Chainfeeds 导读：
或许两年后回看，今天正是 Crypto × AI 从幻想走向现实的分水岭。真正的惊喜，不来自宏大叙事，而来自这些沉默却坚实的底层结构变化。
文章来源：
https://x.com/Wuhuoqiu/status/2021216967311622515
文章作者：
Lao Bai
观点：
Lao Bai：路径在一级市场的真实反馈与内在矛盾展开。事实证明，这三条路线大多陷入了我称之为代币化幻觉的陷阱：项目快速发币、短期叙事拉满，却缺乏真正的商业 PMF。算力资产化面临的是 SLA 无法达标的问题：节点稳定性不足、频繁掉线、只能承载中小模型推理，服务对象集中于边缘需求，真实收入与代币经济几乎脱钩。数据资产化的问题更为结构性：供给端摩擦巨大、散户参与意愿低、数据质量不可控；而需求端则需要结构化、可审计、有责任主体的数据供应商，这与 DAO 式松散组织天然冲突。至于模型资产化，其逻辑本身就站不住脚：模型是可复制、可微调、快速贬值的过程性资产，而非稀缺终态资产，Hugging Face 本质更像 GitHub 而非 App Store，所谓去中心化模型市场几乎全部失败。与行业普遍执迷于 Crypto Helps AI 不同，V 神两年前就明确更看好 AI Helps Crypto，并提出了四种形态：AI 作为游戏参与者、界面、规则和目标。而在今天，这一框架终于进化成更完整的四象限结构，一半属于 AI Helps Crypto，一半属于 Crypto Helps AI，体现出技术与现实进展后的理性收敛。在左上与左下象限中，V 神强调的是以太坊作为 AI 的信任与经济基础设施。一方面，借助 ZK、FHE 等密码学工具，实现 可信、私密、无需许可的 AI 交互，解决模型调用中的隐私与信任问题；另一方面，将 Ethereum 作为 AI Agents 的经济结算层，使其能够进行支付、雇佣、质押、建立信誉体系，从而构建去中心化的智能体协作网络，摆脱对中心化平台的依赖。回顾过去两年，Crypto Helps AI 的实践更像一次 集体幻觉的实证过程。无论是算力、数据还是模型，试图用代币解决本质工程与商业问题，最终都走向 “发币即终点” 的路径依赖。这并非技术失败，而是 需求建模本身的错误。真实世界并不缺算力、不缺模型，也不缺数据，缺的是：可信协作、隐私保护、低摩擦结算与复杂系统的自动治理能力。而这，正是区块链与密码学真正擅长的领域。V 神的新框架，本质是一次 认知纠偏：与其执迷于将 AI 资产化，不如用 AI 去强化加密系统的安全性、可用性与治理效率；与其幻想去中心化 OpenAI，不如让智能体在链上形成可组合的经济协作网络。
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