Недавно общался с несколькими AI-компаниями, ориентированными на конечного потребителя. Честно говоря, с учетом текущей зрелости рынка, добиться роста действительно непросто: 1/ Создание успешного C-ориентированного приложения требует высокой эстетики команды и понимания пользователей, что связано с заметной вероятностной и случайной природой, и это трудно точно предсказать или воспроизвести. 2/ В настоящее время рынок довольно фрагментирован, например, приложения из США трудно входят в Китай, а китайские приложения сталкиваются с множеством барьеров на зарубежных рынках. Для проектов, которые хотят сначала выйти на англоязычный рынок, трафик на этом рынке более разрозненный по сравнению с региональными рынками, и нельзя эффективно достичь его через один канал или стратегию, что означает, что проекту потребуется значительные затраты на рекламу. 3/ В настоящее время затраты на рекламу на рынке недешевы, расценки на KOL с общим количеством подписчиков обычно составляют 10% от общего числа подписчиков (в юанях), в то время как KOL в вертикальной нише AI требуют наценки в 2-4 раза. Я проверил, что затраты Kimi на рекламу в 2025 году составят более миллиарда юаней, что для стартапа, собравшего 10-20 миллионов, является слишком большим бременем, и он не сможет это себе позволить. 4/ Продукты, требующие высокого уровня понимания AI от пользователей, фактически обслуживают "сегментированное сегментирование". Ранее кто-то говорил, что многие AI-продукты сейчас просто самодовольство в маленьком кругу, я раньше думал, что это проблема маркетинга этих продуктов, а теперь считаю, что это проблема масштаба целевой аудитории и платежеспособности. Исходя из этого, если возможности, бюджет и общая пользовательская база для B2C ограничены, возможно, наиболее эффективный способ для AI-проектов достичь ARR - это логика "поиск крупных клиентов" - найти группу с наиболее четкими потребностями и высокой платежеспособностью, а затем постепенно расширяться, то есть B2B, к разработчикам, к профессиональным группам, а затем к массовому трафику. Что касается того, почему необходимо достичь ARR, то без него проекту будет трудно привлечь второй раунд финансирования.

Вчера на Стэнфорде я посетил увлекательную лекцию гостя, соисполнительного директора Ethereum, Томаша (@tkstanczak). Ключевые выводы для Ethereum 2026: • Позиционирование как цепочка с наименьшими рисками • Сеть поставщиков решений • Интеграция агентного ИИ • Ограничение эффекта "йо-йо" • Взгляд на Devcon India 2026 После лекции огромная благодарность Куну (@elkun_peng) за приглашение на ужин Стэнфордского блокчейн-акселератора (@StanfordSBA) x PrismaX (@PrismaXai)! 🥂 В насыщенном ИИ районе залива редко можно увидеть так много ведущих умов блокчейна в одной комнате. Хотя все ощущают давление ликвидности, убежденность остается непоколебимой. Мы, возможно, находимся на пороге, где новые силы готовы появиться🦾

Учитель @Web3Feng предсказывает рынок, ставя на FDV Openmind — от $100M до $500M, ставя на "Да", и получая прибыль в 43.5%, что довольно приятно. По сравнению с первичными предложениями, на самом деле, участие в проектах через предсказательные рынки становится все более разнообразным, не обязательно придерживаться старомодных способов участия в проектах. Новые игровые механики могут предложить более легкие возможности для заработка. В прошлом году я общался с несколькими партнерами по проектам о том, как предсказательные рынки могут быть использованы для разогрева TGE проектов, и я верю, что эта тенденция будет продолжать развиваться. Кроме того, вернемся к Openmind (@openmind_agi), как одному из немногих проектов с концепцией роботов, который вышел на такие платформы, как Coinbase. Сегодня вечером $ROBO будет открыт для торговли. Посмотрим, сможет ли он привлечь трафик и капитал в условиях растущего интереса к робототехнике и восстановления рынка 🤖