Chainfeeds 導讀：
或許兩年後回看，今天正是 Crypto × AI 從幻想走向現實的分水嶺。真正的驚喜，不來自宏大敘事，而來自這些沉默卻堅實的底層結構變化。
文章來源：
https://x.com/Wuhuoqiu/status/2021216967311622515
文章作者：
Lao Bai
觀點：
Lao Bai：路徑在一級市場的真實反饋與內在矛盾展開。事實證明，這三條路線大多陷入了我稱之為代幣化幻覺的陷阱：項目快速發幣、短期敘事拉滿，卻缺乏真正的商業 PMF。算力資產化面臨的是 SLA 無法達標的問題：節點穩定性不足、頻繁掉線、只能承載中小模型推理，服務對象集中於邊緣需求，真實收入與代幣經濟幾乎脫鉤。數據資產化的問題更為結構性：供給端摩擦巨大、散戶參與意願低、數據質量不可控；而需求端則需要結構化、可審計、有責任主體的數據供應商，這與 DAO 式鬆散組織天然衝突。至於模型資產化，其邏輯本身就站不住腳：模型是可複製、可微調、快速貶值的過程性資產，而非稀缺終態資產，Hugging Face 本質更像 GitHub 而非 App Store，所謂去中心化模型市場幾乎全部失敗。與行業普遍執迷於 Crypto Helps AI 不同，V 神兩年前就明確更看好 AI Helps Crypto，並提出了四種形態：AI 作為遊戲參與者、界面、規則和目標。而在今天，這一框架終於進化成更完整的四象限結構，一半屬於 AI Helps Crypto，一半屬於 Crypto Helps AI，體現出技術與現實進展後的理性收斂。在左上與左下象限中，V 神強調的是以太坊作為 AI 的信任與經濟基礎設施。一方面，藉助 ZK、FHE 等密碼學工具，實現 可信、私密、無需許可的 AI 交互，解決模型調用中的隱私與信任問題；另一方面，將 Ethereum 作為 AI Agents 的經濟結算層，使其能夠進行支付、僱傭、質押、建立信譽體系，從而構建去中心化的智能體協作網絡，擺脫對中心化平臺的依賴。回顧過去兩年，Crypto Helps AI 的實踐更像一次 集體幻覺的實證過程。無論是算力、數據還是模型，試圖用代幣解決本質工程與商業問題，最終都走向 “發幣即終點” 的路徑依賴。這並非技術失敗，而是 需求建模本身的錯誤。真實世界並不缺算力、不缺模型，也不缺數據，缺的是：可信協作、隱私保護、低摩擦結算與複雜系統的自動治理能力。而這，正是區塊鏈與密碼學真正擅長的領域。V 神的新框架，本質是一次 認知糾偏：與其執迷於將 AI 資產化，不如用 AI 去強化加密系統的安全性、可用性與治理效率；與其幻想去中心化 OpenAI，不如讓智能體在鏈上形成可組合的經濟協作網絡。
內容來源
