撰文：Tiger Research
編譯：AididiaoJP，Foresight News
錯失恐懼症正席捲加密行業。從交易所到安全公司，各類機構紛紛推出由人工智能驅動的服務。本文將探討各公司選擇在當前時點作出這一佈局的原因。
要點
- 涵蓋交易所、安全、支付、研究等領域的加密企業，正同步推出人工智能相關服務。
- 與以往週期不同，本輪領跑者為 Coinbase、Binance 等已具備成熟盈利模式的頭部企業。人工智能已從概念炒作演變為運營層面的必要能力。
- 各行業採納人工智能的動因存在差異：交易所旨在降低用戶流失率；安全企業著力彌補審計盲區；支付基礎設施則瞄準新興的智能體經濟。
- 功能上線與實際應用之間存在距離。對人工智能的錯失恐懼與競爭壓力，正在推動企業以超越實際需求的速度加快佈局。
- 真實需求與競爭焦慮共同驅動著本輪浪潮。核心問題在於，如何區分真正創造價值的應用與僅流於表面的貼牌行為。
加密企業正紛紛推出人工智能服務
人工智能是目前全球市場最受關注的領域。ChatGPT、Claude 等通用型工具已融入日常生活，OpenClaw 等平臺則進一步降低了構建智能體的技術門檻。
加密行業雖然在這一輪浪潮中反應稍顯滯後，但目前已在各個垂直領域加速整合人工智能能力。
這些企業具體推出了哪些人工智能服務？它們選擇進入該領域的動因又是什麼？
加密企業如何應用人工智能
研究領域
來源：Surf AI
加密研究存在結構性問題：鏈上數據、市場情緒、關鍵指標分散於不同平臺，驗證難度較大。通用型人工智能在處理加密相關問題時，常常給出不準確的回答。
針對這一現狀，Surf 等項目推出了面向加密領域的專屬人工智能研究工具，將分散的數據源加以整合。在所有加密領域的人工智能應用場景中，研究類工具對普通用戶的門檻最低，無需編程或交易經驗即可使用。
交易領域
來源：Bitget
交易所在人工智能應用方面走在前列。
各交易所的路徑不盡相同。有的直接向用戶開放專有交易數據；有的則允許用戶以自然語言向人工智能智能體下達指令，由智能體將分析到執行一步完成。
交易所提供 API 服務已有多年曆史。當前的變化在於新增了交互層：通過 MCP、AI Skills 等接口，非開發人員也可藉助人工智能智能體調用交易所功能。原本僅限於開發者的工具，如今通過自然語言即可操作。
這一變化與用戶群體的演變方向一致。越來越多不具備編程背景的用戶開始藉助人工智能智能體構建自動化交易策略。用戶只需描述策略思路，智能體即可完成算法搭建與運行。
對於交易所而言，這一趨勢既是機遇也是挑戰。隨著人工智能驅動的用戶群體不斷壯大，其對單一平臺的黏性隨之下降，因為智能體可在不同交易所之間靈活執行交易。交易所積極佈局人工智能的核心動因在於：快速吸引用戶並提升其在平臺內的活躍度。
與信息查詢類應用不同，交易涉及真實的資產管理，對判斷力與責任機制的要求更高。但隨著使用門檻逐步降低，這一領域同樣在向普通用戶敞開大門。
安全與審計領域
來源：Certik
智能合約審計傳統上依賴人工逐行審查代碼，流程緩慢、成本較高，且審計質量因執行者不同而存在差異。當前，人工智能已被引入工作流程：首先由人工智能完成代碼掃描，再由審計人員進行針對性的深度複核。此舉在不替代審計人員的前提下，提升了效率與覆蓋面。
CertiK 是該領域的代表性企業。該公司此前曾因部分審計項目後續發生安全事故而受到質疑。但相關事件多發生於審計範圍之外——審計僅針對特定時間節點的代碼，不包含持續監控環節。
CertiK 通過人工智能補足了這一短板。其在審計完成後引入實時監控機制，並通過公開面板對外展示。由於擴展的監控能力由人工智能驅動，無需投入大量人力，因而對 CertiK 及其審計對象均構成利好。
在安全領域，人工智能的應用並非意在顛覆既有服務，而是拓展人工工作的邊界：提升審計環節的精準度，並彌補審計後階段的監控盲區。對於區塊鏈安全公司而言，人工智能並非新的業務方向，而是解決既有業務痛點的工具。
支付基礎設施領域
來源：Coinbase
人工智能智能體若需參與經濟活動，必須擁有可用的支付通道，例如為 API 付費、購買數據、向其他智能體採購服務等。對於智能體而言，最為適配的支付方式為與穩定幣搭配的鏈上錢包。
當前主要存在兩種模式。其一為通用協議，將支付功能嵌入 HTTP 請求，智能體在調用付費 API 時可同步完成鏈上結算。其二為面向智能體的支付插件，智能體僅在人類預設的權限與額度範圍內執行支付操作。
支付基礎設施是與穩定幣關聯最為緊密的領域。但由於支付主體為人工智能智能體而非自然人，目前尚不存在完全成熟的運行模式。
來源：Circle
穩定幣 USDC 的發行方 Circle 同樣受到市場關注。該公司已發佈提案，計劃將其 Gateway 支付基礎設施與 x402 協議對接，並邀請開發者與研究人員參與審閱與共建。
該領域目前尚未進入成熟階段，但市場已開始將相關預期計入定價。Circle 股價上漲的重要驅動因素之一，便是圍繞人工智能智能體支付的敘事。相較於前述領域，支付基礎設施的實現仍需更長時間，但已確立為當前市場中最重要的宏觀主題之一。
加密企業為何在當前時點進入人工智能領域
ChatGPT 於 2022 年 11 月推出時，人工智能與加密行業均未處於成熟狀態。人工智能模型雖展現出一定能力，但尚無法可靠完成任務；加密行業則因 FTX 崩盤事件陷入嚴重的信任危機。
此後，人工智能技術取得顯著進步。過去一年間，各主流模型的能力均實現大幅提升，實用性明顯增強。相比之下，加密行業在同一時期內更多停留於「借用」人工智能概念的階段，表現為人工智能主題的迷因幣、缺乏實際功能的人工智能智能體，以及以營銷為導向的宣傳話術。去中心化人工智能基礎設施項目持續湧現，但與同類的原生人工智能服務相比，其產品質量存在明顯差距。
當前，差距仍在進一步拉大。在人工智能領域，MCP（支持智能體直接調用外部工具）、OpenClaw（支持無代碼構建智能體）等基礎設施的成熟，使智能體時代從概念走向現實。加密企業目前方才開始實質性跟進。
本輪變化的關鍵在於行動主體的不同。領跑者不再是借人工智能概念進行品牌包裝的新興項目，而是已具備穩定收入模式的頭部企業——Coinbase、Binance、Bitget 等。這些公司並無將人工智能服務作為營銷噱頭的動機。驅動其行動的核心因素並非當前收益，而是對落後於行業發展的焦慮，即錯失恐懼症。
來源：FORTUNE
這種緊迫感在 Coinbase 首席執行官 Brian Armstrong 的舉措中可見一斑。他要求全體工程師在一週內完成人工智能編碼工具的上手培訓，並對未達標者予以解聘。
但與此同時，保持審慎判斷同樣必要。以交易自動化為例，人工智能智能體可以完成價格查詢與策略建議，但實際願意將資金交由智能體進行實盤交易的用戶有多少？x402 協議是否已進入實際應用階段？
總體而言，加密行業對人工智能的佈局並非追逐短期熱點。隨著人工智能時代的輪廓逐漸清晰，各企業正加緊行動，以鞏固自身行業地位。功能上線與實際應用之間仍存在距離，但行動主體的身份本身便具有重要指向意義。
不妨將人工智能行業比作一個正在蓄水的泳池。早期入水者中，不少只是佯裝會遊。當前入局者，則是具備深厚積累的資深選手。水位將升至多高、泳池是否會擴展為海洋，尚無定論。但可以確定的是，加密行業不會在這場浪潮中被邊緣化。
