Sentient深度研報:獲8,500萬美元融資,建置去中心化AGI新範式

By: blockbeats|2025/04/30 12:05:45
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原文標題:《AI L1 深度研報系列之 Sentient:8500 萬美元打造開放 AI 平台》
原文作者: 0xjacobzhao,Biteye

一、項目簡介

一、項目:是一個致力於建構去中心化人工智慧經濟體的開源協議平台,其核心目標是為 AI 模型建立所有權結構、提供鏈上調用機制,並建立可組合、可分潤的 AI Agent 網路。透過「OML」框架(Open, Monetizable, Loyal)和模型指紋技術,Sentient 解決目前中心化 LLM 市場中「模型歸屬不明、呼叫不可追蹤、價值分配不公」的根本問題。

該專案由 Sentient Foundation 推動,專注於開源 AGI 和協議激勵機制的建構。它所倡導的「忠誠 AI(Loyal AI)」是指服務社區、公平治理並能長期自我演化的開放型 AI 模式生態。

Sentient深度研報:獲8,500萬美元融資,建置去中心化AGI新範式

圖 1:Sentient Protocol 的架構由兩個核心組成部分構成:區塊鏈系統 和 AI 管道

· 資料規劃(Data Curation):由社群驅動的資料選擇過程,用於模型的對齊。

· 忠誠度訓練(Loyalty Training):確保模型保持與社區意圖一致的訓練過程。

區塊鏈系統為協議提供透明性和去中心化控制,確保 AI 工件的所有權和治理,主要模組包括:

· 治理(Governance):由去中心化自治組織(DAO)控制與決策。

· 所有權(Ownership):透過代幣化方式表示 AI 工件的所有權。

· 去中心化金融(DeFi):提供支援開放、去中心化和公平治理及獎勵的金融工具。

二、技術架構與模型確權機制:

1. OML 模型架構

1. OML 模型架構

《Sentient: Loyal AI》白皮書提出 OML 框架《Open, Monetiz AIable, and LoyalAIable, and LoyalAIable」,該框架首次以系統為起點,以首次建立了「本模型」,該框架以首次為系統化為起點,以首次建立了「本模型」,該框架以首次為系統化為起點,以首次為系統化為起點,以首次定義為“系統為性。原生加密學」概念,旨在為開源模型提供加密層級的所有權保護機制。

· Open:模型必須開源,程式碼與資料結構透明,支援社群模式歸屬可驗證、修改受限、使用受控

OML 透過鏈上機制與加密手段,保障開源模式在維持開放性的同時具備經濟主權與治理權。建構一種 AI 原生的使用權和收益權協議層,確保模型公開,歸屬於清晰、經濟誘因和行為治理。

核心概念:AI-native Cryptography(AI 原生加密學)

AI-native cryptography 利用 AI 模型的連續性、低維流形結構與模型可驗證微特性,發展出「可驗證但不可移除的輕量級機制」。其核心技術為:

· 指紋嵌入:在訓練時插入一組隱藏的 query-response 鍵值對形成模型唯一簽署;

· 所有權驗證協定:透過第三方偵測器(Prover)以 query 提問形式驗證指紋是否保留;

許可調用機制:調用前需取得模型所有者簽發的「權限憑證”,系統再據此授權模型對該輸入解碼並返回準確答案。

這種方式可在無重加密成本的情況下實現「基於行為的授權呼叫 + 所屬驗證」。

Sentient 目前採用的即為 Melange 混合安全:以指紋確權、TEE 執行、鏈上合約分潤結合。其中指紋方法為 OML 1.0 實作主線,強調「樂觀安全(Optimistic Security)」思想,即預設合規、違規後可偵測並懲罰。

OML 與 Sentient Protocol 協定架構

論文最後一章提出完整鏈上協定(Sentient Protocol)以支援 OML:

· 儲存層:儲存模型權與指紋資訊;分發層:授權合約控制模型呼叫入口;

· 存取層:透過權限證明驗證使用者是否授權;

· 激勵層:收益路由合約將每次呼叫支付分配給訓練者、部署者與驗證者。

2. 指紋辨識與模型確權機制

GitHub:https://github.com/sentient-//oml-1.0-finger指紋機制的第一個實作版本,提供可嵌入訓練流程的指紋注入與驗證介面。其目的在於:確保模型歸屬可驗證、使用行為可追踪,以防止未經授權的複製與商業化。這是對 OML 框架的具體工程實作。

指紋機制的本質是:透過微調模型,嵌入一組獨特的「問題-回答」(key-response)對,模型擁有者可透過特定查詢來驗證模型是否屬於自己,從而形成模型的「加密簽章」。

3. Enclave TEE 計算框架

GitHub:https://github.com/sentient-agi/Sentient-Enclaves-Framework

TEE(Sentient Enclaves Framework)以高效能和雲端集成為優勢,適合即時 AI 和敏感資料處理,但受硬體依賴和側邊通道攻擊限制。同其他加密技術比較,FHE 提供無硬體依賴和抗量子安全的強隱私保證,但效能開銷巨大,難以直接取代 TEE 的高效能任務。 ZK 在可驗證性和去中心化場景中表現優異,可作為 TEE 的補充 (該模組未來計劃對接 zkML)。

4. Sentient Agent Framework

GitHub:https://github.com/sentient-agi/Sentient-Agent-Framework

Sentient -任務自動化(如搜尋、播放影片),結合自然語言指令提供簡潔的開發體驗(號稱 3 行程式碼),這套架構支援建構具備「感知–規劃–執行–回饋」完整閉環的智能體,同傳統 AI Agent Framework 比較 Sentient-Agent-Framework 功能有限且輕量簡潔,更適合鏈下 Web 任務。

5. Sentient Social Agent

GitHub:https://github.com/sentient-agi/Sentient-Social-Agent


系統,能夠理解社交環境、生成內容、與使用者互動,並透過多智能體協作進行社交交流,該系統可與 Sentient Agent 框架整合。

6. Open Deep Search (未上線)

在 Sentient 官網上,Open Deep Search 被定義為可超越了 ChatGPT 和 Perplexity Pro 的搜尋代理。團隊成員 Sewoong Oh 在 EthDenver 2025 Open AGI 高峰會上揭露了部分規劃:

開放深度搜尋由兩個主要部分組成:Sensient 的搜尋功能(包括查詢重述、URL 和文件處理等)和推理代理。推理代理利用開源 LLM(如 Llama 3.1 和 DeepSeek),透過搜尋、計算器和自我反思等工具提升搜尋品質。在 Frames Benchmark 上,Open Deep Search 的表現超越其他開源模型,甚至能與某些閉源模型相媲美,但由於其功能未上線,我們暫時無法評估其真實能力。

三、產品形式、落地及規劃

目前 Sentient 官網上展示的產品以 Sentient Chat 聊天對話平台和開源模型 Dobby LLMs 為主:

Sient 是Sentient Foundation 推出的去中心化 AI 聊天平台,該平台融合了開源大型語言模型(如 Dobby 系列)與先進的推理代理框架,核心功能有:

1. 開放推理代理:Sentient Chat 內建的推理代理能夠執行複雜的任務,支援搜尋工具(ODS)、計算機、計算機執行。

2. 多代理整合:平台支援整合多個 AI 代理,使用者可以根據需求選擇不同的代理進行互動。類似於 Web3 版本的 POE 或開放式、代理驅動的 Perplexity 替代方案

Sentient Chat 目前處於測試階段,僅限透過電子郵件或社群活動分發的邀請碼存取。根據官方對外公佈訊息,目前已有超過 5,000 名用戶成功獲得 Sentient Chat 的使用權限,已處理超過 10 萬次用戶查詢。由於筆者目前尚未成為其測試白名單用戶,目前無法評估其模型真實能力。

Dobby LLM 模型系列:

1. Dobby-Unhinged 系列

· Dobby-Unhinged-Llama-3.3-70B:基於 Llami3-170B313-70B:微調,強調個人自由和加密貨幣的立場,具有直率、幽默和人性化的對話風格。

· Dobby-Mini-Unhinged-Llama-3.1-8B:8B 參數版本,適用於資源受限的設備。

2. Dobby-Mini-Leashed-Llama-3.1-8B:語調較為溫和,適用於需要較穩健輸出的應用場景。

由於 Dobby LLM 模型是基於 Llama 3.1 和 3.3 的微調版本,我們相信其應用場景主要在於構建聊天機器人、內容生成與創作、角色扮演代理等,其優勢在於靈活的風格生成、推理增強和低資源要求,適合於資源受限的環境下快速部署與定制靈活。與 GPT-4 等更強大的閉源模型相比,Dobby LLM 在處理涉及高級邏輯、跨領域知識推理和深度推理任務時仍存在差距。

四、生態合作與落地場景

目前 Sentient Builder Program 提供 100 萬美元的金額資助支持開發者構建在 Sentient Chat 生態系統中運行的 AI Agent 智能體,要求開發者使用 Sentient 的 Agent API 直接接入其生態 Sent。

同時,Sentient 官網公佈的生態夥伴涵蓋 Crypto AI 多個領域的專案方團隊,如下

圖 2: Sentient 的 AIentient 的 AI: center;">圖 2: Sentient;生態夥伴

Sentient 作為 Crypto AI 領域頭部項目,資源整合能力可以涵蓋業界任何一家明星新創型項目。但需要指出的是,「行銷型」合作廣泛的存在於 Crypto 領域製造了行業虛假繁榮的假象,Sentient 生態合作夥伴對其生態的貢獻度與忠誠度依然需要我們的持續觀察。

Open AGI Summit 是由 Sentient 團隊組織發起的致力於探索人工智慧(AI)與加密技術(Crypto)結合的全球性會議。筆者有幸參加了其 2024 年和 2025 年於 ETH Denver 和 ETHcc 期間的峰會,Sentient 團隊有能力聚集行業內最頭部機構投資人與項目創業者參與其中,不失為亮點。

五、團隊結構與研究背景

Sentient Foundation 聚集了全球頂尖的學術專家、加密產業創業家與工程師,致力於建構一個社群驅動、開源、可驗證的 AGI 平台。根據官方公佈的信息,其團隊成員主要為:

核心領導層(Steering Committee)

· Pramod Viswanath – 普林斯頓大學 Forrest G. Hamrick 教授,長期研究資訊理論與通訊系統,主導 Sentient 的 基礎 安全性與理論基礎。

· Himanshu Tyagi – 印度科學研究所教授,擅長隱私保護與去中心化學習演算法,為模型訓練與隱私協同提供學術支援。

· Sandeep Nailwal – Polygon 共同創辦人,負責區塊鏈策略與全球生態佈局,是連結加密社群與 AI 架構的關鍵人物。

· Sensys 團隊 – Web3 原生產品工作室,主導用戶端體驗優化與開發者基礎設施建設,推動 Sentient 產品落地。

核心工程與開發團隊:來自 Meta、Coinbase、Circle、Polygon、Binance 等知名科技與區塊鏈公司,也包括 普林斯頓大學、華盛頓大學、印度理工學院 等大學背景的研究者。 AI 研究與模型訓練團隊:研究團隊涵蓋 AI/ML、NLP、電腦視覺與強化學習,成員在 Google Research、Daimon Labs、Fetch.ai 等機構有實務經驗。

需要特別指出的是,Sentient 成立之初即帶著 Polygon 創辦人 Sandeep Nailwal 的成功光環。作為以太坊生態的重要擴展解決方案,Matic 依靠 Plasma 這一不領先但足夠“便宜與快”的技術起家,構建出 Polygon 在 NFT 和社交等領域的差異點護城河,同時通過收購 Mir Protocol 和 Hermez Network 以及推出 Polygon zkEVM,將 ZK 擴展技術集成到其區塊鏈擴展解決方案中。 Sentient 作為 Sandeep Nailwal 的二次創業,其經驗、資金、人脈以及市場認知度皆遠超當年,也可以在 2024 年憑藉並不完善的項目構想融到巨額資金,但 AI 領域畢竟不同於 Crypto,Sentient 面對新市場環境的變化、競爭加劇以及技術更新等外部挑戰發展依然存在。

六、融資狀況與代幣模式

Sentient 在 2024 年獲得 Founders Fund、Pantera、Framework Ventures 共同領投的 8,500 萬美元種子輪融資。目前尚未發幣。目前的 Agent 激勵積分在未來可映射為代幣。代幣可用於模型版本管理的提案魚投票、質押驗證 Agent 輸出真實性、治理粉紅等。

圖 3:Sentient 融資狀況

Sentient 是含著金鑰匙出生的天王項目,其投資人背景、融資規模和估值都令市場上大部分 Crypto AI 項目望其項背。一方面,其強資源背書能夠更容易的整合各類行業資源,高融資額能夠更容易的聘請到頂級人才加入其團隊、並且雄厚的資本可以支持項目發展穿越行業週期。但另一方面,當下 Crypto 產業對 VC 背書的高估值項目普遍祛魅,此外 VC 幣項目幣價以資本運作為主與基本面嚴重脫鉤,假設 Sentient 無法交付具有影響力的 Crypto AI 產品而最後選擇高估值發幣,最後行業傷害到的同樣是急需信任的 Crypto 社區,急需。

七、競品分析與市場位置

市場上的 Crypto AI 項目多專注於數據、模型、計算、訓練或推理等單一領域,或開發 AI Agent 等消費者層面的應用。以 AI Chain 為定位的項目包括了老公鏈的 AI 轉型 (Near 與 ICP) 或 Bittensor 這樣的去中心化資源共享協調與代幣激勵協議,Sentient 的定位與其並不完全匹配。在模型訓練側,Sentient 更像是整合平台,與市場上的 AI 開源模型是合作關係。而在 Agent 側,Sentient 與 Talus, Olas 或 Theoriq 等在多智能體系統和推理能力上存在一定重疊競爭關係,但每個項目都有不同的核心目標和應用場景依然存在互補性。

八、總結

Sentient 作為去中心化人工智慧(AGI)協議平台,旨在為 AI 模型提供明確的所有權結構,並透過鏈上機制進行調用和公平價值分配,解決當前中心化 LLM 市場中的歸屬不明和不公平問題。核心框架 OML(Open, Monetizable, Loyal)透過模型指紋和區塊鏈技術,確保開源模型的所有權、透明度和公正分潤。 Sentient 在 Polygon 聯合創始人 Sandeep Nailwal 的資源加持下獲得了許多頭部 VC 和 AI 生態夥伴的支持,儘管面臨發展的不確定性、爭議及競爭,仍然期望 Sentient 成為 去中心化 AI 所有權的標準協議之一,推動 AGI 的去中心化發展。

本文來自投稿,不代表 BlockBeats 觀點。

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專訪Virtuals聯創empty:AI 創業不需要大量資金,Crypto是答案之一

今年 2 月,Base 生態中的 AI 協議 Virtuals 宣布跨鏈至 Solana,然而加密市場隨後進入流動性緊縮期,AI Agent 板塊從人聲鼎沸轉為低迷,Virtuals 生態也陷入一段蟄伏期。


三月初,BlockBeats 對 Virtuals 共同創辦人 empty 進行了一次專訪。彼時,團隊尚未推出如今被廣泛討論的 Genesis Launch 機制,但已在內部持續探索如何透過機制設計激活舊資產、提高用戶參與度,並重構代幣發行與融資路徑。那是一個市場尚未復甦、生態尚處冷啟動階段的時間點,Virtuals 團隊卻沒有停下腳步,而是在努力尋找新的產品方向和敘事突破口。


兩個月過去,AI Agent 板塊重新升溫,Virtuals 代幣反彈超 150%,Genesis 機製成為帶動生態回暖的重要觸發器。從積分獲取規則的動態調整,到專案參與熱度的持續上升,再到「新代幣帶老代幣」的機制閉環,Virtuals 逐漸走出寒冬,並再次站上討論焦點。



值得注意的是,Virtuals 的 Genesis 機制與近期 Binance 推出的 Alpha 積分系統有一些相似之處,評估用戶在 Alpha 和幣安錢包生態系統內的參與度,決定用戶 Alpha 代幣空投的資格。用戶可透過持倉、交易等方式獲得積分,積分越高,參與新項目的機會越大。透過積分系統篩選使用者、分配資源,專案方能夠更有效地激勵社群參與,提升專案的公平性和透明度。 Virtuals 和 Binance 的探索,或許預示著加密融資的新趨勢正在形成。


回看這次對話,empty 在專訪中所展現出的思路與判斷,正在一步步顯現其前瞻性,這不僅是一場圍繞打新機制的訪談,更是一次關於“資產驅動型 AI 協議”的路徑構建與底層邏輯的深度討論。


從「產品」到「平台」:AI Agent 的華爾街式基礎設施


BlockBeats:可以簡單分享一下最近團隊主要在忙些什麼?
empty:目前我們的工作重點主要有兩個部分。第一部分,我們希望將 Virtuals 打造成一個類似「華爾街」的代理人(Agent)服務平台。設想一下,如果你是專注於 Agent 或 Agent 團隊建立的創業者,從融資、發幣到流動性退出,整個流程都需要係統性的支援。我們希望為真正專注於 Agent 和 AI 研發的團隊,提供這一整套服務體系,讓他們可以把精力集中在底層能力的開發上,而不用為其他環節分心。這一塊的工作其實也包括了與散戶買賣相關的內容,後面可以再詳細展開。


第二部分,我們正在深入推進 AI 相關的佈局。我們的願景是建立一個 AI 社會,希望每個 Agent 都能聚焦自身優勢,同時透過彼此之間的協作,實現更大的價值。因此,最近我們發布了一個新的標準——ACP(Agent Communication Protocol),目的是讓不同的 Agent 能夠相互互動、協作,共同推動各自的業務目標。這是目前我們主要在推進的兩大方向。



BlockBeats:可以再展開說說嗎?

empty:在我看來,其實我們面對的客戶群可以分為三類:第一類是專注於開發 Agent 的團隊;第二類是投資者,包括散戶、基金等各種投資機構;第三類則是 C 端用戶,也就是最終使用 Agent 產品的個人用戶。


不過,我們主要的精力其實是放在前兩大類──也就是團隊和投資人。對於 C 端用戶這一塊,我們並不打算直接介入,而是希望各個 Agent 團隊能夠自己解決 C 端市場的拓展問題。


此外,我們也認為,Agent 與 Agent 之間的交互作用應該成為一個核心模式。簡單來說,就是未來的服務更多應該是由一個 Agent 銷售或提供給另一個 Agent,而不是單純賣給人類使用者。因此,在團隊的 BD 工作中,我們也積極幫助現有的 AI 團隊尋找這樣的客戶和合作機會。


BlockBeats:大概有一些什麼具體案例呢?


empty:「華爾街」說白了就是圍繞資本運作體系的建設,假設你是一個技術團隊,想要融資,傳統路徑是去找 VC 募資,拿到資金後開始發展。如果專案做得不錯,接下來可能會考慮進入二級市場,例如在紐約證券交易所上市,或是在 Binance 這樣的交易所上幣,實現流動性退出。


我們希望把這一整套流程打通-從早期融資,到專案開發過程中對資金的靈活使用需求,再到最終二級市場的流動性退出,全部覆蓋和完善,這是我們希望補齊的一條完整鏈條。


而這一部分的工作和 ACP(Agent Communication Protocol)是不同的,ACP 更多是關於 Agent 與 Agent 之間交互標準的製定,不直接涉及資本運作系統。


BlockBeats:它和現在 Virtuals 的這個 Launchpad 有什麼差別呢?資金也是從 C 端來是嗎?


empty:其實現在你在 Virtuals 上發幣,如果沒有真正融到資金,那就只是發了一個幣而已,實際是融不到錢的。我們目前能提供的服務,是透過設定買賣時的交易稅機制,從中提取一部分稅收回饋給創業者,希望這部分能成為他們的現金流來源。


不過,問題其實還分成兩塊。第一是如何真正幫助團隊完成融資,這個問題目前我們還沒有徹底解決。第二是關於目前專案發行模式本身存在的結構性問題。簡單來說,現在的版本有點像過去 Pumpfun 那種模式——也就是當專案剛上線時,部分籌碼就被外賣給了外部投資人。但現實是,目前整個市場上存在著太多機構集團和「狙擊手」。


當一個真正優秀的專案一發幣,還沒真正觸達普通散戶,就已經被機構在極高估值時搶購了。等到散戶能夠接觸到時,往往價格已經偏高,專案品質也可能變差,整個價值發行體係被扭曲。


針對這個問題,我們希望探索一種新的發幣和融資模式,目的是讓專案方的籌碼既不是死死握在自己手裡,也不是優先流向英文圈的大機構,而是能夠真正留給那些相信專案、願意長期支持專案的普通投資者手中。我們正在思考該如何設計這樣一個新的發行機制,來解決這個根本問題。


BlockBeats:新模式的具體想法會是什麼樣子呢?


empty:關於資金這一塊,其實我們目前還沒有完全想透。現階段來看,最直接的方式還是去找 VC 融資,或是採取公開預售等形式進行資金募集。不過說實話,我個人對傳統的公開預售模式並不是特別認同。


在「公平發售」這件事上,我們正在嘗試換一個角度來思考-希望能從「reputation」出發,重新設計機制。


具體來說,就是如果你對整個 Virtuals 生態有貢獻,例如早期參與、提供支持或建設,那麼你就可以在後續購買優質代幣時享有更高的優先權。透過這種方式,我們希望把資源更多留給真正支持生態發展的用戶,而不是由短期套利的人主導。


如何從交易稅中「自養」團隊


BlockBeats:您會不會考慮採用類似之前 Fjord Foundry 推出的 LBP 模式,或者像 Daos.fun 那種採用白名單機制的模式。這些模式在某種程度上,和您剛才提到的「對生態有貢獻的人享有優先權」的想法是有些相似的。不過,這類做法後來也引發了一些爭議,例如白名單內部操作、分配不公等問題。 Virtuals 在設計時會考慮借鏡這些模式的優點,或有針對性地規避類似的問題嗎?


empty:我認為白名單機制最大的問題在於,白名單的選擇權掌握在專案方手中。這和「老鼠倉」行為非常相似。專案方可以選擇將白名單名額分配給自己人或身邊的朋友,導致最終的籌碼仍然掌握在少數人手中。


我們希望做的,依然是類似白名單的機制,但不同的是,白名單的獲取權應基於一個公開透明的規則體系,而不是由項目方單方面決定。只有這樣,才能真正做到公平分配,避免內幕操作的問題。


我認為在今天這個 AI 時代,很多時候創業並不需要大量資金。我常跟團隊強調,你們應該優先考慮自力更生,例如透過組成社區,而不是一開始就想著去融資。因為一旦融資,實際上就等於背負了負債。


我們更希望從 Training Fee的角度去看待早期發展路徑。也就是說,專案可以選擇直接發幣,透過交易稅所帶來的現金流,支持日常營運。這樣一來,專案可以在公開建設的過程中獲得初步資金,而不是依賴外部投資。如果專案做大了,自然也會有機會透過二級市場流動性退出。


當然最理想的情況是,專案本身能夠有穩定的現金流來源,這樣甚至連自己的幣都無需拋售,這才是真正健康可持續的狀態。


我自己也常在和團隊交流時分享這種思路,很有意思的是,那些真正抱著「搞快錢」心態的項目,一聽到這種機制就失去了興趣。他們會覺得,在這種模式下,既無法操作老鼠倉,也很難短期套利,於是很快就選擇離開。


但從我們的角度來看,這其實反而是個很好的篩選機制。透過這種方式,理念不同的專案自然會被過濾出去,最後留下的,都是那些願意真正建立、和我們價值觀契合的團隊,一起把事情做起來。


BlockBeats:這個理念可以發展出一些能夠創造收益的 AI agent。


empty:我覺得這是很有必要的。坦白說,放眼今天的市場,真正擁有穩定現金流的產品幾乎鳳毛麟角,但我認為這並不意味著我們應該停止嘗試。事實上,我們每天在對接的團隊中,有至少一半以上的人依然懷抱著長遠的願景。很多時候,他們甚至已經提前向我們提供了 VC 階段的資金支持,或表達了強烈的合作意願。


其實對他們來說想要去收穫一個很好的社區,因為社區可以給他們的產品做更好的回饋,這才是他們真正的目的。這樣聽起來有一點匪夷所思,但其實真的有很多這樣的團隊,而那種團隊的是我們真的想扶持的團隊。


AI Agent 該賣給誰?


BlockBeats:您剛才提到的這套「AI 華爾街」的產品體系-從融資、發行到退出,建構的是一整套完整的流程。這套機制是否更多是為了激勵那些有意願發幣的團隊?還是說,它在設計上也考慮瞭如何更好地支持那些希望透過產品本身的現金流來發展的團隊?這兩類團隊在您這套體系中會不會被區別對待,或者說有什麼機制設計能讓不同路徑的創業者都能被合理支持?


empty:是的,我們 BD 的核心職責其實就是去鼓勵團隊發幣。說得直接一點,就是引導他們思考發幣的可能性和意義。所以團隊最常問的問題就是:「為什麼要發幣?」這時我們需要採取不同的方式和角度,去幫助他們理解背後的價值邏輯。當然如果最終判斷不適合,我們也不會強迫他們推進。


不過我們觀察到一個非常明顯的趨勢,傳統的融資路徑已經越來越難走通了。過去那種融資做大,發幣上所的模式已經逐漸失效。面對這樣的現實,很多團隊都陷入了尷尬的境地。而我們希望能從鏈上和加密的視角,提供一套不同的解決方案,讓他們找到新的發展路徑。


BlockBeats:明白,我剛才其實想表達的是,您剛剛也提到,傳統的 AI 模式在很大程度上仍然依賴「燒錢」競爭。但在 DeepSeek 出現之後,市場上一些資金體積較小的團隊或投資人開始重新燃起了信心,躍躍欲試地進入這個領域。您怎麼看待這種現象?這會不會對目前正在做 AI 基礎研發,或是 AI 應用層開發的團隊產生一定的影響?


empty:對,我覺得先不談 DeepSeek,從傳統角度來看,其實到目前為止,AI 領域真正賺錢的只有英偉達,其他幾乎所有玩家都還沒有實現盈利。所以其實沒有人真正享受了這個商業模式的成果,大家也仍在探索如何面對 C 端打造真正有產出的應用。


沒有哪個領域像幣圈一樣能如此快速獲得社群回饋。你一發幣,用戶就會主動去讀白皮書的每一個字,試試你產品的每個功能。


當然,這套機制並不適合所有人。例如有些 Agent 產品偏 Web2,對於幣圈用戶而言,可能感知不到其價值。因此,我也會鼓勵做 Agent 的團隊在 Virtuals 生態中認真思考,如何真正將 Crypto 作為自身產品的差異化要素加以運用與設計。


BlockBeats:這點我特別認同,在 Crypto 這個領域 AI 的迭代速度確實非常快,但這群用戶給予的回饋,真的是代表真實的市場需求嗎?或者說這些回饋是否真的符合更大眾化、更具規模性的需求?


empty:我覺得很多時候產品本身不應該是強行推廣給不適合的使用者群體。例如 AIXBT 最成功的一點就在於,它的用戶本身就是那群炒作他人內容的人,所以他們的使用行為是非常自然的,並不覺得是在被迫使用一個無聊的產品。 mass adoption 這個概念已經講了很多年,大家可能早就該放棄這個執念了。我們不如就認了,把東西賣給幣圈的人就好了。


BlockBeats:AI Agent 與 AI Agent 所對應的代幣之間,究竟應該是什麼樣的動態關係?


empty:對,我覺得這裡可以分成兩個核心點。首先其實不是在投資某個具體的 AI Agent,而是在投資背後經營這個 Agent 的團隊。你應該把它理解為一種更接近創投的思路:你投的是這個人,而不是他目前正在做的產品。因為產品本身是可以快速變化的,可能一個月後團隊會發現方向不對,立即調整。所以,這裡的「幣」本質上代表的是對團隊的信任,而不是某個特定 Agent 本身。


第二則是期望一旦某個 Agent 產品做出來後,未來它能真正產生現金流,或者有實際的使用場景(utility),從而讓對應的代幣具備賦能效應。


BlockBeats:您覺得有哪些賦能方式是目前還沒看到的,但未來可能出現、值得期待的?


empty:其實主要有兩塊,第一是比較常見的那種你要使用我的產品,就必須付費,或者使用代幣支付,從而間接實現對代幣的「軟銷毀」或消耗。


但我覺得更有趣的賦能方式,其實是在獲客成本的角度思考。也就是說,你希望你的用戶同時也是你的投資者,這樣他們就有動機去主動幫你推廣、吸引更多用戶。


開源≠賦能,開發者≠社群


BlockBeats:那基於這些觀點,您怎麼看 ai16z,在專案設計和代幣機制方面,似乎整體表現並不太樂觀?


empty:從一個很純粹的投資角度來看,撇開我們與他們之間的關係,其實很簡單。他們現在做的事情,對代幣本身沒有任何賦能。從開源的角度來看,一個開源模型本身是無法直接賦能代幣的。


但它仍然有價值的原因在於,它像一個期權(call option),也就是說,如果有一天他們突然決定要做一些事情,比如推出一個 launchpad,那麼那些提前知道、提前參與的人,可能會因此受益。


開發者未來確實有可能會使用他們的 Launchpad,只有在那一刻,代幣才會真正產生賦能。這是目前最大的一個問號——如果這個模式真的跑得通,我認為確實會非常強大,因為他們的確觸達了大量開發者。


但我個人還是有很多疑問。例如即使我是使用 Eliza 的開發者,也不代表我一定會選擇在他們的 Launchpad 上發幣。我會貨比三家,會比較。而且,做一個 Launchpad 和做一個開源框架,所需的產品能力和社群運作能力是完全不同的,這是另一個重要的不確定性。


BlockBeats:這種不同是體現在什麼地方呢?


empty:在 Virtuals 上我們幾乎每天都在處理客服相關的問題,只要有任何一個團隊在我們平台上發生 rug,即使與我們沒有直接關係,用戶也會第一時間來找我們投訴。


這時我們就必須出面安撫用戶,並思考如何降低 rug 的整體風險。一旦有團隊因為自己的代幣設計錯誤或技術失誤而被駭客攻擊、資產被盜,我們往往需要自掏腰包,確保他們的社群至少能拿回一點資金,以便專案能夠重新開始。這些項目方可能在技術上很強,但未必擅長代幣發行,結果因操作失誤被攻擊導致資產損失。只要涉及「被欺騙」相關的問題,對我們來說就已經是非常麻煩的事了,做這些工作跟做交易所的客服沒有太大差別。


另一方面,做 BD 也非常困難。優秀的團隊手上有很多選擇,他們可以選擇在 Pumpfun 或交易所上發幣,為什麼他們要來找我們,那這背後必須要有一整套支援體系,包括融資支援、技術協助、市場推廣等,每個環節都不能出問題。


BlockBeats:那我們就繼續沿著這個話題聊聊 Virtuals 目前的 Launchpad 業務。有一些社群成員在 Twitter 上統計了 Virtuals Launchpad 的整體獲利狀況,確實目前看起來獲利的項目比較少。接下來 Launchpad 還會是 Virtuals 的主要業務區嗎?還是說,未來的重心會逐漸轉向您剛才提到的「AI 華爾街」這條路徑?


empty:其實這兩塊本質上是一件事,是一整套體系的一部分,所以我們必須繼續推進。市場的波動是很正常的,我們始終要堅持的一點是:非常清楚地認識到我們的核心客戶是誰。我一直強調我們的客戶只有兩類——團隊。所以市場行情的好壞對我們來說並不是最重要的,關鍵是在每一個關鍵節點上,對於一個團隊來說,發幣的最佳選擇是否依然是我們 Virtuals。


BlockBeats:您會不會擔心「Crypto + AI」或「Crypto AI Agent」這一類敘事已經過去了?如果未來還有一輪多頭市場,您是否認為市場炒作的焦點可能已經不再是這些方向了?


empty:有可能啊,我覺得 it is what it is,這確實是有可能發生的,但這也屬於我們無法控制的範圍。不過如果你問我,在所有可能的趨勢中,哪個賽道更有機會長期保持領先,我仍然認為是 AI。從一個打德撲的角度來看,它仍然是最優選擇。


而且我們團隊的技術架構和底層能力其實早已搭建完成了,現在只是順勢而為而已。更重要的是,我們本身真的熱愛這件事,帶著好奇心去做這件事。每天早上醒來就有驅動力去研究最新的技術,這種狀態本身就挺讓人滿足的,對吧?


很多時候,大家不應該只看產品本身。實際上很多優秀的團隊,他們的基因決定了他們有在規則中勝出的能力——他們可能過去在做派盤交易時,每筆規模就是上百萬的操作,而這些團隊的 CEO,一年的薪資可能就有 100 萬美金。如果他們願意出來單幹項目,從天使投資或 VC 的視角來看,這本質上是用一個很划算的價格買到一個高品質的團隊。


更何況這些資產是 liquid 的,不是鎖倉狀態。如果你當下不急著用錢,完全可以在早期階段買進一些優秀團隊的代幣,靜靜等待他們去創造一些奇蹟,基本上就是這樣一個邏輯。

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