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52 篇博文 含有标签「AI」

人工智能和机器学习应用

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Virtuals Protocol 与 AI Agent 经济的崛起:自主软件如何构建其自身的商业层

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Dora Noda
Software Engineer

AI 智能体市场在一周内增加了 100 亿美元的市值。但大多数观察者忽略了这一点:这次反弹并非由围绕聊天机器人的炒作驱动,而是由机器之间进行商业往来的基础设施所推动。Virtuals Protocol 目前市值接近 9.15 亿美元,拥有超过 650,000 名持有者,已成为自主 AI 智能体的领先发行平台(Launchpad),这些智能体可以在没有人类干预的情况下在链上进行谈判、交易和协作。当 VIRTUAL 在 2026 年 1 月初飙升 27%,交易量达到 4.08 亿美元时,它标志着比投机更重大的意义:一个软件智能体作为独立业务运营的全新经济层的诞生。

这不仅仅是关于 AI 助手回答你的问题。它是关于 AI 智能体拥有资产、支付服务并赚取收入——在多条区块链上 24/7 全天候运行,且全透明地嵌入智能合约中。问题不在于这项技术是否重要,而在于今天构建的基础设施是否将定义未来十年数万亿规模的自主交易如何流动。

去中心化 AI:Bittensor 与 Sahara AI 在开放智能竞赛中的博弈

· 阅读需 12 分钟
Dora Noda
Software Engineer

如果人工智能的未来不是由少数几家万亿美元的公司控制,而是由数百万为训练模型和共享数据而赚取代币的贡献者控制,会怎样?两个项目正竞相实现这一愿景——而且它们的方法迥然不同。

Bittensor 拥有受比特币启发的代币经济学和智能证明(proof-of-intelligence)挖矿,已经建立了一个价值 29 亿美元的生态系统,AI 模型在此竞争奖励。由 Pantera 和 Binance Labs 支持并获得 4,900 万美元融资的 Sahara AI 正在构建一个全栈区块链,将数据所有权和版权保护放在首位。一个奖励原始智能输出;另一个保护数据背后的个人。

随着 OpenAI 和 Google 等中心化 AI 巨头向通用人工智能 (AGI) 冲刺,这些去中心化的替代方案正押注于未来属于开放、无需许可的系统。但哪种愿景会最终胜出?

AI 中的中心化问题

AI 行业面临着严重的权力集中。训练前沿模型需要数十亿美元的计算基础设施,成千上万个 GPU 集群需运行数月。只有少数公司——OpenAI、Google、Anthropic、Meta——能够负担得起这种规模。DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 最近将其描述为资深技术人员见过的“最激烈的竞争环境”。

这种集中化导致了连锁问题。数据贡献者——那些作品被用来训练这些模型的艺术家、作家和程序员——没有得到任何补偿或署名。小型开发者无法与专有的护城河竞争。而用户别无选择,只能信任中心化提供商会负责任地处理他们的数据和输出。

去中心化 AI 协议提供了一种替代架构。通过在全球网络中分配计算、数据和奖励,它们旨在实现访问民主化,同时确保公平补偿。但设计空间广阔,两个领先项目选择了截然不同的道路。

Bittensor:智能证明挖矿网络

Bittensor 的运行方式类似于“AI 版比特币”——一个无需许可的网络,参与者通过贡献有价值的机器学习输出来赚取 TAO 代币。矿工不是在解决任意的加密谜题,而是运行 AI 模型并回答查询。他们的响应质量越高,赚取的就越多。

工作原理

该网络由专门的子网 (subnets) 组成,每个子网专注于特定的 AI 任务:文本生成、图像合成、交易信号、蛋白质折叠、代码补全。截至 2026 年初,Bittensor 托管了超过 129 个活跃子网,高于其早期阶段的 32 个。

在每个子网中,有三种角色进行交互:

  • 矿工 (Miners) 运行 AI 模型并响应查询,根据输出质量赚取 TAO
  • 验证者 (Validators) 评估矿工响应并使用 Yuma 共识算法分配分数
  • 子网所有者 (Subnet Owners) 制定任务规范并接收一部分排放奖励

排放分配比例为:矿工 41%、验证者 41%、子网所有者 18%。这创建了一个由市场驱动的系统,最好的 AI 贡献能获得最多的奖励——这是一种由加密共识而非公司层级强制执行的精英管理制度。

TAO 代币经济

TAO 镜像了比特币的代币经济学:2,100 万枚代币的硬上限、定期减半事件,且没有预挖或 ICO。2025 年 12 月 12 日,Bittensor 完成了首次减半,将每日排放量从 7,200 TAO 减少到 3,600 TAO。

2025 年 2 月的动态 TAO (dTAO) 升级引入了市场驱动的子网定价。当质押者买入子网的 alpha 代币时,他们正在用手中的 TAO 为该子网的价值投票。更高的需求意味着更高的排放量——这是一种针对 AI 能力的价格发现机制。

目前,约 73% 的 TAO 供应量处于质押状态,显示出强烈的长期信心。灰度 (Grayscale) 的 GTAO 信托于 2025 年 12 月申请转换为纽交所上市,这可能为 TAO ETF 和更广泛的机构准入打开大门。

网络规模与采用

数据说明了快速增长的态势:

  • 所有子网中共有 121,567 个独立钱包
  • 106,839 名矿工和 37,642 名验证者
  • 市值约为 29 亿美元
  • EVM 兼容性使得在子网上运行智能合约成为可能

Bittensor 的论点很简单:如果你建立了正确的激励机制,智能就会从网络中涌现。不需要中央协调者。

Sahara AI:全栈数据主权平台

虽然 Bittensor 专注于激励 AI 输出,但 Sahara AI 解决的是输入问题:谁拥有训练这些模型的数据,以及贡献者如何获得报酬?

Sahara 由麻省理工学院 (MIT) 和南加州大学 (USC) 的研究人员创立,在由 Pantera Capital、Binance Labs 和 Polychain Capital 领投的融资轮中筹集了 4,900 万美元。其 2025 年在 Buidlpad 上的 IDO 吸引了来自 118 个国家的 103,000 名参与者,筹资超过 7,400 万美元——其中 79% 以 World Liberty Financial 的 USD1 稳定币支付。

三大支柱

Sahara AI 构建于三大支柱原则之上:

1. 主权与溯源:每项数据贡献都记录在链上,具有不可篡改的归属权。即使在训练期间数据被摄取到 AI 模型中,贡献者仍保留可验证的所有权。该平台已通过 SOC2 安全与合规认证。

2. AI 效用:Sahara 市场(2025 年 6 月开启公测)允许用户购买、出售和授权 AI 模型、数据集及算力资源。每笔交易都记录在区块链上,并实现透明的收入分成。

3. 协作经济:高质量的贡献者将获得灵魂绑定代币(Soulbound tokens,不可转让的声誉标识),从而解锁高级角色和治理权。代币持有者可对平台升级和资金分配进行投票。

数据服务平台

Sahara 的数据服务平台于 2024 年 12 月推出,允许任何人通过创建 AI 训练数据集来赚取收益。全球已有超过 20 万名 AI 训练员和 35 家企业客户使用该平台,处理了超过 300 万条数据标注。

这解决了 AI 开发中的一个根本性不对称问题:像 OpenAI 这样的公司在互联网上抓取训练数据,但原始创作者却一无所获。Sahara 确保数据贡献者——无论是标注图像、编写代码还是注释文本——都能通过 SAHARA 代币支付获得直接补偿。

技术架构

Sahara Chain 使用 CometBFT(Tendermint Core 的分叉)来实现拜占庭容错共识。其设计优先考虑了需要安全数据处理的 AI 应用的隐私性、溯源性和性能。

代币经济特点包括:

  • 以 SAHARA 定价的单次推理支付
  • 具有质押奖励的权益证明(Proof-of-Stake)验证
  • 针对协议决策的去中心化治理
  • 100 亿枚最大供应量,将于 2025 年 6 月进行代币发行(TGE)

主网于 2025 年第三季度上线,团队报告测试网上每日活跃账户数达 140 万,并与微软(Microsoft)、亚马逊(AWS)和谷歌云(Google Cloud)建立了合作伙伴关系。

强强对决:愿景对比

维度BittensorSahara AI
主要关注点AI 输出质量数据输入主权
共识机制智能证明 (Yuma)权益证明 (CometBFT)
代币供应量2100 万硬顶100 亿最大值
挖矿模式竞争性(最优输出胜出)协作性(所有贡献者均获得报酬)
关键指标单位代币的智能水平单次交易的数据溯源
市值 (2026 年 1 月)约 29 亿美元约 7100 万美元
机构信号灰度 ETF 申请币安/Pantera 支持
主要差异点子网多样性版权保护

不同的问题,不同的解决方案

Bittensor 提出的问题是:我们如何激励产生最优质的 AI 输出? 它的答案是市场竞争——让矿工为奖励而战,质量自然会脱颖而出。

Sahara AI 提出的问题是:我们如何公平地补偿每一位为 AI 做出贡献的人? 它的答案是溯源——在链上跟踪每一项贡献,并确保创作者获得报酬。

这些愿景并非互相对立,而是潜在去中心化 AI 堆栈中互补的层级。Bittensor 通过竞争优化模型质量,Sahara 通过公平补偿优化数据质量。

版权问题

AI 领域最具争议的问题之一是训练数据权利。艺术家、作家和出版商发起的重大诉讼认为,抓取受版权保护的内容进行训练构成了侵权。

Sahara 通过链上溯源直接解决了这一问题。当数据集进入系统时,贡献者的所有权会被加密记录。如果该数据被用于训练模型,归属权将持续存在——并且版税支付可以自动流转。

相比之下,Bittensor 对矿工获取训练数据的来源持中立态度。网络奖励的是输出质量,而非输入溯源。这使其更具灵活性,但也更容易受到中心化 AI 所面临的相同版权挑战的影响。

规模与采用轨迹

Bittensor 29 亿美元的市值远超 Sahara 的 7100 万美元,这反映了其多年的领先优势和 TAO 减产的叙事。凭借 129 个子网和灰度的 ETF 申请,Bittensor 已获得了显著的机构认可。

Sahara 尚处于生命周期的早期,但增长迅速。7400 万美元的 IDO 展示了零售市场的需求,与 AWS 和谷歌云的企业合作伙伴关系暗示了其在现实世界中的应用潜力。2025 年第三季度主网的启动使其有望在 2026 年实现全面的生产运营。

2026 年展望:展示投资回报率

正如 Menlo Ventures 合伙人 Venky Ganesan 所观察到的:“2026 年是 AI 的‘成果展示’年。”企业要求真实的投资回报率(ROI),各国需要生产力的提升来证明基础设施支出的合理性。

去中心化 AI 必须证明它可以与中心化替代方案竞争——不仅是在哲学层面,更是在实践层面。Bittensor 子网能否生产出媲美 GPT-5 的模型?Sahara 的数据市场能否吸引足够的贡献者来构建优质训练集?

目前 AI 加密市场的总市值约为 240 亿至 270 亿美元,与 OpenAI 传闻中 1500 亿美元的估值相比规模较小。但去中心化项目提供了中心化巨头无法提供的核心价值:无许可参与、透明的经济模型以及对单点故障的抵御能力。

值得关注的重点

针对 Bittensor:

  • 减半后的供应动态与价格发现
  • 子网质量指标与中心化模型的基准对比
  • 灰度 (Grayscale) ETF 获批的时间表

针对 Sahara AI:

  • 主网稳定性与交易量
  • 试点项目之外的企业级采用
  • 监管机构对链上版权追溯的接受度

融合论

最可能的结果并非一家独大、非赢即输。AI 基础设施领域足够广阔,足以容纳解决不同问题的多个赢家。

Bittensor 擅长协调分布式智能的生产,而 Sahara 擅长协调公平的数据报酬。一个成熟的去中心化 AI 生态系统可能会同时使用两者:利用 Sahara 获取高质量、符合伦理的训练数据,并利用 Bittensor 对基于这些数据训练的模型进行竞争性优化。

真正的竞争不在于 Bittensor 和 Sahara 之间,而在于去中心化 AI 这一类别与目前占据主导地位的中心化巨头之间。如果去中心化网络能够实现前沿模型能力的哪怕一小部分,同时为贡献者提供更优的经济激励,随着 AI 支出的加速,它们将捕获巨大的价值。

两种愿景。两种架构。一个问题:去中心化 AI 能否在没有中心化控制的情况下提供智能?


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ERC-8004 : 可能让以太坊成为 AI 代理操作系统的标准

· 阅读需 10 分钟
Dora Noda
Software Engineer

24 小时内出现了 8 个独立实现。这就是以太坊基金会在 2025 年 8 月发布 ERC-8004 “无信任代理 (Trustless Agents)” 时发生的情况。相比之下,促成 ICO 热潮的标准 ERC-20 花了几个月才看到首批实现。支撑 CryptoKitties 的 ERC-721 则等待了六个月才获得广泛采用。ERC-8004 却在一夜之间爆发。

原因何在?AI 代理终于有了一种在不信任任何人的情况下相互信任的方法。

问题所在:AI 代理无法协同

AI 代理市场的代币市值已突破 77 亿美元,日交易量接近 17 亿美元。据 Bitget 首席执行官 Gracy Chen 预测,到 2025 年底,该领域可能会达到 600 亿美元。但存在一个根本性问题:这些代理是孤立运行的。

当一个 AI 交易代理需要代码审计时,它如何找到一个值得信赖的审计代理?当一个 DeFi 优化器想要聘请专业的收益策略师时,它如何验证该策略师不会窃取其资金?到目前为止,答案一直是中心化中介——这违背了去中心化系统的初衷。

传统的协同需要中间人:平台运营商、声誉聚合器、支付处理器。每个中介都会引入费用、审查风险和单点故障。对于全天候在全球市场运行的自主代理来说,这些摩擦点是不可接受的。

ERC-8004 通过直接在以太坊上创建无信任协调层解决了这个问题。

架构:三个注册表,一个信任层

ERC-8004 引入了三个轻量级的链上注册表,作为自主代理交互的主干。该标准由 MetaMask 的 Marco De Rossi、以太坊基金会的 Davide Crapis、谷歌的 Jordan Ellis 和 Coinbase 的 Erik Reppel 共同起草——这是一个代表钱包基础设施、协议开发、云计算和交易所运营的联盟。

身份注册表 (The Identity Registry) 使用 ERC-721 标准为每个代理提供唯一的链上身份。每个代理都会获得一个便携、抗审查的标识符,映射到其域名和以太坊地址。这为自主代理创建了一个全球命名空间——可以将其视为机器经济的 DNS。

声誉注册表 (The Reputation Registry) 提供了一个用于发布和检索反馈信号的标准接口。该注册表不是在链上存储复杂的声誉评分(这会非常昂贵且不灵活),而是处理代理之间的反馈授权。评分范围为 0-100,带有可选标签和指向链下详细反馈的链接。该协议支持 x402 支付证明,以验证只有付费客户才能留下评论,从而防止垃圾信息和欺诈性反馈。

验证注册表 (The Validation Registry) 提供了通过加密经济质押机制请求和记录独立验证者检查的挂钩 (hooks)。如果一个代理声称它可以优化收益,验证者可以质押代币来验证该声明——并因准确评估获得奖励,或因错误评估面临削减 (slashing)。

这种架构的天才之处在于它将什么留在了链下。复杂的代理逻辑、详细的声誉历史和复杂的验证算法都存在于区块链之外。只有核心的信任锚点——身份证明、授权记录和验证承诺——才会上链。

代理将如何实际使用它

想象一下这个场景:一个持有 1000 万美元 DeFi 仓位的资产管理代理需要跨三个协议进行重新平衡。它向身份注册表查询专业策略代理,通过声誉注册表的声誉评分进行筛选,最终选择了一个拥有 500 多个正面反馈且信任评分为 94/100 的代理。

在委托任何资金之前,组合代理会请求独立验证。三个各质押了 5 万美元的验证者代理在模拟中重新执行拟定的策略。三者都确认了预期结果。只有到那时,组合代理才会授权交易。

这整个过程——发现、声誉检查、验证和授权——都在几秒钟内完成,无需人工干预,也无需任何中心化协调者。

用例远不止交易:

  • 代码审计:安全代理可以建立可验证的漏洞发现记录,并由其他质押其发现的审计人员进行验证。
  • DAO 治理:提案代理可以展示成功的治理参与历史,声誉根据之前投票的结果进行加权。
  • 医疗 AI:诊断代理可以维护由授权医疗机构验证的隐私保护凭证。
  • 去中心化市场:服务代理可以积累跨平台的声誉,无论他们在哪个市场上运行,这些声誉都会跟随他们。

以太坊基金会的 AI 豪赌

以太坊基金会并没有将 ERC-8004 的成功寄托于运气。2025 年 8 月,它成立了 dAI 团队,专门负责推广该标准并构建配套基础设施。该团队由核心开发者 Davide Crapis 领导,有两个优先事项:使 AI 智能体能够在没有中间商的情况下进行支付和协调,并构建一个避免依赖少数大公司的去中心化 AI 栈。

这代表了一项战略博弈,即以太坊可以成为机器经济的协调层,而不仅仅是人类交易的结算层。在 ERC-8004 发布后的 24 小时内,社交媒体上出现了超过 10,000 次自发提及。

这一时机是经过深思熟虑的。NEAR Protocol 已将自己标榜为“AI 区块链”,开发了像 Shade Agents 这样的框架,允许自主机器人跨链运行,同时保持数据隐私。Solana 正在通过各种 DeFi 集成推进智能体基础设施。成为 AI 经济基础层的竞争正在加剧。

以太坊的优势在于网络效应:最大的开发者生态系统、最深的流动性以及最广泛的智能合约兼容性。ERC-8004 旨在将这些优势转化为在智能体协调方面的主导地位。

x402 连接:智能体如何互相支付

ERC-8004 并非孤立存在。它旨在与 x402 集成,这是由 Coinbase 及其合作伙伴开发的 HTTP 支付协议,旨在实现机器对机器(M2M)的微支付。这种组合为智能体经济创建了一个完整的技术栈。

x402 重新启用了长期未使用的 HTTP 402 “Payment Required”(需要付款)状态码。当智能体请求服务时,提供者可以返回支付条款。发起请求的智能体将自动协商并结算支付(使用稳定币、ETH 或其他代币),无需人工干预。

谷歌与 Coinbase 合作开发的代理支付协议(AP2)进一步扩展了这一功能。AP2 在咨询了包括 Salesforce、美国运通(American Express)和 Etsy 在内的 60 多家公司后宣布,为基于智能体的支付提供安全和信任基础设施。A2A x402 扩展则专门针对智能体之间生产级的加密支付。

开源项目 Agent-8004-x402 展示了这些标准如何结合。交易智能体可以通过 ERC-8004 的身份注册表发现交易对手,验证其声誉,请求对其策略进行验证,然后通过 x402 结算交易——这一切都是自主完成的。

可能出现的风险

该标准并非没有风险。智能体私钥或智能合约中的安全漏洞可能是灾难性的。身份注册表中的漏洞可能导致智能体身份冒用。声誉注册表中的缺陷可能导致声誉操纵。验证注册表的质押机制可能会被协调一致的攻击者利用。

监管不确定性也是一大威胁。关于责任归属、问责制以及智能体执行合约的可执行性等问题在很大程度上尚未解决。如果 AI 智能体造成经济损失,谁该负责?智能体的开发者?部署它的用户?还是批准其策略的验证者?

此外还存在集中化风险。如果 ERC-8004 取得成功,少数高声誉的智能体可能会主导生态系统。拥有强大反馈历史的早期参与者可能会为新智能体设置准入门槛,从而可能重现该标准旨在解决的中心化问题。

以太坊基金会已经意识到了这些担忧。该标准包含了一些条款,如声誉衰减(这样非活跃智能体就不会保持虚高的分数)、验证者轮换(防止单一验证者组主导)以及身份恢复机制(防止密钥泄露导致智能体身份永久损毁)。

470 亿美元的机遇

全球 AI 智能体市场在 2024 年达到 51 亿美元,预计到 2030 年将达到 471 亿美元。Token Metrics 预测,到 2025 年底,AI 智能体可能占 DeFi 交易量的 15-20%,到 2026 年底,集成 AI 的协议 TVL 范围将达到 2000-3000 亿美元。

一旦 ERC-8004 等标准得到广泛采用,用于智能体身份和执行合约的 Gas 使用量预计将每季度增长 30-40%。这创造了一个反馈循环:更多的智能体意味着更多的协调,更多的协调意味着更多的链上活动,更多的活动意味着更高的网络收入。

对于以太坊来说,ERC-8004 既是机遇也是必然。如果智能体成为重要的经济参与者(所有迹象都表明它们会),那么捕捉到它们协调层的区块链将占据机器经济中超额的份额。

未来展望

ERC-8004 仍处于审查阶段,但部署已经开始。实验正在以太坊主网以及 Taiko 和 Base 等 Layer-2 网络上运行。2026 年 1 月,多个加密和 AI 平台开始讨论将 ERC-8004 作为智能体市场的关键基石。

该标准可能会包含在以太坊 2026 年的硬分叉中——可能是 Glamsterdam (Gloas-Amsterdam) 或 Hegota (Heze-Bogota)。完全集成将意味着在协议层面为智能体身份、声誉和验证提供原生支持。

24 小时内出现 8 个实现并非偶然。这反映出市场一直在等待这种基础设施。AI 智能体已经存在。它们拥有资金。它们需要协调。ERC-8004 为它们提供了一种除了数学之外无需信任任何人的协调方式。


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隐形税收:人工智能如何利用区块链透明度

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Dora Noda
Software Engineer

每一秒钟,全球各地的 AI 系统都在采集数以太字节(TB)计的公开区块链数据——交易历史、智能合约交互、钱包行为、DeFi 协议流——并将这些原始信息转化为价值数十亿美元的情报产品。讽刺的是:Web3 对透明度和开放数据的基本承诺,正成为 AI 公司在无需支付任何 Gas 费的情况下榨取巨额价值的手段。

这是 AI 对加密生态系统征收的“无形税收”,它正在以大多数开发者尚未察觉的方式,重塑去中心化的经济格局。

从 KYC 到 KYA:探索加密市场中 AI 代理的未来

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Dora Noda
Software Engineer

金融行业花费了数十年时间建立“了解你的客户”(KYC)基础设施。而现在,该行业可能只有几个月的时间来弄清楚“了解你的代理”(KYA)。随着 AI 代理涌入加密货币市场——据估计,到 2025 年底将有一百万个自主代理在区块链上运行——关于“谁(或什么)正在交易”的问题已变得极其紧迫。

2025 年 10 月,Visa 发布了其“信任代理协议”(Trusted Agent Protocol),当时美国零售网站的 AI 驱动流量激增了 4,700%。其传递的信息很明确:机器已经在购物了,而商业基础设施尚未准备好。

Nillion 的盲计算革命:在不查看数据的情况下处理数据

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Dora Noda
Software Engineer

如果你可以对最敏感的医疗记录进行 AI 推理,而 AI 实际上从未“看到”它正在处理的数据,会怎么样?这并非科幻小说 —— 这是盲计算(blind computing)的核心承诺。Nillion 已经从 Hack VC、HashKey Capital 和 Distributed Global 等投资者那里筹集了 5000 万美元,旨在使其成为互联网处理敏感信息的默认方式。

隐私计算市场预计将从 2025 年的 56 亿美元爆发式增长到 2035 年的超过 460 亿美元。但与以往需要信任他人处理数据的隐私解决方案不同,盲计算彻底消除了信任问题。你的数据即使在处理过程中也始终保持加密状态。

x402 协议:一个被遗忘的 HTTP 状态码如何成为 1500 万次 AI 智能体交易的支付管道

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Dora Noda
Software Engineer

28 年来,HTTP 状态码 402 一直处于协议规范的休眠状态。"Payment Required"(需要付费)——这是一个从未到来的未来的占位符。信用卡赢了。订阅模式占据主导。互联网在没有原生支付的情况下演进。

然后 AI 智能体开始需要购买东西。

2025 年 5 月,Coinbase 推出了 x402——这一协议终于激活了 HTTP 402,用于即时、自主的稳定币支付。在短短几个月内,x402 处理了 1500 万次交易。Cloudflare 共同创立了 x402 基金会。Google 将其集成到他们的智能体支付协议(Agentic Payments Protocol)中。交易量在一个月内增长了 10,000%。

这个时机并非偶然。随着 AI 智能体从聊天机器人进化为自主经济主体——购买 API 访问、支付算力、购买数据——它们暴露了一个根本性的鸿沟:传统的支付基础设施假设了人类的参与。创建账户。身份验证。明确批准。当机器需要在毫秒级进行交易时,这些都无法奏效。

x402 将 AI 智能体视为一等经济参与者。而这改变了一切。

x402:教机器互相支付的协议

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Dora Noda
Software Engineer

HTTP 402 自 1997 年以来就一直存在。28 年来,“Payment Required”(需要付费)在互联网的代码库中一直处于休眠状态——这是为一个从未到来的未来预留的占位符。随后,在 2025 年 9 月,Coinbase 和 Cloudflare 激活了它。

结果就是 x402:一种开放协议,使任何 API、网站或 AI 代理都能够直接通过 HTTP 请求并接收即时稳定币支付。无需账户。无需会话。无需繁琐的身份验证。只是机器支付给机器。

交易量在一个月内增长了 10,000%。已处理超过 1,500 万笔付款。当互联网本身成为一种支付轨道时,我们才刚刚触及可能性的皮毛。

Render Network 6500 万帧里程碑:好莱坞 GPU 支柱如何成为 AI 的秘密武器

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Dora Noda
Software Engineer

《西部世界》(Westworld)在 HBO 的视觉特效成本每集大约 1000 万美元。一部漫威电影在视觉特效(VFX)上的花费可能高达 2 亿美元。而在洛杉矶的某个角落,一家名为 OTOY 的初创公司找到了将这些成本降低 70% 的方法——随后他们走得更远,构建了一个去中心化的 GPU 网络,如今该网络正同时为好莱坞大片和 AI 革命提供动力。

Render Network 悄然完成了超过 6500 万帧的渲染,仅在 2025 年就销毁了 530,000 个代币(比 2024 年增长了 279%),目前处理的 AI 推理任务已占其计算能力的 40%。最初作为 3D 艺术家的工具,现已演变成更具雄心的蓝图:一个面向 AI 时代、可替代 AWS 和 Google Cloud 的去中心化方案。