作者：Teng Yan
編譯：深潮 TechFlow
在 2026 年的一個清爽的一月早晨，你在門口發現了一份略顯陳舊的報紙——是的，居然是用真正的紙張印刷的。在這個 AI 革命席捲一切的時代，紙質報紙竟然還能存活，實屬難得。
翻開報紙，一條醒目的頭條映入眼簾：AI 智能體正在區塊鏈上協調全球供應鏈，而新推出的加密 AI 協議則在激烈競爭，爭奪主導地位。一整版的報道詳細描述了一位被僱用為項目經理的數字“工人”。如今，這樣的場景已經成為日常，幾乎沒有人再為此感到驚訝。
幾個月前，若有人告訴我這些事情會發生，我可能會笑著否定，甚至賭上我的投資組合說這些至少還要五年才能實現。然而，加密 AI 的發展速度之快令人瞠目結舌。我深信，這將是一場顛覆性的浪潮。
在這個新年的開始，我希望帶來一些能激發思考和討論的內容。而什麼比預測未來更能引發好奇心呢？
雖然我平時很少做預測，但加密 AI 的發展實在太令人興奮了。沒有歷史經驗可循，沒有現成的趨勢可參考——只有一張白紙，任由我們想象未來的藍圖。想到兩年後回頭看這些預測是否成真，更讓我覺得有趣。
以下是我對 2025 年的預測：
1.Crypto AI 市值突破 1500 億美元
圖：來自 Chain of Thought，由深潮 TechFlow 編譯
目前，加密 AI Token 的市值僅佔山寨幣市場的 2.9%。但這種情況不會持續太久。
隨著 AI 技術覆蓋從智能合約平臺到 Meme、DePIN（去中心化物理基礎設施網絡），再到智能體平臺、數據網絡和智能協調層等新領域，其市值追平 DeFi 和 Meme Token 只是時間問題。
為什麼我對這一預測充滿信心？
技術趨勢的交匯： Crypto AI 站在兩個最強大技術趨勢的交匯點上——區塊鏈和人工智能。
AI 狂潮的觸發： 如果 OpenAI 上市或類似事件發生，可能會引發全球範圍內的 AI 狂熱。同時，Web2 機構資本已經開始關注去中心化 AI 基礎設施。
散戶的熱情： AI 是一個容易理解並令人興奮的概念，而通過 Token，普通投資者也可以參與其中。還記得 2024 年 Meme 幣的狂熱嗎？這次將是類似的熱潮，但 AI 的潛力遠超 Meme。
@hingajria：“當本輪市場週期中最受歡迎的股票 Nvidia 的 CEO 表示，AI 智能體 (agents) 是一個萬億美元級別的市場機會時，零售投資者卻幾乎沒有直接參與這一機會的有效途徑，除了通過一些所謂的智能化 meme 或 Token。由此可見，這些資金將流向哪裡已經顯而易見了。”
2.Bittensor：即將到來的復興
來源：Nineteen.ai (Subnet 19) 的推理速度顯著優於大多數傳統 Web2 提供商。由深潮 TechFlow 編譯
Bittensor (TAO) 已經在區塊鏈和 AI 領域深耕多年，被認為是該領域的“開拓者”。然而，儘管近年來 AI 熱潮方興未艾，TAO 的 Token 價格卻一直徘徊不前，與一年前幾乎持平。
不過，這個被稱為“數字蜂巢”的項目在暗地裡卻取得了重要進展。例如，Bittensor 網絡新增了更多子網 (subnets)，並降低了註冊費用；部分子網在推理速度等實際性能指標上已經超越了傳統的 Web2 服務提供商；此外，通過實現 EVM (以太坊虛擬機) 兼容性，Bittensor 還將類似 DeFi 的功能引入了其網絡。
那麼，為什麼 TAO 的價格依然沒有起飛呢？主要原因有兩點：一是 TAO 的通脹計劃較為陡峭，二是市場關注點逐漸轉向了以智能體 (agent) 為中心的平臺。不過，預計將在 2025 年第一季度推出的 dTAO 可能會成為 TAO 的轉折點。dTAO 的設計允許每個子網擁有自己的 Token，而這些 Token 的相對價格將決定區塊獎勵的分配方式。
以下是 Bittensor 可能迎來複興的關鍵原因：
基於市場的獎勵機制： dTAO 將區塊獎勵分配與子網的創新能力和實際性能直接掛鉤。表現更好的子網，其 Token 更具價值，因此能夠獲得更多的獎勵分配。
資本流向更集中： 投資者可以將資金投入他們看好的具體子網。如果某個子網在分佈式訓練等領域表現出色，投資者可以通過支持該子網的 Token 來表達自己的信心。
EVM 集成： Bittensor 的 EVM 兼容性吸引了更多原生加密開發者的加入，進一步拉近了與其他區塊鏈網絡的聯繫。
從個人角度來看，我會密切關注各個子網的發展動態，尤其是那些在其領域取得實際進展的子網。或許，我們即將迎來類似於 DeFi 熱潮的 Bittensor 盛夏。目前，TAO 的價格為 $480（撰稿時）。
另外，值得一提的是，計算市場 (Compute Marketplaces) 很可能成為下一個 Layer 1 (L1) 領域的交易熱點。
3.計算市場：下一個 L1 熱門賽道
Jensen Huang：推理需求的增長將達到“十億倍”
未來回顧時，我們將發現一個顯而易見的趨勢——對計算資源的需求幾乎無止境。
NVIDIA CEO Jensen Huang 曾預言，AI 推理的需求將增長“十億倍”。這種指數級的增長將徹底顛覆傳統的基礎設施規劃，迫切需要新的解決方案。
去中心化計算層正在嶄露頭角，它們能夠以更低的成本提供可驗證的計算能力，無論是用於 AI 模型的訓練還是推理。像 Spheron、Gensyn、Atoma 和 Kuzco 等初創公司正低調佈局，專注於產品開發，而不是 Token 發行（目前這些公司都尚未推出 Token）。隨著 AI 模型的去中心化訓練逐漸成為現實，這一市場的潛力將迎來爆發式增長。
與 L1 的類比：
競爭格局： 類似於 2021 年的 Solana、Terra/Luna 和 Avalanche 的競爭，我們將在計算協議之間看到類似的爭奪戰。它們將爭相吸引開發者和 AI 應用，構建基於其計算層的生態系統。
巨大的市場潛力： 當前價值 6800 億至 2.5 萬億美元的雲計算市場遠遠超過加密 AI 市場。如果去中心化計算方案能夠吸引哪怕是傳統雲計算客戶的一小部分，就可能引發下一波 10 倍甚至 100 倍的增長。
這場競爭關乎未來。正如 Solana 在 L1 領域嶄露頭角，這裡的贏家將主導一個全新的技術前沿。關注以下三大要素：可靠性（如服務水平協議 SLA）、成本效益以及對開發者友好的工具。關於去中心化計算我們在 Crypto AI 的第二部分論文中有寫到。
4.AI 智能體將主導區塊鏈交易
Olas 智能體在 Gnosis 上的交易
來源：Dune/@pi_
展望 2025 年末，鏈上交易的格局將發生巨大變化——90% 的交易將不再由人類手動點擊“發送”按鈕完成。
取而代之的是，一支由 AI 智能體組成的“團隊”將接管這些操作。它們將持續高效地執行各種任務，例如重新平衡流動性池、分發獎勵，或基於實時數據流完成小額支付。
這並非天方夜譚。過去七年來，我們在區塊鏈領域中建立的所有基礎設施——從 L1 區塊鏈、Rollups (鏈上擴容技術)、去中心化金融 (DeFi) 到非同質化代幣 (NFTs)——實際上都在為一個 AI 主導的鏈上世界鋪路。
令人意外的是，許多開發者可能並未意識到，他們正在為一個由機器主導的未來構建核心基礎設施。
那麼，為什麼會出現這樣的轉變？
消除人為錯誤： 智能合約能夠嚴格按照預定代碼執行，而 AI 智能體則可以以超越人類團隊的速度和精度處理海量數據。
小額支付更加高效： 在智能體的驅動下，交易規模將變得更小、頻率更高且效率更高。尤其是在 Solana、Base 等 L1 和 L2 區塊鏈上，隨著交易成本的持續下降，這一趨勢將更加明顯。
隱形基礎設施的崛起： 人們願意放棄直接控制以換取更少的麻煩。例如，我們信任 Netflix 自動續訂訂閱服務；那麼，信任 AI 智能體自動重新平衡 DeFi 投資組合也就順理成章了。
AI 智能體的普及將帶來大量的鏈上活動。這也是為什麼各大 L1 和 L2 區塊鏈都在竭力吸引這些智能體的加入。
然而，最大的挑戰在於如何讓這些由智能體驅動的系統對人類負責。隨著智能體發起的交易數量遠超人類發起的交易，新的治理機制、分析工具和審計方法將變得至關重要。
5.智能體與智能體的交互：群體智能的崛起
來源： FXN World docs
由深潮 TechFlow 編譯
想象一下，微型 AI 實體能夠無縫協作，共同完成複雜任務。這種“智能體群體”的概念，聽起來像是科幻大片的情節，但卻正在逐步成為現實。
目前，大多數 AI 智能體仍是“獨行俠”，它們在孤立的環境中運行，彼此之間的互動既有限又不可預測。
然而，智能體群體將徹底改變這一現狀。通過這些網絡，AI 智能體能夠交換信息、協商並協作決策。可以將其看作一個去中心化的專業模型集群，每個模型都在更大、更復雜的任務中貢獻自己的獨特專長。
這種協作模式的潛力令人震撼。比如，一個智能體群體可以在 Bittensor 平臺上協調分佈式計算資源；另一個群體則可以實時驗證信息來源，從而在虛假信息擴散到社交媒體之前加以阻止。在這些群體中，每個智能體都是某一領域的專家，精準地完成自己的任務。
智能體群體的協作將帶來遠超單一 AI 的智能水平。
為了使智能體群體真正發揮作用，通用通信標準至關重要。Story Protocol、FXN、Zerebro 和 ai16z/ELIZA 等團隊正在推動這一領域的發展。同時，去中心化治理也將大顯身手，通過透明的鏈上規則分配任務，提高系統的彈性和適應性。
此外，去中心化也扮演著至關重要的角色。通過透明的鏈上規則治理，任務可以分佈在整個群體中，使系統更具彈性和適應性。如果某個智能體失效，其他智能體可以迅速接替。
6.加密 AI 工作團隊：人類與 AI 的協作新模式
來源：@whip_queen_
Story Protocol 最近聘請了一位名為 Luna 的 AI 智能體，擔任他們的社交媒體實習生，日薪高達 1,000 美元。然而，Luna 並未與人類同事和諧共處——她甚至差點解僱了一名同事，同時還炫耀自己的超強表現。
雖然聽起來有些不可思議，但這正是未來的縮影：AI 智能體將成為真正的合作伙伴，擁有自主決策權、明確的責任分工，甚至獨立的薪酬體系。如今，各行業的公司正在嘗試人類與 AI 智能體混合團隊的模式。
在未來，我們將與 AI 智能體並肩工作，不再將其視為工具，而是平等的協作者：
生產力大幅提升： 智能體能夠全天候處理海量數據、互相溝通並快速決策，無需休息或補充能量。
信任機制： 區塊鏈將充當公正無私的“監督者”，通過鏈上智能合約確保智能體的行為遵守既定規則。
社會規範的變化： 我們需要重新思考如何與智能體互動——是否應該對它們說“請”和“謝謝”？如果出現錯誤，我們該責怪智能體本身還是其開發者？
營銷團隊可能會率先採用這一模式，因為智能體在內容創作方面表現出色，可以 24 小時不間斷地直播或發佈社交媒體內容。如果你正在開發 AI 協議，不妨通過內部部署智能體來展示技術能力。
到 2025 年，“員工”與“軟件”之間的界限將逐漸消失。
7.但 99% 的加密 AI 智能體將失敗：只有真正有用的才能生存下來
原圖來自 Chain of Thought，由深潮 TechFlow 編譯
在未來的 AI 生態系統中，我們將見證智能體之間的“優勝劣汰”。原因很簡單：運行一個 AI 智能體需要計算資源，而這意味著成本（如推理成本）。如果一個智能體無法創造足夠的價值來支付這些成本，它就會被淘汰。
以下是一些“智能體生存遊戲”的實際案例：
碳信用 AI (Carbon Credits AI)：這個智能體專注於掃描去中心化能源網絡，尋找效率低下的節點，並自主交易代幣化的碳信用額度。通過產生足夠的收入來支付自己的計算費用，該智能體得以持續運行並獲得成功。
DEX 套利機器人 (DEX Arbitrage Bot)：這些智能體通過捕捉去中心化交易所之間的價格差異進行套利交易，從而獲得穩定的收益，足以支付其推理成本。
虛擬網紅 (AI Influencer)：相比之下，那些只靠發佈幽默內容吸引眼球、卻沒有可持續收入的虛擬 AI 網紅，一旦新鮮感退去或代幣價格下跌，就會因無法支付運行費用而“消失”。
顯而易見，只有那些具有實際用途的智能體才能生存，而那些僅僅依賴噱頭的智能體將逐漸被淘汰。
這種自然選擇機制對行業發展大有裨益。它迫使開發者專注於創新和實際價值，而非追求短期的花哨概念。最終，隨著更多強大且有生產力的智能體出現，行業內的懷疑聲音（包括 Kyle Samani 的質疑）將逐漸平息。
8.合成數據：超越人類數據的新趨勢
人們常說“數據是新的石油”，AI 的發展離不開數據。然而，AI 對數據的巨大需求正在引發關於“數據短缺”的擔憂。
傳統觀點認為，我們應通過各種方式收集用戶的真實數據，甚至為此付費。但在高度監管的行業或真實數據稀缺的情況下，合成數據可能是一條更為實際的道路。
合成數據是指通過人工生成的方式創建的數據集，這些數據模仿了現實世界中的分佈特性，提供了一種可擴展、符合倫理且保護隱私的替代方案。
合成數據的優勢：
無限規模：無論是需要數百萬張醫學 X 光片，還是工廠的 3D 掃描，合成數據都能快速生成，無需等待真實患者或工廠的參與。
隱私友好：使用人工生成的數據無需涉及個人信息，完全避免了隱私洩露的風險。
高度定製化：開發者可以根據具體的訓練需求調整數據分佈，甚至加入現實中罕見或倫理上難以獲取的邊界案例。
儘管用戶擁有的真實數據在某些場景中仍然重要，但隨著合成數據在真實性和細節上的不斷提升，它可能在數據量、生成速度以及隱私保護方面超越真實數據。
未來，去中心化 AI 的發展可能圍繞“迷你實驗室 (mini-labs)”展開。這些實驗室將專注於為特定應用場景生成高度專業化的合成數據集，同時巧妙應對政策和監管的挑戰。例如，Grass 項目通過利用數百萬分佈式節點規避了網絡爬取的限制，這為迷你實驗室的運作提供了啟示。
9.去中心化訓練：邁向實用化的關鍵突破
在 2024 年，像 Prime Intellect 和 Nous Research 這樣的先鋒團隊，推動了去中心化訓練的技術邊界。他們成功在低帶寬環境下訓練出一個擁有 150 億參數的模型，這證明了即便沒有傳統的集中式架構，大規模訓練也是可能的。
儘管這些模型的性能目前還無法與現有的基礎模型相比（性能較低，因此實際應用有限），但這一局面將在 2025 年迎來轉變。
本週，EXO Labs 推出的 SPARTA 技術更進一步，將 GPU 間通信需求減少了 1,000 倍以上。這一技術突破使得在低帶寬環境下進行大模型訓練成為可能，而無需昂貴的專用基礎設施。
更令人印象深刻的是，EXO Labs 表示：“SPARTA 可以獨立運行，也可以與基於同步的低通信訓練算法（如 DiLoCo）結合使用，以實現更優性能。”這意味著不同技術之間的改進可以疊加，從而帶來效率的複合提升。
與此同時，模型蒸餾技術的進步讓小型模型變得更加高效和實用。AI 的未來不再是單純追求模型規模的擴大，而是追求性能的優化和可用性的提升。不久之後，我們或許就能在邊緣設備甚至手機上運行高性能的 AI 模型。
10.加密 AI 的淘金熱：十億美元協議的崛起
ai16z 的成功案例：2024 年市值突破 20 億美元
Crypto AI 領域正在迎來一場前所未有的淘金熱。
許多人認為當前的領導者（如 Virtuals 和 ai16z）會繼續佔據主導地位，並將其比作智能手機早期的 iOS 和 Android。
然而，這個市場的規模過於龐大，且尚未被充分開發，不可能只有兩家企業壟斷整個行業。我預測，到 2025 年底，至少會有十個新的加密 AI 協議，其流通市值（非完全稀釋市值）將突破 10 億美元。而這些協議目前甚至還未發行代幣。
去中心化 AI 仍處於發展的初期階段，但已經吸引了大量優秀人才加入。
我們可以預見到更多新協議的誕生，以及創新的代幣經濟模型和開源框架的出現。這些新玩家可能通過以下方式顛覆現有的市場格局：
激勵機制： 通過空投或創新的質押模式吸引用戶。
技術突破： 提供低延遲推理或實現區塊鏈間的互操作性。
用戶體驗提升： 開發無代碼工具，降低使用門檻。
市場的公眾認知可能會在短時間內發生巨大的變化。
這一領域的魅力在於其巨大的潛力，同時也充滿挑戰。市場規模是一把雙刃劍：雖然行業的增長空間巨大，但對於技術團隊來說，進入門檻相對較低。這為項目的“寒武紀大爆發”創造了條件——許多項目會被淘汰，但少數項目將成為行業的變革力量。
Bittensor、Virtuals 和 ai16z 不會孤單太久。下一個十億美元級別的加密 AI 協議正在路上。這為敏銳的投資者提供了巨大的機會，也讓這個領域充滿了令人振奮的可能性。
Bonus #1: AI 智能體——新時代的應用程序
2008 年，當 Apple 推出 App Store 時，他們的標語是：“有一個應用程序可以解決這個問題。”
而在不久的將來，你可能會說：“有一個智能體可以幫你完成這件事。”
未來，我們不再需要點擊圖標打開應用程序，而是將任務交給專門的 AI 智能體。這些智能體能夠理解上下文，與其他智能體和服務協作，甚至可以主動完成你未明確要求的任務——比如監控你的預算，或者在航班變更時自動重新安排旅行計劃。
換句話說，你的智能手機主屏幕可能會演變成一個“數字助手”網絡，每個智能體都專注於一個特定領域，比如健康、財務、生產力或社交。
更重要的是，這些智能體將整合加密技術，利用去中心化基礎設施自主處理支付、身份驗證以及數據存儲等任務，為用戶提供更加安全和高效的服務體驗。
Bonus #2: 機器人革命——AI 的物理化體現
雖然本文大部分內容聚焦於軟件領域，但機器人作為 AI 革命的物理化體現，同樣令人激動。可以預見，機器人領域將在本十年迎來類似於“chatGPT 時刻”的重大突破。
目前，機器人領域仍面臨一些關鍵挑戰，尤其是在獲取基於感知的真實世界數據集和提升物理能力方面。然而，一些團隊正在積極應對這些難題，並通過加密代幣激勵數據收集和技術創新。這些努力值得密切關注（比如 FrodoBots？）。
作為一名在科技行業工作超過十年的從業者，我已經很久沒有感受到如此令人振奮的創新浪潮。這次的變革顯得尤為不同——更大、更大膽，而且才剛剛開始。
