Timo 認(rèn)為，如果能夠做一個(gè)開(kāi)放平臺(tái)，大家都可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)來(lái)調(diào)用各種各樣的工具，會(huì)是非常有潛力的。
5. 應(yīng)用層
在 Timo 的定義中，應(yīng)用層其實(shí)就是各種各樣的 AI Agent。在Web3里面，我們需要關(guān)注的是：能夠吸引Web3用戶注意力，讓他們高頻使用的應(yīng)用，這也是為什么很多項(xiàng)目在講 AI DeFi 的故事的原因。但現(xiàn)在做的比較基礎(chǔ)，停留在對(duì) token 進(jìn)行基本面和技術(shù)相關(guān)的分析，還不能自動(dòng)地去執(zhí)行想要的交易策略，所以這里也有很多機(jī)會(huì)，只是需要高質(zhì)量的鏈上數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練。
怎么買：玩二段應(yīng)該如何操作？
二段的玩法概括起來(lái)就是兩個(gè)步驟：先分析基本面，再分析盤(pán)面。基本面分析是判斷一個(gè)標(biāo)的能不能買，而盤(pán)面分析則是判斷在哪個(gè)位置買。
基本面分析可以從四個(gè)方面出發(fā)：
第一個(gè)，敘事，本質(zhì)上是產(chǎn)品的定位
敘事決定了一個(gè)項(xiàng)目的上限，一個(gè)好的敘事可以吸引市場(chǎng)上足夠多的資金來(lái) FOMO。Timo 建議大家可以重點(diǎn)關(guān)注三類敘事： 1）用戶可能會(huì)用的比較多的 2）能夠切流動(dòng)性的 3）基建類的
第二個(gè)，控籌，就是有沒(méi)有強(qiáng)莊
為什么要玩兒控籌程度高的項(xiàng)目（強(qiáng)莊盤(pán)），在之前跟麥總的對(duì)話中他有詳細(xì)解釋過(guò)，總結(jié)起來(lái)就是強(qiáng)莊盤(pán)有相對(duì)更長(zhǎng)的生命周期和更大的想象空間，是莊和散戶共贏的游戲。判斷是否是強(qiáng)莊盤(pán)也很簡(jiǎn)單，去 GMGN 看持倉(cāng)錢包，如果前排的錢包基本上都是小魚(yú)，早期買入，然后盈利非常多的，基本上全都是莊盤(pán)。
第三個(gè)，產(chǎn)品和技術(shù)
隨著市場(chǎng)的逐漸成熟，純故事已經(jīng)很難被 buyin，還需要關(guān)注產(chǎn)品和技術(shù)。這兩方面的分析，Timo 建議如果自己看不懂，可以和小伙伴組成 team，有的人看代碼，有的人負(fù)責(zé)“感受”鏈上，一個(gè)人把全部的分析做好是一件及其艱難的事情。
第四個(gè)，團(tuán)隊(duì)的背景。
Timo 認(rèn)為，如果 Open AI 的 DEV 可以打 100 分的話，現(xiàn)在Web3里 AI DEV 的平均水準(zhǔn)可能只有 30 分。但這個(gè)行業(yè)也在逐漸吸引更**的人才進(jìn)來(lái)，所以要盡量去找“正規(guī)軍”，同時(shí)對(duì)履歷和科研成果等等做好充分的核實(shí)。
其實(shí)跟 DEV 團(tuán)隊(duì)直接對(duì)話，獲得一手信息會(huì)對(duì)判斷項(xiàng)目的基本面有非常大的幫助，很多 DEV 是愿意進(jìn)行這種溝通的。
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