最近在YouTube頻道“The Rollup”上， @TrustWallet CEO Eowyn Chen與 @OpenledgerHQ 核心貢獻者Ram Kumar的圍繞雙方的深度合作，展開了一番討論。在此，提取若干有價值的觀點，分享下： 1）給“胖錢包”理論潑了點冷水 訪談中Andy提到了業內流行的"胖錢包"理論——擁有用戶入駐渠道的錢包可以垂直整合各種服務？但Eowyn Chen的回應很有意思，她直言C端零售用戶業務實際上非常困難，涉及大量客戶支持、更高安全責任，以及頻繁的產品路線調整等等。 很多人看到Trust Wallet的2億下載量就覺得做錢包是門好生意，但CEO自己都在強調服務零售用戶的痛苦。這說明錢包的“胖”不是想胖就能胖的，用戶關係雖然有價值，但維護成本也不低。這個觀點還算實在，道明瞭現在不少錢包服務商的真實處境。 更關鍵的是，她提到並非所有價值都集中在前端，價值鏈各部分都應該公平發展。這個觀點算是給“胖錢包”理論潑了點冷水，也解釋了為什麼Trust Wallet願意和OpenLedger這樣的基礎設施項目合作。 2）專業化AI的拐點到了嗎？ Ram Kumar對AI發展路徑的判斷值得關注。他認為AI正從通用性向專業化演進，類似Google從通用搜索衍生出LinkedIn、YouTube等垂直應用。ChatGPT這類通用AI將如同操作系統，而未來會有更多專門用於特定用例的“專業化模型”。 這和我之前分析web3AI行業趨勢演變的邏輯也一致。Trust Wallet在嘗試AI功能時發現通用模型解決不了加密領域的具體問題，正好印證了這個趨勢。而恰恰，專業化AI模型的構建需要垂直領域的高質量數據，這正是OpenLedger想要解決的問題。 3）數據貢獻的“無償勞動”困局 Ram Kumar直言AI是"建立在無償勞動基礎上的萬億美元產業"，這個批判挺尖銳。AI公司通過抓取互聯網數據訓練模型，數據貢獻者卻分不到一杯羹，這確實是個結構性問題。 OpenLedger的解決思路是讓數據貢獻者獲得AI模型的長期收益分成，而不是一次性賣數據。配合錢包的全球支付能力，理論上可以實現跨境的無摩擦價值分配。 但這裡有個核心問題：數據質量如何保證？Ram自己也承認，Hugging Face等平臺90%的開源貢獻都沒什麼用。如果貢獻的數據本身價值有限，再好的激勵機制也白搭。 以上。 Eowyn Chen用“持槍權”類比自我託管，強調AI功能是可選的，用戶可以在便利性與安全性之間自主選擇。這種產品哲學是對的，但如何“清晰地呈現選項”非常考驗產品設計能力。 Ram還提到一個有趣判斷：加密錢包是用戶在全球範圍內獲得數據貢獻報酬的唯一途徑。這意味著錢包的角色可能會從單純的資產管理工具，演進為數字身份和價值分配的基礎設施。 Note：想了解更多可以訪問The Rollup的Youtube頻道系統看看這次訪談。