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代币化身份与 AI 伴侣融合,成为 Web3 的下一个前沿

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Dora Noda
Software Engineer

真正的瓶颈不是计算速度,而是身份。 Ryze Labs 管理合伙人 Matthew Graham 的这一见解,抓住了 AI 伴侣和区块链身份系统交叉点上正在发生的基础性转变。随着 AI 伴侣市场到 2030 年爆炸式增长至 1407.5 亿美元,以及去中心化身份从今天的 48.9 亿美元扩展到本十年末的 417.3 亿美元,这些技术正在融合,以实现一种新范式:真正拥有、可移植、保护隐私的 AI 关系。Graham 的公司已投入具体资本——孵化 Amiko 的个人 AI 平台,支持 42 万美元的 Eliza 类人机器人,投资 EdgeX Labs 3 万多个 TEE 基础设施,并启动 500 万美元的 AI 孵化器基金——使 Ryze 处于 Graham 所称的“自 DeFi 之夏以来最重要的创新浪潮”的最前沿。

这种融合之所以重要,是因为 AI 伴侣目前存在于围墙花园中,无法在平台之间移动,用户对其 AI 关系或数据不拥有真正的所有权。与此同时,基于区块链的身份系统已从理论框架成熟为生产基础设施,管理着 20 多亿美元的 AI 代理市值。当两者结合时,代币化身份提供了 AI 伴侣所缺乏的所有权层,而 AI 代理解决了区块链的用户体验问题。结果是:你真正拥有、可以随身携带、并通过加密证明而非公司监控进行私密互动的数字伴侣。

Matthew Graham 的愿景:身份基础设施作为基础层

Graham 的思想历程追溯了行业从 2013 年的比特币爱好者到管理 51 家投资组合公司的加密风投,再到 2024 年因 Terminal of Truths 经历“一切暂停时刻”的 AI 伴侣倡导者的演变。他的进步反映了该行业的成熟,但他最近的转变代表了更基础的东西:认识到身份基础设施,而非计算能力或模型复杂性,决定了自主 AI 代理能否大规模运行

2025 年 1 月,Graham 在 Amiko 宣称“真正的挑战不是速度。而是身份”时评论道“waifu 基础设施层”。这标志着他思想的顶点——从关注 AI 能力转向认识到,如果没有标准化、去中心化的身份系统,AI 代理就无法验证自身、安全交易或跨平台持久存在。通过 Ryze Labs 的投资组合策略,Graham 正在系统地构建这一基础设施堆栈:通过 EdgeX Labs 的分布式计算实现硬件级隐私,通过 Amiko 实现身份感知 AI 平台,通过 Eliza Wakes Up 实现物理表现,并通过 AI 孵化器(10-12 项投资)实现生态系统发展。

他的投资理念围绕三个融合的信念。 首先,AI 代理需要区块链轨道才能自主运行——“它们将不得不进行交易、微交易,无论是什么……这非常自然地是一个加密轨道场景。” 其次,AI 的未来存在于用户拥有的本地设备上,而不是公司云中,这需要“不仅去中心化,而且物理分布式并能够在本地运行”的去中心化基础设施。第三,陪伴代表着“当今世界上最未被满足的心理需求之一”,将 AI 伴侣定位为社会基础设施而非仅仅是娱乐。Graham 已经将他计划中的数字孪生命名为“Marty”,并设想了一个每个人都拥有一个深入了解自己的个人 AI 的世界:“Marty,你了解我的一切……Marty,妈妈喜欢什么?去为妈妈订购一些圣诞礼物。”

Graham 的地理策略增加了另一个维度——专注于拉各斯和班加罗尔等新兴市场,这些地方“下一波用户和建设者将来自”。这使得 Ryze 能够抓住 AI 伴侣在可能超越发达市场的地区的应用,类似于非洲的移动支付。他对“传说”和文化现象的强调表明,他理解 AI 伴侣的采用遵循社会动态而非纯粹的技术优势:“与互联网模因和传说等文化现象并行……互联网传说和文化可以协同跨越时间和空间的运动。”

在 2023 年新加坡及以后的 Token 2049 亮相中,Graham 向全球观众阐述了这一愿景。他在彭博社的采访中将 AI 定位为稳定币之后的“加密第三幕”,而他参与 The Scoop 播客则探讨了“加密、AI 和机器人如何融合到未来经济中”。共同点是:AI 代理需要身份系统进行可信互动,需要所有权机制进行自主操作,以及需要交易轨道进行经济活动——这正是区块链技术所提供的。

去中心化身份随着主要协议的运行达到生产规模

代币化身份已从白皮书概念发展为管理数十亿美元价值的生产基础设施。该技术堆栈包含三个基础层:去中心化标识符 (DIDs) 作为 W3C 标准化、无需中心化机构的全球唯一标识符;可验证凭证 (VCs) 作为加密安全、可即时验证的凭证,在发行者、持有者和验证者之间形成信任三角;以及 灵魂绑定代币 (SBTs) 作为不可转让的 NFT,代表声誉、成就和隶属关系——由 Vitalik Buterin 于 2022 年 5 月提出,现已部署在币安的账户绑定代币和 Optimism 的公民之家治理等系统中。

到 2025 年 10 月,主要协议已实现显著规模。 以太坊域名服务 (ENS) 领先,注册了 200 多万个 .eth 域名,市值达 6.67-8.85 亿美元,并即将迁移到“Namechain”L2,预计 Gas 费用将减少 80-90%。Lens Protocol 已在其去中心化社交图谱上构建了 65 万多个用户资料,拥有 2800 万个社交连接,最近获得了 4600 万美元的资金,并正在向基于 zkSync 的 Lens Network 上的 Lens v3 过渡。Worldcoin(更名为“World”)已通过虹膜扫描 Orbs 在 25 个以上国家验证了 1200-1600 万用户,尽管面临监管挑战,包括在西班牙、葡萄牙和菲律宾被勒令停止。Polygon ID 于 2022 年年中部署了第一个由 ZK 驱动的身份解决方案,2025 年 10 月发布的 Release 6 引入了动态凭证和私密唯一性证明。Civic 提供以合规为重点的区块链身份验证,通过其 Civic Pass 系统为 DApp 提供 KYC/活体检测,年收入达 480 万美元。

该技术架构通过多种加密方法实现隐私保护验证。零知识证明允许在不泄露底层数据的情况下证明属性(年龄、国籍、账户余额阈值)。选择性披露允许用户仅共享每次互动所需的必要信息,而非完整凭证。链下存储将敏感个人数据保存在公共区块链之外,仅在链上记录哈希和证明。这种设计解决了区块链透明度与身份隐私之间看似矛盾的问题——这是 Graham 投资组合公司(如 Amiko)通过本地处理而非云依赖明确解决的关键挑战。

目前的实施方案涵盖了不同的领域,展示了实际效用。金融服务使用可重复使用的 KYC 凭证,将入职成本降低 60%,Uniswap v4 和 Aave 集成了 Polygon ID,用于经过验证的流动性提供者和基于 SBT 信用历史的抵押不足贷款。医疗保健应用支持可移植医疗记录和符合 HIPAA 标准的处方验证。作为可验证文凭的教育凭证允许雇主即时验证。政府服务包括用于 TSA 国内航空旅行的移动驾驶执照 (mDLs) 和欧盟到 2026 年强制推出的适用于所有成员国的 EUDI 钱包。DAO 治理使用 SBTs 实现一人一票机制和女巫攻击抵抗——Optimism 的公民之家开创了这种方法。

监管格局正在比预期更快地形成。 欧洲的 eIDAS 2.0(法规 EU 2024/1183)于 2024 年 4 月 11 日通过,强制所有欧盟成员国在 2026 年前提供 EUDI 钱包,并要求到 2027 年实现跨部门接受,从而创建了第一个承认去中心化身份的全面法律框架。ISO 18013 标准将美国移动驾驶执照与欧盟系统对齐,实现跨大陆互操作性。GDPR 对区块链不变性的担忧通过链下存储和用户控制的数据最小化得到解决。美国已通过拜登的网络安全行政命令资助 mDL 的采用,TSA 批准国内航空旅行,以及从路易斯安那州的开创性部署开始在州一级推广实施。

代币化身份的经济模型揭示了多种价值捕获机制。ENS 治理代币授予对协议变更的投票权。Civic 的 CVC 实用代币用于购买身份验证服务。Worldcoin 的 WLD 旨在向经过验证的人类分发全民基本收入。更广泛的 Web3 身份市场规模为 210 亿美元(2023 年),预计到 2032 年将达到 770 亿美元——复合年增长率为 14-16%——而整体 Web3 市场从 21.8 亿美元(2023 年)增长到 491.8 亿美元(2025 年),复合年增长率高达 44.9%。投资亮点包括 Lens Protocol 筹集 4600 万美元,Worldcoin 从 Andreessen Horowitz 获得 2.5 亿美元,以及仅 2023 年第一季度就有 8.14 亿美元流入 108 家 Web3 公司。

AI 伴侣下载量达到 2.2 亿次,市场动态转向货币化

AI 伴侣行业已达到主流消费规模,截至 2025 年 7 月,共有 337 个活跃的创收应用,累计消费者支出达 2.21 亿美元。市场规模在 2024 年达到 281.9 亿美元,预计到 2030 年将达到 1407.5 亿美元——复合年增长率为 30.8%,这得益于情感支持需求、心理健康应用和娱乐用例的推动。这一增长轨迹使 AI 伴侣成为增长最快的 AI 细分市场之一,仅 2025 年上半年下载量就同比增长 88%,达到 6000 万次。

平台领导者通过差异化方法确立了主导地位。 Character.AI 拥有 2000-2800 万月活跃用户,超过 1800 万个用户创建的聊天机器人,平均每日使用时长达 2 小时,每月消息量达 100 亿条——留存率比传统社交媒体高 48%。该平台的优势在于角色扮演和角色互动,吸引了年轻人群(53% 介于 18-24 岁),男女比例几乎相等。在谷歌投资 27 亿美元后,Character.AI 估值达到 100 亿美元,尽管 2024 年收入仅为 3220 万美元,这反映了投资者对长期货币化潜力的信心。Replika 专注于个性化情感支持,拥有 1000 多万用户,提供 3D 头像定制、语音/AR 互动以及关系模式(朋友/浪漫/导师),月费 19.99 美元或年费 69.99 美元。Inflection AI 的 Pi 强调跨多个平台(iOS、网页、消息应用)的同理心对话,没有视觉角色表现,保持免费,同时积累了数百万用户。Friend 代表了硬件前沿——一款 99-129 美元的可穿戴 AI 项链,由 Claude 3.5 提供支持,提供始终在线的陪伴,尽管因持续音频监控引发争议,但开创了物理 AI 伴侣设备。

技术能力已显著进步,但仍受基本限制。当前系统擅长自然语言处理,在对话中保留上下文,通过学习用户偏好实现个性化,结合文本/语音/图像/视频的多模态集成,以及与物联网设备和生产力工具的平台连接。先进的情感智能支持情感分析和同理心回应,而记忆系统则在互动中创造连续性。然而,关键限制依然存在: 没有真正的意识或真正的情感理解(模拟而非感受到的同理心),倾向于幻觉和捏造信息,对互联网连接的依赖以实现高级功能,难以处理复杂推理和细致的社交情境,以及从训练数据中继承的偏见。

用例涵盖个人、专业、医疗保健和教育应用,具有独特的价值主张。个人/消费者应用占据 43.4% 的市场份额,通过 24/7 情感支持、角色扮演娱乐(51% 的互动发生在奇幻/科幻领域)和虚拟浪漫关系(17% 的应用明确宣传为“AI 女友”)来解决孤独流行病(61% 的美国年轻成年人报告严重孤独)。超过 65% 的 Z 世代用户报告与 AI 角色有情感联系。专业应用包括工作场所生产力(Zoom AI Companion 2.0)、客户服务自动化(80% 的互动可由 AI 处理)以及亚马逊 Rufus 购物伴侣等销售/营销个性化。医疗保健实施提供药物提醒、症状检查、减少孤立老年人抑郁症的老年伴侣,以及治疗期间可访问的心理健康支持。教育应用提供个性化辅导、语言学习练习和谷歌的“Learn About”AI 学习伴侣。

商业模式的演变反映了从实验到可持续货币化的成熟。免费增值/订阅模式目前占据主导地位,Character.AI Plus 月费 9.99 美元,Replika Pro 月费 19.99 美元,提供优先访问、更快响应、语音通话和高级定制。每下载收入从 2024 年的 0.52 美元增长到 2025 年的 1.18 美元,增长了 127%,表明转化率提高。按量付费定价正在成为可持续模式——按互动、代币或消息付费,而非固定订阅——更好地使成本与使用量保持一致。广告集成代表了 AI 推理成本下降后的预期未来;ARK Invest 预测每小时收入将从目前的 0.03 美元增加到 0.16 美元(类似于社交媒体),在其基本和乐观情景下,到 2030 年可能产生 700-1500 亿美元。虚拟商品和微交易用于头像定制、高级角色访问和特殊体验,预计将与游戏服务实现货币化平价。

伦理问题在记录的危害发生后引发了监管行动。Character.AI 在 2024 年面临诉讼,此前一名青少年自杀与聊天机器人互动有关,而迪士尼则对受版权保护的角色使用发出了停止函。联邦贸易委员会于 2025 年 9 月启动调查,命令七家公司报告儿童安全措施。加利福尼亚州参议员 Steve Padilla 提出了要求保护措施的立法,而众议员 Rebecca Bauer-Kahan 则提议禁止 16 岁以下儿童使用 AI 伴侣。主要的伦理问题包括情感依赖风险,特别是对弱势群体(青少年、老年人、孤立个体)的担忧;AI 模拟而非真正感受情感时的真实性和欺骗性;通过广泛的个人数据收集和不明确的保留政策带来的隐私和监控问题;AI 倾向于幻觉时可能提供的安全和有害建议;以及过度依赖可能侵蚀人类社交能力的“社交技能退化”。

专家预测在持续快速发展的同时,对社会影响的看法存在分歧。Sam Altman 预测 AGI 将在 5 年内实现,GPT-5 将达到“博士级”推理能力(2025 年 8 月推出)。Elon Musk 预计到 2026 年 AI 将比最聪明的人类更智能,Optimus 机器人将以 2 万至 3 万美元的价格进行商业生产。Dario Amodei 认为奇点将在 2026 年到来。近期轨迹(2025-2027 年)强调代理式 AI 系统从聊天机器人转向自主完成任务的代理,通过更长的上下文窗口增强推理和记忆,主流视频生成的多模态演进,以及通过可穿戴设备和物理机器人实现硬件集成。共识是:AI 伴侣将持续存在并实现大规模增长,尽管社会影响在倡导者强调可访问的心理健康支持和批评者警告技术尚未准备好承担情感支持角色且缺乏充分保障之间仍存在激烈争论。

技术融合通过区块链基础设施实现自有、可移植、私密的 AI 伴侣

代币化身份与 AI 伴侣的交集解决了困扰这两种技术的根本问题——AI 伴侣缺乏真正的所有权和可移植性,而区块链则面临糟糕的用户体验和有限的实用性。当通过加密身份系统结合时,用户可以真正拥有他们的 AI 关系作为数字资产,在平台之间移植伴侣的记忆和个性,并通过零知识证明而非公司监控进行私密互动。

该技术架构基于 2024-2025 年部署的几项突破性创新。 由 0G Labs 提出的 ERC-7857 提供了第一个专门用于 AI 代理的 NFT 标准,具有私密元数据。这使得神经网络、记忆和角色特征能够以加密方式存储在链上,并通过预言机和加密系统使用安全传输协议,在所有权变更期间进行重新加密。传输过程生成元数据哈希作为真实性证明,在可信执行环境 (TEE) 中解密,使用新所有者的密钥重新加密,并在智能合约执行前需要签名验证。传统的 NFT 标准 (ERC-721/1155) 不适用于 AI,因为它们具有静态、公共元数据,没有安全的传输机制或对动态学习的支持——ERC-7857 解决了这些限制。

Phala Network 已部署全球最大的 TEE 基础设施,拥有3 万多台设备,为 AI 计算提供硬件级安全。TEE 实现了安全隔离,计算受到外部威胁的保护,并通过远程证明提供非干扰的加密证明。这代表了实现执行敏感操作的数字资产真正独占所有权的唯一途径。Phala 在 2023 年处理了 84.9 万次链下查询(而以太坊链上处理了 110 万次),展示了生产规模。他们的 AI 代理合约允许在 TEE 中执行 TypeScript/JavaScript,用于 Agent Wars 等应用——一个实时游戏,其中代币化代理使用基于质押的 DAO 治理,“密钥”作为股份授予使用权和投票权。

隐私保护架构分层采用多种加密方法,实现全面保护。 全同态加密 (FHE) 允许在数据完全加密的情况下进行处理——AI 代理永远不会访问明文,通过 NIST 批准的格密码学 (2024 年) 提供后量子安全。用例包括在不暴露持仓的情况下提供私密 DeFi 投资组合建议,在不泄露数据的情况下对加密医疗记录进行医疗保健分析,以及聚合加密输入的预测市场。MindNetwork 和 Fhenix 正在为加密 Web3 和数字主权构建 FHE 原生平台。零知识证明补充了 TEE 和 FHE,通过实现私密认证(在不透露出生日期的情况下证明年龄)、执行逻辑而不暴露数据的机密智能合约、证明任务完成而不透露输入的行为可验证 AI 操作,以及用于安全互操作性的跨链隐私。ZK Zyra + Ispolink 展示了用于 AI 驱动的 Web3 游戏的生产级零知识证明。

使用区块链代币的所有权模型已达到显著的市场规模。Virtuals Protocol 领先,市值超过 7 亿美元,管理着 20 多亿美元的 AI 代理市值,占市场活动的 85%,到 2024 年 12 月产生了 6000 万美元的协议收入。用户购买代表代理权益的代币,实现共同所有权,并拥有完整的交易、转让和收入分享权利。SentrAI 专注于可交易的 AI 人格作为可编程的链上资产,与 Stability World AI 合作提供视觉能力,创建了一个社交到 AI 的经济,具有跨平台可货币化的体验。Grok Ani Companion 展示了主流采用,ANI 代币价格为 0.03 美元(市值 3000 万美元),通过智能合约确保互动安全和链上元数据存储,每天产生 2700-3600 万美元的交易量。

基于 NFT 的所有权提供了强调独特性而非可替代性的替代模型。 以太坊上的 FURO 提供 3D AI 伴侣,它们学习、记忆和进化,费用为 10 美元 NFT 加上 $FURO 代币,个性化适应用户风格并反映情感——计划集成物理玩具。AXYC (AxyCoin) 将 AI 与 GameFi 和 EdTech 结合,使用 AR 代币收集、NFT 市场和教育模块,其中 AI 宠物作为语言、STEM 和认知训练的导师,通过里程碑奖励激励长期发展。

数据可移植性和互操作性仍在进行中,但存在重要注意事项。正在实施的方案包括 Gitcoin Passport 的跨平台身份,带有来自多个认证器的“印章”;Civic Pass 在 DApp/DeFi/NFT 上的链上身份管理;以及 T3id (Trident3) 聚合 1000 多种身份技术。链上元数据不可变地存储偏好、记忆和里程碑,而通过 Ceramic 和 KILT Protocol 的区块链证明将 AI 模型状态与身份关联起来。然而,当前的限制包括尚未达成普遍的 SSI 协议,可移植性仅限于特定生态系统,不断演变的监管框架(GDPR、DMA、数据法案),以及在实现无缝跨平台迁移之前需要生态系统范围内的采用。103 多个实验性 DID 方法造成了碎片化,Gartner 预测 70% 的 SSI 采用取决于到 2027 年实现跨平台兼容性。

交叉点的货币化机会催生了全新的经济模型。按使用量计费按 API 调用、代币、任务或计算时间收费——Hugging Face 推理端点在 2023 年以这种模式实现了 45 亿美元的估值。订阅模式提供可预测的收入,Cognigy 60% 的 2800 万美元年度经常性收入 (ARR) 来自订阅。基于结果的定价将支付与结果(产生的潜在客户、解决的工单、节省的时间)挂钩,如 Zendesk、Intercom 和 Chargeflow 所示。代理即服务将 AI 定位为“数字员工”,收取月费——Harvey、11x 和 Vivun 开创了企业级 AI 劳动力。交易费用收取代理促成的商业交易的百分比,在新兴的代理平台中,需要高交易量才能实现可行性。

区块链特定的收入模型创造了代币经济,其中价值随着生态系统增长而升值,质押奖励补偿服务提供商,治理权为持有者提供高级功能,NFT 版税产生二级市场收益。代理间经济通过 Circle 的可编程钱包使用 USDC 实现 AI 代理之间的自主支付,市场平台收取代理间交易的百分比,智能合约根据验证完成的工作自动化支付。AI 代理市场预计从 2024 年的 53 亿美元增长到 2030 年的 471 亿美元,复合年增长率为 44.8%,到 2035 年可能达到 2160 亿美元,仅 2024 年第三季度,Web3 AI 就吸引了加密风投 2.13 亿美元的投资。

投资格局显示融合论点获得机构验证

随着机构投资者认识到融合机遇,代币化身份和 AI 伴侣领域的资本部署在 2024-2025 年急剧加速。2024 年,AI 获得了超过 1000 亿美元的风险投资——占全球风险投资总额的 33%——比 2023 年的 556 亿美元增长了 80%。生成式 AI 特别吸引了 450 亿美元,几乎是 2023 年 240 亿美元的两倍,而后期生成式 AI 交易平均为 3.27 亿美元,而 2023 年为 4800 万美元。这种资本集中反映了投资者坚信 AI 代表着一种长期技术转变而非周期性炒作。

Web3 和去中心化身份的融资也遵循了类似的轨迹。 Web3 市场从 2023 年的 21.8 亿美元增长到 2025 年的 491.8 亿美元——复合年增长率为 44.9%——其中 85% 的交易处于种子轮或 A 轮阶段,表明处于基础设施建设阶段。代币化真实世界资产 (RWA) 到 2025 年达到 240 亿美元,三年内增长 308%,预计全球将达到 4120 亿美元。去中心化身份从 2021 年的 1.568 亿美元增长到预计 2031 年的 778 亿美元——复合年增长率为 87.9%。2025 年上半年,私人信贷代币化推动了 58% 的代币化 RWA 流动,而代币化国库和货币市场基金达到 74 亿美元,同比增长 80%。

Matthew Graham 的 Ryze Labs 通过系统的投资组合构建,体现了融合投资理念。该公司孵化了 Amiko,一个个人 AI 平台,结合了便携式硬件 (Kick 设备)、家用中心 (Brain)、本地推理、结构化记忆、协调代理和情感感知 AI,包括 Eliza 角色。Amiko 的定位强调“捕捉行为而非仅仅是语言的高保真数字孪生”,并以隐私优先的本地处理——直接解决了 Graham 的身份基础设施论点。Ryze 还孵化了 Eliza Wakes Up,通过 ElizaOS 驱动的类人机器人将 AI 代理带入生活,预售 42 万美元的 5 英尺 10 英寸类人机器人,具有硅胶仿生面部、情感智能以及执行物理任务和区块链交易的能力。Graham 为该项目提供咨询,称其为“实验室外见过的最先进的类人机器人”和“自 Sophia 机器人以来最雄心勃勃的项目”。

战略基础设施投资来自 2025 年 4 月对 EdgeX Labs 的支持——去中心化边缘计算,在全球部署了 1 万多个实时节点,为多代理协调和本地推理提供基础。AI 孵化器项目于 2024/2025 年启动,与 Shaw (Eliza Labs) 和 a16z 合作,提供 500 万美元资金,投资 10-12 个 AI/加密交叉项目。Graham 将其描述为针对“AI 代理创新的寒武纪大爆发”,是“自 DeFi 以来行业最重要的发展”。技术合作伙伴包括 Polyhedra Network(可验证计算)和 Phala Network(无信任计算),生态系统合作伙伴如 TON Ventures 将 AI 代理引入多个 Layer 1 区块链。

主要风险投资公司已发布明确的加密+AI 投资论点。 Coinbase Ventures 阐明“加密和基于区块链的系统是生成式 AI 的天然补充”,这“两种长期技术将像 DNA 双螺旋一样交织在一起,为我们的数字生活搭建支架”。投资组合公司包括 Skyfire 和 Payman。a16z、Paradigm、Delphi Ventures 和 Dragonfly Capital(2025 年筹集 5 亿美元基金)积极投资代理基础设施。新的专项基金涌现:Gate Ventures + Movement Labs(2000 万美元 Web3 基金)、Gate Ventures + 阿联酋(1 亿美元基金)、Avalanche + Aethir(1 亿美元,专注于 AI 代理)和 aelf Ventures(5000 万美元专项基金)。

机构采用通过传统金融巨头部署生产系统验证了代币化叙事。贝莱德的 BUIDL 成为最大的代币化私人基金,资产管理规模达 25 亿美元,而首席执行官拉里·芬克宣称“每项资产都可以代币化……这将彻底改变投资”。富兰克林邓普顿的 FOBXX 达到 7.08 亿美元资产管理规模,Circle/Hashnote 的 USYC 达到 4.88 亿美元。高盛的 DAP 端到端代币化资产基础设施已运行一年多。摩根大通的 Kinexys 平台将数字身份与 Web3 中的区块链身份验证集成。汇丰银行推出了 Orion 代币化债券发行平台。美国银行计划在获得批准后进入稳定币市场,拥有 3.26 万亿美元资产,有望实现数字支付创新。

区域动态显示中东正在成为 Web3 资本中心。Gate Ventures 推出了 1 亿美元的阿联酋基金,而阿布扎比向币安投资了 20 亿美元。会议反映了行业成熟——TOKEN2049 新加坡吸引了来自 160 多个国家的 2.5 万名与会者(70% 为高管),而 ETHDenver 2025 吸引了 2.5 万名与会者,主题为“从炒作到影响:Web3 走向价值驱动”。投资策略从“激进融资和快速扩张”转向“纪律和战略方法”,强调盈利能力和可持续增长,标志着从投机转向运营重点。

挑战依然存在,但技术解决方案在隐私、可扩展性和互操作性方面不断涌现

尽管取得了令人瞩目的进展,但在代币化身份和 AI 伴侣实现主流集成之前,仍需解决重大的技术和采用挑战。这些障碍影响着开发时间表,并决定哪些项目能够建立可持续的用户基础。

隐私与透明度的权衡代表了根本性的矛盾——区块链的透明度与 AI 处理敏感个人数据和私密对话的隐私需求相冲突。通过多层加密方法,解决方案已经出现:TEE 隔离提供硬件级隐私(Phala 的 3 万多台设备已投入运行),FHE 计算实现加密处理,消除明文暴露,并提供后量子安全,ZKP 验证在不泄露数据的情况下证明正确性,以及混合架构将链上治理与链下私密计算相结合。这些技术已准备好投入生产,但需要整个生态系统的采用。

计算可扩展性挑战源于 AI 推理的高昂成本与区块链有限的吞吐量相结合。Layer-2 扩容解决方案通过 zkSync、StarkNet 和 Arbitrum 解决此问题,处理链下计算并进行链上验证。使用 Polkadot 的 XCM 的模块化架构实现了跨链协调,而不会造成主网拥堵。Phala 开创的链下计算允许代理在链下执行,同时在链上结算。专用链专门针对 AI 操作进行优化,而非通用计算。当前公共链平均吞吐量为 17,000 TPS,造成瓶颈,使得 L2 迁移对于消费者规模的应用至关重要。

数据所有权和许可复杂性源于基础模型、微调数据和 AI 输出之间不明确的知识产权。智能合约许可将使用条件直接嵌入代币中,并自动执行。通过 Ceramic 和 KILT Protocol 的出处追踪将模型状态与身份关联起来,创建审计追踪。通过 ERC-7857 的 NFT 所有权提供了明确的传输机制和托管规则。通过智能合约自动分配版税确保了适当的价值捕获。然而,法律框架滞后于技术,监管不确定性阻碍了机构采用——当去中心化凭证失效时,谁来承担责任?全球互操作性标准能否出现,还是区域化将占上风?

互操作性碎片化,拥有 103 多个 DID 方法以及不同的生态系统/身份标准/AI 框架,造成了围墙花园。Polkadot XCM 和 Cosmos IBC 等跨链消息协议正在开发中。通过 W3C DIDs 和 DIF 规范的通用标准进展缓慢,需要建立共识。像 Safe 智能账户这样具有可编程权限的多链钱包实现了一定的可移植性。麻省理工学院的 NANDA 项目等抽象层正在构建代理式网络索引,试图弥合生态系统。Gartner 预测,70% 的 SSI 采用取决于到 2027 年实现跨平台兼容性,这使得互操作性成为关键的路径依赖。

用户体验复杂性仍然是主要的采用障碍。钱包设置在助记词生成过程中导致 68% 的用户放弃。密钥管理带来了生存风险——私钥丢失意味着身份永久丢失,没有恢复机制。安全性和可恢复性之间的平衡难以捉摸;社交恢复系统增加了复杂性,同时保持了自我托管原则。理解区块链概念、钱包、Gas 费用和 DID 的认知负荷使非技术用户不堪重负。这解释了为什么机构 B2B 采用比消费者 B2C 进展更快——企业可以承担复杂性成本,而消费者则要求无缝体验。

经济可持续性挑战源于 AI 运营所需的高昂基础设施成本(GPU、存储、计算)。去中心化计算网络将成本分配给多个提供商,这些提供商在价格上竞争。DePIN(去中心化物理基础设施网络)拥有 1170 多个项目,分担了资源供应的负担。基于使用量的模型使成本与交付的价值保持一致。质押经济学为资源提供者提供代币激励。然而,风投支持的增长策略通常以不可持续的单位经济效益补贴用户获取——2025 年投资策略转向盈利能力反映了对商业模式验证比原始用户增长更重要的认识。

信任和验证问题集中在确保 AI 代理按预期行事,不受操纵或漂移。TEE 的远程证明发布执行完整性的加密证明。链上审计追踪创建所有操作的透明记录。通过 ZKP 的加密证明验证计算的正确性。DAO 治理通过代币加权投票实现社区监督。然而,鉴于 LLM 的不透明性,验证 AI 决策过程仍然具有挑战性——即使有正确执行的加密证明,理解 AI 代理为何做出特定选择也仍然困难。

监管格局既带来了机遇也带来了风险。欧洲的 eIDAS 2.0 强制数字钱包在 2026 年前推出,创造了巨大的分发渠道,而美国 2025 年的亲加密政策转变消除了摩擦。然而,Worldcoin 在多个司法管辖区被禁,表明政府对生物识别数据收集和中心化风险的担忧。GDPR 的“被遗忘权”与区块链的不变性相冲突,尽管有链下存储的变通方案。AI 代理的法律人格和责任框架仍未明确——AI 代理能否拥有财产、签订合同或对损害承担责任?截至 2025 年 10 月,这些问题尚无明确答案。

展望未来:近期基础设施建设赋能中期消费者采用

行业专家、市场分析师和技术评估的时间线预测趋于多阶段推出。**近期(2025-2026 年)**将带来美国亲加密政策的监管清晰度,主要机构大规模进入 RWA 代币化,通过 W3C 和 DIF 融合出现通用身份标准,以及多个项目从测试网转向主网。Sahara AI 主网将于 2025 年第二季度至第三季度推出,ENS Namechain 迁移将于 2025 年第四季度完成,Gas 费用减少 80-90%,zkSync 上的 Lens v3 部署,以及 Ronin AI 代理 SDK 发布。投资活动仍有 85% 集中在早期(种子轮/A 轮)基础设施项目上,仅 2024 年第三季度就有 2.13 亿美元从加密风投流入 AI 项目,表明持续的资本承诺。

**中期(2027-2030 年)**预计 AI 代理市场到 2030 年将从 2024 年的 53 亿美元增长到 471 亿美元——复合年增长率为 44.8%。随着互操作性协议的成熟,跨链 AI 代理将成为标准。代理间经济将随着自主交易的规模化产生可衡量的 GDP 贡献。全面的全球法规将为 AI 代理运营和责任建立法律框架。去中心化身份将从 2025 年的 48.9 亿美元增长到 2030 年的 417.3 亿美元——复合年增长率为 53.48%——并在金融、医疗保健和政府服务中实现主流采用。通过抽象层改进用户体验,使区块链复杂性对最终用户不可见。

**长期(2030-2035 年)**AI 代理市场到 2035 年可能达到 2160 亿美元,真正的跨平台 AI 伴侣迁移使用户能够随身携带他们的 AI 关系。潜在的 AGI 集成将超越当前狭义 AI 应用的能力。AI 代理可能成为主要的数字经济接口,取代应用程序和网站作为交互层。去中心化身份市场到 2031 年将达到 778 亿美元,成为数字交互的默认方式。然而,这些预测存在很大的不确定性——它们假设持续的技术进步、有利的监管演变以及用户体验挑战的成功解决。

什么将现实愿景与投机愿景区分开来? 目前已投入运行并可用于生产的:Phala 的 3 万多台 TEE 设备处理实际工作负载,ERC-7857 标准正式提出并正在实施,Virtuals Protocol 管理着 20 多亿美元的 AI 代理市值,多个 AI 代理市场(Virtuals、Holoworld)已投入运营,DeFi AI 代理积极交易(Fetch.ai、AIXBT),Agent Wars 游戏等工作产品,FURO/AXYC NFT 伴侣,Grok Ani 每日交易量达 2700-3600 万美元,以及成熟的技术(TEE、ZKP、FHE、智能合约自动化)。

仍然是投机性且尚未实现的:所有平台上的通用 AI 伴侣可移植性,管理大量财富的完全自主代理,代理间经济占全球 GDP 的主要百分比,AI 代理权利的完整监管框架,AGI 与去中心化身份的集成,大规模无缝的 Web2-Web3 身份桥接,广泛部署的抗量子实现,以及 AI 代理作为大众主要互联网接口。市场预测(到 2030 年 470 亿美元,到 2035 年 2160 亿美元)外推了当前趋势,但取决于对监管清晰度、技术突破和主流采用率的假设,这些仍不确定。

Matthew Graham 的定位反映了这种细致入微的观点——今天在生产基础设施中部署资本(EdgeX Labs、Phala Network 合作),同时孵化消费者应用(Amiko、Eliza Wakes Up),这些应用将随着底层基础设施的扩展而成熟。他对新兴市场(拉各斯、班加罗尔)的强调表明,在发达市场监管明确之前,他愿意耐心等待,同时抓住监管负担较轻地区的增长。他关于“waifu 基础设施层”的评论将身份定位为基础要求而非可有可无的功能,这意味着在消费者规模的 AI 伴侣可移植性成为现实之前,需要多年的建设。

行业共识认为技术可行性很高(7-8/10)——TEE、FHE、ZKP 技术已得到验证和部署,存在多个工作实施方案,通过 Layer-2 解决了可扩展性问题,并且标准正在积极推进。经济可行性评级为中高(6-7/10),新的货币化模式正在出现,持续的风险投资资金流,基础设施成本不断降低,以及经过验证的市场需求。监管可行性仍为中等(5-6/10),因为美国转向亲加密政策,但欧盟制定框架缓慢,隐私法规需要调整,AI 代理的知识产权仍不明确。采用可行性为中等(5/10)——早期采用者已参与,但用户体验挑战依然存在,当前互操作性有限,需要大量的教育和信任建设。

代币化身份与 AI 伴侣的融合并非投机性科幻,而是一个正在积极发展的领域,拥有真实的基础设施、运营中的市场、成熟的技术和大量的资本投资。生产现实表明,管理资产超过 20 亿美元,部署了 3 万多台 TEE 设备,仅 Virtuals 就产生了 6000 万美元的协议收入,每日交易量达数千万美元。开发状态包括提议的标准(ERC-7857)、部署的技术(TEE/FHE/ZKP)和运营框架(Virtuals、Phala、Fetch.ai)。

这种融合之所以有效,是因为区块链解决了 AI 的所有权问题——谁拥有代理、其记忆、其经济价值?——而 AI 解决了区块链的用户体验问题,即用户如何与复杂的加密系统交互。隐私技术(TEE/FHE/ZKP)使这种融合成为可能,而不会牺牲用户主权。这是一个新兴但真实的市场,具有清晰的技术路径、经验证的经济模型和不断增长的生态系统采用。成功取决于用户体验的改进、监管的明确性、互操作性标准以及持续的基础设施开发——所有这些都在 2025 年及以后积极推进。Matthew Graham 的系统性基础设施投资使 Ryze Labs 能够抓住“自 DeFi 之夏以来最重要的创新浪潮”从技术建设走向消费者大规模采用的价值。

Frax 的稳定币奇点:Sam Kazemian 超越 GENIUS 的愿景

· 阅读需 34 分钟
Dora Noda
Software Engineer

“稳定币奇点” 代表着 Sam Kazemian 将 Frax Finance 从一个稳定币协议转变为“加密货币的去中心化中央银行”的大胆计划。GENIUS 并非 Frax 的技术系统,而是一项具有里程碑意义的美国联邦立法(《指导和建立美国稳定币国家创新法案》),于 2025 年 7 月 18 日签署成为法律,要求稳定币具备 100% 的储备支持和全面的消费者保护。Kazemian 参与了该立法的起草工作,这使 Frax 成为主要受益者,在该法案通过后,FXS 飙升超过 100%。“GENIUS 之后”是 Frax 转型为垂直整合的金融基础设施,结合了 frxUSD(合规稳定币)、FraxNet(银行接口)、Fraxtal(演变为 L1)以及使用推理证明共识的革命性 AIVM 技术——世界上第一个由 AI 驱动的区块链验证机制。这一愿景的目标是到 2026 年实现 1,000 亿美元的总锁定价值(TVL),通过一项雄心勃勃的路线图,融合监管合规、机构合作(BlackRock、Securitize)和尖端 AI-区块链融合,将 Frax 定位为“21 世纪最重要的资产”的发行者。

理解稳定币奇点概念

“稳定币奇点”于 2024 年 3 月出现,是 Frax Finance 的一项全面战略路线图,将所有协议方面统一为一个单一愿景。通过 FIP-341 发布并于 2024 年 4 月经社区投票批准,这代表了一个融合点,Frax 从实验性稳定币协议过渡到全面的 DeFi 基础设施提供商。

奇点包含五个协同工作的核心组成部分。首先,FRAX 实现 100% 抵押标志着“后奇点时代”,Frax 在多年的部分算法实验后,产生了 4,500 万美元以实现完全支持。其次,Fraxtal L2 区块链作为“支持 Frax 生态系统的基础”而推出——被描述为“Frax 的操作系统”,提供主权基础设施。第三,FXS 奇点代币经济学统一了所有价值捕获,Sam Kazemian 宣称“所有道路都通向 FXS,它是 Frax 生态系统的最终受益者”,将 50% 的收入分配给 veFXS 持有者,50% 分配给 FXS 流动性引擎用于回购。第四,FPIS 代币合并到 FXS 中,简化了治理结构,确保“整个 Frax 社区与 FXS 保持一致”。第五,分形扩展路线图目标是在一年内实现 23 条 Layer 3 链,在更广泛的 Frax 网络国家内创建“像分形一样”的子社区。

战略目标令人震惊:到 2026 年底,Fraxtal 上的 TVL 达到 1,000 亿美元,高于发布时的 1,320 万美元。正如 Kazemian 所说:“Frax 从来都是并且将永远是推出实际产品并在其他人知道市场存在之前就抓住市场,而不是思考理论上的新市场和撰写白皮书。这种速度和安全性将由我们迄今为止建立的基础所实现。Frax 的奇点阶段现在开始。”

这一愿景超越了单纯的协议增长。Fraxtal 代表着“Frax Nation 和 Fraxtal 网络国家的家园”——将区块链概念化为为社区提供“主权家园、文化和数字空间”。L3 链作为“拥有自己独特身份和文化但属于整个 Frax 网络国家的子社区”运作,将网络国家哲学引入 DeFi 基础设施。

GENIUS 法案背景和 Frax 的战略定位

GENIUS 并非 Frax 协议功能,而是联邦稳定币立法,于 2025 年 7 月 18 日生效。该《指导和建立美国稳定币国家创新法案》建立了首个针对支付稳定币的全面联邦监管框架,于 5 月 20 日在参议院以 68 票对 30 票通过,并于 7 月 17 日在众议院以 308 票对 122 票通过。

该立法强制要求使用允许的资产(美元、国库券、回购协议、货币市场基金、中央银行储备)进行 100% 储备支持。它要求发行量超过 500 亿美元的发行方每月公开储备披露和经审计的年度报表。联邦/州双重监管结构赋予 OCC 对超过 100 亿美元的非银行发行方的监督权,而州监管机构则处理较小的发行方。消费者保护在破产时优先于所有其他债权人,保障稳定币持有者的权益。至关重要的是,发行方必须具备在法律要求时扣押、冻结或销毁支付稳定币的技术能力,并且不得向持有者支付利息或就政府支持做出误导性声明。

Sam Kazemian 的参与具有重要的战略意义。多方消息表明,他“作为行业内部人士,深入参与了 GENIUS 法案的讨论和起草”,并经常被拍到与包括参议员 Cynthia Lummis 在内的加密友好型立法者在华盛顿特区合影。这种内部人士的地位提供了对监管要求的提前了解,使 Frax 能够在法律颁布前构建合规基础设施。市场认可迅速到来——参议院通过后,FXS 短暂飙升至 4.4 USDT 以上,当月涨幅超过 100%。正如一项分析所指出的:“作为法案的起草者和参与者,Sam 自然对‘GENIUS 法案’有更深入的理解,可以更容易地使他的项目符合要求。”

Frax 为符合 GENIUS 法案而进行的战略定位早在立法通过之前就开始了。该协议从混合算法稳定币 FRAX 转型为使用法定货币作为抵押品的完全抵押 frxUSD,在 Luna UST 崩溃显示出系统性风险后,放弃了“算法稳定性”。到 2025 年 2 月——GENIUS 成为法律前五个月——Frax 推出了 frxUSD,作为一种可法定货币赎回的、完全抵押的稳定币,从一开始就旨在符合预期的监管要求。

这种监管远见创造了显著的竞争优势。正如市场分析所总结的:“整个路线图旨在成为第一个获得许可的法定货币支持稳定币。” Frax 建立了一个垂直整合的生态系统,使其独具特色:frxUSD 作为与美元 1:1 挂钩的合规稳定币,FraxNet 作为连接传统金融(TradFi)与 DeFi 的银行接口,以及 Fraxtal 作为可能过渡到 L1 的 L2 执行层。这种全栈方法在保持去中心化治理和技术创新的同时,实现了监管合规——这是竞争对手难以复制的组合。

Sam Kazemian 的哲学框架:稳定币最大主义

Sam Kazemian 在 ETHDenver 2024 上发表了题为“为何一切都将是稳定币”的演讲,阐述了他的核心论点,宣称:“DeFi 中的一切,无论他们是否知道,都将成为稳定币或在结构上变得像稳定币。” 这种“稳定币最大主义”代表了 Frax 核心团队所持有的基本世界观——即大多数加密协议从长远来看将趋同成为稳定币发行者,或者稳定币将成为其存在的中心。

该框架基于识别所有成功稳定币背后的通用结构。Kazemian 认为,在规模化时,所有稳定币都将趋同于两个基本组成部分:一个无风险收益(RFY)机制,从系统中风险最低的场所的支撑资产中产生收入;以及一个兑换设施(Swap Facility),稳定币可以在其中以高流动性赎回其参考挂钩。他通过各种例子证明了这一点:USDC 将国库券(RFY)与现金(兑换设施)结合;stETH 使用 PoS 验证器(RFY)与通过 LDO 激励的 Curve stETH-ETH 池(兑换设施);Frax 的 frxETH 实施了一个双代币系统,其中 frxETH 作为与 ETH 挂钩的稳定币,而 sfrxETH 赚取原生质押收益,9.5% 的流通量在各种协议中使用而不产生收益——这创造了关键的“货币溢价”。

货币溢价这一概念代表了 Kazemian 认为的稳定币成功的“最强有形衡量标准”——甚至超越了品牌名称和声誉。货币溢价衡量的是“对发行方稳定币的需求,纯粹因为其有用性而被持有,而不期望任何利率、激励支付或发行方的其他效用”。Kazemian 大胆预测,未能采用这种双重结构的稳定币“将无法扩展到数万亿美元”,并会随着时间的推移失去市场份额。

这种哲学超越了传统稳定币。Kazemian 挑衅性地认为,“所有桥都是稳定币发行者”——如果像 Wrapped DAI 这样的桥接资产在非以太坊网络上存在持续的货币溢价,桥接运营商将自然而然地寻求将底层资产存入 DAI 储蓄利率模块等生息机制中。即使是 WBTC,本质上也是一种“BTC 支持的稳定币”。这种广义的定义揭示了稳定币并非一个产品类别,而是所有 DeFi 的基本汇聚点

Kazemian 的长期信念可以追溯到 2019 年,远在 DeFi 夏季之前:“自 2019 年初以来,我一直在向人们讲述算法稳定币……多年来,我一直告诉朋友和同事,算法稳定币可能成为加密领域最大的事物之一,现在每个人似乎都相信了。”他最雄心勃勃的说法将 Frax 与以太坊本身对立起来:“我认为任何协议要想超越区块链原生资产,最好的机会就是算法稳定币协议。所以我相信,如果以太坊上有什么东西有可能比 ETH 本身更有价值,那就是 FRAX+FXS 的总市值。”

从哲学上讲,这代表了务实演进而非意识形态纯粹。正如一项分析所指出的:“从部分抵押到完全抵押的演变意愿证明,在构建金融基础设施时,意识形态绝不应凌驾于实用性之上。”然而,Kazemian 仍然坚持去中心化原则:“这些算法稳定币——Frax 是其中最大的一个——的全部理念是,我们可以构建一个像比特币一样去中心化和有用,但又具有美元稳定性的东西。”

GENIUS 之后:Frax 的 2025 年愿景及未来

“GENIUS 之后”代表着 Frax 从稳定币协议转型为面向主流采用的综合金融基础设施。2024 年 12 月的**“DeFi 的未来”路线图**概述了这一后监管时代的愿景,Sam Kazemian 宣称:“Frax 不仅仅是跟上金融的未来——它正在塑造未来。”

核心创新是 AIVM(人工智能虚拟机)——Fraxtal 内部一个革命性的并行区块链,采用推理证明共识,被描述为“世界首创”机制。AIVM 与 IQ 的 Agent Tokenization Platform 共同开发,使用 AI 和机器学习模型来验证区块链交易,而非传统的共识机制。这使得完全自主的 AI 代理能够运行,没有单一控制点,由代币持有者拥有并能够独立操作。正如 IQ 的 CTO 所说:“在 Fraxtal 的 AIVM 上通过 IQ ATP 推出代币化的 AI 代理将与任何其他发布平台都不同……由代币持有者拥有的主权链上代理是加密和 AI 领域的 0 到 1 时刻。”这使得 Frax 处于“目前全球最引人注目的两个行业”——人工智能和稳定币——的交汇点。

北极星硬分叉从根本上重构了 Frax 的代币经济学。FXS 成为 FRAX——随着 Fraxtal 演变为 L1 状态,它将成为 Fraxtal 的 Gas 代币,而原始的 FRAX 稳定币则变为 frxUSD。治理代币从 veFXS 过渡到 veFRAX,保留了收入分成和投票权,同时明确了生态系统的价值捕获。此次品牌重塑实施了尾部发行计划,起始年通胀率为 8%,每年递减 1%,直至 3% 的下限,分配给社区倡议、生态系统增长、团队和 DAO 金库。同时,**Frax 销毁引擎(FBE)**通过 FNS Registrar 和 Fraxtal EIP1559 基础费用永久销毁 FRAX,产生通缩压力以平衡通胀发行。

FraxUSD 于 2025 年 1 月推出,拥有机构级支持,代表着 Frax 监管策略的成熟。通过与 Securitize 合作以访问 BlackRock 的美元机构数字流动性基金(BUIDL),Kazemian 表示他们“正在为稳定币设定新标准”。该稳定币采用混合模式,由治理批准的托管方提供支持,包括 BlackRock、Superstate(USTB、USCC)、FinresPBC 和 WisdomTree(WTGXX)。储备构成包括现金、美国国库券、回购协议和货币市场基金——精确符合 GENIUS 法案的要求。至关重要的是,frxUSD 通过这些托管方提供 直接法定货币赎回能力,以 1:1 的平价无缝连接传统金融(TradFi)和 DeFi。

FraxNet 提供了连接传统金融系统与去中心化基础设施的银行接口层。用户可以铸造和赎回 frxUSD,赚取稳定收益,并访问具有收益流功能的编程账户。这使得 Frax 能够提供完整的金融基础设施:frxUSD(货币层)、FraxNet(银行接口)和 Fraxtal(执行层)——Kazemian 称之为“稳定币操作系统”。

Fraxtal 的演进将 L2 路线图扩展到潜在的 L1 转型。该平台实现了实时区块,以实现与 Sei 和 Monad 相媲美的超快速处理,使其适用于高吞吐量应用。分形扩展策略目标是在一年内实现 23 条 Layer 3 链,通过与 Ankr 和 Asphere 的合作创建可定制的应用链。每个 L3 都作为 Fraxtal 网络国家内的一个独特子社区运作——呼应了 Kazemian 的数字主权愿景。

**加密战略储备(CSR)**将 Frax 定位为“DeFi 的 MicroStrategy”——建立一个以 BTC 和 ETH 计价的链上储备,这将成为“DeFi 中最大的资产负债表之一”。该储备位于 Fraxtal 上,有助于 TVL 增长,同时由 veFRAX 质押者治理,从而在协议资金管理和代币持有者利益之间建立一致性。

**Frax 通用接口(FUI)**的重新设计简化了 DeFi 访问,以促进主流采用。通过 Halliday 实现的全球法定货币入金减少了新用户的摩擦,而通过 Odos 集成优化的路由则实现了高效的跨链资产转移。移动钱包开发和 AI 驱动的增强功能为平台迎接“下一个十亿加密用户”做好了准备。

展望 2025 年以后,Kazemian 设想 Frax 将扩展发行主要区块链资产的 frx 前缀版本——frxBTC、frxNEAR、frxTIA、frxPOL、frxMETIS——成为“21 世纪最重要的资产的最大发行者”。每种资产都将 Frax 经过验证的流动性质押衍生品模型应用于新的生态系统,在产生收入的同时提供增强的实用性。frxBTC 的雄心尤其突出:在 DeFi 中创建“最大的比特币发行者”,与 WBTC 不同,它完全去中心化,使用多计算阈值赎回系统。

收入产生按比例增长。截至 2024 年 3 月,根据 DeFiLlama 的数据,Frax 产生了超过 4,000 万美元的年收入,不包括 Fraxtal 链费用和 Fraxlend AMO。费用开关的激活使 veFXS 收益增加了 15 倍(从 0.20-0.80% 提高到 3-12% 年化收益率),其中 50% 的协议收益分配给 veFXS 持有者,50% 分配给 FXS 流动性引擎用于回购。这创造了独立于代币发行的可持续价值累积。

最终愿景将 Frax 定位为**“美国数字美元”**——世界上最具创新性的去中心化稳定币基础设施。Kazemian 的抱负延伸到美联储主账户,使 Frax 能够部署国库券和逆回购协议作为符合其稳定币最大主义框架的无风险收益组成部分。这将完成融合:一个具有机构级抵押品、监管合规性以及美联储级别金融基础设施访问权限的去中心化协议。

推动愿景的技术创新

Frax 的技术路线图展示了卓越的创新速度,实施了影响更广泛 DeFi 设计模式的新颖机制。**FLOX(Fraxtal 区块空间激励)**系统代表了第一个用户支付 Gas 和开发者部署合约同时获得奖励的机制。与具有固定快照时间的传统空投不同,FLOX 使用数据可用性的随机抽样来防止负面挖矿行为。每个周期(最初为七天),Flox 算法根据 Gas 使用量和合约交互分配 FXTL 积分,跟踪完整的交易轨迹以奖励所有涉及的合约——路由器、资金池、代币合约。用户可以赚取超过其支付的 Gas 费用,而开发者则可以从其 dApp 的使用中获利,从而使整个生态系统中的激励措施保持一致。

AIVM 架构标志着区块链共识的范式转变。通过推理证明,AI 和机器学习模型验证交易,而非传统的 PoW/PoS 机制。这使得自主 AI 代理能够作为区块链验证者和交易处理器运行——为 AI 驱动的经济创建基础设施,其中代理持有代币化所有权并独立执行策略。与 IQ 的 Agent Tokenization Platform 的合作提供了部署主权链上 AI 代理的工具,将 Fraxtal 定位为 AI-区块链融合的首要平台。

FrxETH v2 将流动性质押衍生品转化为验证者的动态借贷市场。该系统并非由核心团队运行所有节点,而是实施了一个 Fraxlend 风格的借贷市场,用户将 ETH 存入借贷合约,验证者借用它用于其验证器。这消除了运营中心化,同时可能实现接近或超过流动性再质押代币(LRTs)的更高年化收益率。与 EigenLayer 的集成实现了直接再质押池和 EigenLayer 存款,使 sfrxETH 既可以作为 LSD 又可以作为 LRT 运作。Fraxtal AVS(主动验证服务)使用 FXS 和 sfrxETH 再质押,创建了额外的安全层和收益机会。

**BAMM(债券自动化做市商)**将 AMM 和借贷功能结合到一个没有直接竞争对手的新颖协议中。Sam 热情地描述道:“每个人都将为他们的项目或他们的 meme 币或其他任何他们想做的事情推出 BAMM 交易对,而不是 Uniswap 交易对,然后试图在中心化交易所建立流动性,试图获得 Chainlink 预言机,试图通过 Aave 或 Compound 的治理投票。”BAMM 交易对消除了外部预言机要求,并在高波动性期间保持自动偿付能力保护。原生集成到 Fraxtal 中,使其对“FRAX 流动性和使用产生最大的影响”。

**算法市场操作(AMOs)**代表了 Frax 最具影响力的创新,被 DeFi 协议广泛复制。AMOs 是管理抵押品并通过自主货币政策操作产生收入的智能合约。例如,Curve AMO 管理着超过 13 亿美元的 FRAX3CRV 资金池(99.9% 由协议拥有),自 2021 年 10 月以来产生了超过 7,500 万美元的利润;抵押品投资者 AMO 将闲置的 USDC 部署到 Aave、Compound 和 Yearn,产生了 6,340 万美元的利润。这些创造了 Messari 所描述的“DeFi 2.0 稳定币理论”——在开放市场中瞄准汇率,而不是被动的抵押品存入/铸造模型。这种从通过发行租用流动性到通过 AMO 拥有流动性的转变,从根本上改变了 DeFi 的可持续性模型,影响了 Olympus DAO、Tokemak 和许多其他协议。

Fraxtal 的模块化 L2 架构使用 Optimism 技术栈作为执行环境,同时在数据可用性、结算和共识层选择方面具有灵活性。零知识技术的战略性整合使得能够聚合多条链的有效性证明,Kazemian 设想 Fraxtal 将成为“连接链状态的中心参考点,使在任何参与链上构建的应用程序能够在整个‘宇宙’中原子化地运行”。这种互操作性愿景超越了以太坊,延伸到 Cosmos、Solana、Celestia 和 Near——将 Fraxtal 定位为通用结算层,而非孤立的应用链。

**FrxGov(Frax 治理 2.0)**于 2024 年部署,实施了一个双治理合约系统:Governor Alpha (GovAlpha) 具有高法定人数以进行主要控制,而 Governor Omega (GovOmega) 具有较低法定人数以实现更快的决策。这通过将治理决策完全转移到链上,同时保持紧急协议调整的灵活性,增强了去中心化。所有重大决策都通过 veFRAX(前身为 veFXS)持有者进行,他们通过 Compound/OpenZeppelin Governor 合约控制 Gnosis Safes。

这些技术创新解决了不同的问题:AIVM 实现了自主 AI 代理;frxETH v2 消除了验证者中心化,同时最大化了收益;BAMM 消除了预言机依赖并提供了自动风险管理;AMOs 在不牺牲稳定性的情况下实现了资本效率;Fraxtal 提供了主权基础设施;FrxGov 确保了去中心化控制。总的来说,它们展示了 Frax 的哲学:“Frax 从来都是并且将永远是推出实际产品并在其他人知道市场存在之前就抓住市场,而不是思考理论上的新市场和撰写白皮书。”

生态系统契合度及更广泛的 DeFi 影响

Frax 在 2,520 亿美元的稳定币格局中占据独特地位,代表着第三种范式,与中心化法定货币支持(USDC、USDT 占据约 80% 主导地位)和去中心化加密货币抵押(DAI 占据去中心化市场份额的 71%)并存。部分算法混合方法——现已演变为 100% 抵押并保留 AMO 基础设施——表明稳定币无需在极端之间做出选择,而是可以创建适应市场条件的动态系统。

第三方分析验证了 Frax 的创新。Messari 2022 年 2 月的报告指出:“Frax 是第一个实施完全抵押和完全算法稳定币设计原则的稳定币协议,旨在创建新的可扩展、无需信任、稳定的链上货币。”Coinmonks 在 2025 年 9 月指出:“通过其革命性的 AMO 系统,Frax 创建了自主货币政策工具,可以在维持挂钩的同时执行复杂的市场操作……该协议表明,有时最好的解决方案不是在极端之间选择,而是创建能够适应的动态系统。”Bankless 将 Frax 的方法描述为迅速吸引了“DeFi 领域的广泛关注,并启发了许多相关项目”。

DeFi 三位一体概念将 Frax 定位为唯一一个在所有基本金融原语上实现完全垂直整合的协议。Kazemian 认为,成功的 DeFi 生态系统需要三个组成部分:稳定币(流动性记账单位)、AMM/交易所(流动性提供)和借贷市场(债务发起)。MakerDAO 拥有借贷和稳定币,但缺乏原生 AMM;Aave 推出了 GHO 稳定币,最终将需要一个 AMM;Curve 推出了 crvUSD,并需要借贷基础设施。只有 Frax 拥有所有这三部分,通过 FRAX/frxUSD(稳定币)、Fraxswap(带有时间加权平均做市商的 AMM)和 Fraxlend(无需许可的借贷),以及 frxETH(流动性质押)、Fraxtal(L2 区块链)和 FXB(债券)等额外层。这种完整性导致了这样的描述:“Frax 正在战略性地添加新的子协议和 Frax 资产,但所有必要的构建模块现已到位。”

Frax 相对于行业趋势的定位揭示了其一致性和战略分歧。主要趋势包括监管清晰度(GENIUS 法案框架)、机构采用(90% 的金融机构采取稳定币行动)、现实世界资产整合(16 万亿美元以上的代币化机会)、生息稳定币(PYUSD、sFRAX 提供被动收入)、多链未来以及AI-加密货币融合。Frax 在监管准备(GENIUS 前 100% 抵押)、机构基础设施建设(BlackRock 合作)、多链战略(Fraxtal 加跨链部署)和 AI 集成(AIVM)方面高度一致。然而,它在复杂性与简单性趋势上存在分歧,维持着复杂的 AMO 系统和治理机制,这为普通用户设置了障碍。

批判性观点指出了真正的挑战。对 USDC 的依赖仍然存在问题——92% 的支持创造了单点故障风险,正如 2023 年 3 月 SVB 危机期间所证明的,当时 Circle 在硅谷银行的 33 亿美元资金被困,导致 USDC 脱钩,进而引发 FRAX 跌至 0.885 美元。治理集中显示,到 2024 年底,一个钱包持有超过 33% 的 FXS 供应,尽管有 DAO 结构,但仍引发了中心化担忧。复杂性障碍限制了可访问性——与直接的 USDC 甚至 DAI 相比,理解 AMO、动态抵押率和多代币系统对普通用户来说是困难的。随着 Aave、Curve 和传统金融参与者带着大量资源和成熟用户群进入稳定币市场,竞争压力加剧。

比较分析揭示了 Frax 的利基市场。与 USDC 相比:USDC 提供监管清晰度、流动性、简单性和机构支持,但 Frax 提供卓越的资本效率、代币持有者的价值累积、创新和去中心化治理。与 DAI 相比:DAI 以最长的历史记录最大化了去中心化和抗审查性,但 Frax 通过 AMO 实现了更高的资本效率,而 DAI 的超额抵押率为 160%,通过 AMO 产生收入,并提供集成的 DeFi 堆栈。与失败的 TerraUST 相比:UST 纯粹的算法设计没有抵押品下限,造成了死亡螺旋的脆弱性,而 Frax 的混合方法,包括抵押品支持、动态抵押率和保守演进,在 LUNA 崩溃期间证明了其韧性。

哲学意义超越了 Frax 本身。该协议表明,去中心化金融需要务实演进而非意识形态纯粹——在市场条件需要时,愿意从部分抵押转向完全抵押,同时保留复杂的 AMO 基础设施以提高资本效率。这种传统金融和 DeFi 的“智能桥接”挑战了加密货币必须完全取代或完全融入传统金融的错误二分法。可编程货币的概念,即自动调整支持、高效部署资本、通过市场操作维持稳定并向利益相关者分配价值,代表了一种全新的金融原语。

Frax 的影响力贯穿于 DeFi 的演进。AMO 模型启发了跨生态系统的协议拥有流动性策略。稳定币自然趋同于无风险收益加兑换设施结构的认识,影响了协议如何设计稳定性机制。算法和抵押方法可以成功混合的演示表明,二元选择并非必需。正如 Coinmonks 总结道:“Frax 的创新——特别是 AMO 和可编程货币政策——超越了协议本身,影响了行业对去中心化金融基础设施的思考方式,并为未来寻求平衡效率、稳定性与去中心化的协议提供了蓝图。”

Sam Kazemian 近期的公开活动

Sam Kazemian 在 2024-2025 年间通过各种媒体渠道保持了极高的曝光度,其亮相揭示了他从技术协议创始人到政策影响者和行业思想领袖的演变。他最近的 Bankless 播客“以太坊最大的错误(以及如何修复)”(2025 年 10 月初)展示了超越 Frax 的更广阔视野,他认为以太坊将 ETH 资产与以太坊技术分离,削弱了 ETH 相对于比特币的估值。他主张,在 EIP-1559 和权益证明之后,ETH 从“数字商品”转变为基于销毁收入的“折现现金流”资产,使其功能更像股权而非主权价值储存。他提出的解决方案是:围绕 ETH 作为具有强大稀缺性叙事(类似于比特币 2,100 万枚上限)的商品类资产重建内部社会共识,同时保持以太坊的开放技术精神。

2025 年 1 月的 Defiant 播客专门讨论了 frxUSD 和稳定币期货,解释了通过 BlackRock 和 SuperState 托管方进行赎回、通过多元化策略实现有竞争力的收益,以及 Frax 建立以旗舰稳定币和 Fraxtal 为核心的数字经济的更广泛愿景。章节主题包括创始故事差异化、去中心化稳定币愿景、frxUSD“两全其美”的设计、稳定币的未来、收益策略、现实世界和链上使用、稳定币作为加密入口以及 Frax 的路线图。

与 Aave 创始人 Stani Kulechov 的 Rollup 播客对话(2025 年年中)提供了关于 GENIUS 法案的全面讨论,Kazemian 表示:“我一直在努力控制我的兴奋,目前的情况让我感到无比激动。我从未想到稳定币的发展能达到今天这样的高度;目前全球最引人注目的两个行业是人工智能和稳定币。”他解释了 GENIUS 法案如何打破银行垄断:“过去,美元的发行一直被银行垄断,只有特许银行才能发行美元……然而,通过 Genius 法案,尽管监管有所增加,但实际上打破了这种垄断,扩大了[发行稳定币的]权利。”

Flywheel DeFi 的广泛报道捕捉了 Kazemian 思想的多个维度。在 2023 年 12 月三周年 Twitter Spaces 的“Sam Kazemian 揭示 Frax 2024 年及以后计划”中,他阐述道:“Frax 的愿景本质上是成为 21 世纪最重要的资产的最大发行者。”关于 PayPal 的 PYUSD:“一旦他们打开开关,以美元计价的支付实际上是 PYUSD,在账户之间转移,那么我认为人们会醒悟过来,真正认识到稳定币已成为家喻户户喻户晓的名字。”“我们从 Fraxtal 学到的 7 件新事”一文揭示了 frxBTC 计划,旨在成为“最大的发行者——DeFi 中最广泛使用的比特币”,与 WBTC 不同,它完全去中心化,使用多计算阈值赎回系统。

在座无虚席、人满为患的会场上,**ETHDenver 演讲“为何一切都将是稳定币”**全面阐述了稳定币最大主义。Kazemian 演示了 USDC、stETH、frxETH 甚至桥接封装资产如何都趋同于相同的结构:无风险收益机制加上高流动性的兑换设施。他大胆预测,未能采用这种结构的稳定币“将无法扩展到数万亿美元”,并会失去市场份额。该演讲将货币溢价——纯粹因有用性而持有稳定币的需求,不期望利息——定位为超越品牌或声誉的最强成功衡量标准。

书面采访提供了个人背景。《Countere Magazine》的个人资料显示,Sam 是一名伊朗裔美国加州大学洛杉矶分校毕业生,曾是举重运动员(深蹲 455 磅,卧推 385 磅,硬拉 550 磅),于 2019 年年中与 Travis Moore 和 Kedar Iyer 共同创立了 Frax。其创始故事的灵感来源于 Robert Sams 2014 年的《铸币税份额白皮书》以及 Tether 的部分支持披露,这表明稳定币即使没有 100% 支持也具有货币溢价——这促成了 Frax 革命性的部分算法机制,透明地衡量了这种溢价。Cointelegraph 的监管采访捕捉了他的哲学:“你不能将我们祖父母还是孩子时在 1930 年代制定的证券法,应用于去中心化金融和自动化做市商的时代。”

会议亮相包括 TOKEN2049 新加坡(2025 年 10 月 1 日,在 TON 舞台上发表 15 分钟主题演讲)、RESTAKING 2049 边会(2024 年 9 月 16 日,与 EigenLayer、Curve、Puffer、Pendle、Lido 共同举办的私人邀请制活动)、ETHDenver 2024 的 unStable Summit(2024 年 2 月 28 日,与 Coinbase Institutional、Centrifuge、Nic Carter 共同举办的全天技术会议)以及 ETHDenver 主会(2024 年 2 月 29 日至 3 月 3 日,特邀演讲嘉宾)。

Twitter Spaces,例如 The Optimist 的“Fraxtal 大师班”(2024 年 2 月 23 日),探讨了模块化世界中的可组合性挑战、包括 zk-Rollups 在内的先进技术、于 2024 年 3 月 13 日推出的 Flox 机制,以及通用互操作性愿景,其中“Fraxtal 成为连接链状态的中心参考点,使在任何参与链上构建的应用程序能够在整个‘宇宙’中原子化地运行。”

这些亮相中思想的演变揭示了不同的阶段:2020-2021 年专注于算法机制和部分抵押创新;2022 年 UST 崩溃后强调韧性和适当的抵押;2023 年转向 100% 支持和 frxETH 扩展;2024 年以 Fraxtal 推出和监管合规为中心;2025 年强调 GENIUS 法案定位、FraxNet 银行接口和 L1 转型。在此期间,反复出现的主题持续存在:DeFi 三位一体概念(稳定币 + AMM + 借贷市场)、Frax 运营的中央银行类比、稳定币最大主义哲学、从抵制到积极塑造政策的监管实用主义,以及成为“21 世纪最重要资产的发行者”的长期愿景。

战略意义和未来展望

Sam Kazemian 对 Frax Finance 的愿景代表了去中心化金融领域最全面、哲学上最连贯的项目之一,从算法实验演变为可能创建第一个获得许可的 DeFi 稳定币。这种战略转型展示了对监管现实的务实适应,同时保持去中心化原则——这是竞争对手难以实现的平衡。

GENIUS 之后的轨迹使 Frax 在多个竞争维度上占据优势。通过深入参与 GENIUS 法案起草而进行的监管准备,在合规性方面创造了先发优势,使 frxUSD 有可能在竞争对手之前获得许可地位。垂直整合——唯一一个结合了稳定币、流动性质押衍生品、L2 区块链、借贷市场和 DEX 的协议——通过产品间的网络效应提供了可持续的竞争护城河。每年超过 4,000 万美元的收入产生流向 veFXS 持有者,创造了独立于投机代币动态的有形价值累积。通过 FLOX 机制、BAMM、frxETH v2,特别是 AIVM 实现的技术创新,使 Frax 处于区块链开发的前沿。通过 BlackRock 和 SuperState 对 frxUSD 的托管实现的现实世界整合,比纯粹的加密原生或纯粹的传统金融方法更有效地将机构金融与去中心化基础设施连接起来。

严峻的挑战依然存在。对 USDC 的依赖,92% 的支持率造成了系统性风险,正如 SVB 危机所证明的,当时 USDC 脱钩后 FRAX 跌至 0.885 美元。将抵押品分散到多个托管方(BlackRock、Superstate、WisdomTree、FinresPBC)可以缓解但不能消除集中风险。复杂性障碍限制了主流采用——与直接的 USDC 相比,理解 AMO、动态抵押和多代币系统对普通用户来说是困难的,这可能将 Frax 限制在复杂的 DeFi 用户而非大众市场。治理集中,单个钱包持有超过 33% 的 FXS,尽管有 DAO 结构,但仍引发了与去中心化信息相矛盾的中心化担忧。随着 Aave 推出 GHO、Curve 部署 crvUSD,以及 PayPal(PYUSD)和潜在的银行发行稳定币等传统金融参与者带着大量资源和监管清晰度进入市场,竞争压力加剧。

到 2026 年底,Fraxtal 的 1,000 亿美元 TVL 目标需要从发布时的 1,320 万美元 TVL 增长约 7,500 倍——即使在加密货币的高增长环境中,这也是一个极其雄心勃勃的目标。实现这一目标需要多个维度的持续吸引力:Fraxtal 必须吸引 Frax 自身产品之外的大量 dApp 部署,L3 生态系统必须实现真正的使用而非虚荣指标,frxUSD 必须在 USDT/USDC 主导地位下获得可观的市场份额,机构合作必须从试点转变为规模化部署。虽然技术基础设施和监管定位支持这一轨迹,但执行风险仍然很高。

通过 AIVM 实现的 AI 集成代表了真正新颖的领域。使用 AI 模型验证区块链交易的推理证明共识在大规模应用中尚无先例。如果成功,这将使 Frax 在竞争对手认识到机会之前,处于 AI 和加密货币融合的前沿——这与 Kazemian“在其他人知道市场存在之前就抓住市场”的哲学相符。然而,围绕 AI 确定性、共识中的模型偏差以及 AI 驱动验证中的安全漏洞等技术挑战,需要在生产部署之前解决。与 IQ 的 Agent Tokenization Platform 的合作提供了专业知识,但这一概念仍未得到验证。

哲学贡献超越了 Frax 的成败。算法和抵押方法可以成功混合的演示影响了行业设计模式——AMO 出现在各种 DeFi 协议中,协议拥有的流动性策略主导了雇佣兵式流动性挖矿,以及稳定币趋同于无风险收益加兑换设施结构的认识塑造了新的协议设计。在市场条件需要时,愿意从部分抵押转向完全抵押,确立了实用主义而非意识形态作为金融基础设施的必要性——这是 Terra 生态系统灾难性未能吸取的教训。

最可能的结果:Frax 成为领先的复杂 DeFi 稳定币基础设施提供商,服务于一个有价值但小众的高级用户市场,这些用户优先考虑资本效率、去中心化和创新,而非简单性。总交易量不太可能挑战 USDT/USDC 的主导地位(后者受益于网络效应、监管清晰度和机构支持),但 Frax 将保持技术领先地位并影响行业设计模式。该协议的价值与其说来自市场份额,不如说来自基础设施提供——成为其他协议构建的基础设施,类似于 Chainlink 如何在不同生态系统中提供预言机基础设施,无论原生 LINK 的采用情况如何。

“稳定币奇点”愿景——将稳定币、基础设施、AI 和治理统一为全面的金融操作系统——描绘了一条雄心勃勃但连贯的道路。成功取决于在多个复杂维度上的执行:监管导航、技术交付(尤其是 AIVM)、机构合作转化、用户体验简化以及持续的创新速度。Frax 拥有实现这一愿景重要部分的技术基础、监管定位和哲学清晰度。它是否能扩展到 1,000 亿美元的 TVL 并成为“加密货币的去中心化中央银行”,或者建立一个服务于复杂 DeFi 用户的可持续的 100-200 亿美元生态系统,仍有待观察。无论哪种结果,在大多数稳定币实验都以灾难性失败告终的行业中,都代表着巨大的成就。

最终的洞察:Sam Kazemian 的愿景表明,去中心化金融的未来不在于取代传统金融,而在于智能地连接这两个世界——将机构级抵押品和监管合规性与链上透明度、去中心化治理以及通过 AMO 实现的自主货币政策和通过 AIVM 实现的 AI 驱动共识等新颖机制相结合。这种综合而非二元对立,代表了实现主流采用的可持续去中心化金融基础设施的务实路径。

Web3生态系统中的MCP:全面评论

· 阅读需 52 分钟
Dora Noda
Software Engineer

#Web3生态系统中的MCP:全面评论

##1。MCP在Web3上下文中的定义和起源

**模型上下文协议(MCP)**是一个开放标准,它将AI助手(例如大语言模型)连接到外部数据源,工具和环境。 MCP通常被描述为“ AI的USB-C端口”,这是由于其通用的插件性质,是由Anthropic开发的,并于2024年11月下旬首次引入。它是一种解决方案,可以通过将AI模型与“数据库和APIS到开发环境”和“ APIS”和“ APIS和APIS环境”和“ APIS”和“ APIS和Bloxchains”和“ APIS和APIS”的“系统”安全地隔离而脱离隔离。

MCP最初是Anthropic的实验性侧面项目,很快就获得了吸引力。到2024年中,出现了开源参考实现,到2025年初,它已成为代理AI集成的事实上的标准**,领先的AI实验室(OpenAI,Google DeepMind,Meta AI)本地采用它。在** Web3社区**中,这种快速的吸收尤其值得注意。区块链开发人员将MCP视为将AI功能注入分散应用程序的一种方式,从而导致社区构建的MCP连接器扩散,以用于链上数据和服务。实际上,一些分析师认为,MCP可以通过使用自然语言接口来增强用户能力,以比区块链更实用的方式实现Web3的原始愿景。

总而言之,MCP不是区块链或代币**,而是AI世界中出生的开放协议,该协议在Web3生态系统中迅速接受为AI代理和分散数据源之间的桥梁。人类为标准(具有最初的GitHub规格和SDK)开源,并在其周围培养了一个开放的社区。这种社区驱动的方法为MCP集成到Web3中奠定了基础,现在它被视为针对AI支持的分散应用程序的基础基础架构。

2。技术架构和核心协议

MCP在轻量级客户端 - 服务器架构中运行,并带有三个主要角色:

  • ** MCP主机:** AI应用程序或代理本身,该应用程序安排请求。这可能是聊天机器人(Claude,ChatGpt)或需要外部数据的AI功能应用程序。主机启动交互,通过MCP询问工具或信息。
  • ** MCP客户端:**主机用来与服务器通信的连接器组件。客户端维护连接,管理请求/响应消息,并可以并行处理多个服务器。例如,像光标或VS Code代理模式之类的开发人员工具可以充当MCP客户端,桥接具有各种MCP服务器的本地AI环境。
  • ** MCP服务器:向AI暴露某些上下文数据或功能的服务。服务器提供工具**,资源提示 AI可以使用的**。实际上,MCP服务器可以与数据库,云应用程序或区块链节点接口,并向AI呈现一组标准化的操作集。每个客户端服务器对通过其自己的频道进行通信,因此AI代理可以同时点击多个服务器以满足不同的需求。

核心原始图: MCP定义了一组构建AI-Tool交互的标准消息类型和原语。这三个基本原则是:

  • 工具: AI可以在服务器上调用的离散操作或功能。例如,一个“搜索Documents”工具或“ ETH_CALL”工具。工具封装了诸如查询API,执行计算或调用智能合约功能之类的操作。 MCP客户端可以从服务器请求可用工具的列表,并根据需要致电。
  • **资源:**数据终点可以通过服务器读取(或有时写入)的数据终点。这些可能是文件,数据库条目,区块链状态(块,交易)或任何上下文数据。 AI可以列出资源并通过标准MCP消息检索其内容(例如listreSources'和readResource'请求)。
  • **提示:**结构化提示模板或服务器可以提供的指令指导AI的推理。例如,服务器可能会提供格式模板或预定义的查询提示。 AI可以请求提示模板的列表,并使用它们来保持其与该服务器的交互方式的一致性。

在引擎盖下,MCP通信通常基于JSON,并遵循类似于RPC(远程过程调用)的请求响应模式。该协议的规范定义了诸如InitializereQuestListToolscalltool','listresources等的消息'',这些消息确保任何符合MCP的客户端都可以以统一的方式与任何MCP服务器交谈。此标准化是什么使AI代理可以 *发现 *可以做什么:连接到新服务器后,它可以询问“你提供哪些工具和数据?”然后动态决定如何使用它们。

安全性和执行模型: MCP考虑了安全的,可控的交互。 AI模型本身不会执行任意代码;它将高级意图(通过客户端)发送到服务器,然后执行实际操作(例如获取数据或调用API)并返回结果。这种分离意味着敏感的动作(例如区块链交易或数据库写入)可以是沙盒子或需要明确的用户批准。例如,有诸如ping'(保持连接活力)之类的消息,甚至还有createMessagereQuest',它允许MCP服务器要求客户端的AI生成子响应,通常通过用户确认使用。正在积极开发身份验证,访问控制和审计记录之类的功能,以确保可以在企业和分散的环境中安全地使用MCP(在路线图部分中提供更多信息)。

总而言之,MCP的体系结构依赖于标准化的消息协议(带有JSON-RPC样式调用),该消息将AI代理(主机)连接到提供工具,数据和操作的灵活服务器。这种开放的体系结构是模型 - 敏捷和**平台 - agnostic ** - 任何AI代理都可以使用MCP与任何资源进行交谈,任何开发人员都可以为数据源创建新的MCP服务器,而无需修改AI的核心代码。这种插件的可扩展性使MCP在Web3中的功能强大:可以为区块链节点,智能合约,钱包或甲壳构建服务器,并使AI代理将这些功能无缝集成到Web2 API上。

##3。MCP在Web3中的用例和应用

MCP通过启用AI驱动的应用程序来访问区块链数据并以安全,高级的方式访问区块链或链链操作,从而解锁了广泛的用例。以下是一些关键应用程序,并且有助于在Web3域中解决:

  • 链上数据分析和查询: AI代理可以实时查询实时区块链状态,以提供见解或触发操作。例如,连接到以太坊节点的MCP服务器允许AI获取帐户余额,读取智能合约存储,跟踪交易或按需检索事件日志。这将聊天机器人或编码助手变成了区块链资源管理器。开发人员可以问一个AI助理问题,例如“ Uniswap池中目前的流动性是什么?”或“模拟该以太坊交易的气体成本”,AI将使用MCP工具调用RPC节点并从现场链中获取答案。这比依靠AI的培训数据或静态快照要强大得多。
  • 自动化的Defi投资组合管理:通过组合数据访问和操作工具,AI代理可以管理加密货币组合或Defi位置。例如,“ AI Vault Optimizer” 可以监视用户在收益农场的位置,并根据实时市场条件自动建议或执行重新平衡策略。同样,AI可以充当 Defi Portfolio经理,在风险或费率变化时调整协议之间的分配。 MCP提供了AI的标准接口,以读取链上指标(价格,流动性,抵押比率),然后在允许的情况下调用工具以执行交易(例如移动资金或交换资产)。这可以帮助用户以难以手动执行的方式最大程度地提高收益率或管理风险24/7。
  • ** AI驱动的交易用户代理:想想可以处理用户的区块链交互的个人AI助手。使用MCP,这样的代理可以与钱包和DAPP集成以通过自然语言命令执行任务。例如,用户可以说:“ AI,将0.5 ETH从我的钱包发送到爱丽丝或“将我的令牌放在最高疗法池中”。通过MCP,AI将使用安全的钱包服务器**(持有用户的私钥)来创建和签署事务,并使用区块链MCP服务器来广播。这种情况将复杂的命令行或metAmask互动变成对话体验。至关重要的是,这里使用安全的钱包MCP服务器,从而执行权限和确认,但最终结果是通过AI援助来简化链上交易。
  • 开发人员助理和智能合同调试: Web3开发人员可以利用基于MCP的AI助手,这些助理可以了解区块链基础架构。例如,**链条的MCP服务器用于EVM和SOLANA ** **使AI编码副驾驶员可以深入了解开发人员的区块链环境。使用AI助手(在VS代码或IDE中)的智能合同工程师可以使AI在测试网上获取合同的当前状态,运行交易的模拟或检查日志 - 所有这些都是通过MCP调用到本地区块链节点的电话。这有助于调试和测试合同。 AI不再“盲目”编码;它实际上可以验证代码如何实时链链。该用例通过允许AI不断摄入最新的文档(通过文档MCP服务器)并直接查询区块链,减少幻觉并提出建议更准确,从而解决了一个主要的痛点。
  • 交叉协调:由于MCP是统一接口,因此单个AI代理可以同时跨多个协议和服务协调 - 这在Web3互连的景观中非常强大。想象一个自治贸易代理,可以监视各种套利平台进行套利。通过MCP,一个代理可以通过连贯的界面与AAVE的贷款市场,Layerzero的跨链桥和MEV(矿工可提取值)分析服务进行交互。 AI可以在一个“思考过程”中,从以太坊(通过以太坊节点上的MCP服务器)收集流动性数据,获取价格信息或Oracle数据(通过另一台服务器),甚至调用桥接或交换操作。以前,这种多平台协调将需要复杂的自定义编码机器人,但是MCP为AI提供了一种可推广的方法,使AI可以浏览整个Web3生态系统,就好像它是一个大数据/资源池一样。这可以使晚期用例(例如跨链产量优化或自动清算保护)可以主动移动资产或抵押品的自动清算保护。
  • ** AI咨询和支持机器人:另一个类别是Crypto应用程序中面向用户的顾问。例如,已集成到uniswap或化合物等平台中的 defi帮助聊天机器人可以使用MCP为用户提供实时信息。如果用户问:“对冲我的职位的最佳方法是什么?”,AI可以通过MCP获取当前费率,波动性数据和用户的投资组合详细信息,然后给出上下文感知的答案。平台正在探索** ai驱动的助手**嵌入在钱包或DAPP中的平台,可以指导用户完成复杂的交易,解释风险,甚至通过批准执行步骤序列。这些AI代理有效地坐落在多个Web3服务(DEXES,贷款池,保险协议)的顶部,使用MCP查询并根据需要命令它们,从而简化了用户体验。
  • **超越Web3 - 多域工作流程:**尽管我们的焦点是Web3,但值得注意的是,MCP的用例扩展到了AI需要外部数据的任何域。它已经被用来将AI连接到Google Drive,Slack,Github,Figma等。实际上,单个AI代理可以跨越Web3和Web2: MCP的灵活性允许跨域自动化(例如,“如果我的DAO投票通过,请安排我的会议,并通过电子邮件发送结果”),将区块链动作与日常工具融合在一起。

解决的问题:总体问题MCP地址是缺乏AI与实时数据和服务交互的统一接口。在MCP之前,如果你希望AI使用新服务,则必须以临时方式手工编码该特定服务API的插件或集成。在Web3中,这特别繁琐 - 每个区块链或协议都有自己的界面,并且没有人工智能希望支持它们。 MCP通过标准化AI描述其想要的内容(自然语言映射到工具调用)以及服务如何描述其提供的内容来解决此问题。这大大减少了整合工作。例如,开发人员可以为该协议编写一个MCP服务器,而不是为每个Fefi协议编写自定义插件(本质上是用自然语言注释其功能)。然后,任何启用MCP的AI(Claude,Chatgpt还是开源型号)都可以立即使用它。这使AI 可扩展以插件方式,就像通过通用端口添加新设备的方式比安装新接口卡更容易。

总而言之,Web3中的MCP使** AI代理可以通过安全,标准化的渠道成为区块链世界的一流公民** - 查询,分析,甚至在分散系统之间进行交易。这为更自主的DAPP,更智能的用户代理以及链和链智能的无缝集成打开了大门。

4。代币学和治理模型

与典型的Web3协议不同,** MCP没有天然令牌或加密货币。因此,没有内置的代币学 - 没有使用MCP固有的代币发行,积分或费用模型。 AI应用程序和服务器通过MCP通信,而无需涉及任何加密货币;例如,通过MCP呼叫区块链的AI可能会为区块链交易支付汽油费,但MCP本身没有增加额外的代币费用。该设计反映了MCP在AI社区中的起源:它是作为改善AI-Tool互动的技术标准而不是作为令牌化项目的技术标准。

** MCP的治理是以开源的,社区驱动的方式进行的。在将MCP作为公开标准发布后,人类表明了对协作发展的承诺。一个广泛的指导委员会和工作组成立了,以使协议的发展。值得注意的是,到2025年中,像微软和Github这样的主要利益相关者与人类同行加入了MCP指导委员会。这是在2025年Microsoft Build Build宣布的,表明行业参与者指导MCP的路线图和标准决策。委员会和维护者通过公开治理过程进行工作:通常会公开讨论更改或扩展MCP的建议(例如,通过GitHub问题和“ SEP” - 标准增强建议 - 指南 - 指南)。还有一个** MCP注册表工作组**(带有Block,Pulsemcp,Github和Anthropic公司等公司的维护者),例如多方治理。 2025年初,来自至少9个不同组织的贡献者合作建立了一个统一的MCP服务器注册表以进行发现,并证明了如何在社区成员之间分散发展,而不是由一个实体控制。

由于没有令牌,治理激励措施依靠利益相关者(AI公司,云提供商,区块链开发人员等)的共同利益来改善所有人的协议。这有点类似于W3C或IETF标准如何控制,但以更快的方式以GitHub为中心的过程。例如,Microsoft和Anthropic共同努力,为MCP(集成了Oauth和Single Sign-On之类的内容)设计了改进的授权规范,Github在官方MCP注册表服务上合作列出了可用的服务器。这些增强功能又为MCP规范做出了贡献。

值得注意的是,尽管MCP本身没有被象征化,但在MCP之上,关于经济激励措施和权力下放的前瞻性想法。 Web3中的一些研究人员和思想领导者预见了**“ MCP Networks” 的出现 - 基本上是MCP服务器的分散网络和使用类似区块链机制来发现,信任和奖励的代理。在这种情况下,人们可以想象一个令牌被用来奖励那些运行高质量MCP服务器的人(类似于矿工或节点运营商的激励方式)。智能合约或区块链可以促进声誉评级,可验证的计算和节点发现等功能,并具有令牌驾驶诚实的行为。这仍然是概念上的,但是MIT的NAMDA(稍后讨论)等项目正在尝试使用MCP的AI代理网络的基于令牌的激励机制。如果这些想法成熟,MCP可能会更直接地与链上的代酮组学相交,但是截至2025年核心MCP标准仍然是无令状的

总之,MCP的“治理模型”是开放技术标准的:由社区和专家指导委员会协作,没有链子治理令牌。决策以技术优点和广泛的共识为指导,而不是硬币加权投票。这将MCP与许多Web3协议区分开来 - 它旨在通过开放的软件和标准来实现Web3的理想(权力下放,互操作性,用户授权),不是通过专有区块链或代币。用一个分析的话说, *“ Web3的承诺最终可以通过区块链和加密货币来实现,而是通过自然语言和AI代理人实现” *,将MCP定位为该愿景的关键推动者。就是说,随着MCP网络的增长,我们可能会看到混合模型,基于区块链的治理或激励机制增加了生态系统,这是一个密切关注的空间。

5。社区和生态系统

MCP生态系统在短时间内爆炸性增长,涵盖了AI开发人员,开源贡献者,Web3工程师和主要科技公司。这是一项充满活力的社区努力,与主要的贡献者和合作伙伴关系**,包括:

  • **人类:**作为创建者,通过开源MCP规格和几个参考服务器(用于Google Drive,Slack,Github等),人类种子为生态系统播种。 Anthropic继续领导开发(例如,Theodora Chu之类的员工担任MCP产品经理,而Anthropic的团队为规格更新和社区支持做出了巨大贡献)。 Anthropic的开放性吸引了其他人在MCP上建立,而不是将其视为单一公司工具。

  • **早期采用者(Block,Apollo,Zed,Replit,Codeium,SourceGraph):发行后的头几个月,一波早期采用者在其产品中实施了MCP。 块(以前为正方形)集成的MCP探索金融科技中的AI代理系统 - Block的CTO称赞MCP是将AI连接到现实世界应用程序的开放式桥梁。 ** Apollo (可能是Apollo GraphQl)还集成了MCP,以允许AI访问内部数据。 ** ZED(代码编辑器) REPLAIT(Cloud IDE) CONEIM(AI Coding Assistans) sourceGraph(代码搜索)**每个人都在添加MCP支持。例如,SourceGraph使用MCP,因此AI编码助手可以从存储库中检索相关代码以回答问题,并且Repliting的IDE代理可以在特定于项目的环境中提取。这些早期采用者提供了MCP的信誉和知名度。

  • 大型技术认可 - Openai,Microsoft,Google:在一个显着的转弯处,否则竞争对手在MCP上保持一致的公司。 ** OpenAI的首席执行官Sam Altman在2025年3月公开宣布 Openai将在其产品中增加MCP支持(包括Chatgpt的桌面应用程序),说“人们喜欢MCP,我们很高兴能在我们的产品中增加支持”*。这意味着OpenAI的代理API和ChatGpt插件会说MCP,从而确保互操作性。几周后,** Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis 透露,Google即将推出的Gemini模型和工具将支持MCP,称其为“ AI Agesic ERA”的良好协议和开放标准。 ** Microsoft 不仅加入了指导委员会,而且与Anthropic合作,为MCP构建了官方的C#SDK,以服务于企业开发人员社区。 Microsoft的GitHub单元将MCP集成到 GitHub Copilot(vs Code的“ Copilot Labs/Agents”模式),使Copilot能够将MCP服务器用于存储库搜索和运行测试用例之类的内容。此外,Microsoft宣布Windows 11将公开某些OS功能(例如文件系统访问),因为MCP服务器可以安全地与操作系统进行交互。 Openai,Microsoft,Google和Anthropic(所有人都在MCP围绕MCP集会)之间的合作是非凡的,并强调了该标准的社区竞争精神。

  • ** Web3开发人员社区:许多区块链开发人员和初创公司都接受了MCP。创建了几个社区驱动的MCP服务器**,以服务区块链用例:

  • ** Alchemy (领先的区块链基础架构提供商)的团队构建了 Alchemy MCP服务器**,该服务器通过MCP提供按需区块链分析工具。这可能使AI通过使用自然语言的API获得区块链统计数据(例如历史交易,地址活动)。

    • 贡献者开发了一个比特币和闪电网络MCP服务器与比特币节点和闪电支付网络进行交互,使AI代理能够读取比特币块数据,甚至通过标准工具创建闪电发票。
    • Crypto Media and Education Group 无资金创建了一个** OnChain MCP服务器**专注于Web3财务互动,可能为AI助手提供了DEFI协议(发送交易,查询偏差职位等)的接口。
    • 诸如** rolup.codes (以太坊第2层的知识库)之类的项目制作了一个 MCP服务器,用于滚动生态系统信息**,因此AI可以通过查询该服务器来回答有关汇总的技术问题。
    • ** Chainstack **,一个区块链节点提供商,为文档,EVM链数据和Solana推出了一套MCP服务器(涵盖了前面),明确将其作为“将你的AI放在web3构建器上的区块链类固醇上”。

此外,以Web3为中心的社区在MCP周围涌现。例如,** pulsemcp 鹅**是社区倡议,称为帮助建立MCP注册表。我们还看到与AI代理框架的交叉授粉:Langchain社区集成的适配器,因此所有MCP服务器都可以用作Langchain-Power驱动代理中的工具,以及Hugging Face TGI(Text-Generation-generation-interference)的开源AI平台都在探索MCP兼容性。结果是一个丰富的生态系统,几乎每天都会宣布新的MCP服务器,从数据库到IoT设备的所有内容。

  • **采用量表:可以在一定程度上量化牵引力。到2025年2月(发布后仅三个月),社区已经建造了1,000多个MCP服务器/连接器。这个数字只有增长,表明整个行业的一体化。迈克·克里格(Mike Krieger)(拟人化的首席产品官)于2025年春季指出,MCP已成为“蓬勃发展的公开标准,具有成千上万的集成和成长” **。官方的MCP注册表(于2025年9月在预览中启动)正在对公开可用的服务器进行分类,从而更容易发现工具。注册表的开放API允许任何人搜索“以太坊”或“概念”并找到相关的MCP连接器。这降低了新进入者的障碍,并进一步燃烧增长。

  • **合作伙伴关系:**我们已经谈到了许多隐式合作伙伴关系(与Microsoft等人的拟人化)。重点介绍几个:

  • **人类与Slack **:通过Slack合作,通过MCP将Claude与Slack的数据集成在一起(Slack拥有官方MCP服务器,使AI能够检索Slack消息或发布警报)。

    • 云提供商:Amazon(AWS)和Google Cloud已与Anthropic合作以主持Claude,并且很可能在这些环境中支持MCP(例如,AWS Bedrock可能允许MCP连接器用于企业数据)。尽管没有明确的引用,但这些云伙伴关系对于企业采用至关重要。
    • 学术合作:MIT和IBM研究项目NAMDA(下一个讨论)代表了学术界与行业之间的合作伙伴关系,以在分散的环境中推动MCP的限制。
    • ** GitHub&vs Code **:增强开发人员体验的合作伙伴关系 - 例如,VS代码的团队积极地为MCP做出了贡献(注册表维护者之一来自VS代码团队)。
    • 许多初创企业:许多AI启动(代理启动,工作流动自动化启动)正在MCP上构建,而不是重新发明轮子。这包括新兴的Web3 AI初创公司希望提供“ AI为DAO”或自主经济代理商。

总体而言,** MCP社区的多样化和迅速扩展**。它包括核心科技公司(用于标准和基础工具),Web3专家(带来区块链知识和用例)以及独立的开发人员(他们通常为其喜欢的应用程序或协议贡献连接器)。这种精神是协作的。例如,对第三方MCP服务器的安全问题促使社区讨论和最佳实践的贡献(例如,为MCP服务器开展安全工具的Stacklok贡献者)。社区快速迭代的能力(MCP在几个月内看到了几次规范升级,添加流媒体响应和更好的auth等功能)证明了广泛的参与度。

特别是在Web3生态系统中,MCP培养了**“ AI + Web3” 项目的迷你生态系统。这不仅是使用协议;它催化了新想法,例如AI驱动的Daos,AI分析的链链治理以及跨域自动化(例如将链上事件与AI通过AI联系起来)。 Limechain的Zhivko Todorov 的存在 - 例如 Zhivko Todorov 表示“ MCP表示AI和区块链的不可避免的整合” - 表明,区块链退伍军人正在积极倡导它。 AI和区块链公司之间的合作伙伴关系(例如人类和区块之间的合作伙伴,或微软的Azure Cloud,使MCP易于与区块链服务一起部署)暗示了 AI代理和智能合约手工工作**的未来。

可以说,MCP点燃了AI开发人员社区与Web3开发人员社区的第一个真正的融合。现在,黑客马拉松和聚会以MCP曲目为特色。 As a concrete measure of ecosystem adoption: by mid-2025, OpenAI, Google, and Anthropic – collectively representing the majority of advanced AI models – all support MCP, and on the other side, leading blockchain infrastructure providers (Alchemy, Chainstack), crypto companies (Block, etc.), and decentralized projects are building MCP hooks.这个双面网络效果非常好,可以使MCP成为持久的标准。

6。路线图和发展里程碑

MCP的开发节奏很快。在这里,我们概述了迄今为止的主要里程碑,而前方的路线图从官方来源和社区更新中收集到:

  • ** 2024年末 - 初始版本:** ** 2024年11月25日**,拟人化正式宣布了MCP并开源了规格和初始SDK。除了规格外,他们发布了一些用于通用工具的MCP服务器实现(Google Drive,Slack,Github等),并在Claude AI Assistant(Claude Desktop App)中增加了支持,以连接到本地MCP服务器。这标志着MCP的1.0发布。拟人化的早期概念验证集成展示了Claude如何使用MCP读取文件或以自然语言查询SQL数据库,从而验证了概念。
  • ** Q1 2025 - 快速采用和迭代:在2025年的前几个月,MCP看到了广泛的行业采用**。 ** 2025年3月**,OpenAI和其他AI提供者宣布了支持(如上所述)。此期间还看到了** Spec Evolution :拟人更新的MCP,包括流式功能**(允许大量结果或连续数据流逐步发送)。该更新于2025年4月注明了C#SDK新闻,表明MCP现在支持诸如张大响应或实时供稿集成之类的功能。社区还以各种语言(Python,JavaScript等)建立了参考实现,超越了人类的SDK,从而确保了多声支持。
  • ** Q2 2025 - 生态系统工具和治理: 2025年5月**,Microsoft和Github加入了努力,促使正式的治理和增强安全性。在2025年的Build 2025上,Microsoft揭幕了** Windows 11 MCP Integration 的计划,并详细介绍了MCP 中的授权流的合作。大约在同一时间,将 MCP注册表**的想法引入了可用的索引服务器(根据注册表博客,最初的头脑风暴始于2025年3月)。 **“标准曲目” **过程(SEP - 标准增强提案)是在GitHub上建立的,类似于以太坊的EIPS或Python的Peps,以有序地管理贡献。社区电话和工作组(用于安全,注册表,SDK)开始召集。
  • ** 2025年中 - 功能扩展:**到2025年中,路线图优先考虑了几个关键改进:
  • **异步和长期运行的任务支持:**计划允许MCP处理长期操作而不会阻止连接。例如,如果AI触发需要几分钟的云作业,则MCP协议将支持异步响应或重新连接以获取结果。
  • 身份验证和细粒度的安全性:开发精细授权敏感动作的机制。这可能包括将OAuth流,API密钥和Enterprise SSO集成到MCP服务器中,以便可以安全地管理AI访问。鉴于允许AI调用强大的工具的安全风险,到2025年中期,MCP安全性的指南和最佳实践正在进行中。目的是,例如,如果AI是通过MCP访问用户的私有数据库,则应遵循安全的授权流(通过用户同意),而不仅仅是一个开放式终点。
  • 验证和合规性测试:认识到对可靠性的需求,社区优先建筑物合规性测试套件参考实施。通过确保所有MCP客户端/服务器遵守规格(通过自动测试),它们旨在防止分裂。参考服务器(可能是具有远程部署和AUTH的最佳实践的示例),也在路线图上,以及一个参考客户端应用程序,展示了使用AI的完整MCP使用情况。
    • 多模态支持:将MCP扩展到文本之外,以支持图像,音频,视频数据等模式。例如,AI可能会从MCP服务器(例如设计资产或图表)请求图像或输出图像。规格讨论包括添加对 *流和块的消息 *的支持 *以交互方式处理大型多媒体内容。关于“ MCP流”的早期工作已经在进行中(以支持实时音频供稿或持续传感器数据诸如AI的情况)。
    • 中央注册表与发现:实施中央 MCP注册表的计划在2025年中期执行了服务器发现服务。 ** 2025年9月,官方的MCP注册表在预览中启动。该注册表为公开可用的MCP服务器提供了一个的真理,允许客户端通过名称,类别或功能找到服务器。从本质上讲,它就像是AP商店(但开放)的AI工具。该设计允许公共注册表(全球索引)和私人索引(特定于企业索引),所有这些都可以通过共享API互操作。注册表还引入了一种审核机制,以通过社区审核模型来旗帜或恶意服务器,以保持质量。
  • ** 2025年末及以后 - 走向分散的MCP网络:虽然还没有“官方”路线图项目,但该轨迹指向更多权力下放和Web3 Synergy **:
  • 研究人员正在积极探索如何向MCP添加分散的发现,声誉和激励层。 ** MCP网络**(或“ MCP端点市场”)的概念正在孵化。这可能涉及基于智能合约的注册表(因此,没有单个服务器列表的失败点),服务器/客户端具有链子身份的声誉系统,并且具有良好行为的链接,并且可能可以为运行可靠的MCP节点的奖励**。
    • ** MIT的NAMDA **项目始于2024年,是朝这个方向朝着这个方向迈出的具体步骤。到2025年,NAMDA已在MCP的基础上构建了一个原型分布式代理框架,包括动态节点发现,跨代理簇的负载平衡以及使用区块链技术分散注册表等功能。他们甚至具有基于实验令牌的激励措施和用于多代理协作的出处跟踪。 NAMDA的里程碑表明,拥有许多具有无信任协调的机器的MCP代理网络是可行的。如果采用了NAMDA的概念,我们可能会看到MCP演变为结合其中一些想法(可能是通过可选扩展或顶部分层的单独协议)。
    • 企业硬化:在企业方面,到2025年底,我们希望MCP集成到主要的企业软件产品中(Microsoft在Windows和Azure中包含在Windows和Azure中)。该路线图包括企业友好的功能,例如 SSO集成和强大的访问控件。 MCP注册表和工具包的一般可用性可能在2025年底之前大规模部署MCP(例如,在公司网络中)。

到目前为止,回顾一些密钥的发展里程碑(清晰的时间表格式):

  • ** 2024年11月:** MCP 1.0发布(拟人化)。
  • ** 2024年12月 - 2025年1月:**社区建立了第一波MCP服务器; Anthropic通过MCP支持释放Claude桌面;小规模的飞行员bake,阿波罗等。
  • ** 2025年2月:** 1000+社区MCP连接器已达到;人类主办研讨会(例如,在AI峰会上,驾驶教育)。
  • ** 2025年3月:** OpenAI宣布支持(ChatGpt Agents SDK)。
  • ** 2025年4月:** Google DeepMind宣布支持(双子座将支持MCP); Microsoft发布C#SDK的预览。
  • ** 2025年5月:**指导委员会扩展(Microsoft/github);构建2025演示(Windows MCP集成)。
  • ** 2025年6月:** Chainstack启动Web3 MCP服务器(EVM/SOLANA)供公众使用。
  • ** 2025年7月:** MCP Spec版本更新(流,身份验证改进);官方路线图在MCP网站上发布。
  • ** 2025年9月:** MCP注册表(预览)启动; MCP可能会在更多产品(Claude的工作等)中达到一般可用性。
  • ** 2025年末(预计):**注册表v1.0 live;安全最佳实践指南发布;可能具有分散发现的初始实验(NAMDA结果)。

视觉前进是,MCP变得像HTTP或JSON一样无处不在,这是许多应用程序在引擎盖下使用的常见层。对于Web3,路线图提出了更深的融合:在其中AI代理不仅会使用Web3(区块链)作为信息的来源或水槽,而且Web3基础架构本身可能会开始将AI代理(通过MCP)作为操作的一部分(例如,DAO可能会运行MCP Compatiabil AI来管理某些任务,或者可能会通过MCP出版MCP来管理某些任务。路线图的重点是诸如可验证性和身份验证之类的事物暗示,这些内容沿线信任最小的MCP交互可能是现实 - 想象AI输出带有加密证明的AI输出,或者是AI呼叫审核目的的AI工具的链上日志。这些可能性模糊了AI和区块链网络之间的界线,而MCP是该融合的核心。

总之,MCP的发展是高度动态的。它达到了重大的早期里程碑(在发布后的一年内广泛采用和标准化),并以明确的路线图强调安全性,可扩展性和发现,继续迅速发展。实现和计划的里程碑确保MCP在扩展时将保持强大:应对长期运行的任务,安全许可以及数千个工具的绝对可发现性。这种向前的动量表明,MCP不是静态的规格,而是一个不断增长的标准,可能会纳入更多的Web3味功能(服务器的分散治理,激励对齐),因为这些功能会出现。社区有望将MCP适应新的用例(多模式AI,IoT等),同时关注核心承诺:在Web3时代,使AI 更加连接,上下文感知和用户授权 **。

7。与类似的Web3项目或协议进行比较

MCP独特的人工智能和连接性的融合意味着并不多直接苹果到苹果对等效物,但是将其与Web3和AI交集的其他项目进行比较,或者具有类似的目标是有启发性的:

  • ** SingularityNet(AGI/X)** - 分散的AI市场:SingularityNet,由Ben Goertzel博士和其他人于2017年推出,是基于区块链的AI服务市场。它允许开发人员将AI算法获利为服务和用户消费这些服务,这些服务都是由用于付款和治理的代币(AGIX)促进的。从本质上讲,SingularityNet试图通过在网络上托管AI模型供应,任何人都可以致电AI服务以换取令牌。从根本上讲,这与MCP有所不同。 MCP不会托管或货币化AI模型;取而代之的是,它为AI(无论在何处运行)提供了一个标准接口,以访问数据/工具。可以想象使用MCP将AI连接到SingularityNet上列出的服务,但是SingularityNet本身专注于经济层(谁提供了AI服务以及如何获得付款)。另一个关键区别是:治理 - SingularityNet具有链政府(通过 SingularityNet增强建议(SNEP)和Agix代币投票)可以发展其平台。相比之下,MCP的治理是没有令牌的链和协作的。总而言之,SingularityNet和MCP都为更开放的AI生态系统而努力,但是SingularityNet大约是AI算法标记网络,而MCP则涉及AI-Tool互操作性协议标准。他们可以补充:例如,SingularityNet上的AI可以使用MCP获取所需的外部数据。但是SingularityNet并没有试图标准化工具使用;它使用区块链协调AI服务,而MCP使用软件标准使AI与任何服务一起使用。
  • ** fetch.ai(FET)** - 基于代理的分散平台:fetch.ai是另一个将AI和区块链混合的项目。它启动了自己的风险验证区块链和框架,用于构建自主代理,以执行任务并在分散网络上进行交互。在Fetch的愿景中,数以百万计的“软件代理”(代表人员,设备或组织)可以使用FET令牌进行交易进行谈判和交换价值。 Fetch.ai提供了代理框架(UAGENT)和基础架构,用于其分类帐中的代理之间的发现和通信。例如,获取代理商可能通过与其他代理进行停车和运输,或自动管理供应链工作流来帮助优化城市中的流量。这与MCP相比如何?两者都涉及代理商的概念,但是Fetch.ai的代理商与其区块链和代币经济密切相关 - 他们生活在Fetch Network 上并使用链逻辑。 MCP代理(AI主机)是模型驱动的(如LLM),而不是与任何单个网络绑定的; MCP满足于通过Internet或在云设置中运行,而无需区块链。 Fetch.ai试图从头开始建立一个新的分散的AI经济经济体(具有自身的信任和交易的分类帐),而MCP则是 layer-agnoffient ** - 它在现有网络上(可以在HTTPS上使用,甚至可以在blockchain的顶部使用),以启用AI II互动)。有人可能会说,提取更多是关于自治经济代理和MCP关于智能工具的代理。有趣的是,这些可能会相交:fetch.ai上的自治代理可能会使用MCP与链脱链资源或其他区块链进行交互。相反,可以使用MCP来构建利用不同区块链(不仅仅是一个)的多代理系统。在实践中,MCP的采用速度更快,因为它不需要自己的网络 - 它可以与以太坊,Solana,Web2 API等一起使用。 Fetch.ai的方法更重量级,创建了一个参与者必须加入(并获取代币)的整个生态系统。总而言之, fetch.ai vs mcp **:fetch是一个平台,具有自己的令牌/区块链,适用于AI代理,重点是代理之间的互操作性和经济交流,而MCP则是协议(在任何环境中)可以用来插入工具和数据。他们的目标重叠在启用AI驱动的自动化方面,但它们可以解决堆栈的不同层,并且具有非常不同的建筑哲学(封闭的生态系统与开放标准)。
  • 连锁链接和分散的Oracles ** - *将区块链连接到链链数据:*链链接不是AI项目,而是与web3协议相关的互补问题:如何将块链连接到外部数据和计算。 ChainLink是一个分散的节点(ORACLES)网络,以信任最小的方式获取,验证和传递链链数据。例如,Chainlink Oracles通过链链接功能代表智能合约为DEFI协议提供价格提要或调用外部API。相比之下,MCP将 AI模型连接到外部数据/工具(其中一些可能是区块链)。可以说连锁链接将数据带入区块链,而MCP将数据带入了AI 。有一个概念上的相似之处:两者都在原本孤立的系统之间建立桥梁。 ChainLink专注于提供链上数据的数据的可靠性,权力下放和安全性(解决单点故障的“甲骨文问题”)。 MCP专注于AI如何访问数据的灵活性和标准化(解决AI代理的“集成问题”)。他们在不同的域(智能合约与AI助手)运行,但可能会将MCP服务器与Oracles进行比较:价格数据的MCP服务器可能将同一API称为链条节点。区别在于消费者** - 在MCP的情况下,消费者是AI或面向用户的助手,而不是确定性的智能合约。同样,MCP并不能固有地提供链链接确实可以保证的信任(MCP服务器可以集中或社区运行,并且在应用程序级别管理信任)。但是,如前所述,分散MCP网络的想法可以从Oracle网络中借入 - 例如,可以查询多个MCP服务器并进行了交叉检查结果,以确保AI不会提供不良数据,类似于多个链接链接节点的汇总方式。简而言之,**链链接与MCP **:链链接为Web3中间件,用于消耗外部数据,MCP是AI中间件,用于模型消耗外部数据(其中可能包括区块链数据)。它们解决了不同领域的类似需求,甚至可以补充:使用MCP的AI可能会作为可靠的资源获取链条提供的数据供稿,相反,AI可以作为分析的来源,链条Oracle会带来链链(尽管后一种情况会引起验证性问题)。
  • ** ChatGpt插件 / OpenAI功能与MCP ** - *AI工具集成方法:*虽然不是Web3项目,但需要快速比较,因为Chatgpt插件和OpenAI的功能调用功能还将AI连接到外部工具。 ChatGpt插件使用服务提供的OpenAPI规范,然后该模型可以按照规格调用这些API。局限性是它是一个封闭的生态系统(在OpenAI的服务器上运行的OpenAI批准的插件),每个插件都是孤立的集成。 Openai的较新 “代理” * SDK在概念上更接近MCP,让开发人员定义了AI可以使用的工具/功能,但最初它特定于OpenAI的生态系统。 ** langchain 类似地提供了为LLMS工具提供代码的框架。 MCP通过为此提供开放的,模型的不可能标准**而有所不同。正如一个分析所说,Langchain为工具创建了一个面向开发人员的标准(Python接口),而MCP创建了 针对模型的标准 * - AI代理可以在没有自定义代码的情况下在运行时发现并使用任何MCP定义的工具。实际上,MCP的服务器生态系统比Chatgpt插件在几个月内增长更大,更多样化。与其具有自己的插件格式的每个模型(Openai具有不同的插件),而是在MCP周围合并。 OpenAI本身表示对MCP的支持,从本质上将其功能方法与更广泛的标准保持一致。因此,将 OpenAI插件与MCP **进行比较:插件是一种策划的集中式方法,而MCP是一种分散的社区驱动方法。在Web3心态中,MCP更“开源和无许可”,而专有插件生态系统更加封闭。即使不是区块链,这也使MCP类似于Web3的精神 - 它可以启用互操作性和用户控制(你可以为数据运行自己的MCP服务器,而不是将其全部提供给一个AI提供商)。这种比较表明了为什么许多人认为MCP具有更长期的潜力:它没有锁定到一个供应商或一个模型。
  • 项目NAMDA和分散代理框架: NAMDA值得一个单独的注释,因为它将MCP与Web3概念明确结合在一起。如前所述,NAMDA(网络代理模块化分布式体系结构)是MIT/IBM计划于2024年启动,以使用MCP作为通信层建立一个可扩展的,AI代理的分布式网络。它将MCP视为消息传递主链(因为MCP使用标准的JSON-RPC样消息,非常适合与代理间通信),然后使用区块链启发的技术添加了用于动态发现,容错和可验证的识别的图层。 NAMDA的代理可以在任何地方(云,边缘设备等),但是分散的注册表(有点像DHT或区块链)可以以防篡改的方式跟踪它们及其功能。他们甚至探索给代理商代币激励合作或资源共享。从本质上讲,NAMDA是一个“ MCP的Web3版本” 可能的实验。这还不是一个广泛部署的项目,而是精神上最接近的“类似协议”之一。如果我们查看NAMDA vs MCP:NAMDA使用MCP(因此不是竞争标准),而是通过以信任最小的方式进行联网和协调多个代理的协议扩展它。可以将NAMDA与加密社区所看到的 Autonolas或多代理系统(MAS)等框架进行比较,但是这些框架通常缺乏强大的AI组件或共同的协议。 NAMDA + MCP一起展示了分散的代理网络如何运作,区块链提供身份,声誉以及可能的代币激励措施**,以及MCP提供代理通信和工具使用

总而言之,** MCP与大多数先前的Web3项目分开。诸如SingularityNet和Fetch.ai之类的项目旨在使用区块链 *分散AI计算或服务 *; MCP改为 *标准化与服务 *的AI集成 *,可以通过避免平台锁定来增强权力下放化。甲骨文网络(例如Chainlink)将数据传递求解到区块链; MCP将数据传递解决到AI(包括区块链数据)。如果Web3的核心理想是权力下放,互操作性和用户授权,则MCP正在攻击AI领域中的互操作性作品。它甚至影响了这些较旧的项目 - 例如,没有什么可以阻止SingularityNet通过MCP服务器提供其AI服务,或者使用MCP从使用MCP来与外部系统进行交谈。我们很可能会看到一种融合, *令牌驱动的AI网络将MCP用作其通用语言 *,将Web3的激励结构与MCP的灵活性结合在一起。

最后,如果我们考虑市场知觉:MCP通常被吹捧为AI,Web3希望为Internet做什么,请打破孤岛并授权用户。这已导致一些非正式地昵称MCP为“ AI的Web3”(即使不涉及区块链)。但是,重要的是要认识到MCP是协议标准,而大多数Web3项目是具有经济层次的全栈平台。相比之下,MCP通常是一种更轻巧,通用的解决方案,而区块链项目更重,专门的解决方案。根据用例,它们可以补充而不是严格竞争。随着生态系统的成熟,我们可能会将MCP视为一个模块(就像HTTP或JSON无处不在),而不是作为竞争对手项目。

8。公众的看法,市场牵引力和媒体报道

在AI和Web3社区中,对MCP的公众情绪一直是非常积极的,这些社区通常与热情接壤。许多人将其视为“改变游戏规则的**”,它悄悄地到达,但随后席卷了该行业。让我们分解感知,牵引力和著名的媒体叙事:

**市场牵引力和采用指标:**到2025年中,MCP在新协议中实现了很少的采用水平。如前所述。仅此一项就向市场发出了信号,即MCP可能会留在这里(类似于在互联网早期互联网时代的宽大支持TCP/IP或HTTP的广泛支持)。在Web3端, *牵引力在开发人员行为中很明显 *:黑客马拉松开始以MCP项目为特色,许多区块链开发工具现在将MCP集成作为卖点。经常引用“几个月内1000多个连接器”和迈克·克里格(Mike Krieger)的“成千上万个集成”报价的统计数据,以说明MCP捕获的速度。这表明网络效果强大 - MCP可用的工具越多,它越有用,促使采用更多(积极的反馈循环)。风投和分析师指出,MCP在一年以下实现了一年以下的“ AI互操作性”尝试在几年以来未能做到的事情,这在很大程度上是由于时间安排(在AI代理商中占据了兴趣浪潮)和开源。在Web3媒体中,有时会根据开发人员的思维方式和集成到项目中来衡量牵引力,而MCP现在在两个方面都得分很高。

**在AI和Web3社区中的公众看法:最初,MCP在第一次宣布时(2024年底)在雷达下飞行。但是到2025年初,随着成功故事的出现,感知转变为兴奋。 AI从业人员将MCP视为“缺少拼图”,以使AI代理在玩具示例之外真正有用。另一方面,Web3构建器将其视为最终将AI纳入DAPP的桥梁,而不会丢弃权力下放 - 例如,AI可以使用链上的数据而无需集中的Oracle。 思想领导者一直在赞美:例如,耶稣·罗德里格斯(Jesus Rodriguez)(著名的Web3 AI作家)在Coindesk中写道,MCP可能是“ AI时代最具变革性的协议之一,并且非常适合Web3架构”。 Rares Crisan在一个著名的资本博客中认为,MCP可以通过使互联网更加以用户为中心和自然互动来实现Web3的承诺。这些叙述将MCP视为革命性而实用的,而不仅仅是炒作。

公平地说,并非所有评论都是不可判的。像Reddit这样的论坛上的一些AI开发人员指出,MCP“不做所有事情” - 这是一种通信协议,而不是开箱即用的代理商或推理引擎。例如,一个标题为“ MCP是死胡同”的Reddit讨论认为,MCP本身并不能管理代理认知或保证质量。它仍然需要良好的代理设计和安全控制。这种观点表明,MCP可以被淘汰为银弹。但是,这些批评更多地是关于回火的期望,而不是拒绝MCP的实用性。他们强调MCP解决了工具连接性,但仍必须建立强大的代理逻辑(即MCP不会神奇地创建智能代理,它可以用工具为工具)。 **共识是,即使在谨慎的声音中,MCP也是向前迈出的一大步。 Hugging Face的社区博客指出,尽管MCP并不是一个解决方案,但它是集成,上下文意识到的AI的主要推动者,因此开发人员因此而围绕它进行集会。

媒体报道: MCP在主流技术媒体和利基区块链媒体上都获得了明显的报道:

  • ** TechCrunch **经营多个故事。他们介绍了2024年推出的最初概念(“拟人化提出了一种将数据连接到AI聊天机器人连接到AI聊天机器人的新方法”。2025年,TechCrunch强调了每个大收养时刻:OpenAI的支持,Google的Embrace,Microsoft/Github的参与。这些文章通常强调MCP围绕MCP的行业团结。例如,TechCrunch引用了Sam Altman的认可,并指出了从竞争对手标准到MCP的迅速转变。这样一来,他们将MCP描绘成新兴的标准,类似于没有人希望在90年代被排除在Internet协议之外。在一个著名的出口中,这种报道向更广泛的科技界发出了信号,即MCP是重要和真实的,而不仅仅是一个边缘开放源项目。
  • ** Coindesk 和其他加密出版物锁定在 Web3 Angle **上。罗德里格斯(Rodriguez)(2025年7月)的意见文章经常被引用;它绘制了一张未来派的图片,每个区块链都可以是MCP服务器,而新的MCP网络可能会在区块链上运行。它将MCP连接到分散的身份,身份验证和可验证性等概念 - 讲区块链受众的语言,并建议MCP可能是真正将AI与分散框架融合在一起的协议。 CoIntelegraph,Bankless和其他人还在“ AI代理和defi”和类似主题的背景下讨论了MCP,通常对可能性进行了乐观的态度(例如,Bankless有一篇关于使用MCP让AI管理链链交易的文章,并为自己的MCP服务器提供了一种方法)。
  • **著名的VC博客 /分析师报告:**著名的资本博客文章(2025年7月)是Venture Analysis绘制MCP和Web协议演变之间相似之处的示例。它本质上认为MCP可以为Web3做HTTP对Web1所做的事情 - 提供了一个新的接口层(自然语言接口),该界面层(自然语言接口)无法替代基础基础架构,但可实现。这种叙述令人信服,并在面板和播客中得到了回应。它可以将MCP定位为不像区块链竞争,而是与最终允许普通用户(通过AI)轻松利用区块链和Web服务的下一个抽象。
  • **开发人员社区的嗡嗡声:**在正式文章之外,MCP的崛起可以通过其在开发人员话语中的存在来衡量 - 会议演讲,YouTube频道,新闻通讯。例如,诸如“ MCP:Agentic AI的丢失链接”之类的流行博客文章?在Runtime.news和新闻通讯(例如AI研究人员Nathan Lambert)等网站上,讨论了与MCP的实践实验及其与其他工具使用框架的比较。总体语气是好奇心和兴奋:开发人员分享了将AI连接到他们的家庭自动化或加密钱包的演示,只使用MCP服务器几行,这是不久前的科幻服务。这种基层兴奋很重要,因为它表明MCP超越了公司认可。
  • **企业的观点:**专注于企业AI的媒体和分析师也将MCP视为关键开发。例如, *新的堆栈 *介绍了人类为Claude中的远程MCP服务器的添加支持以供企业使用。这里的角度是,企业可以使用MCP将其内部知识库和系统安全地连接到AI。这对Web3也很重要,因为许多区块链公司都是企业本身,并且可以在内部利用MCP(例如,加密交易所可以使用MCP让AI分析内部交易日志以进行欺诈检测)。

**引人注目的引文和反应:**一些值得一提的是封装公众的看法:

  • *“就像HTTP彻底改变了Web通信一样,MCP提供了一个通用的框架...用单个协议代替了零散的集成。” * - Coindesk。与HTTP的比较非常强大。它将MCP框架为基础架构级创新。
  • *“ MCP已成为一个蓬勃发展的开放标准,具有成千上万的集成和增长。在连接你已经拥有的数据时,LLM最有用...” * - Mike Krieger(人类)。这是对牵引力和核心价值主张的官方确认,在社交媒体上已广泛分享。
  • *“ Web3的承诺...最终可以通过自然语言和AI代理来实现。....MCP是我们在群众面前看到的最接近的Web3。” * - 值得注意的资本。这个大胆的声明引起了人们对加密型UX缓慢改善感到沮丧的人的共鸣。它表明AI可能会通过抽象复杂性来破解主流采用的代码。

**挑战和怀疑:**热情很高,媒体也讨论了挑战:

  • **安全问题:**诸如新堆栈或安全博客之类的插座提出,如果不打磨,允许AI执行工具可能是危险的。如果恶意的MCP服务器试图获得AI执行有害动作怎么办? Limechain博客明确警告了 *具有社区开发的MCP服务器的“重大安全风险” *(例如,处理私钥的服务器必须非常安全)。讨论中已经回应了这些问题:从本质上讲,MCP扩大了AI的能力,但权力带来了风险。社区的反应(指南,身份机制)也得到了涵盖,通常会确保正在建立缓解。尽管如此,任何对MCP的高调滥用(例如,AI引发了意外的加密转移)都会影响感知,因此媒体在这方面受到注意。
  • **绩效和成本:**一些分析师指出,与直接调用API相比,使用使用工具的AI代理可能会慢或更昂贵(因为AI可能需要多个来回步骤来获得所需的东西)。在高频交易或链上执行环境中,该潜伏期可能会出现问题。目前,这些被视为优化的技术障碍(通过更好的代理设计或流媒体),而不是破坏交易。
  • **炒作管理:**与任何趋势技术一样,都有一些炒作。一些声音警告不要将MCP宣布为所有问题。例如,拥抱的脸部文章问“ MCP是银弹吗?”答案否 - 开发人员仍然需要处理上下文管理,而MCP则可以与良好的提示和内存策略结合使用。这种平衡的意义在话语中是健康的。

**整体媒体情绪:**出现的叙述在很大程度上充满希望和前瞻性:

-MCP被视为一种实用工具,现在可以提供真正的改进(因此不是蒸气软件),该工具通过引用工作示例来强调:Claude Reading Files,使用MCP在VSCODE中使用MCP,AI在演示中完成SOLANA交易的AI等。

  • 它也被描绘成AI和Web3的未来的战略关键。媒体经常得出结论,MCP或类似的事物对于“分散的AI”或“ Web4”或一个用于下一代Web的任何术语至关重要。有一种感觉,MCP打开了一扇门,现在的创新正在流动 - 无论是NAMDA的分散代理商还是将传统系统与AI连接到AI的企业,许多未来的故事情节都追溯到MCP的介绍。

在市场上,可以通过在MCP生态系统周围形成初创企业和资金来评估牵引力。确实,有传言/报告有创业公司专注于“ MCP市场”或托管MCP平台获得资金(关于其著名的资本写作表明VC兴趣)。我们可以期望媒体开始切向覆盖这些内容 - 例如,“启动X使用MCP让你的AI管理你的加密产品组合 - 筹集了Y百万美元”。

**感知的结论:**到2025年下半年,MCP享有突破性促进技术的声誉。它在人工智能和加密货币中都具有有影响力的人物的强烈倡导。公共叙述已经从 *“这是一个整洁的工具” *变成 * *“这可能是下一个网络的基础” *。同时,实际覆盖范围证实了它正在工作和被采用,并借用了信誉。只要社区继续应对挑战(安全性,规模安全)并且没有发生重大灾难,MCP的公开形象可能会保持积极的态度,甚至成为标志性的,因为“使AI和Web3共同发挥作用的协议”。

媒体可能会密切关注:

  • 成功案例(例如,如果主要道路通过MCP实现AI司库,或者政府使用MCP用于开放数据AI系统)。
  • 任何安全事件(评估风险)。
  • MCP网络的发展以及任何令牌或区块链组件是否正式进入图片(这将是桥接AI和加密货币的大新闻)。

但是,到目前为止,可以通过Coindesk的一行来概括覆盖范围: *“ Web3和MCP的组合可能只是分散的AI的新基础。”

参考:

  • 拟人新闻: *“介绍模型上下文协议”, * 2024年11月 -Limechain博客: *“什么是MCP,它如何适用于区块链?” * 2025年5月
  • 链堆博客: *“ Web3构建器的MCP:Solana,EVM和文档”, * 2025年6月 -Coindesk Op-Ed: *“代理协议:Web3的MCP潜力”, * 7月2025年
  • 著名的资本: *“为什么MCP代表真正的Web3机会”, * 7月2025年 -TechCrunch: *“ Openai采用人类标准……”, * 2025年3月26日 -TechCrunch: *“ Google要接受人类的标准……”, * 2025年4月9日 -TechCrunch: *“ Github,Microsoft Ably…(MCP指导委员会)”, * 2025年5月19日
  • Microsoft Dev博客: *“ MCP的官方C#SDK”, * 2025年4月
  • 拥抱脸博客: *“#14:什么是MCP,为什么每个人都在谈论它?” * 2025年3月
  • 弥赛亚研究: *“ fetch.ai个人资料,” * 2023
  • 中(NU BINDIMES): *“揭开singularitynet”, * 2024年3月

谷歌的代理支付协议(AP2)

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Dora Noda
Software Engineer

谷歌的代理支付协议(AP2)是一个新宣布的开放标准,旨在实现由AI代理代表用户发起的安全、可信交易。AP2与超过60个支付和技术组织(包括主要支付网络、银行、金融科技公司和Web3公司)合作开发,建立了"代理支付"的通用语言 —— 即自主代理(如AI助手或基于LLM的代理)可以为用户执行的购买和金融交易。AP2的创建源于一个根本性转变:传统上,在线支付系统假设有人类直接点击"购买",但AI代理按用户指令行动的兴起打破了这一假设。AP2解决了AI驱动商务中授权、真实性和问责制的挑战,同时与现有支付基础设施保持兼容。本报告检视了AP2的技术架构、目的和用例、与AI代理和支付提供商的集成、安全性和合规性考虑、与现有协议的比较、对Web3/去中心化系统的影响,以及行业采用/路线图。

技术架构:AP2如何工作

AP2的核心引入了一个密码学安全的交易框架,基于可验证数字凭证(VDCs)—— 本质上是防篡改的签名数据对象,作为用户授权内容的数字"合约"。在AP2术语中,这些合约被称为授权书,它们为每笔交易形成可审计的证据链。AP2架构中有三种主要的授权书类型:

  • 意图授权书: 捕获用户对购买的初始指令或条件,特别是在*"无人在场"场景中(代理将在用户不在线时稍后行动)。它定义了用户给予代理的授权范围* —— 例如,"如果音乐会门票降到200美元以下,最多买2张"。这个授权书由用户预先加密签名,作为在特定限制内同意的可验证证明。
  • 购物车授权书: 代表用户已批准的最终交易详情,用于*"有人在场"*场景或结账时刻。它包括确切的商品或服务、价格和购买的其他细节。当代理准备完成交易时(例如填满购物车后),商家首先对购物车内容进行加密签名(保证订单详情和价格),然后用户(通过其设备或代理界面)签署创建购物车授权书。这确保了所见即所付,准确锁定向用户呈现的最终订单。
  • 支付授权书: 发送给支付网络(如卡网络或银行)的单独凭证,表明AI代理参与了交易。支付授权书包含元数据,如用户在授权期间是否在场,并作为风险管理系统的标志。通过向收单银行和发卡银行提供用户意图的密码学可验证证据,这个授权书帮助它们评估上下文(例如,区分代理发起的购买与典型欺诈)并相应地管理合规或责任。

所有授权书都实现为由相关方密钥(用户、商家等)签名的可验证凭证,为每个代理主导的交易产生不可否认的审计跟踪。实际上,AP2使用基于角色的架构来保护敏感信息 —— 例如,代理可能处理意图授权书而从不看到原始支付详情,这些详情只在需要时以受控方式披露,保护隐私。用户意图 → 商家承诺 → 支付授权的密码学链建立了各方之间的信任,确保交易反映用户的真实指令,并且代理和商家都遵守了这些指令。

交易流程: 为说明AP2如何端到端工作,考虑一个有人参与的简单购买场景:

  1. 用户请求: 用户要求其AI代理购买特定商品或服务(如"为我订购这双鞋,我的尺码")。
  2. 购物车构建: 代理与商家系统通信(使用标准API或通过代理对代理交互)为指定商品按给定价格组装购物车。
  3. 商家保证: 在向用户展示购物车之前,商家端对购物车详情(商品、数量、价格等)进行加密签名。这一步创建了商家签名报价,保证确切条款(防止任何隐藏更改或价格操控)。
  4. 用户批准: 代理向用户显示最终购物车。用户确认购买,此批准触发用户端的两个加密签名:一个在购物车授权书上(接受商家的购物车现状)和一个在支付授权书上(通过选定的支付提供商授权支付)。这些签名授权书然后分别与商家和支付网络共享。
  5. 执行: 有了购物车授权书和支付授权书,商家和支付提供商继续安全执行交易。例如,商家向支付网络(卡网络、银行等)提交支付请求以及用户批准证明,支付网络可以验证支付授权书。结果是完成的购买交易,带有密码学审计跟踪将用户意图与最终支付联系起来。

这个流程展示了AP2如何在AI驱动购买的每一步都建立信任。商家有用户同意以什么价格购买什么的密码学证明,发卡行/银行有用户授权该支付的证明,即使AI代理促成了这个过程。在争议或错误的情况下,签名授权书作为明确证据,帮助确定问责(例如,如果代理偏离指令或如果费用不是用户批准的)。实质上,AP2的架构确保可验证的用户意图 —— 而不是对代理行为的信任 —— 是交易的基础,大大减少了模糊性。

AP2的目的和用例

为什么需要AP2: AP2的主要目的是解决当AI代理可以代表用户花钱时出现的新兴信任和安全问题。谷歌及其合作伙伴确定了当自主代理在循环中时,今天的支付基础设施无法充分回答的几个关键问题:

  • 授权: 如何证明用户实际给了代理进行特定购买的权限?(换句话说,确保代理不是在没有用户知情同意的情况下购买东西。)
  • 真实性: 商家如何知道代理的购买请求是真实的,反映了用户的真实意图,而不是错误或AI幻觉?
  • 问责制: 如果通过代理发生欺诈或错误交易,谁负责 —— 用户、商家、支付提供商,还是AI代理的创造者?

没有解决方案,这些不确定性围绕代理主导的商务创造了"信任危机"。AP2的使命是通过建立安全代理交易的统一协议来提供解决方案。通过引入标准化的授权书和意图证明,AP2防止了分散的生态系统,避免每个公司发明自己的临时代理支付方法。相反,任何符合要求的AI代理都可以在一套通用规则和验证下与任何符合要求的商家/支付提供商交互。这种一致性不仅避免了用户和商家的困惑,还为金融机构提供了管理代理发起支付风险的明确方式,而不是处理专有方法的拼接。简而言之,AP2的目的是成为让"代理经济"在不破坏支付生态系统的情况下增长的基础信任层

预期用例: 通过解决上述问题,AP2为超越人类手动点击购买可能性的新商务体验和用例打开了大门。AP2支持的一些代理启用商务示例包括:

  • 更智能的购物: 客户可以指示其代理,"我想要这件绿色冬季夹克,我愿意支付比当前价格高20%"。有了编码这些条件的意图授权书,代理将持续监控零售商网站或数据库。一旦夹克有绿色可选(并在价格阈值内),代理自动执行购买带有安全的签名交易 —— 捕获否则会错过的销售。从用户的初始请求到自动结账的整个交互都由AP2授权书管理,确保代理只购买授权的确切内容。
  • 个性化优惠: 用户告诉其代理他们正在寻找来自特定商家的特定产品(比如新自行车)用于即将到来的旅行。代理可以与商家自己的AI代理分享这种兴趣(在意图授权书的边界内),包括相关上下文如旅行日期。商家代理知道用户的意图和上下文,可以回应定制套餐或折扣 —— 例如,"自行车+头盔+旅行架15%折扣,48小时内有效"。使用AP2,用户的代理可以安全地接受并完成这个定制优惠,将简单查询转变为商家更有价值的销售。
  • 协调任务: 用户计划复杂任务(如周末旅行)完全委托它:"为这些日期预订航班和酒店,总预算700美元"。代理可以与多个服务提供商的代理交互 —— 航空公司、酒店、旅行平台 —— 找到符合预算的组合。一旦确定了合适的航班-酒店套餐,代理使用AP2执行一次性多个预订,每个都经过加密签名(例如,为航空公司和酒店分别发出购物车授权书,都在用户的意图授权书下授权)。AP2确保这个协调交易的所有部分都按批准发生,甚至允许同时执行,这样门票和预订一起预订,没有一部分中途失败的风险。

这些场景只说明了AP2预期用例的一小部分。更广泛地说,AP2的灵活设计支持传统电商流程和全新的商务模式。例如,AP2可以促进类似订阅的服务(代理通过在满足条件时购买来保持你的必需品库存)、事件驱动购买(在触发事件发生瞬间购买门票或商品)、群体代理谈判(多个用户的代理汇集授权书来讨价还价群体交易),以及许多其他新兴模式。在每种情况下,共同点是AP2提供信任框架 —— 明确的用户授权和密码学可审计性 —— 允许这些代理驱动的交易安全发生。通过处理信任和验证层,AP2让开发者和企业专注于创新新的AI商务体验,而无需从头重新发明支付安全。

与代理、LLMs和支付提供商的集成

AP2明确设计为与AI代理框架和现有支付系统无缝集成,充当两者之间的桥梁。谷歌将AP2定位为其代理对代理(A2A)协议和模型上下文协议(MCP)标准的扩展。换句话说,如果A2A为代理通信任务提供通用语言,MCP标准化AI模型如何整合上下文/工具,那么AP2在顶部添加了交易层用于商务。这些协议是互补的:A2A处理代理对代理通信(允许比如购物代理与商家代理对话),而AP2在这些交互中处理代理对商家支付授权。因为AP2是开放和非专有的,它意味着与框架无关:开发者可以将其与谷歌自己的代理开发工具包(ADK)或任何AI代理库一起使用,同样它可以与包括LLMs在内的各种AI模型工作。例如,基于LLM的代理可以通过生成和交换所需的授权书负载(由AP2规范指导)而不是仅仅自由形式文本来使用AP2。通过强制执行结构化协议,AP2帮助将AI代理的高级意图(可能来自LLM的推理)转换为具体的安全交易。

在支付方面,AP2是与传统支付提供商和标准协调构建的,而不是作为撕裂和替换系统。该协议是支付方法无关的,意味着它可以支持各种支付轨道 —— 从信用/借记卡网络到银行转账和数字钱包 —— 作为转移资金的底层方法。在其初始版本中,AP2强调与卡支付的兼容性,因为这些在在线商务中最常见。AP2支付授权书设计为插入现有的卡处理流程:它为支付网络(如Visa、万事达、美国运通)和发卡银行提供额外数据,表明AI代理参与以及用户是否在场,从而补充现有的欺诈检测和授权检查。本质上,AP2不处理支付本身;它用用户意图的密码学证明增强支付请求。这允许支付提供商以适当的谨慎或速度处理代理发起的交易(例如,如果发卡行看到有效的AP2授权书证明用户预先批准了它,可能会批准看起来不寻常的购买)。值得注意的是,谷歌和合作伙伴计划发展AP2以支持"推送"支付方法 —— 如实时银行转账(如印度的UPI或巴西的PIX系统)—— 以及其他新兴数字支付类型。这表明AP2的集成将扩展到卡之外,与全球现代支付趋势保持一致。

对于商家和支付处理商,集成AP2将意味着支持额外的协议消息(授权书)和验证签名。许多大型支付平台已经参与塑造AP2,所以我们可以期待它们会构建对它的支持。例如,像Adyen、Worldpay、PayPal、Stripe(没有明确提及但可能感兴趣)等公司可能会将AP2整合到其结账API或SDK中,允许代理以标准化方式发起支付。因为AP2是GitHub上带有参考实现的开放规范,支付提供商和技术平台可以立即开始实验。谷歌还提到了一个AI代理市场,第三方代理可以在其中列出 —— 这些代理预期支持AP2的任何交易能力。实际上,构建AI销售助手或采购代理的企业可以将其列在这个市场上,感谢AP2,该代理可以可靠地执行购买或订单。

最后,AP2的集成故事受益于其广泛的行业支持。通过与主要金融机构和技术公司共同开发协议,谷歌确保AP2与现有行业规则和合规要求保持一致。与支付网络(如万事达、银联)、发卡行(如美国运通)、金融科技公司(如Revolut、PayPal)、电商玩家(如Etsy)甚至身份/安全提供商(如Okta、Cloudflare)的合作表明AP2正在设计为以最小摩擦嵌入现实世界系统。这些利益相关者在KYC(了解你的客户法规)、欺诈预防和数据隐私等领域带来了专业知识,帮助AP2开箱即用地解决这些需求。总之,AP2构建为代理友好和支付提供商友好:它扩展现有AI代理协议来处理交易,并在现有支付网络之上分层以利用其基础设施,同时添加必要的信任保证。

安全性、合规性和互操作性考虑

安全性和信任是AP2设计的核心。协议使用密码学(对授权书的数字签名)确保代理交易中的每个关键操作都是可验证和可追踪的。这种不可否认性是至关重要的:用户和商家都不能后来否认被授权和同意的内容,因为授权书作为安全记录。直接好处是在欺诈预防和争议解决方面 —— 使用AP2,如果恶意或有缺陷的代理尝试未授权购买,缺乏有效用户签名授权书将是明显的,交易可以被拒绝或撤销。相反,如果用户声称"我从未批准这次购买",但存在带有其密码学签名的购物车授权书,商家和发卡行有强有力的证据支持费用。这种问责的清晰度回答了支付行业的主要合规关切。

授权和隐私: AP2强制执行代理主导交易的明确授权步骤,这与强客户认证等监管趋势保持一致。融入AP2的用户控制原则意味着代理不能花费资金,除非用户(或用户委托的人)提供了可验证的指令。即使在完全自主场景中,用户也通过意图授权书预定义规则。这种方法可以被视为类似于给代理特定交易的授权委托书,但以数字签名、细粒度的方式。从隐私角度来看,AP2注意数据共享:协议使用基于角色的数据架构来确保敏感信息(如支付凭证或个人详情)只与绝对需要它的各方共享。例如,代理可能向商家发送包含商品和价格信息的购物车授权书,但用户的实际卡号可能只通过支付授权书与支付处理商共享,而不与代理或商家共享。这最小化了数据的不必要暴露,有助于遵守隐私法和处理支付数据的PCI-DSS规则。

合规性和标准: 因为AP2是在既定金融实体的输入下开发的,它被设计为满足或补充支付中的现有合规标准。该协议不绕过通常的支付授权流程 —— 相反,它用额外的证据和标志增强它们。这意味着AP2交易仍然可以利用欺诈检测系统、3-D安全检查或任何需要的监管检查,AP2的授权书作为额外的认证因素或上下文线索。例如,银行可以将支付授权书视为类似于客户在交易上的数字签名,可能简化用户同意要求的合规性。此外,AP2的设计者明确提到与"行业规则和标准协调"工作。我们可以推断,随着AP2的发展,它可能被带到正式的标准机构(如W3C、EMVCo或ISO)以确保它与全球金融标准保持一致。谷歌已表示承诺通过标准组织开放、协作地发展AP2。这个开放过程将有助于解决任何监管关切并实现广泛接受,类似于之前的支付标准(EMV芯片卡、3-D安全等)如何经历行业范围的合作。

互操作性: 避免分散是AP2的关键目标。为此,协议是公开发布的,任何人都可以实现或集成。它不与谷歌云服务绑定 —— 实际上,AP2是开源(Apache-2许可),规范加上参考代码在公共GitHub存储库中。这鼓励互操作性,因为多个供应商可以采用AP2,他们的系统仍然可以协同工作。已经,互操作性原则被强调:AP2是现有开放协议(A2A、MCP)的扩展,是非专有的,意味着它促进了实现的竞争生态系统,而不是单一供应商解决方案。实际上,公司A构建的AI代理可以与公司B的商家系统发起交易,如果两者都遵循AP2 —— 双方都不锁定到一个平台。

一个可能的关切是确保一致的采用:如果一些主要玩家选择不同的协议或封闭方法,分散仍可能发生。然而,鉴于AP2背后的广泛联盟,它似乎准备成为事实标准。许多身份和安全专注公司(例如Okta、Cloudflare、Ping Identity)在AP2生态系统中的包含*图:超过60家跨金融、技术和加密的公司正在AP2上合作(合作伙伴的部分列表)。*表明互操作性和安全性正在共同解决。这些合作伙伴可以帮助将AP2集成到身份验证工作流程和欺诈预防工具中,确保AP2交易可以在系统间信任。

从技术角度来看,AP2使用广泛接受的密码学技术(可能基于JSON-LD或JWT的可验证凭证、公钥签名等)使其与现有安全基础设施兼容。组织可以使用其现有的PKI(公钥基础设施)来管理签名授权书的密钥。AP2似乎也预期与去中心化身份系统的集成:谷歌提到AP2创造了在代理授权的去中心化身份等领域创新的机会。这意味着未来,AP2可以利用DID(去中心化标识符)标准或去中心化标识符验证,以可信方式识别代理和用户。这种方法将通过不依赖任何单一身份提供商进一步增强互操作性。总之,AP2通过密码学和明确问责强调安全性,旨在通过设计准备合规,并通过其开放标准性质和广泛行业支持促进互操作性。

与现有协议的比较

AP2是一个新颖的协议,解决了现有支付和代理框架未涵盖的空白:使自主代理能够以安全、标准化的方式执行支付。在代理通信协议方面,AP2建立在先前的工作之上,如代理对代理(A2A)协议。A2A(2025年早期开源)允许不同的AI代理互相交谈,无论其底层框架如何。然而,A2A本身没有定义代理应该如何进行交易或支付 —— 它更多是关于任务谈判和数据交换。AP2通过添加任何代理在对话导致购买时可以使用的交易层来扩展这个景观。实质上,AP2可以被视为A2A和MCP的补充,而不是重叠:A2A涵盖通信和协作方面,MCP涵盖使用外部工具/API,AP2涵盖支付和商务。它们一起形成了未来"代理经济"的标准栈。这种模块化方法有些类似于互联网协议:例如,用于数据通信的HTTP和用于安全的SSL/TLS —— 这里A2A可能像代理的HTTP,AP2是商务顶部的安全交易层。

当将AP2与传统支付协议和标准比较时,既有相似之处也有差异。传统在线支付(信用卡结账、PayPal交易等)通常涉及如HTTPS的安全传输协议,以及如PCI DSS的处理卡数据标准,加上可能的3-D安全的额外用户认证。这些假设用户驱动的流程(用户点击并可能输入一次性代码)。相比之下,AP2引入了第三方(代理)参与流程的方式,而不破坏安全性。可以将AP2的授权书概念与OAuth风格的委托授权的扩展进行比较,但应用于支付。在OAuth中,用户可以通过令牌授予应用程序对账户的有限访问;类似地在AP2中,用户通过授权书在某些条件下授予代理花费的权力。关键差异是AP2的"令牌"(授权书)是金融交易的特定签名指令,比现有支付授权更细粒度。

另一个比较点是AP2如何与现有电商结账流程相关。例如,许多电商网站使用如W3C支付请求API或平台特定SDK的协议来简化支付。这些主要标准化浏览器或应用程序如何从用户收集支付信息,而AP2标准化代理如何向商家和支付处理商证明用户意图。AP2专注于可验证意图和不可否认性,使其区别于更简单的支付API。它在支付网络之上添加了额外的信任层。可以说AP2不是替换支付网络(Visa、ACH、区块链等),而是增强它们。协议明确支持所有类型的支付方法(甚至加密),所以它更多是关于标准化代理与这些系统的交互,而不是从头创建新的支付轨道。

安全和认证协议领域,AP2与EMV芯片卡中的数字签名或数字合约中的公证等事物有一些精神共同点。例如,EMV芯片卡交易生成密码图来证明卡在场;AP2生成密码学证明证明用户的代理被授权。两者都旨在防止欺诈,但AP2的范围是代理-用户关系和代理-商家消息传递,现有支付标准没有解决这个问题。另一个新兴的比较是与加密中的账户抽象(如ERC-4337),用户可以授权预编程的钱包操作。加密钱包可以设置为允许某些自动交易(如通过智能合约自动支付订阅),但这些通常局限于一个区块链环境。另一方面,AP2旨在跨平台 —— 它可以利用区块链进行一些支付(通过其扩展),但也与传统银行合作。

在主流支付行业中,还没有AP2的直接"竞争者"协议 —— 它似乎是AI代理支付开放标准的第一次协调努力。专有尝试可能出现(或可能已经在个别公司内部进行),但AP2的广泛支持使其在成为标准方面具有优势。值得注意的是,IBM和其他公司有**代理通信协议(ACP)**和类似的代理互操作性举措,但这些没有以AP2那样全面的方式涵盖支付方面。如果有的话,AP2可能与这些努力集成或利用(例如,IBM的代理框架可以为任何商务任务实现AP2)。

总之,AP2通过针对AI和支付的独特交叉点来区分自己:旧的支付协议假设人类用户,AP2假设AI中介并填补由此产生的信任空白。它扩展而不是与现有支付流程冲突,并补充现有代理协议如A2A。展望未来,人们可能会看到AP2与既定标准一起使用 —— 例如,AP2购物车授权书可能与传统支付网关API调用协同工作,或者AP2支付授权书可能附加到银行业的ISO 8583消息。AP2的开放性也意味着如果出现任何替代方法,AP2可以通过社区合作潜在地吸收或与它们对齐。在这个阶段,AP2正在设定以前不存在的基线,有效地在AI和支付堆栈中开拓新的协议层

对Web3和去中心化系统的影响

从一开始,AP2就被设计为包容Web3和基于加密货币的支付。该协议认识到未来商务将跨越传统法币渠道和去中心化区块链网络。如前所述,AP2支持从信用卡和银行转账到稳定币和加密货币的支付类型。实际上,与AP2的发布一起,谷歌宣布了一个名为A2A x402的加密支付特定扩展。这个扩展与像Coinbase、以太坊基金会和MetaMask等加密行业玩家合作开发,是"代理基础加密支付的生产就绪解决方案"。名称"x402"是对HTTP 402"需要支付"状态代码的致敬,该代码从未在Web上广泛使用 —— AP2的加密扩展有效地复活了HTTP 402的精神,用于想要在链上相互收费或支付的去中心化代理。实际上,x402扩展将AP2的授权书概念适应区块链交易。例如,代理可以持有来自用户的签名意图授权书,然后在满足条件时执行链上支付(比如发送稳定币),将授权书证明附加到该链上交易。这将AP2的链下信任框架与区块链的无信任性质相结合,给出两个世界的最佳:*链下各方(用户、商家)*可以信任的链上支付由用户授权。

AP2和Web3之间的协同作用在合作者列表中是明显的。加密交易所(Coinbase)、区块链基金会(以太坊基金会)、加密钱包(MetaMask)和Web3初创公司(如Sui的Mysten Labs、闪电网络的Lightspark)参与了AP2的开发。他们的参与表明AP2被视为去中心化金融的补充而不是竞争。通过创建AI代理与加密支付交互的标准方式,AP2可以推动加密在AI驱动应用中的更多使用。例如,AI代理可能使用AP2在用信用卡或用稳定币支付之间无缝切换,取决于用户偏好或商家接受度。A2A x402扩展专门允许代理通过链上手段货币化或支付服务,这在未来的去中心化市场中可能至关重要。它暗示代理可能作为区块链上的自主经济行为者运行(一些人称为DACs或DAOs的概念),能够处理服务所需的支付(如向另一个代理支付信息的小费)。AP2可以为这种交易提供通用语言,确保即使在去中心化网络上,代理也有其行为的可证明授权书。

竞争方面,人们可能会问:纯去中心化解决方案是否使AP2不必要,反之亦然?AP2很可能在分层方法中与Web3解决方案共存。去中心化金融提供无信任执行(智能合约等),但它本身不解决"AI是否有人类的权限做这件事?"的问题。AP2解决了这个非常重要的人类对AI信任链接,即使支付本身在链上,这仍然很重要。而不是与区块链协议竞争,AP2可以被视为将它们与链下世界桥接。例如,智能合约可能只有在包含对有效AP2授权书签名的引用时才接受某个交易 —— 这可以实现为结合链下意图证明和链上执行。相反,如果有加密原生代理框架(一些区块链项目探索用加密资金运营的自主代理),它们可能开发自己的授权方法。然而,AP2的广泛行业支持可能引导即使那些项目采用或与AP2集成以保持一致性。

另一个角度是去中心化身份和凭证。AP2使用可验证凭证非常符合Web3的身份方法(如W3C标准化的DIDs和VCs)。这意味着AP2可以插入去中心化身份系统 —— 例如,用户的DID可用于签名AP2授权书,商家可以对区块链或身份中心验证。探索代理授权的去中心化身份的提及强化了AP2可能利用Web3身份创新以去中心化方式验证代理和用户身份,而不是仅依赖中心化权威。这是协同点,因为AP2和Web3都旨在给用户更多控制和其行动的密码学证明。

潜在冲突可能只有在设想完全去中心化的商务生态系统没有大型中介角色的情况下才会出现 —— 在那种情况下,AP2(最初由谷歌和合作伙伴推动)可能太中心化或由传统玩家治理?重要的是注意AP2是开源的,旨在标准化,所以它不是谷歌专有的。这使它对重视开放协议的Web3社区更可接受。如果AP2被广泛采用,它可能减少对代理单独Web3特定支付协议的需求,从而统一努力。另一方面,一些区块链项目可能更喜欢纯链上授权机制(如多签钱包或链上托管逻辑)用于代理交易,特别是在没有任何中心化权威的无信任环境中。这些可以被视为替代方法,但它们可能仍然是小众,除非它们可以与链下系统交互。AP2通过涵盖两个世界,实际上可能通过使加密成为AI代理可以无缝使用的另一种支付方法来加速Web3采用。确实,一位合作伙伴注意到*"稳定币为[用于]传统基础设施的代理系统提供了明显的扩展挑战解决方案",强调加密可以在处理规模或跨境场景中补充AP2。同时,Coinbase的工程负责人评论说,将x402加密扩展带入AP2"是有意义的 —— 这是代理的天然游乐场...很高兴看到代理相互支付与AI社区产生共鸣"*。这暗示AI代理通过加密网络交易的愿景不仅仅是理论想法,而是预期结果,AP2作为催化剂。

总之,AP2与Web3高度相关:它将加密支付作为一等公民纳入,并与去中心化身份和凭证标准保持一致。而不是与去中心化支付协议正面竞争,AP2可能与它们互操作 —— 提供授权层,而去中心化系统处理价值转移。随着传统金融和加密之间的界限模糊(稳定币、CBDCs等),像AP2这样的统一协议可以作为AI代理与任何形式的货币(中心化或去中心化)之间的通用适配器

行业采用、合作伙伴关系和路线图

AP2最大的优势之一是即使在这个早期阶段背后的广泛行业支持。谷歌云宣布它*"与超过60个组织的多元化群体合作"开发AP2。这些包括主要信用卡网络(如万事达、美国运通、JCB、银联)、领先的金融科技和支付处理商(PayPal、Worldpay、Adyen、Checkout.com、Stripe的竞争对手)、电商和在线市场(Etsy、Shopify(通过Stripe等合作伙伴)、Lazada、Zalora)、企业技术公司(Salesforce、ServiceNow、Oracle可能通过合作伙伴、Dell、Red Hat)、身份和安全公司(Okta、Ping Identity、Cloudflare)、咨询公司(德勤、埃森哲)和加密/Web3组织(Coinbase、以太坊基金会、MetaMask、Mysten Labs、Lightspark)等。如此广泛的参与者阵容是行业兴趣和可能采用的强烈指标。许多这些合作伙伴已经公开表达支持。例如,Adyen的联合CEO强调对代理商务"通用规则手册"的需求,并将AP2视为其支持商家新支付构建块使命的自然延伸。美国运通的EVP表示AP2对"下一代数字支付"*很重要,信任和问责是首要的。如前所述,Coinbase的团队对将加密支付集成到AP2中感到兴奋。这种支持合唱表明行业中许多人将AP2视为AI驱动支付的可能标准,他们渴望塑造它以确保满足其要求。

采用立场来看,AP2目前处于规范和早期实现阶段(2025年9月宣布)。完整的技术规范、文档和一些参考实现(如Python等语言)在项目的GitHub上可供开发者实验。谷歌还表示AP2将被整合到其代理产品和服务中。一个值得注意的例子是前面提到的AI代理市场:这是一个第三方AI代理可以提供给用户的平台(可能是谷歌生成AI生态系统的一部分)。谷歌说许多构建代理的合作伙伴将使它们在市场中可用,"由AP2启用的新的可交易体验"。这暗示随着市场启动或增长,AP2将成为任何需要执行交易的代理的支柱,无论是从谷歌云市场自主购买软件还是代理为用户购买商品/服务。自主采购(一个代理代表公司从另一个代理购买)和自动许可证扩展等企业用例已被特别提及为AP2可能很快促进的领域。

路线图方面,AP2文档和谷歌的宣布给出了一些明确指示:

  • 近期: 继续协议的开放开发与社区输入。GitHub存储库将通过额外的参考实现和改进更新,随着现实世界测试的进行。我们可以期待库/SDK出现,使将AP2集成到代理应用程序中更容易。此外,合作伙伴公司可能进行初始试点项目或概念验证。鉴于许多大型支付公司参与,他们可能在受控环境中试用AP2(例如,在小用户测试版中的AP2启用结账选项)。
  • 标准和治理: 谷歌已表达将AP2转移到开放治理模型的承诺,可能通过标准机构。这可能意味着向Linux基金会(如A2A协议所做)等组织提交AP2或形成联盟来维护它。Linux基金会、W3C甚至ISO/TC68(金融服务)等机构可能是正式化AP2的考虑。开放治理将向行业保证AP2不在单一公司控制下,将保持中性和包容性。
  • 功能扩展: 技术上,路线图包括扩展对更多支付类型和用例的支持。如规范中所述,在卡之后,焦点将转移到**"推送"支付如银行汇款和本地实时支付方案,以及数字货币**。这意味着AP2将概述意图/购物车/支付授权书如何工作,比如直接银行转账或加密钱包转账,其中流程与卡拉取略有不同。A2A x402扩展是加密的一种扩展;类似地,我们可能看到开放银行API的扩展或B2B发票场景的扩展。
  • 安全和合规增强: 随着真实交易开始通过AP2流动,将受到监管机构和安全研究人员的审查。开放过程可能会迭代使授权书更加稳健(例如,确保授权书格式标准化,可能使用W3C可验证凭证格式等)。与身份解决方案的集成(可能利用生物识别用于用户签名授权书,或将授权书链接到数字身份钱包)可能是路线图的一部分以增强信任。
  • 生态系统工具: 一个新兴生态系统是可能的。已经,初创公司注意到空白 —— 例如,Vellum.ai分析提到一个名为Autumn的初创公司构建"AI计费基础设施",本质上是Stripe之上的工具来处理AI服务的复杂定价。随着AP2获得牵引力,我们可以期待更多工具如代理专注的支付网关、授权书管理仪表板、代理身份验证服务等出现。谷歌的参与意味着AP2也可以集成到其云产品中 —— 想象Dialogflow或Vertex AI代理工具中的AP2支持,使代理处理交易成为一键(在谷歌云中管理所有必要的密钥和证书)。

总的来说,AP2的轨迹让人想起其他主要行业标准:有强大赞助商(谷歌)的初始启动、广泛行业联盟、开源参考代码,然后是迭代改进和在真实产品中的逐步采用。AP2邀请所有玩家"与我们一起构建这个未来"的事实强调路线图是关于合作的。如果势头继续,AP2可能在几年内变得像今天OAuth或OpenID Connect在其领域中一样普遍 —— 一个看不见但关键的层,实现跨服务的功能。

结论

AP2(代理/代理支付协议)代表着朝着AI代理可以像人类一样可靠和安全地交易的未来迈出的重要一步。技术上,它引入了可验证授权书和凭证的巧妙机制,在代理主导的交易中注入信任,确保用户意图明确且可执行。其开放、可扩展的架构允许它与新兴的AI代理框架和既定的金融基础设施集成。通过解决授权、真实性和问责制的核心关切,AP2为AI驱动的商务蓬勃发展奠定了基础,而不牺牲安全性或用户控制。

AP2的引入可以被视为奠定新基础 —— 就像早期互联网协议启用网络一样 —— 为一些人称为"代理经济"的东西。它为无数创新铺平了道路:个人购物代理、自动交易发现机器人、自主供应链代理等,所有这些都在共同信任框架下运营。重要的是,AP2的包容性设计(拥抱从信用卡到加密的一切)将其定位在传统金融和Web3的交叉点,可能通过共同的代理中介协议桥接这些世界。

到目前为止,行业反应非常积极,广泛联盟表明AP2可能成为广泛采用的标准。AP2的成功将取决于持续合作和现实世界测试,但鉴于它解决的明确需求,其前景强劲。在更广泛的意义上,AP2例证了技术如何发展:一种新能力(AI代理)出现,破坏了旧假设,解决方案是开发一个新的开放标准来适应这种能力。通过现在投资开放的安全优先协议,谷歌及其合作伙伴有效地构建了下一个商务时代所需的信任架构。正如俗话说,"预测未来的最好方法是构建它" —— AP2是对AI代理为我们无缝处理交易的未来的押注,它正在积极构建使那个未来可行所需的信任和规则。

来源:

  • 谷歌云博客 – "用新的代理支付协议(AP2)为AI商务提供动力" (2025年9月16日)
  • AP2 GitHub文档 – "代理支付协议规范和概述"
  • Vellum AI博客 – "谷歌的AP2:AI代理支付的新协议" (分析)
  • Medium文章 – "谷歌代理支付协议(AP2)" (Tahir总结,2025年9月)
  • AP2合作伙伴引用(谷歌云博客)
  • A2A x402扩展 (AP2加密支付扩展) – GitHub README

DeFi 中 AI 代理的崛起:变革多链策略

· 阅读需 11 分钟
Dora Noda
Software Engineer

大多数 DeFi 用户仍然需要打开五个浏览器标签页来完成单一的收益策略——在 Aave 上检查利率,在 Stargate 上跨链资产,在 Curve 上进行存款,并祈祷自己不会错过 Gas 费飙升。但一场无声的革命正在进行中。自主 AI 代理现在正在你睡眠时,同时在多个区块链上静默地完成所有这些操作。

2025 年,区块链上的 AI 代理活动激增了 86%。仅 Fetch.ai 代理就管理着超过 10 亿美元的 Hyperliquid 衍生品,自主执行 100 倍杠杆交易。Yearn 的 AI 驱动金库在无需人工干预的情况下,跨收益池优化了 50 亿美元的资产。而 XION 和 Particle Network 等平台正在构建抽象层,使终端用户对这一切感知不到。问题不再是 AI 代理是否能够协调多链 DeFi——而是基础设施成熟的速度有多快,以及这对于从散户用户到机构交易台的每个人意味着什么。

数据市场遇上 AI 训练:区块链如何解决 230 亿美元的数据定价危机

· 阅读需 17 分钟
Dora Noda
Software Engineer

AI 行业面临着一个悖论:全球数据产量到 2025 年将从 33 ZB 爆发式增长到 175 ZB,然而 AI 模型的质量却停滞不前。问题不在于数据匮乏,而在于数据提供者无法从其贡献中获取价值。以 Ocean Protocol、LazAI 和 ZENi 为代表的基于区块链的数据市场正在进入这一领域,它们正将 AI 训练数据从一种免费资源转化为一种到 2034 年价值将达 231.8 亿美元的可变现资产类别。

230 亿美元的数据定价难题

2023 年至 2025 年间,AI 训练成本飙升了 89%,其中数据获取和标注消耗了高达 80% 的机器学习项目预算。然而,作为数据创造者的个人——他们生成搜索查询、社交媒体互动和行为模式——却一无所获,而科技巨头则收割了数十亿美元的价值。

AI 训练数据集市场揭示了这种脱节。该市场在 2025 年的估值为 35.9 亿美元,预计到 2034 年将达到 231.8 亿美元,复合年增长率(CAGR)为 22.9%。另一份预测认为 2026 年该市场规模将达到 74.8 亿美元,到 2035 年将达到 524.1 亿美元,年增长率为 24.16%。

但谁捕获了这些价值?目前,中心化平台榨取利润,而数据创造者得到的补偿为零。标签噪声、标注不一致和上下文缺失推高了成本,但贡献者缺乏提高质量的动力。数据隐私顾虑影响了 28% 的公司,在 AI 正需要多样化、高质量输入的时刻限制了数据集的可访问性。

Ocean Protocol:将 1 亿美元的数据经济代币化

Ocean Protocol 通过允许数据提供者将数据集代币化,并在不放弃控制权的情况下将其用于 AI 训练,从而解决了所有权问题。自 2024 年 8 月推出 Ocean Nodes 以来,该网络已发展到 遍布 70 多个国家的 140 多万个节点,引入了 35,000 多个数据集,并促成了超过 1 亿美元的 AI 相关数据交易。

2025 年的产品路线图包含三个关键组成部分:

推理流水线(Inference Pipelines) 实现了直接在 Ocean 的基础设施上进行端到端的 AI 模型训练和部署。数据提供者将自有数据集代币化并设定定价,每当 AI 模型消耗其数据进行训练或推理时即可获得收入。

Ocean 企业入驻(Ocean Enterprise Onboarding) 推动生态系统企业从试点走向生产。将于 2025 年第三季度推出的 Ocean Enterprise v1 提供了一个合规、生产级的数据平台,目标客户是需要可审计、隐私保护数据交换的机构客户。

节点分析(Node Analytics) 引入了跟踪性能、使用情况和投资回报率(ROI)的仪表板。NetMind 等合作伙伴贡献了 2,000 个 GPU,而 Aethir 协助扩展 Ocean 节点以支持大型 AI 工作负载,为 AI 训练创建了一个去中心化的计算层。

Ocean 的收入分成机制通过智能合约运作:数据提供者设置访问条款,AI 开发者按使用付费,区块链自动向所有贡献者分配报酬。这使数据从一次性销售转变为与模型性能挂钩的持续性收入流。

LazAI:Metis 上的可验证 AI 交互数据

LazAI 引入了一种根本不同的方法——将 AI 交互 数据变现,而不仅仅是静态数据集。与 LazAI 旗舰智能体(Lazbubu、SoulTarot)的每一次对话都会生成 数据锚定代币(DATs),作为 AI 生成输出的可追溯、可验证记录。

Alpha 主网于 2025 年 12 月启动,在采用 QBFT 共识和基于 $METIS 结算的企业级基础设施上运行。DATs 将 AI 数据集和模型代币化,使其成为具有透明所有权和收入归属的可验证资产。

为什么这很重要?传统的 AI 训练使用在收集时就被冻结的静态数据集。LazAI 捕获 动态 交互数据——用户查询、模型响应、细化循环——从而创建反映现实世界使用模式的训练数据集。这些数据对于微调模型具有指数级的更高价值,因为它们包含了嵌入在对话流中的人类反馈信号。

该系统包括三项关键创新:

权益证明验证者质押(Proof-of-Stake Validator Staking) 保护 AI 数据流水线的安全。验证者质押代币以验证数据完整性,通过准确验证获得奖励,并因批准欺诈数据而面临处罚。

带有收入分成的 DAT 铸造 允许生成有价值交互数据的用户铸造代表其贡献的 DAT。当 AI 公司购买这些数据集用于模型训练时,收入会根据比例自动流向所有 DAT 持有者。

iDAO 治理 建立了去中心化的 AI 协作体,数据贡献者通过链上投票集体治理数据集管理、定价策略和质量标准。

2026 年的路线图增加了基于 ZK 的隐私保护(用户可以在不暴露个人信息的情况下将交互数据变现)、去中心化计算市场(在分布式基础设施而非中心化云上进行训练)以及超越文本的多模态数据评估(视频、音频、图像交互)。

ZENi:面向 AI 代理的智能数据层

ZENi 运作于 Web3 与 AI 的交汇点,通过助力“InfoFi 经济”——一个利用 AI 驱动的智能,连接传统商业与基于区块链商业的去中心化网络。该公司完成了由 Waterdrip Capital(水滴资本)和 Mindfulness Capital 领投的 150 万美元种子轮融资

其核心是 InfoFi 数据层,这是一个高吞吐量的行为智能引擎,每日处理跨 X/Twitter、Telegram、Discord 及链上活动的超过 100 万条信号。ZENi 识别用户行为模式、情绪转变和社区参与度——这些数据对于训练 AI 代理至关重要,但极难大规模收集。

该平台作为一个三部分组成的系统运行:

AI 数据分析代理 (AI Data Analytic Agent) 通过分析社交图谱、链上交易和互动指标,识别高意向受众和影响力集群。这创建了行为数据集,不仅显示用户“做了什么”,还显示了他们“为什么”做出决定。

AIGC(AI 生成内容)代理 利用来自数据层的见解制作个性化营销活动。通过理解用户偏好和社区动态,该代理生成针对特定受众群体优化的内容。

AI 执行代理 (AI Execution Agent) 通过 ZENi dApp 激活触达,完成从数据收集到变现的闭环。当用户的行为数据为成功的营销活动做出贡献时,用户将获得补偿。

ZENi 已经为电子商务、游戏和 Web3 领域的合作伙伴提供服务,拥有 48 万注册用户和 8 万日活跃用户。其商业模式将行为智能货币化:公司付费获取经 ZENi AI 处理的数据集,收入则流向那些为这些见解提供数据的用户。

区块链在数据市场中的竞争优势

为什么区块链对数据变现至关重要?三项技术能力使去中心化数据市场优于中心化替代方案:

细粒度的收入归属 智能合约实现了复杂的收入共享,AI 模型的多个贡献者可以根据使用情况自动获得比例补偿。一个训练数据集可能汇集了 10,000 名用户的输入——区块链追踪每一次贡献,并根据每次模型推理分发微支付。

传统系统无法处理这种复杂性。支付处理器收取固定费用(2-3%),不适合微支付,且中心化平台缺乏关于谁贡献了什么的透明度。区块链解决了这两个问题:通过 Layer 2 解决方案实现近乎零的交易成本,以及通过链上溯源实现不可篡改的归属。

可验证的数据溯源 LazAI 的数据锚定代币 (Data Anchoring Tokens) 在不暴露底层内容的情况下证明数据来源。训练模型的 AI 公司可以验证他们使用的是经过许可的高质量数据,而不是法律地位存疑的抓取网页内容。

这解决了一个关键风险:数据隐私法规影响了 28% 的公司,限制了数据集的可访问性。基于区块链的数据市场实施了隐私保护验证——在不泄露个人信息的情况下证明数据质量和许可。

去中心化 AI 训练 Ocean Protocol 的节点网络展示了分布式基础设施如何降低成本。去中心化网络将闲置计算能力(游戏电脑、有剩余能力的服务器托管中心)与 AI 训练需求相匹配,而不是向云服务提供商每 GPU 小时支付 2-5 美元,从而降低了 50-85% 的成本。

区块链通过治理任务分配、支付分发和质量验证的智能合约来协调这种复杂性。贡献者质押代币参与,因诚实计算获得奖励,并因提供错误结果而面临罚没 (Slashing) 惩罚。

通往 520 亿美元之路:推动采用的市场力量

三个趋同的趋势正加速区块链数据市场向 2035 年 524.1 亿美元的预测规模 增长:

AI 模型多样化 利用所有互联网文本训练的大规模基础模型(GPT-4、Claude、Gemini)时代正在结束。医疗、金融、法律服务和垂直应用的专业模型需要特定领域的数据集,而中心化平台并不策划这些数据集。

区块链数据市场擅长处理细分数据集。医疗影像提供商可以将带有诊断注释的放射扫描结果代币化,设定需要患者同意的使用条款,并从每一个基于其数据训练的 AI 模型中赚取收入。这在缺乏细粒度访问控制和归属功能的中心化平台中是无法实现的。

监管压力 数据隐私法规(GDPR、CCPA、中国个人信息保护法)要求基于授权的数据收集。基于区块链的市场将授权实现为可编程逻辑——用户进行加密签名许可,数据只能在指定条款下访问,智能合约自动执行合规性。

Ocean Enterprise v1 对合规性的关注直接解决了这一问题。金融机构和医疗服务提供商需要可审计的数据谱系,以证明用于模型训练的每个数据集都具有适当的许可。区块链提供了满足监管要求的不可篡改的审计追踪。

质量重于数量 最近的研究表明,当系统更类似于生物大脑时,AI 不需要无止境的训练数据。这使得激励机制从收集最大化数据转向策划最高质量的输入。

去中心化数据市场正确地对齐了激励机制:数据创造者因高质量贡献而赚得更多,因为模型会为能提高性能的数据集支付溢价。LazAI 的交互数据捕捉了人类反馈信号(哪些查询被细化,哪些回答让用户满意),而静态数据集会遗漏这些信号——这使得其每字节的价值本质上更高。

挑战:隐私、定价与协议之战

尽管势头强劲,区块链数据市场仍面临结构性挑战:

隐私悖论 AI 训练需要数据透明度(模型需要访问实际内容),但隐私法规要求数据最小化。与中心化训练相比,目前的解决方案如联邦学习(在加密数据上训练)会增加 3-5 倍的成本。

零知识证明提供了一条前进之路——在不暴露内容的情况下证明数据质量——但增加了计算开销。LazAI 的 2026 年 ZK 路线图解决了这一问题,尽管距离生产就绪的实现还有 12-18 个月。

价格发现 社交媒体互动的价值是多少?带有诊断注释的医学图像值多少钱?区块链市场缺乏针对新型数据类型的成熟定价机制。

Ocean Protocol 的方法——让提供商设定价格并由市场动态决定价值——适用于商品化的数据集,但在处理独一无二的专有数据时却面临困难。预测市场或 AI 驱动的动态定价可能会解决这个问题,尽管两者都会引入预言机依赖(外部价格馈送),从而削弱去中心化。

互操作性碎片化 Ocean Protocol 运行在 Ethereum 上,LazAI 运行在 Metis 上,ZENi 集成了多个链。在一个平台上代币化的数据无法轻易转移到另一个平台,导致流动性碎片化。

跨链桥和通用数据标准(如数据集的去中心化标识符)可以解决这个问题,但生态系统仍处于早期阶段。区块链 AI 市场预计将从 2025 年的 6.8089 亿美元增长到 2034 年的 43.38 亿美元,这表明围绕获胜协议的整合还需要数年时间。

这对开发者意味着什么

对于构建 AI 应用的团队,区块链数据市场提供了三个直接优势:

访问专有数据集 Ocean Protocol 的 35,000 多个数据集包括通过传统渠道无法获得的专有训练数据。医学影像、金融交易、来自 Web3 应用的行为分析——这些都是中心化平台不会策展的专业数据集。

合规就绪的基础设施 Ocean Enterprise v1 内置的许可、同意管理和审计追踪解决了监管难题。开发者无需构建自定义的数据治理系统,而是通过执行数据使用条款的智能合约,在设计上就继承了合规性。

降低成本 对于批处理训练工作负载,去中心化计算网络的成本比云提供商低 50-85%。Ocean 与 NetMind(2,000 个 GPU)以及 Aethir 的合作展示了代币化 GPU 市场如何以低于 AWS/GCP/Azure 的成本实现供需匹配。

BlockEden.xyz 为基于区块链的 AI 应用提供企业级 RPC 基础设施。无论你是在 Ethereum (Ocean Protocol)、Metis (LazAI) 还是多链平台上构建,我们可靠的节点服务都能确保你的 AI 数据流水线保持在线且高效。探索我们的 API 市场,将你的 AI 系统连接到专为扩展而构建的区块链网络。

2026 年的拐点

三大催化剂使 2026 年成为区块链数据市场的拐点之年:

Ocean Enterprise v1 正式发布(2025 年第三季度) 首个合规的、机构级数据市场上线。如果 Ocean 哪怕只占 2026 年 74.8 亿美元 AI 训练数据集市场的 5%,那也将有 3.74 亿美元的数据交易流经基于区块链的基础设施。

LazAI ZK 隐私实现(2026 年) 零知识证明使用户能够在不损害隐私的情况下将交互数据变现。这将解锁消费级规模的采用——数以亿计的社交媒体用户、搜索引擎查询和电子商务会话都将通过 DAT 变得可变现。

联邦学习集成 AI 联邦学习 允许在不中心化数据的情况下进行模型训练。区块链增加了价值归属:与其让 Google 在没有补偿的情况下利用 Android 用户数据训练模型,在区块链上运行的联邦系统可以将收益分配给所有数据贡献者。

这种融合意味着 AI 训练正在从“收集所有数据、中心化训练、零支付”转变为“在分布式数据上训练、补偿贡献者、验证溯源”。区块链不仅促成了这一转变——它还是唯一能够协调数百万数据提供者,并实现自动收益分配和加密验证的技术栈。

结论:数据变得可编程

AI 训练数据市场从 2025 年的 35.9 亿美元增长到 2034 年的 230-520 亿美元,这不仅代表着市场的扩张,更代表着我们评估信息价值方式的根本性转变。

Ocean Protocol 证明了数据可以像金融资产一样被代币化、定价和交易,同时保留提供者的控制权。LazAI 展示了 AI 交互数据——以前被视为转瞬即逝而被丢弃的数据——在经过妥善捕获和验证后,可以成为宝贵的训练输入。ZENi 表明行为智能可以被提取、由 AI 处理,并通过去中心化市场变现。

这些平台共同将数据从科技巨头榨取的原材料转变为一种可编程的资产类别,让创造者能够获取价值。全球数据从 33 泽字节(ZB)爆炸式增长到 175 泽字节,只有在质量胜过数量的情况下才有意义——而基于区块链的市场通过激励机制奖励高质量的贡献。

当数据创造者获得与其贡献成正比的收入时,当 AI 公司为高质量输入支付公平的价格时,当智能合约在数百万参与者中自动完成归属分配时,我们不仅解决了数据定价问题。我们正在构建一个信息具有内在价值、溯源可验证、贡献者最终能够获取其数据所产生财富的经济体系。

这不是一种市场趋势。这是一场范式转移——而且它已经在链上开启。

务实隐私的兴起:在区块链中平衡合规性与机密性

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Dora Noda
Software Engineer

区块链行业正处于一个十字路口,隐私不再是一个非黑即白的抉择。在加密货币发展的早期,叙事非常明确:不惜一切代价实现绝对隐私、仅在必要时保持透明,并抵制任何形式的监控。但在 2026 年,一场深刻的变革正在发生。去中心化务实人工智能(DePAI)基础设施的兴起预示着一个新时代的到来,在这个时代,符合合规要求的隐私工具不仅被接受,而且正在成为行业标准。

这并非对隐私原则的退缩。这是一种向更成熟理解的演进:隐私与监管合规可以共存,事实上,如果区块链和人工智能要实现大规模的机构化采用,它们必须共存。

“不惜一切代价保护隐私”时代的终结

多年来,隐私至上主义主导了区块链的讨论。Monero 等项目和早期版本的隐私聚焦协议倡导绝对匿名。其哲学思想非常直接:用户理应享有完全的财务隐私,任何妥协都代表着对加密货币创始原则的背叛。

但这种绝对主义立场产生了一个关键问题。虽然隐私对于保护诚实用户免受监控和抢先交易(front-running)至关重要,但它也成为了非法活动的保护伞。全球监管机构开始以怀疑的态度对待隐私币,导致它们从主流交易所下架,并在多个司法管辖区被彻底禁止。

正如 Cointelegraph 报道,2026 年是务实隐私蓬勃发展的一年,新项目正在为机构解决合规形式的隐私问题,同时人们对 Zcash 等现有隐私币的兴趣也在增长。核心见解在于:隐私并非非此即彼。完全透明和绝对隐私在现实世界中都行不通,因为虽然隐私对诚实用户至关重要,但它也可能被犯罪分子利用来逃避执法。

人们开始接受在特定背景下削减隐私的权衡,以使协议更具抗威胁性。这代表了区块链社区对待隐私方式的根本转变。

定义务实隐私

那么,究竟什么是务实隐私?根据 Anaptyss 的说法,务实隐私是指在不违反监管要求的情况下,保护用户和业务数据的隐私措施的战略实施,确保财务运营既安全又合规。

这种方法认识到区块链生态系统中的不同参与者有不同的隐私需求:

  • 散户用户 需要免受大规模监控和数据抓取的保护
  • 机构投资者 需要保密性以防止其交易策略被抢先交易
  • 企业 必须在保护敏感业务信息的同时满足严格的 AML/KYC 指令
  • AI 代理 需要可验证的计算,而不泄露专有算法或训练数据

解决方案不在于在隐私和合规之间做选择,而在于构建能够同时实现这两者的基础设施。

zkKYC:保护隐私的身份验证

务实隐私领域最有前景的发展之一是零知识了解你的客户(zkKYC)解决方案的出现。传统的 KYC 流程要求用户反复向多个平台提交敏感的个人文件,从而创造了许多容易受到数据泄露攻击的个人数据"蜜罐"。

zkKYC 翻转了这一模式。正如 zkMe 所解释的,他们的 zkKYC 服务将零知识证明(ZKP)技术与完全符合 FATF 的要求相结合。受监管的 KYC 服务商按照标准的 AML 和身份验证程序在链下验证用户,但协议并不收集身份数据。相反,它们通过密码学方式验证合规性。

该机制非常精妙:智能合约在允许访问某些服务或处理大额交易之前,会自动检查零知识证明。用户证明他们符合合规要求(如年龄、居住地、非制裁状态),而无需向协议或其他用户透露任何实际身份数据。

根据 Studio AM 的报道,这已经在一些区块链生态系统中应用:用户在访问某些去中心化金融(DeFi)服务之前,通过 ZKP 证明年龄或居住地。大型金融机构正在关注这一点。德意志银行(Deutsche Bank)和 Privado ID 已经进行了概念验证,展示了使用零知识凭证进行基于区块链的身份验证。

或许最具意义的是,在 2025 年 7 月,谷歌在与德国 Sparkasse 集团合作后,开源了其零知识证明库,这标志着机构对保护隐私的身份基础设施的投资日益增长。

zkTLS:让互联网变得可验证

尽管 zkKYC 解决了身份验证问题,但另一项技术正在解决一个同样关键的问题:如何在不牺牲隐私或安全性的情况下,将可验证的 Web2 数据引入区块链系统。这就是 zkTLS(零知识传输层安全协议)。

传统 TLS —— 为每个 HTTPS 连接提供保护的加密协议 —— 有一个关键局限性:它提供机密性但并不提供可验证性。换句话说,虽然 TLS 确保了信息在传输过程中的加密,但它并未产生能够被独立验证的加密交互证明。

zkTLS 通过 将零知识证明与 TLS 加密系统集成来解决这一问题。利用 MPC-TLS 和零知识技术,zkTLS 允许客户端生成真实 HTTPS 会话的加密可验证证明和认证。

正如 zkPass 所描述的,zkTLS 生成一个零知识证明(例如 zk-SNARK),确认数据是从特定的服务器(通过其公钥和域名识别)通过合法的 TLS 会话获取的,而无需泄露会话密钥或明文数据。

这具有深远的意义。传统的 API 很容易被禁用或审查,而 zkTLS 确保只要用户拥有 HTTPS 连接,他们就可以继续访问自己的数据。这使得几乎任何 Web2 数据都能以可验证且无需许可的方式在区块链上使用。

最近的实现证明了该技术的成熟度。Brevis 的 zkTLS 协处理器 在从网络源获取数据时,能够证明内容是通过来自真实域名的真实 TLS 会话检索的,并且数据未被篡改。

FOSDEM 2026 上,TLSNotary 项目展示了如何利用 zkTLS 解放用户数据,演示了用户如何证明其私人数据(如银行余额、信用评分、交易历史)的真实性,而无需暴露底层信息。

可验证 AI 计算:机构采用的最后一块拼图

隐私保护身份和数据验证奠定了基础,但 DePAI 基础设施中最具变革性的元素是可验证的 AI 计算。随着 AI 代理成为区块链生态系统中活跃的经济参与者,问题已从“AI 能做这个吗?”转变为“你能证明 AI 正确执行了此操作吗?”

这种验证要求并非学术层面的。根据 DecentralGPT 的说法,随着 AI 成为金融、自动化和代理工作流的一部分,单纯的性能是不够的。在 Web3 中,问题还在于:你能证明发生了什么吗?2025 年 12 月底,Cysic 与 Inference Labs 合作,为可验证的 AI 应用构建可扩展的基础设施,将去中心化计算与专为现实世界用途设计的验证框架相结合。

机构对可验证计算的需求非常明确。正如 Alexis M. Adams 的分析 指出的,转向确定性 AI 基础设施是组织满足《欧盟 AI 法案》、美国州级前沿法律的多司法管辖区需求以及网络保险市场日益增长的期望的唯一可行途径。

全球 AI 治理市场反映了这种紧迫性:根据同一份分析报告,2026 年该市场估值约为 4.298 亿美元,预计到 2033 年将达到 42 亿美元。

但验证面临着关键空白。正如 Keyrus 指出的,AI 部署需要信任数字身份,但企业无法验证究竟是谁(或什么)在实际操作 AI 系统。当组织无法可靠地将合法的 AI 代理与对手控制的伪装者区分开时,他们就无法放心地授予 AI 系统访问敏感数据或决策的权限。

这正是 zkKYC、zkTLS 和可验证计算融合并提供完整解决方案的地方。AI 代理可以证明其身份 (zkKYC),证明它们从授权来源正确检索了数据 (zkTLS),并证明它们正确计算了结果(可验证计算)—— 且所有这些都不会暴露敏感的业务逻辑或训练数据。

推动合规化的机构力量

这些技术并非凭空出现。在监管压力和业务需求的驱动下,机构对合规隐私基础设施的需求正在加速。

大型金融机构意识到,如果没有隐私,他们的区块链战略将会停滞不前。根据 WEEX Crypto News 的报道,机构投资者需要机密性来防止其策略被抢跑 (front-running),同时他们还必须满足严格的 AML/KYC 规定。零知识证明作为一种解决方案正受到关注,它允许机构在不向公共区块链泄露敏感底层数据的情况下证明其合规性。

2026 年的监管格局不容含糊。根据 SecurePrivacy.ai 的说法,《欧盟 AI 法案》于 2026 年进入全面实施阶段,各司法管辖区的监管机构期望看到成文的治理方案,而不仅仅是政策。全面执法适用于关键基础设施、教育、就业、基本服务和执法中使用的中高风险 AI 系统。

在美国,到 2025 年底,已有 19 个州实施了全面的隐私法,其中几项新法令将于 2026 年生效,这使得多州隐私合规义务变得复杂。据 Nixon Peabody 报道,科罗拉多州和加利福尼亚州已将“神经数据”(科罗拉多州还增加了“生物数据”)纳入“敏感”数据的定义。

这种监管合流创造了强大的激励机制:在合规、可验证的基础设施上进行构建的组织将获得竞争优势,而那些执着于隐私极大化 (privacy maximalism) 的组织则会发现自己被排除在机构市场之外。

数据完整性:AI 的操作系统

除了合规性,可验证计算还实现了一些更基础的东西:数据完整性作为负责任 AI 的操作系统。

正如 Precisely 所指出的,到 2026 年,治理将不再是组织在部署后才叠加的东西——它将从一开始就内置于数据的结构、解释和监控方式中。数据完整性将作为负责任 AI 的操作系统。从语义清晰度和可解释性,到合规性、可审计性以及对 AI 生成数据的控制,完整性将决定 AI 是否能够安全扩展并交付持久价值。

这种转变对 AI 代理在区块链网络上的运行方式有着深远的影响。AI 系统不再是不透明的黑盒,而是从设计上就变得可审计、可验证且可治理。智能合约可以强制执行对 AI 行为的约束,验证计算的正确性,并创建不可篡改的审计追踪——同时保护专有算法和训练数据的隐私。

《麻省理工斯隆管理评论》(MIT Sloan Management Review)将此确定为 2026 年 AI 和数据科学的五大趋势之一,并指出值得信赖的 AI 需要可验证的溯源和可解释的决策过程。

去中心化身份:基础层

这些技术的背后是向去中心化身份和可验证凭证(Verifiable Credentials)的更广泛转变。正如 Indicio 所解释的,去中心化身份改变了现状——个人不再是在中心化位置验证个人数据,而是持有自己的数据,并在经过同意的情况下分享这些数据,且可以通过密码学进行独立验证。

这种模型颠覆了传统的身份系统。用户无需在各个数据库中创建无数的身份文件副本,而是维护一个单一的可验证凭证,并仅选择性地披露每次交互所需的特定属性。

对于 AI 代理,这种模型扩展到了人类身份之外。代理可以拥有可验证凭证,证明其训练溯源、运行参数、审计历史和授权范围。这创建了一个信任框架,使代理能够在保持问责制的同时自主交互。

从实验到部署

2026 年的关键转变是从理论框架向生产部署的过渡。根据 XT Exchange 的分析,到 2026 年,去中心化 AI 将超越实验阶段,进入实际部署。然而,关键约束仍然存在,包括扩展 AI 工作负载、保护数据隐私以及治理开放的 AI 系统。

这些约束正是 DePAI 基础设施所要解决的。通过结合用于身份识别的 zkKYC、用于数据验证的 zkTLS 以及用于 AI 运行的可验证计算,该基础设施创建了一个完整的技术栈,用于部署同时具备以下特性的 AI 代理:

  • 为用户和企业保护隐私
  • 符合监管要求
  • 设计上可验证且可审计
  • 可扩展以应对机构级工作负载

前方的道路:构建可组合的隐私

DePAI 拼图的最后一块是可组合性。正如 Blockmanity 报道,2026 年是区块链成为 AI 代理和全球金融“管道”的时刻。基础设施必须是模块化的、可互操作的,并且对终端用户是透明的。

务实的隐私工具在可组合性方面表现出色。一个 AI 代理可以:

  1. 使用 zkKYC 凭证进行身份验证
  2. 通过 zkTLS 获取经过验证的外部数据
  3. 通过可验证推理执行计算
  4. 使用正确性的零知识证明在链上提交结果
  5. 在不泄露敏感逻辑的情况下维护审计追踪

每个层级独立运行,允许开发者根据特定需求混合和匹配隐私保护技术。DeFi 协议可能需要 zkKYC 进行用户引导,需要 zkTLS 获取价格喂价,并需要可验证计算进行复杂的财务计算——所有这些都能无缝协作。

这种可组合性跨越了不同的链。基于互操作性标准构建的隐私基础设施可以在 Ethereum、Solana、Sui、Aptos 和其他区块链网络上运行,为合规、私密、可验证的计算创建一个通用层。

为什么这对构建者很重要

对于构建下一代区块链应用的开发者来说,DePAI 基础设施既是机遇也是要求。

机遇:在构建机构真正想要应用的应用方面具有先发优势。金融机构、医疗保健提供者、政府机构和企业都需要区块链解决方案,但他们不能在合规性或隐私方面做出妥协。构建在务实隐私基础设施上的应用可以服务于这些市场。

要求:监管环境正趋向于强制要求可验证、可治理的 AI 系统。无法证明合规性、可审计性和用户隐私保护的应用将被排除在受监管的市场之外。

技术能力正在迅速成熟。zkKYC 解决方案已达到生产级,主要金融机构正在进行试点。zkTLS 实现正在处理现实世界的数据。可验证计算框架正在扩展以处理机构级工作负载。

现在需要的是开发者的采用。从实验性的隐私工具到生产级基础设施的转变,需要构建者将这些技术集成到应用中,在现实场景中进行测试,并向基础设施团队提供反馈。

BlockEden.xyz 为实施隐私保护技术的区块链网络提供企业级 RPC 基础设施。探索我们的服务,在为 DePAI 时代设计的基石上进行构建。

结论:务实隐私的未来

2026 年的 DePAI 爆发不仅仅代表了技术进步。它标志着区块链在隐私、合规以及机构采纳方面的关系走向成熟。

行业正在超越隐私至上主义者与透明度绝对主义者之间的意识形态之争。务实隐私承认,不同的场景需要不同的隐私保证,并且通过周密的密码学设计,合规性与用户隐私可以共存。

zkKYC 在不泄露身份的前提下证明身份。zkTLS 在无需信任中间人的情况下验证数据。可验证计算在不公开算法的情况下证明结果的正确性。这些技术共同构成了一个基础设施层,使得 AI 智能体可以自主运行,企业可以放心地采用区块链,而用户则能保留对数据的控制权。

这并不是对隐私原则的妥协。而是承认,隐私若要具有实际意义,必须在全球金融的监管和商业现实中具备可持续性。被禁止、下架并被排除在机构用途之外的绝对隐私无法保护任何人。而能够同时实现机密性和合规性的务实隐私,才真正履行了区块链的承诺。

那些认识到这一转变并于今日在 DePAI 基础设施上进行构建的开发者,将定义去中心化应用的下一个时代。工具已准备就绪,机构需求显而易见,监管环境也日益明朗。2026 年是务实隐私从理论走向部署的一年——区块链行业将因此变得更加强大。


来源

解码 InfoFi 的 3.81 亿美元市场:四大垂直领域如何将信息转化为可交易资产

· 阅读需 13 分钟
Dora Noda
Software Engineer

如果你在大众察觉之前发现新兴加密趋势的能力值钱呢?这不只是模糊的“知识就是力量”的概念,而是字面意义上的——你的洞见被贴上了代币价格,并且有一个市场准备好为此竞价。

这就是信息金融(Information Finance,简称 InfoFi)的承诺。由 Vitalik Buterin 在其 2024 年 11 月的文章《从预测市场到信息金融》(From prediction markets to info finance)中提出,InfoFi 描述了一类利用金融机制来提取、汇总并对作为公共物品的信息进行定价的协议。到 2025 年初,该行业的市值已增长至 3.81 亿美元。到 2025 年底,它已成为 Web3 中竞争最激烈的战场之一。

但 InfoFi 并非单一的事物。在这个统称下存在四个截然不同的垂直领域,每个领域都有其独特的机制、核心参与者和竞争态势。理解每个垂直领域的现状以及它们之间的界限,对于任何想要明智地在这个领域导航的人来说都至关重要。

DeFAI:当 AI 代理成为去中心化金融的新巨鲸

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Dora Noda
Software Engineer

到 2026 年,DeFi 平台上的平均用户将不再是坐在屏幕前的人类。它将是自主的 AI 代理,控制着自己的加密钱包,管理链上国库,并 24/7 全天候执行收益策略,无需休息,也没有情绪化的交易决策。欢迎来到 DeFAI 时代。

数据说明了一个引人注目的故事:专注于稳定币的 AI 代理仅在 Base 上就已经捕获了超过 2000 万美元的总锁定价值(TVL)。更广泛的 DeFAI 市场已从 10 亿美元爆发式增长,预计到 2025 年底将达到 100 亿美元,在短短 12 个月内增长了 10 倍。而这仅仅是开始。

什么是 DeFAI?

DeFAI——去中心化金融与人工智能的融合——不仅仅是又一个加密流行语。它是金融协议运作方式以及谁(或什么)使用它们的根本性转变。

其核心,DeFAI 包含三个相互关联的创新:

自主交易代理:分析市场数据、执行交易并在没有人工干预的情况下管理投资组合的 AI 系统。这些代理每秒可以处理数千个数据点,识别出人类交易者会错过的套利机会和收益优化点。

抽象层:自然语言界面,允许任何人通过简单的命令与复杂的 DeFi 协议进行交互。用户无需在多个 dApp 之间切换并理解技术参数,只需告诉 AI 代理:“将我的 USDC 移动到收益率最高的稳定币池中。”

AI 驱动的 dApp:具有嵌入式智能的去中心化应用程序,可以根据市场状况调整策略、优化 Gas 成本,甚至在潜在漏洞发生前进行预测。

算法巨鲸的崛起

也许 DeFAI 最引人入胜的方面是业内观察者所称的“算法巨鲸”的出现——这些 AI 代理控制着大量的链上资本,并以数学般的精准度执行策略。

2025 年 4 月在 Base 上推出的 Fungi Agents 就是这一新物种的典范。这些代理专门针对 USDC,在 Aave、Morpho、Moonwell 和 0xFluid 等平台之间分配资金。它们的策略?针对 Gas 效率优化的链上高频再平衡,在 DeFi 生态系统中不断寻找最佳的风险调整收益。

预计到 2026 年,由 AI 代理管理的资本将超过传统对冲基金。与人类基金经理不同,这些代理持续运行,实时响应每一次市场波动。它们不会在崩盘期间恐慌性抛售,也不会在顶点时因 FOMO(错失恐惧症)买入——它们以坚定不移的纪律遵循其数学模型。

来自 Fetch.ai 的研究表明,集成了大语言模型和区块链 API 的 AI 代理可以根据收益曲线、信用状况和跨协议机会来优化策略,而人类分析师需要数小时才能评估这些机会。

重塑 DeFi 自动化的关键参与者

DeFAI 领域涌现出了几个领军项目,每个项目都带来了独特的能力。

Griffain:自然语言入口

由 Solana 核心开发人员 Tony Plasencia 创立,Griffain 的估值已达到 4.5 亿美元——环比增长 135%。该平台的杀手锏在于自然语言处理,允许用户通过简单的、类人化的命令与 DeFi 进行交互。

想在五个协议之间重新平衡你的投资组合?问就行了。需要设置一个带有自动复利的复杂收益耕作策略?用平实的英语描述它。Griffain 将你的意图转化为精确的链上操作。

HeyAnon:简化 DeFi 复杂性

由 DeFi 开发者 Daniele Sesta 创建,并获得 DWF Labs 2000 万美元的支持,HeyAnon 聚合实时项目数据,并通过对话界面执行复杂操作。该协议最近在 Sonic 上推出,并与 IOTA 基金会合作发布了 AUTOMATE TypeScript 框架,将传统开发工具与 DeFAI 能力衔接起来。

Orbit:多链助手

Orbit 的集成横跨 117 条链和近 200 个协议,代表了迄今为止最雄心勃勃的跨链 DeFAI 实现。在 Coinbase、Google 和 Alliance DAO 通过其母公司 SphereOne 的支持下,Orbit 允许用户通过单一的 AI 代理界面在不同的生态系统中执行操作。

Ritual Network:基础设施层

虽然大多数 DeFAI 项目专注于面向用户的应用,但 Ritual 正在构建底层基础设施。其旗舰产品 Infernet 将链外 AI 计算与链上智能合约连接起来。Ritual 虚拟机(EVM++)将 AI 操作直接嵌入到执行层,在智能合约内部实现了一流的 AI 支持。

在 2500 万美元 A 轮融资的支持下,Ritual 将自己定位为 Web3 的主权 AI 执行层——这是其他 DeFAI 项目可以构建的基础设施基石。

安全的双刃剑

这是 DeFAI 真正令人担忧的地方。能够实现高效收益优化的 AI 能力,同时也带来了前所未有的安全风险。

Anthropic 的研究揭示了一个惊人的统计数据:AI 代理对智能合约漏洞的利用率在短短一年内从 2% 飙升至 55.88%。AI 驱动的攻击所带来的潜在利用收益每 1.3 个月就会翻一倍。现在,AI 代理详尽扫描一个合约漏洞的平均成本仅为 1.22 美元。

在针对 2,849 个近期部署且无已知漏洞的合约进行测试时,先进的 AI 代理发现了两个全新的零日漏洞,并生成了可用的攻击代码——这证明了盈利性的、现实世界的自主攻击不仅是理论上的,而且是完全可行的。

这种安全格局促使了 “了解你的代理”(Know Your Agent, KYA)标准的出现。在该框架下,任何与机构流动性池或代币化现实世界资产(RWA)交互的 AI 代理都必须验证其来源,并披露其创建者或法定所有者的身份。

市场动态与投资流向

DeFAI 市场的增长反映了加密货币和人工智能领域的广泛趋势:

  • AI 代理代币总市值:峰值时达到 170 亿美元(数据来源:CoinGecko)
  • DeFAI 板块估值:截至 2025 年 1 月为 169.3 亿美元,占整个加密 AI 市场的 34.7%
  • 自动复利保险库:存款额达 51 亿美元(2025 年)
  • 质押稳定币池:117 亿美元,在市场波动期间尤为受欢迎
  • 流动性收益代币化:在 Pendle 和 Ether.fi 上的规模超过 23 亿美元

由 Virtuals 开发的 AI 驱动市场情报平台 AIXBT 占据了 AI 代理代币总关注度的 33% 以上——尽管像 Griffain 和 HeyAnon 这样的新兴代理正在迅速赶超。

超过 60% 的长期 DeFi 用户现在每月都会参与质押或流动性挖矿,其中越来越多的人开始依赖 AI 代理来优化其策略。

收益优化革命

传统的收益耕作(Yield Farming)以复杂著称。年化收益率(APY)不断波动,协议不断引入新的激励措施,而无常损失(Impermanent Loss)则潜伏在每一次流动性提供中。AI 代理将这种复杂性转化为可管理的自动化流程。

现代 DeFAI 代理可以:

  • 实时评估协议:同时比较数百个资金池的风险调整后收益
  • 计算最佳入场和出场点:将 Gas 成本、滑点和时机因素考虑在内
  • 动态重新分配资产:在无需人工干预的情况下移动资金以追求更高收益
  • 最小化无常损失:通过复杂的套期保值策略和时机优化

AI 驱动的机器人金库代理已经成为一个效率层,它们根据不断变化的收益率曲线和信用状况,在借贷平台、自动做市(AMM)池甚至是代币化国债之间重新分配流动性。

监管现状与挑战

随着 DeFAI 的发展,监管机构也开始注意到这一点。KYA 框架代表了对自主金融代理进行监管的首次重大尝试。

新兴 KYA 标准下的关键要求包括:

  • 验证代理的来源和所有权
  • 为机构交互披露算法策略
  • 为代理执行的交易提供审计追踪
  • 针对代理故障或被攻击的责任归属框架

这些监管规定在加密社区内引起了紧张局势。一些人认为,要求披露身份破坏了 DeFi 假名制(Pseudonymity)和无许可性(Permissionlessness)的基本原则。另一些人则认为,如果没有某种框架,AI 代理可能会成为市场操纵、洗钱或系统性风险的媒介。

展望未来:2026 年的格局

以下趋势可能会定义未来一年 DeFAI 的演变:

跨链代理编排:未来的代理将在多个区块链网络上无缝运行,同时优化跨越以太坊、Solana 和新兴 L2 生态系统的策略。

代理间商业(Agent-to-Agent Commerce):我们已经看到了 AI 代理之间相互交易的早期迹象——在没有人类中介的情况下购买计算资源、交易策略和协调流动性。

机构集成:随着 KYA 标准的成熟,传统金融机构将越来越多地与 DeFAI 基础设施互动。代币化现实世界资产的整合为 AI 管理的 DeFi 投资组合与传统金融之间建立了天然的桥梁。

强化的安全军备竞赛:发现漏洞的 AI 代理与保护协议的 AI 代理之间的竞争将加剧。智能合约审计将变得越来越自动化,也越来越必要。

对构建者和用户的意义

对于开发者来说,DeFAI 既是机遇也是必然。那些不考虑 AI 代理交互(无论是作为用户还是潜在攻击者)的协议将处于劣势。构建 AI 原生基础设施不再是可选项,它正成为竞争性 DeFi 协议的标配。

对于用户来说,这个信号是微妙的。AI 代理确实可以优化收益并简化 DeFi 的复杂性。但它们也引入了新的信任假设。当你将财务决策委托给 AI 代理时,你不仅信任协议的智能合约,还信任该代理的训练数据、其优化目标以及其运营者的意图。

2026 年最顶尖的 DeFi 用户将不再是那些交易最频繁的人,而是那些最懂得如何利用 AI 代理,同时管理其引入的独特风险的人。

DeFAI 并没有取代人类参与去中心化金融。它正在重新定义当你的对手方没有心跳时,“参与” 究竟意味着什么。