a16z的30兆AI Agent夢如何實現？答案藏在「AI飢餓遊戲」裡

當時 @virtuals_io 率先提出了「AI Agents 代幣化」的概念，即 AI 應用 / 代幣與公平啟動的代幣進行配對。

在這短短一年裡，Crypto AI 領域發生了翻天覆地的變化：推動了通用 AI 的開源運動，各類工具大量湧現，讓開發者和小白用戶都能輕鬆上手構建項目。

最初，只是一個 AI 產品發幣，低估值公平啟動，由獨立開發者或小團隊主導。如今已發展成一個完整的 Crypto AI 生態，數百個優秀團隊在此建立他們的願景。

鑑於近期 x402 敘事帶來的熱度，本文將透過整理產業現狀、理解變化、分析關鍵玩家的進展，來探討最重要的問題：這一切將走向何方？ Crypto AI Agents 的核心價值究竟是什麼？

如果你跟我一樣，對 AI 感到興奮並樂於學習，你大概已經注意到 AI 的發展速度極快。每個月都有新奇酷炫的東西出現。從「有也不錯」的基礎應用，例如萬物皆可吉卜力風格化，到具備生產級品質的 AI 生成視頻，再到生產力勝過普通初級程式設計師的 AI Agents。

但在 Crypto 領域，情況並非總是如此。去年此時 AI 智能體敘事興起時，火爆的項目是這些：

· @truth_terminal 變得栩栩如生，與 a16z 的 @pmarca 互動並獲得投資。

· @aixbt_agent 提供精闢分析，同時也是 X 平台上一位古怪的、原生的 Crypto 圈玩家。

· @virtuals_io 作為「智能體社會」，推出的「Agent 代幣」動不動就暴漲 10-50 倍。

· @dolos_diary 是網路頭號「惡霸」，因其犀利搞笑而備受喜愛。

· @luna_virtuals 作為首個 AI 偶像。

敘事啟動時，娛樂是頭號主題。但如今我們已經很久沒見到 AI Agents 帶來任何新形式的娛樂了（這或許是好事，但早期 AI 時代的魅力和吸引力已然消失）。

現在焦點極度集中在 Crypto 本身擅長的垂直領域：金融用例，即賺錢（以及不虧錢）。

a16z 在其最新的《加密產業狀況》報告中，提出了智能體經濟 30 兆美元的潛在市場規模，這可能有點不切實際，因為預計到 2030 年，整個 AI 市場的規模也才幾億美元。

話雖如此，我相信整個智能體經濟確實能價值數萬億美元。隨著生成式 AI 工具和垂直領域 AI 幫助個人提升生產力，企業採用率增加，更有效率的 AI 驅動工作流程在組織內部引進和實施，這個市場會不斷擴大。

Crypto 領域也不例外。但由於這個產業極度聚焦於賺錢，其工作流程自然會圍繞著賺錢。以下幾個類別特別突出：

DeFi：Crypto 領域最成熟的產品市場契合點

· 交易（現貨、永續合約，在 CEX/DEX 上進行）

貨幣市場（借貸，加密資產抵押）

· 穩定幣（交換媒介 / 價值穩定單位，可組合的高收益 DeFi 策略）

· 收益協議（利率市場、積分市場、資金費率市場、收益優化器 / 金庫優化產品）

這是最大的潛在市場，總鎖倉價值超過 1500 億美元，穩定幣市值超過 3000 億美元。監管的日益清晰和機構採用的增加，正推動更多資本上鍊；而穩定幣採用率的激增，也吸引更多企業和新創公司使用加密通道。

基於這些原因，對自動化的需求即能作為後端的基礎設施和工具，同時企業 / 新創公司作為前端，將普通用戶帶入鏈上將成為推動下一階段採用的關鍵。

那些能夠抽象化 DeFi 複雜性、簡化執行過程、或改進 DeFi 關鍵方面（如風險管理、資產再平衡、策略策展等）的 AI 代理，很可能將捕獲流入 DeFi 協議的巨額價值中的相當一部分。

關鍵生態玩家：

@almanak、@gizatechxyz、@Cod3xOrg、@TheoriqAI、 @ZyfAI_

DeAI領域最成熟的產品市場契合點

· 預測市場 x AI：Crypto 領域成長最快的細分市場

如果你持續觀察生態，會發現 DeFi x AI 領域變化不大。這是因為破解 DeFi 相關的工作流程極為困難。你不能隨便把 AI 塞進去就祈禱有好結果，必須實施負責任的結構設計和防護措施，以防止嚴重事故。

為什麼我現在談論這些，而不是泛泛的「AI 智能體」？

最初的 AI 智能體生態基本上就是 Virtuals 及其生態內構建的智能體（或許還有零星的 CreatorBid 等），以及 ai16z（現稱 ElizaOS）等框架，它們讓構建能調用各種工具的“智能體”或 X 機器人變得容易，此外還有 Arc、Pippin 等其他框架。

這些東西很酷、很有趣，但這並非 AI 智能體的真正定義。真正的智能體應該是能夠理解其環境、理解自身角色與責任、主動決策並採取行動，以在最少人為幹預下實現特定目標的 AI。

環顧四周，95% 以上的項目並非如此。它們要麼只是一個軟體、一個生成式 AI 產品，要麼仍處於向自主 AI 智能體發展的過程中。

我並非想貶低任何人。我想強調的是，我 * 仍處於非常早期的階段，以至於大多數人還沒真正搞清楚什麼行得通。

那些已經搞清楚什麼行得通的，通常不被歸類於「AI 智能體」，而是被看作一個 AI 專案。

生態現況

近期 x402 帶來的熱度刺激了資本輪動和對 Crypto AI 的興趣，但新的生態面貌與之前已大不相同。

1. 框架熱度已消退

框架曾經非常重要，它們幫助建構者快速起步，減少在學習和編寫程式碼、設計工作流程上的時間。像 MCP 這樣的工具提升了智能體呼叫或提供 API 的能力，ERC-8004 將助力建立註冊表並確立以太坊作為信任與結算層，Google 的 A2A & AP2 正成為構建者的首選框架，而 n8n 等 AI 智能體 / 工作流構建工具也吸引了大量開發者和普通用戶。

正因如此，針對「框架」本身的炒作已經降溫，許多計畫轉向其他方向。例如 @arcdotfun 轉向了工作流程建構器；@openservai 最初定位為「叢集」，現在也轉向工作流程建構器，以及旨在利用智慧體創建 Web3 AI 驅動業務、並針對特定用戶群（如預測市場工作流程）的工具。

框架依然重要，但隨著 Web2 AI 框架和工具的普及，以及 Web3 通道的採用，針對 Web3 框架的炒作已然減退。

2. 從公平啟動發射台轉向 ICO 模式

公平啟動發射台模式對小型零售投資者有利，但使得團隊難以擴展規模。它也容易成為獨立開發者進行短期構建或純粹炒作、而非構建能持續 3-5 年以上的長期 AI 業務的溫床。

在這方面，Virtuals 透過其智慧體商業協定 進行擴張是合乎邏輯的。隨著 x402 確立自身作為智能體支付通道的地位，建立智能體信任 / 聲譽評分的基礎設施，以及界定智能體如何協同工作並為彼此服務付費的機制，對於實現智能體願景至關重要。

然而挑戰和核心問題依然存在：「是否存在人們願意付費的高品質服務？」

如果大多數服務都無用，人們為何不直接用 Web2 的 AI 服務，而非要選擇 Web3？若真如此將 Web3 智能體聚集起來的意義何在？

要建立一個能產生 7-8 位數收入的可持續 AI 業務，你需要資金、高能動性的人才和時間來構建願景，而公平啟動的發射台模式難以滿足這些需求。

相反，我們看到中型到大型 AI 團隊日益受到歡迎，它們能夠從天使投資人和風投那裡獲得種子資金，並通過社區輪（無論是在 Kaito Launchpad、Legion 還是 Echo 上）進入市場。

這些團隊憑藉其掌握的資源（資金、人才、風投背書等），往往能提供高品質的產品 / 服務，這也通常使得它們的代幣表現更好。

3. 失效的獲利模式與代幣經濟

同時管理 AI 產品和代幣需要兩套完全不同的技能，需要精心設計將兩者結合，以加速產品增長和用戶獲取（例如：向正確用戶付費投代幣獲得更多代幣，這些代幣透過收入分享、回購、治理等機制使用戶與專案長期利益綁定 → 飛輪持續運轉）。

說起來容易，做起來難。大多數小型 AI 代理團隊將其代幣經濟的 30-80% 分配出去，導致沒有剩餘資源來啟動任何成長飛輪。

多數項目採用 SaaS 訂閱製或按使用量 / 積分計費，並增加使用代幣支付可獲折扣的選項。許多項目會以部分訂閱收入來回購代幣，或銷毀用於支付服務的代幣。

以訂閱收入回購代幣是可以的，但僅強制要求使用代幣支付（或僅提供折扣）很難實現規模化。

加密代幣波動性極大。將其作為支付媒介並非好主意（今天可能漲 20%，明天可能跌 30%，很難做預算）。

4. 達爾文式 AI：資本形成的新路徑與清晰的代幣經濟

@opentensor (Bittensor) 已成為創始人啟動想法、礦工為 AI 做貢獻、投資者投資下一個可能顛覆行業的版本 DeAI 公司的首選產品。

@flock_io 利用聯邦學習，為隱私保護和特定領域 AI 設立了標準，吸引了 Web2 企業、政府作為客戶，以及希望為 AI 做貢獻的訓練者（礦工）。與 Bittensor 類似，Flock 幫助公司借助外部優質人才完成酷炫且有意義的 AI 工作。

@BitRobotNetwork 受 Bittensor 啟發，正採取類似方法引導以機器人為中心的子網路生態系統。

同時，帶有真實資金博弈的現實世界基準 / 評估也在出現（這也成為一種高品質娛樂）：

· @the_nof1 的 Alpha Arena 讓 6 個前沿 AI 模型用真金白銀（各 1 萬美元）進行永續合約交易。

· @FractionAI_xyz 利用 AI 智能體間的競爭來改進 / 持續微調智能體，以提供更好的輸出、訊號、利潤和風險管理。

· @openservai 創建 OpenArena，讓 AI 模型在預測市場交易中競爭。

達爾文式 AI 正在解決資本形成的問題，是驅動 Crypto AI 創新的引擎。

· 排名第一的 Bittensor 子網 Chutes 已是 OpenRouter 上排名第一的推理服務供應商，而 OpenRouter 是全球最受通用 AI 開發者歡迎的統一 API 閘道。

· 頂級的計算子網路（3-4 個）合計年經常性收入達到 2,000-3,000 萬美元。

· 預測相關的子網路透過將阿爾法訊號貨幣化，和 / 或利用訊號進行更好的交易 / 預測，開始獲得數十萬至數百萬美元的年經常性收入。

達爾文式競爭性 AI = 資本形成（無需風投）+ 創新加速器（吸引 AI/ML 工程師貢獻）= 這將是 2026 年推動 AI 智能體敘事的核心力量。

註：「達爾文式 AI」特別指一種基於競爭和市場經濟來驅動 AI 模型開發、評估與回報的去中心化生態系統。它的核心思想是「優勝劣汰」，就像達爾文提出的自然選擇理論一樣，讓最優秀、最有用的 AI 模型在公開競爭中獲勝並獲得獎勵。

那麼，對於小型團隊或 AI 智能體，現在有什麼令人興奮的呢？

老實說，有些我用著不錯，但目前還沒有一個讓我願意付費。

· 研究：Grok 涵蓋 X 平台，ChatGPT 涵蓋通用領域。

· 深度分析：我主要看新聞通訊和 Messari 報告。

· 快速市場展望：用 @elfa_ai 的 TG 聊天機器人。

· 預測市場交易點子：用 @AskBillyBets、 @Polysights、 和 @aion5100 的 @futuredotfun。 （對 @sire_agent 的 aVault 很期待，但尚未公開）。

· DeFi：大多自己操作，有時用 @almanak 和 @gizatechxyz，但這些不嚴格意義的「AI 智能體」，也非公平啟動。

· 交易：用 @DefiLlama 在 EVM 上兌換，或用 @JupiterExchange 在 Solana 上兌換。不做永續合約（必要時用 @Cod3xOrg 輔助分析和執行）。

Crypto 領域習慣讓使用者免費使用一切，所以使用者偏好免費工具。代幣門控或收費門控效果不佳，但將費用無縫嵌入產品是可行的。這就是為什麼基於結果的定價模型 * 很有效。人們不願意月付 40 美元，但願意為一筆成功的交易支付 40 美元 Gas 費。

如果你能交付最優結果（高收益、最佳交易價格），只要結果夠好，沒人會介意你內建了費用。

嘗試了這麼多 Crypto AI 應用或智能體後，我學到的是：目前最好的產品就是能賺錢的產品，而實現此目標的最佳垂直領域是發射台（以及即將爆發的預測市場），也就是運營鏈上“賭場”並從賭場積累費用。

未來展望

· 能達到主流採用的真實用例（即圈外普通 AI 開發者或用戶會用的）將於明年出現，它們很可能源自 DeAI/ 達爾文式 AI 生態系統。

· 2026 年將是 Crypto AI 之年，DeFi 用例、DeAI 基礎設施和預測用例將大量湧現。

· 大多數小型智能體團隊將逐漸消失或被收購 / 合併，或轉向在達爾文式 AI 生態系統內建構。

· Crypto AI 和 AI 智能體作為細分領域將融合，標誌著 Crypto AI 的產品方向和願景更加清晰。

· 發射台仍將是 Crypto Twitter 圈的核心，產生交易量和費用，但真正推動行業進步的重大創新將發生在資源（資本、人才、分發渠道和用戶採用）最集中的地方。

Crypto AI Agents 的意義究竟何在？

對於公平啟動的「AI 智能體」，其意義在於設計一種交易體驗，披著「投資科技」的外衣，儘管其中大多數只是套了層代幣外殼的 LLM 封裝器。

對多數情況而言，它為小散提供了早期投資這類「AI 智能體」投機資產並賺錢的最佳途徑。

Crypto AI 智能體作為一個敘事，其意義在於為未來的智能體經濟奠定基石，屆時區塊鏈將作為核心基礎設施 / 通道，讓這一切成為可能。

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