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从应用层到基础设施,Warden的全栈AI战略

CN
PANews
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4个月前
AI 总结,5秒速览全文

来谈谈Warden Protocol,在AI Agent赛道群雄并起的当下,Warden没有走垂类细分,而直接选了一条“大而全”的路子,它要怎么做呢?

简单来说,Warden的野心覆盖了App-Studio-Hub-Chain四层架构,从C端获客、开发工具、分发变现到底层基础设施,整条产业链一把梭。

这种打法在AI Agent领域并不多见,大部分项目要么死磕应用层比如virtuals,要么专注于底层链的性能,比如Kite AI,要么会尝试走数据分析,比如

Unifai Network...

做垂类方向最大的优势是容易被卡脖子,比如在上一波AI Agent热潮冷寂后的Virtuals很容易被短期的热度反噬。

这可能是Warden选择全栈路线的底层逻辑:

1)抗周期能力强,应用层不行?开发工具可以继续服务builder。链上交易量下降?Studio层面还能沉淀技术积累。这种多点支撑的架构比单点突破更能熬;

2)数据闭环和协同效应:App层的用户行为数据可以反哺Studio的工具优化,Hub的分发数据能指导Chain层的性能调优。这种垂直整合一旦跑通,竞争对手很难模仿;

当然。全栈路线也并非万能药,挑战也很明显。

除了战线会拉很长之外,团队精力、资金投入和社区注意力也会被稀释,很容易因为生态的某个短板出现木桶短板效应。但话说回来,一旦某个环节的产品足够亮眼,也会带动其他模块的同步闭环增长。

所以,很明显,Warden目前把重点锁定到了BetFlix这个产品上了。

虽然预测市场赛道已经很卷,Polymarket、 Kalshi等占据了大部分流量,但预测市场无疑就是AI Agent发挥应用价值的最大应用场景。

想想看,AI Agent驱动下的预测市场可以解决诸如信息不对称、高频交易体验等多个传统预测市场的痛点,Agent可以实时抓取链上链下数据,分析社交媒体情绪,然后自动执行交易策略。

如果,Warden再能和x402协议深度整合,让AI Agent具备原生支付能力,这个基于预测市场场景突围的故事就更圆满了。

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