加密AI的下一个风口

自特朗普上任以来，加密投资变得异常艰难，更广泛的不确定性正驱使资金流向避险资产。全球都在关注关税局势的持续恶化。加密市场也不例外——BTC已显现强势迹象，而Fartcoin的表现更为亮眼，远超其他所有资产。

其他领域都在挣扎

但除了这两个资产之外，所有领域（我是说字面意义上的所有）都在挣扎——加密AI这个长期占据心智份额第一的板块市值大幅缩水，维持在约60亿美元总市值。DeFi也好不到哪去，随着资金逃离加密领域转向其他安全资产，链上总锁仓价值已蒸发超过500亿美元。

那么，我们该投资什么？

这就引出了关键问题：在震荡市中我们该如何投资？投资什么？

我认识的大多数人可能会推荐Berachain、Sonic之类的收益耕作（yadayada）——这没问题。但对我来说，还有更多风险回报比更佳的有趣机会，特别是在危机时期。

目前在我看来，最具不对称性的赌注在于去中心化AI基础设施（DeAI infra）和AI智能体的交叉领域（稍后会详述）。

谨记这句箴言：\”别人贪婪时我乐观，别人恐惧时我渴求。\”这听起来不太对。\”别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪。\”对了！

我正在关注的加密AI细分领域

在我看来，当前有几个加密AI子领域特别值得关注：

• 开发工具 — 框架、氛围编码工具、MCP基础设施
• 去中心化AI基础设施 — 去中心化计算、可验证性、部署、机密性、存储、所有权
• 消费级AI — AI智能体、阿尔法工具、游戏、DeFAI、GambleFAI、个性/伴侣

（这并未涵盖所有子领域，但你应该明白大致情况。）

框架发展趋势

关于消费级AI/AI智能体和开发工具的更多细节，我在三月份创建了这个主题（原本计划每月更新这类主题，但整体智能体市场的发展速度似乎不足以支撑月度更新）：

在本季初期（去年10-11月），框架的完全稀释估值（FDV）相当高。但当开发者意识到现成框架有很多局限性，且LLM可能并不最适合金融用例（容易受到提示词注入攻击）时，对框架的需求就减弱了。

尽管如此，我们仍然看到一些开源框架和工具在持续增长，比如：

@elizaOS（GitHub上15.5k星标），过去一个月新增434星标

@arcdotfun（3.4k星标），新增197星标

@sendaifun（1.2k星标），新增110星标

为何智能体分发网络＞框架

我个人认为框架并不那么令人兴奋，因为它们缺乏价值积累。投资分发网络/智能体枢纽要好得多——这里存在明确的价值积累机制，即来自投机者/投资者交易AI智能体代币所产生的交易手续费。@virtuals_io 在这方面依然是最出色的。尽管日交易量从8-9位数降至7位数，Virtuals仍是开发者最信任的生态系统，也是最多样化的生态系统，有许多团队正在尝试构建独特的智能体产品。

@elizaOS 开始显得更有意思了，特别是在其启动平台@autodotfun刚刚上线后。该团队现在拥有一个能将价值直接累积回$ai16z代币的分发网络。@shawmakesmagic 还透露了几个尚未推出的有趣功能：

他们需要确保高质量合作项目的执行落地，这样才能与Virtuals提供的服务形成实质性差异（否则就只能吸引那些市值4-5位数的低质量项目）。

不过退一步说，虽然这些AI智能体、框架和分发网络都很有趣，但目前最具风险回报比的投资领域还是去中心化AI基础设施。

为什么？

如果你深入参与AI智能体领域一段时间，可能会注意到智能体产品的演进路径大致如下：

娱乐对话\”智能体\” → 阿尔法分析/工具对话\”智能体\” → 交易智能体 → DeFAI抽象层 → 其他小型叙事 → 具备更智能上下文的多智能体/集群等。

死亡飞轮陷阱

许多团队陷入困境的根本原因在于，他们的\”智能体产品\”缺乏真正的AI核心功能——所谓的AI不过是定时调用LLM自动生成内容的把戏。

虽然行业已今非昔比，但对现成LLM或框架/工作流的依赖依然如故，导致每个智能体产品迭代/每个新叙事最终都沦为没有实际应用场景的次品。（这种情形就像那些分叉主流DeFi协议、一年后便销声匿迹的团队）

这造成大量团队借智能体发币炒作热度，却因缺乏实质产品无法维持关注度，最终陷入\”死亡飞轮\”（关注度下降→代币下跌）。

智能体开发者需要基建，基建团队需要智能体

尽管这些团队可能失败，但他们擅长一件事——市场进入策略/炒作造势(GTM)。

如果有众多团队精于智能体的GTM策略，懂得如何玩转代币游戏/建设社区，却缺乏真正的AI产品——他们该怎么办？答案是利用推理网络和DeAI基础设施提供的专业AI模型与机器学习能力。

另一方面，DeAI基建团队往往不擅GTM。他们不在一线作战，部分团队甚至不熟悉加密原生玩法，完全不懂社区建设之道。

那么…何不将二者结合？

我认为真正的机会恰恰在于深度AI基础设施与病毒式智能体分发之间缺失的连接环节。

我的加密AI投资理论

这就引出了我的加密AI投资理论：

即同时投资于DeAI基础设施，以及那些正在引入新颖、独特的Web3工作流程、能改变人们与现有加密产品（DeFi、链上应用）交互方式的智能体团队。

在Web2领域，工作流自动化与增强——通过最小化成本来提升生产力（从而增加利润）——在各个垂直智能体领域十分普遍，特别是那些重复性工作（越是枯燥的工作，其自动化价值越高）。例如：

• 法律AI智能体：处理原始纸质文件，建立案件数据库，协助律师帮助客户胜诉
• 会计智能体：审核收据、发票、总账(GL)、试算表(TB)，生成未经审计的财务报表(FS)和税务申报
• 建筑智能体：审查建筑平面图，估算成本，在保证耐久性和设计符合客户需求的前提下提出降低施工/材料成本的方案

Web2中此类案例不胜枚举，这些初创公司因此能快速（数月内）实现7-8位数的年度经常性收入(ARR)——它们确实通过AI智能体实现工作流自动化与增强，为其他企业/客户提供真实价值。

而在Web3领域，这仍相当新颖且复杂。要真正增强DeFi工作流，需要领域专业知识。你必须理解DeFi用户（和普通用户）的痛点，并知道如何改进。DeFAI抽象层在一定程度上解决了这个问题，但大多数产品由于推理能力不足而难以使用（你必须输入非常具体的指令才能使其工作——这实际上违背了初衷，因为理想情况下你希望普通用户也能使用，而普通用户通常不知道自己该做什么，自然也不知道该输入什么指令）。

正因如此，我认为真正懂得如何有意义地改变Web3/加密工作流程的团队相当罕见。但如果你能及早发现并投资它们（就是现在），未来将获得巨大收益。

另一端的DeAI基础设施

在光谱的另一端，是DeAI基础设施领域。其中大部分尚处早期阶段，还不具备投资价值。

这些团队通常会从风投机构融资数百万美元，并花费数年时间才进行代币生成事件(TGE)。少数已发币的项目因市场环境遭遇50-80%的价格下跌。那些表现较好的项目需要创造可观收入来维持代币价格（或者雇佣一个真正优秀的做市商，笑）。

典型案例是@getgrass_io——据称已实现8-9位数的收入，并拥有面向消费者的优质产品（任何人都能贡献带宽获取空投）。

在风投支持的DeAI基建领域，像Grass这样的项目相当罕见。通常早期参与的唯一方式就是使用产品/耕种空投。由于风投以较低估值入场，这些项目很可能会在TGE时拉高币价（采用低流通量、高完全稀释估值的模式）。如果你决定投资此类项目，亏钱的概率要大于赚钱。

可投资的社区优先DeAI生态

这就引出了另一种选择——纯社区化/无风投的DeAI生态系统。没错，就是@opentensor（Bittensor）。

在dTAO升级前，这个生态相当乏味。验证者充当着资本分配者的角色，因为他们决定哪些子网能获得$TAO释放（资本）。

但自从今年情人节dTAO升级上线后，游戏规则彻底改变。现在由市场决定哪些子网能获得释放。社区——也就是普通用户——成为了资本分配者。如果社区认定你的子网没有产品、不能提供价值，你就得不到释放（资本）。这促使各子网公开建设、加速交付，开发人们真正需要的产品。

这一转变还催生了专门投资Bittensor子网的对冲基金：

@BarrySilbert 正通过@YumaGroup（DCG子公司）押注Bittensor生态系统，该公司投资、构建并孵化Bittensor子网。@RaoulGMI与@BarrySilbert的最新访谈引发了社区极大兴奋（因为一家主流加密机构现已进入Bittensor生态）：

从投资角度看，Bittensor生态的流动性远优于AI智能体生态。像Virtuals这类智能体生态的核心问题在于流动性池与Virtuals代币配对，导致更高波动性和做市商更大的无常损失。

因此流动性通常匮乏——在这些智能体代币上部署1千至5千美元通常会产生3%-7%的滑点。而将同等金额投入子网代币仅产生约0.05%-0.1%滑点（甚至更低）。

快速总结：

• 加密AI智能体的炒作周期正在消退，真实产品+用户留存仍稀缺
• 去中心化AI基础设施被低估、误解和错误定价
• 最佳策略结合基础设施+智能体市场切入以解锁新工作流
• $VIRTUAL引领智能体叙事，Bittensor主导基础设施叙事
• 关注融合两者的团队——早期发现将获巨大收益

总结

我认为DeAI将定义Web3 AI的下个趋势。我们将看到更多团队改变人类之间、人类与协议的交互方式，重塑价值创造机制，并开拓触及更多用户与心智的新领域（更主流化）。现在正是了解DeAI基础设施及其变革影响的最佳时机。务必密切关注能成功结合DeAI与智能体的团队。

请记住，我的观点并非铁律。我持续在学习并完善它。我正尽全力确保我们能把握Web3 AI的下个大趋势。重申，这不是财务建议——请自行研究并对本文内容保持批判态度。

下篇Bittensor文章中，我将深入探讨有趣的子网并挖掘更多机会。

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一如既往，感谢阅读本文！希望您能享受阅读，正如我享受写作一样。