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代币、模型与泡沫：一级市场里的 Crypto × AI 博弈

Lao Bai

原文标题：从一级市场看Crypto × AI：一场代币化幻觉实验

时隔两年，V身再次发Twi，我也顺着两年前那份研报说一下，连时间都是一模一样，2月10日。（相关阅读：ABCDE：从一级市场视角梳理AI+Crypto）

2年前，V神其实已经隐晦的表达了他不是很看好我们当时流行的各种Crypto Helps AI，当时圈内流行的三驾马车是算力资产化，数据资产化与模型资产化。我2年前那篇研报主要说的也是这三驾马车在一级市场观察到的一些现象和质疑。在V神视角，他还是更看好AI Helps Crypto 。

他当时举的几个例子分别是：

AI 作为游戏中的参与者 ;
AI 作为游戏界面；
AI 作为游戏规则；
AI 作为游戏目标；

过去两年，我们其实在Crypto Helps AI上面做了诸多尝试，然而效果寥寥，很多赛道和项目都是 – 发个币完事儿，没有真实的商业PMF，我称之为“代币化幻觉” 。

1. 算力资产化 – 多数无法提供商业级SLA，不稳定，频繁掉线。只能处理简单中小模型推理任务，大多服务边缘市场，收入与代币不挂钩……

2. 数据资产化 – 供给端（散户）摩擦大，意愿低，不确定性高。需求端（企业）则是需要的则是结构化的，有上下文依赖的，有信任和法律责任主体的专业数据供应商，DAO主体的Web3项目方很难提供。

3. 模型资产化 – 模型本就是一个非稀缺，可复制，可微调，快速贬值的过程性资产，而非终态资产，Hugging Face本身是协作与传播平台，更像GitHub for ML，而非App Store for models，所以所谓的“去中心化Hugging Face”来代币化模型的，基本都是失败告终。

此外这两年我们还尝试过各种“可验证推理”，这也是个典型的拿锤子找钉子的故事。从ZKML到OPML到Gaming Theory等等，甚至EigenLayer都把他的Restaking叙事转成了基于Verifiable AI。

但基本跟Restaking赛道发生的事情类似 – 很少有AVS愿意为额外的可验证安全持续付费。

同样，可验证推理基本都是在验证“没人真的需要被验证的东西”，需求端威胁模型极其模糊 – 到底在防谁？

AI 输出错误（模型能力问题）远多于 AI 输出被恶意篡改（对抗问题），前段时间OpenClaw与Moltbook上面的各种安全事故大家也看到了，真正的问题来自：

策略设计错了
权限给多了
边界没想清楚
工具组合出现意外交互
…

几乎不存在“模型被篡改”，“推理过程被恶意改写” 这种臆想出来的钉子。

去年我发过这张图，不知道有没有老铁记得。

这次V神给出的几个思路，明显要比两年前更加成熟，也是因为我们在隐私，X402，ERC8004，预测市场等各个方向取得的进展。

可以看到他这次划分的四个象限，一半属于AI Helps Crypto，另一半属于Crypto Helps AI，而不再是两年前明显偏向前者。

左上和左下 – 利用以太坊的去中心化、透明性来解决AI的信任与经济协作问题

1.Enabling trustless and private AI interaction (基础设施 + 生存)：利用 ZK、FHE等技术确保 AI 交互的隐私和可验证性（不知道前面我说的可验证性推理算不算）。

2. Ethereum as an economic layer for AI (基础设施 + 繁荣)：让 AI 智能体（Agents）能够通过以太坊进行经济支付、招聘其他机器人、缴纳保证金或建立信誉体系，从而构建去中心化的 AI 架构而非受限于单一巨头平台。

右上和右下 – 利用AI的智能化能力来优化加密生态的用户体验、效率和治理：

3. Cypherpunk mountain man vision with local LLMs (影响 + 生存)： AI 作为用户的“盾牌”和接口。例如，本地 LLM（大语言模型）可以自动审计智能合约、验证交易，减少对中心化前端页面的依赖，保障个人的数字主权。

4. Make much better markets and governance a reality (影响 + 繁荣)： AI 深度参与预测市场（Prediction Markets）和 DAO 治理。AI 可以作为高效的参与者，通过大规模处理信息来放大人类的判断力，解决之前人类注意力不够，决策成本太高，信息过载，投票冷漠等各种市场和治理问题。

之前我们疯狂想让Crypto Help AI，V神则是站在另一边。现在我们终于在中间相遇，只是目测跟各种XX代币化，或是什么AI Layer1没什么关系。希望两年之后再回看今天的帖子，会有一些新的方向与惊喜。