ИИ меняет распределение выгод от криптоэйрдропов.
Раньше студии зарабатывали благодаря техническим навыкам, которых не было у обычных людей: массовому взаимодействию с протоколами, автоматизированным скриптам, анализу ончейн-данных и управлению аккаунтами.
Проектам эти навыки были нужны, чтобы наращивать пользовательскую базу, объёмы транзакций и интерес рынка, а затем оплачивать эти услуги ожиданиями будущих токенов.
Но теперь ИИ снизил этот технический порог.
Обычный человек тоже может с помощью ИИ разрабатывать скрипты, ботов и инструменты для работы с данными. У студий больше нет прежнего явного преимущества в информации и технологиях.
Проблема в том, что проекты тоже выиграли от снижения затрат благодаря ИИ.
То, что раньше приходилось отдавать на аутсорс студиям, теперь можно делать самостоятельно. А ончейн-данные, которые прежде приходилось получать с помощью эйрдропов, уже не так дефицитны.
Естественно, проекты пересматривают свои расчёты: кому лучше выделить бюджет токенов — адресам, фармящим взаимодействия, или направить его на ликвидность, биржи и каналы, которые действительно приносят доход?
Вот почему я считаю, что привлекательность традиционных эйрдропов снижается.
В будущем, возможно, стоит внимательнее изучать ранние проекты с реальной способностью приносить прибыль, а также продукты, готовые распределять токены через публичные продажи, пользовательские привилегии и другие подобные механизмы.
Ещё одно направление — проекты на стыке Meme и фарминга эйрдропов, где участие пользователей в торговле, распространении информации и жизни сообщества само по себе становится частью продуктовой экосистемы.
Но при работе с Perps и рынками прогнозов важно точно подсчитывать затраты. Комиссии, проскальзывание и торговые издержки — это реальные деньги. Баллы не равны доходу, а объём торгов — прибыли.
Когда ИИ уравнял технические возможности для фарминга эйрдропов, настоящая конкуренция уже не в том, кто сможет нафармить больше, а в том, кто раньше обнаружит проекты, в которых действительно стоит участвовать.
Раньше студии зарабатывали благодаря техническим навыкам, которых не было у обычных людей: массовому взаимодействию с протоколами, автоматизированным скриптам, анализу ончейн-данных и управлению аккаунтами.
Проектам эти навыки были нужны, чтобы наращивать пользовательскую базу, объёмы транзакций и интерес рынка, а затем оплачивать эти услуги ожиданиями будущих токенов.
Но теперь ИИ снизил этот технический порог.
Обычный человек тоже может с помощью ИИ разрабатывать скрипты, ботов и инструменты для работы с данными. У студий больше нет прежнего явного преимущества в информации и технологиях.
Проблема в том, что проекты тоже выиграли от снижения затрат благодаря ИИ.
То, что раньше приходилось отдавать на аутсорс студиям, теперь можно делать самостоятельно. А ончейн-данные, которые прежде приходилось получать с помощью эйрдропов, уже не так дефицитны.
Естественно, проекты пересматривают свои расчёты: кому лучше выделить бюджет токенов — адресам, фармящим взаимодействия, или направить его на ликвидность, биржи и каналы, которые действительно приносят доход?
Вот почему я считаю, что привлекательность традиционных эйрдропов снижается.
В будущем, возможно, стоит внимательнее изучать ранние проекты с реальной способностью приносить прибыль, а также продукты, готовые распределять токены через публичные продажи, пользовательские привилегии и другие подобные механизмы.
Ещё одно направление — проекты на стыке Meme и фарминга эйрдропов, где участие пользователей в торговле, распространении информации и жизни сообщества само по себе становится частью продуктовой экосистемы.
Но при работе с Perps и рынками прогнозов важно точно подсчитывать затраты. Комиссии, проскальзывание и торговые издержки — это реальные деньги. Баллы не равны доходу, а объём торгов — прибыли.
Когда ИИ уравнял технические возможности для фарминга эйрдропов, настоящая конкуренция уже не в том, кто сможет нафармить больше, а в том, кто раньше обнаружит проекты, в которых действительно стоит участвовать.