Web2 AI
1 Effizienzsteigerung des Modells für Grundlagentechnologien.
Die Rechenleistung der Anbieter hat sich erhöht, was zu deutlich niedrigeren Token-Kosten führt (ungefähr 1/10 des letzten Jahres).
Die Möglichkeit der technischen Akzeptanz wird dadurch erhöht.
Unterschiede in den Anwendungsstrategien beider.
Web2 AI: Fokussierung auf die kommerziellen Produktperspektiven (wie man durch Technologie Gewinn erzielt).
Web3 AI: Eine Perspektive mit 'Käuferinteresse' suchen (wie man Kapitalzuflüsse anzieht).
Änderungen in der Marktbudgetverteilung.
Nach Senkung der Technologiekosten wird mehr Budget für Produktmarketing verwendet.
Das Marketingmodell von Web2 AI nähert sich allmählich dem von Konsumgütern:
Traditionelle 'Kundenakquise' schwächen, Markenbildung und Community-Management stärken.
Web3 AI
Kernlogik
Je höher die Effizienz des Modells, desto größer die Rechenleistung.
Je niedriger der Token-Preis, desto weniger akzeptiert Crypto diese Logik.
Das ultimative Ziel ist Knappheit.
AI-Token können unbegrenzt aufgeblasen werden, was in direktem Konflikt mit Crypto steht.
Die Kernprinzipien von Crypto.
Token = Garant für Knappheit: Durch Liquidität eine Nachfrageüberschuss schaffen, Aufmerksamkeit (Nutzerzeit) ist von Natur aus knapp (nur 24 Stunden).
Im Web3 ist der Token ein Enabler oder Gatekeeper und muss seine Knappheit aufrechterhalten.
Kritik an der Denkweise von Web2 AI.
Im Crypto-Bereich Web2-AI-Logik anzuwenden (wie das Streben nach niedrigen Kosten und hoher Expansion) ist völlig falsch.
