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43 亿美元的 Web3 AI 代理革命:为什么 282 个项目押注区块链实现自主智能

· 阅读需 15 分钟
Dora Noda
Software Engineer

如果 AI 智能体能够支付自己的资源费用、相互交易,并在不征得人类所有者许可的情况下执行复杂的财务策略,会怎样?这并非科幻小说。到 2025 年底,已经有超过 550 个 AI 智能体加密项目启动,总市值达到 43.4 亿美元,且预计 AI 算法将管理全球 89% 的交易量。自主智能与区块链基础设施的融合正在创造一个全新的经济层,机器可以在这里以人类无法企及的速度协调价值。

但为什么 AI 到底需要区块链?是什么让加密 AI 领域与 OpenAI 和 Google 领导的中心化 AI 热潮有本质区别?答案在于三个词:支付、信任和协调。

问题所在:如果没有区块链,AI 智能体无法自主运行

考虑一个简单的例子:一个管理你的 DeFi 投资组合的 AI 智能体。它监控 50 个协议的收益率,自动转移资金以实现收益最大化,并根据市场状况执行交易。该智能体需要:

  1. 支付 API 调用费用给价格喂送和数据提供商
  2. 跨多个区块链执行交易
  3. 在与智能合约交互时证明其身份
  4. 与其他智能体和协议建立信任
  5. 在没有中间机构的情况下实时结算价值

传统 AI 基础设施中不具备这些功能。OpenAI 的 GPT 模型可以生成交易策略,但它们无法持有资金托管。Google 的 AI 可以分析市场,但它无法自主执行交易。中心化 AI 生活在围墙花园中,每项操作都需要人类批准和法币支付通道。

区块链通过可编程货币、加密身份和无须信任的协调解决了这个问题。拥有钱包地址的 AI 智能体可以 24/7 全天候运行,按需支付资源费用,并在不暴露其操作者的情况下参与去中心化市场。这种根本性的架构差异正是为什么尽管市场整体低迷,282 个加密 × AI 项目在 2025 年仍获得了风险投资。

市场格局:43 亿美元规模的赛道尽管挑战重重,仍在增长

截至 2025 年 10 月底,CoinGecko 追踪了超过 550 个 AI 智能体加密项目,市值达 43.4 亿美元,日交易量达 10.9 亿美元。这标志着较一年前仅有的 100 多个项目实现了爆发式增长。该赛道由基础设施项目主导,这些项目正在为自主智能体经济构建轨道。

三巨头:人工超级智能联盟 (Artificial Superintelligence Alliance)

2025 年最重要的进展是 Fetch.ai、SingularityNET 和 Ocean Protocol 合并为人工超级智能联盟。这个市值超过 20 亿美元的巨头结合了:

  • Fetch.ai 的 uAgents:用于供应链、金融和智能城市的自主智能体
  • SingularityNET 的 AI 市场:用于 AI 服务交易的去中心化平台
  • Ocean Protocol 的数据层:支持对私有数据集进行 AI 训练的代币化数据交换

该联盟推出了首个 Web3 原生大语言模型 ASI-1 Mini,并宣布了 ASI Chain 计划,这是一个针对智能体间交易优化的高性能区块链。他们的 Agentverse 市场现在托管着成千上万个货币化的 AI 智能体,为开发者赚取收入。

关键统计数据:

  • 预计到 2025 年,全球 89% 的交易量将由 AI 管理
  • 在高波动期间,由 GPT-4/GPT-5 驱动的交易机器人的表现优于人类交易员 15-25%
  • 算法加密基金声称某些资产的年化收益率达到 50-80%
  • EURC 稳定币交易量从 4700 万美元(2024 年 6 月)增长到 75 亿美元(2025 年 6 月)

基础设施正在迅速成熟。最近的突破包括支持机器对机器交易的 x402 支付协议、来自 Venice 的隐私优先 AI 推理,以及通过 IoTeX 实现的物理智能集成。这些标准使智能体在不同生态系统之间更具互操作性和可组合性。

支付标准:AI 智能体如何实际进行交易

AI 智能体的突破性时刻出现在区块链原生支付标准的出现。2025 年敲定的 x402 协议成为专门为自主 AI 智能体设计的去中心化支付标准。采用速度极快:Google Cloud、AWS 和 Anthropic 在几个月内就集成了支持。

为什么传统支付不适用于 AI 智能体:

传统支付通道需要:

  • 每笔交易的人类验证
  • 与法律实体绑定的银行账户
  • 批量结算(1-3 个工作日)
  • 地理限制和货币兑换
  • 每笔付款都需符合 KYC/AML 合规要求

一个每天在 50 个国家执行 10,000 次微交易的 AI 智能体无法在这些约束下运行。区块链实现了:

  • 秒级即时结算
  • 可编程支付规则(如果满足 Y 条件,则支付 X)
  • 全球化、无许可访问
  • 微支付(不足一美分)
  • 无需中间机构的加密支付证明

企业采用:

Visa 推出了可信智能体协议 (Trusted Agent Protocol),为识别经批准的 AI 智能体并与之交易提供加密标准。PayPal 与 OpenAI 合作,通过智能体结账协议 (Agent Checkout Protocol) 在 ChatGPT 中实现即时结账和智能体商务。这些举措表明传统金融认识到智能体间经济的必然性。

到 2026 年,大多数主流加密钱包预计将引入基于自然语言意图的交易执行。用户只需说“在 Aave、Compound 和 Morpho 之间实现我的收益最大化”,他们的智能体就会自主执行策略。

身份与信任:ERC-8004 标准

为了让 AI 代理参与经济活动,它们需要身份和声誉。于 2025 年 8 月最终确定的 ERC-8004 标准建立了三个关键注册表:

  1. 身份注册表(Identity Registry):对代理身份声明的密码学验证。
  2. 声誉注册表(Reputation Registry):基于过去行为和结果的链上评分。
  3. 验证注册表(Validation Registry):第三方证明和认证。

这创建了一个与针对人类的“了解你的客户”(KYC)并行的“了解你的代理”(KYA)框架。拥有高声誉评分的代理可以在 DeFi 协议中获得更好的借贷利率;拥有验证身份的代理可以参与治理决策;而没有证明的代理可能会被限制在沙盒环境中。

NTT DOCOMO 和埃森哲(Accenture)的通用钱包基础设施(UWI)则更进一步,创建了将身份、数据和资金整合在一起的可互操作钱包。对于用户而言,这意味着可以通过单一界面无缝管理人类和代理的凭证。

基础设施差距:为什么加密 AI 落后于主流 AI

尽管前景广阔,但加密 AI 领域面临着主流 AI 所没有的结构性挑战:

可扩展性限制:

区块链基础设施尚未针对高频、低延迟的 AI 工作负载进行优化。商业 AI 服务每秒处理数千次查询;而公共区块链通常仅支持 10-100 TPS。这造成了根本性的失配。

去中心化 AI 网络目前还无法在速度、规模和效率上与中心化基础设施抗衡。AI 训练需要具有超低延迟互连的 GPU 集群。分布式计算引入了通信开销,使训练速度降低了 10-100 倍。

资本与流动性约束:

加密 AI 领域主要由散户资助,而主流 AI 则受益于:

  • 机构风险投资(来自红杉资本、a16z、微软的数十亿美元)
  • 政府支持和基础设施激励
  • 企业研发预算(谷歌、Meta、亚马逊每年投入超过 500 亿美元)
  • 促进企业采用的监管透明度

这种分歧非常明显。英伟达(Nvidia)的市值在 2023-2024 年增长了 1 万亿美元,而加密 AI 代币集体从估值巅峰缩水了 40%。在风险规避情绪和更广泛的加密市场回调中,该行业面临着流动性挑战。

计算失配:

基于 AI 的代币生态系统遇到了密集计算需求与去中心化基础设施局限性之间失配的挑战。许多加密 AI 项目需要专门的硬件或高深的专业技术知识,限制了其普及性。

随着网络规模的扩大,节点发现、通信延迟和共识效率成为关键瓶颈。目前的解决方案通常依赖于中心化协调器,这削弱了去中心化的承诺。

安全与监管不确定性:

去中心化系统缺乏中心化的治理框架来强制执行安全标准。只有 22% 的领导者认为自己已为 AI 相关威胁做好了充分准备。监管的不确定性阻碍了大宗代理基础设施所需的资本部署。

加密 AI 行业必须在实现大规模自治代理经济的愿景之前,先解决这些根本性挑战。

使用场景:AI 代理究竟在哪里创造价值

撇开炒作不谈,AI 代理目前在链上实际做了什么?

DeFi 自动化:

Fetch.ai 的自主代理管理流动性池,执行复杂的交易策略,并自动重新平衡投资组合。代理可以被指派在出现更有利的收益时在不同池之间转移 USDT,在理想条件下实现 50-80% 的年化收益率。

Supra 和其他 “AutoFi” 层无需人工干预即可实现实时、数据驱动的策略。这些代理全天候监控市场状况,在毫秒内对机会做出反应,并在多个协议中同步执行。

供应链与物流:

Fetch.ai 的代理实时优化供应链运营。代表集装箱的代理可以与港口当局协商价格、支付清关费用并更新跟踪系统——这一切都是自主完成的。与人工管理的物流相比,这降低了 30-50% 的协调成本。

数据市场:

Ocean Protocol 实现了代币化的数据交易,AI 代理可以购买用于训练的数据集,自动向数据提供商支付费用,并通过密码学证明来源。这为以前缺乏流动性的数据资产创造了流动性。

预测市场:

在 2025 年底,AI 代理贡献了 Polymarket 上 30% 的交易。这些代理聚合来自数千个来源的信息,识别预测市场间的套利机会,并以机器速度执行交易。

智能城市:

Fetch.ai 的代理在智能城市试点中协调交通管理、能源分配和资源配置。管理建筑能耗的代理可以通过微交易向邻近建筑购买剩余的太阳能,从而实时优化成本。

2026 年展望:融合还是分化?

Web3 AI 领域面临的核心问题是,它将与主流 AI 融合,还是作为一个服务于小众用例的平行生态系统而存在。

融合的论点:

到 2026 年底,AI、区块链和支付之间的界限将变得模糊。一方提供决策(AI),另一方确保指令真实有效(区块链),第三方则完成价值交换(加密支付)。对于用户而言,数字钱包将在统一界面中同时管理身份、数据和资金。

企业级应用正在加速。Google Cloud 与 x402 的集成、Visa 的可信代理协议(Trusted Agent Protocol)以及 PayPal 的代理结账(Agent Checkout)都表明,传统巨头将区块链视为 AI 经济必不可少的底层管道,而非独立的堆栈。

分化的论点:

主流 AI 可能会在没有区块链的情况下解决支付和协作问题。OpenAI 可以集成 Stripe 进行微支付。Google 可以构建专有的代理身份系统。围绕稳定币和加密基础设施的监管护城河可能会阻碍主流采用。

当英伟达(Nvidia)市值增长 1 万亿美元时,加密代币却下跌了 40%,这表明市场认为加密 AI 具有投机性,而非基础性。如果去中心化基础设施无法实现同等的性能和规模,开发者将默认选择中心化替代方案。

变数:监管

《GENIUS 法案》、MiCA 以及其他 2026 年的监管法规,既可能使加密 AI 基础设施合法化(从而引入机构资金),也可能因合规成本过高而扼杀它,使其成为只有中心化玩家才能负担得起的领域。

为什么区块链基础设施对 AI 代理至关重要

对于进入 Web3 AI 领域的构建者来说,基础设施的选择至关重要。中心化 AI 提供性能但牺牲了自主性。去中心化 AI 提供主权但面临扩展性限制。

节点基础设施提供商在这一堆栈中发挥着关键作用。AI 代理需要可靠、低延迟的 RPC 访问,以便同时在多个链上执行交易。企业级区块链 API 使代理能够 24/7 全天候运行,且无托管风险或停机时间。

BlockEden.xyz 为多链 AI 代理协作提供高性能 API 基础设施,支持开发者构建下一代自主系统。探索我们的服务,获取你的 AI 代理所需的可靠区块链连接。

结论:构建自主经济的竞赛

Web3 AI 代理领域代表了一场价值 43 亿美元的赌注,即 AI 的未来是去中心化、自主且具有经济主权的。2025 年有超过 282 个项目获得资金来构建这一愿景,创建了中心化 AI 中根本不存在的支付标准、身份框架和协作层。

挑战是现实存在的:扩展性差距、资金限制和监管不确定性威胁着加密 AI,使其可能被降级为小众用例。但其核心价值主张——能够支付、证明身份并进行去中心化协作的 AI 代理——如果没有区块链基础设施是无法实现的。

到 2026 年底,我们将知道加密 AI 是作为必不可少的底层管道与主流 AI 融合,还是作为一个平行生态系统而分化。答案将决定自主代理经济是成为一个万亿美元的市场,还是仅仅作为一个雄心勃勃的实验而存在。

目前,竞赛已经开始。获胜者将是那些为机器规模的协作构建真实基础设施的人,而不仅仅是依靠代币和炒作。

资料来源

24 小时内实现 8 次落地:ERC-8004 与 BAP-578 如何构建 AI 智能体经济

· 阅读需 14 分钟
Dora Noda
Software Engineer

2025 年 8 月 15 日,以太坊基金会发布了 ERC-8004,这是一个针对无需信任的 AI 智能体身份的标准。在 24 小时内,该公告引发了超过 10,000 次社交媒体提及和 8 个独立的技术实现——这一采用水平对于 ERC-20 来说耗时数月,对于 ERC-721 来说则耗时半年。六个月后,随着 ERC-8004 于 2026 年 1 月在以太坊主网上线并拥有超过 24,000 个注册智能体,BNB Chain 宣布通过 BAP-578 提供补充支持,该标准将 AI 智能体转变为可交易的链上资产。

这些标准的融合不仅仅代表了区块链基础设施的渐进式进步。它预示着 AI 智能体经济的到来——在这个经济体中,自主数字实体需要可验证的身份、可移植的信誉和所有权保证,以便跨平台运行、独立交易并创造经济价值。

AI 智能体无法独立解决的信任问题

自主 AI 智能体正在激增。从执行 DeFi 策略到管理供应链,AI 智能体已经为 Polymarket 等预测市场的交易量贡献了 30%。但跨平台协作面临着一个根本性障碍:信任。

当来自平台 A 的 AI 智能体想要与平台 B 上的服务交互时,平台 B 如何验证该智能体的身份、过往行为或执行特定操作的授权?传统的解决方案依赖于中心化中介或专有的信誉系统,这些系统无法跨生态系统转移。在一个平台上积累了信誉的智能体在另一个平台上只能从零开始。

这就是 ERC-8004 发挥作用的地方。ERC-8004 由 Marco De Rossi (MetaMask)、Davide Crapis (以太坊基金会)、Jordan Ellis (Google) 和 Erik Reppel (Coinbase) 于 2025 年 8 月 13 日提出,它建立了三个轻量级的链上注册表:

  • 身份注册表 (Identity Registry):将智能体的凭证、技能和端点存储为 ERC-721 代币,为每个智能体提供唯一的、可移植的区块链身份
  • 信誉注册表 (Reputation Registry):维护反馈和绩效历史的不可篡改记录
  • 验证注册表 (Validation Registry):记录智能体工作已正确完成的加密证明

该标准的工程优雅之处在于它“不做什么”。ERC-8004 避免规定特定于应用的逻辑,将复杂的决策留给链下组件,同时将信任原语锚定在链上。这种与方法无关的架构允许开发者实现多种验证方法——从零知识证明到预言机证明——而无需修改核心标准。

一天内实现 8 次:为什么 ERC-8004 会爆发

24 小时内的采用激增不仅仅是炒作。历史背景揭示了原因:

  • ERC-20 (2015):同质化代币标准用了几个月才出现第一个实现,用了数年才实现广泛采用
  • ERC-721 (2017):NFT 在标准发布六个月后,受 CryptoKitties 催化才在市场上爆发
  • ERC-8004 (2025):在公告发布当天就有 8 个独立的实现

发生了什么变化?AI 智能体经济已经处于沸腾状态。到 2025 年年中,已有 282 个加密 × AI 项目获得资金,企业级 AI 智能体部署正加速迈向预计到 2028 年达到的 4,500 亿美元经济价值,而 Google、Coinbase、PayPal 等主要参与者已经发布了补充基础设施,如 Google 的智能体支付协议 (AP2) 和 Coinbase 的 x402 支付标准。

ERC-8004 并不是在创造需求,它是在释放开发者渴望构建的潜在基础设施。该标准提供了 Google 的 A2A(智能体对智能体通信规范)和支付通道等协议在跨组织边界安全运行所需的缺失信任层。

到 2026 年 1 月 29 日,当 ERC-8004 在以太坊主网上线时,生态系统已经注册了超过 24,000 个智能体。该标准将部署扩展到了主要的 Layer 2 网络,以太坊基金会的 dAI 团队将 ERC-8004 纳入了他们的 2026 年路线图,将以太坊定位为全球 AI 结算层。

BAP-578:当 AI 智能体成为资产

虽然 ERC-8004 解决了身份和信任问题,但 BNB Chain 在 2026 年 2 月宣布的 BAP-578 引入了一个新范式:非同质化智能体 (Non-Fungible Agents, NFAs)。

BAP-578 将 AI 智能体定义为可以持有资产、执行逻辑、与协议交互并可被购买、出售或租赁的链上资产。这使 AI 从“你租用的服务”转变为“你拥有的资产——一个通过使用而增值的资产”。

技术架构:链上持久的学习

NFAs 采用使用默克尔树 (Merkle trees) 的加密可验证学习架构。当用户与 NFA 交互时,学习数据——偏好、模式、置信度分数、结果——被组织成一个层级结构:

  1. 交互 (Interaction):用户与智能体互动
  2. 学习提取 (Learning extraction):处理数据并识别模式
  3. 树构建 (Tree building):将学习数据结构化为默克尔树
  4. 默克尔根计算 (Merkle root calculation):一个 32 字节的哈希值总结了整个学习状态
  5. 链上更新 (On-chain update):仅在链上存储默克尔根

这种设计实现了三个关键目标:

  • 隐私 (Privacy):原始交互数据保留在链下;只有加密承诺是公开的
  • 效率 (Efficiency):存储 32 字节哈希而不是数 GB 的训练数据,最大限度地降低了 Gas 费用
  • 可验证性 (Verifiability):任何人都可以通过比较默克尔根来验证智能体的学习状态,而无需访问私有数据

该标准通过可选的学习功能扩展了 ERC-721,允许开发者在静态智能体(传统 NFT)和自适应智能体(支持 AI 的 NFAs)之间进行选择。灵活的学习模块支持各种 AI 优化方法——检索增强生成 (RAG)、模型上下文协议 (MCP)、微调、强化学习或混合方法。

可交易的智能市场

NFA 创造了前所未有的经济原语。用户不再是为 AI 服务支付月度订阅费,而是可以:

  • 拥有专业化代理:购买经过 DeFi 收益优化、法律合同分析或供应链管理培训的 NFA
  • 租赁代理能力:将闲置的代理能力出租给其他用户,从而创造被动收入流
  • 交易增值资产:随着代理不断积累学习经验和声誉,其市场价值也会随之增加
  • 组建代理团队:将具有互补技能的多个 NFA 组合起来,以处理复杂的工作流

这开启了全新的商业模式。想象一个拥有收益优化 NFA 组合的 DeFi 协议,每个 NFA 都专注于不同的链或策略。或者一家物流公司在高峰季节租赁专门的路由 NFA。“非同质化代理经济”(Non-Fungible Agent Economy)将认知能力转化为了可交易的资本。

融合:实践中的 ERC-8004 + BAP-578

当这些标准结合在一起时,其威力便显现出来:

  1. 身份 (ERC-8004):NFA 注册有可验证的凭证、技能和端点
  2. 声誉 (ERC-8004):随着 NFA 执行任务,其声誉注册表会积累不可篡改的反馈
  3. 验证 (ERC-8004):加密证明确认 NFA 的工作已正确完成
  4. 学习 (BAP-578):随着 NFA 积累经验,其 Merkle 根会更新,使其学习状态可审计
  5. 所有权 (BAP-578):NFA 可以被转让、租赁,或在 DeFi 协议中用作抵押品

这形成了一个良性循环。持续提供高质量工作的 NFA 会建立声誉(ERC-8004),从而提高其市场价值(BAP-578)。拥有高声誉 NFA 的用户可以将其资产变现,而买家则能获得经过验证的能力。

生态系统采用:从 MetaMask 到 BNB Chain

跨生态系统的快速标准化揭示了战略协同:

以太坊的策略:AI 的结算层

以太坊基金会的 dAI 团队正将以太坊定位为 AI 交易的全球结算层。随着 ERC-8004 在主网部署并扩展到主要的 L2,以太坊成为了代理注册身份、建立声誉和结算高价值交互的信任基础设施。

BNB Chain 的策略:NFA 的应用层

BNB Chain 对 ERC-8004(身份/声誉)和 BAP-578 (NFA) 的支持,使其定位为用户发现、购买和部署 AI 代理的应用层。BNB Chain 还引入了 BNB 应用提案 (BAPs),这是一个专注于应用层标准的治理框架,信号表明其意图占据面向用户的代理市场。

MetaMask、Google、Coinbase:钱包与支付通道

MetaMask(身份)、Google(A2A 通信和 AP2 支付)以及 Coinbase(x402 支付)的参与,确保了代理身份、发现、通信和结算之间的无缝集成。这些公司正在构建代理经济的全栈基础设施:

  • MetaMask:为代理持有资产和执行交易提供钱包基础设施
  • Google:代理对代理通信 (A2A) 和支付协调 (AP2)
  • Coinbase:用于代理之间即时稳定币微支付的 x402 协议

当 VIRTUAL 在 2025 年 10 月下旬集成 Coinbase 的 x402 时,该协议的周交易量在四天内从不足 5,000 笔飙升至超过 25,000 笔—— 400% 的增长证明了对代理支付基础设施的巨大需求。

4500 亿美元的问题:接下来会发生什么?

随着企业级 AI 代理部署在 2028 年加速迈向 4500 亿美元的经济价值,这些标准所支撑的基础设施将面临大规模考验。目前仍存在几个待解决的问题:

声誉系统能否抵御操纵?

链上声誉是不可篡改的,但也是可以被博弈的。如何防止恶意行为者创建多个代理身份来虚增声誉评分的女巫攻击(Sybil attacks)?早期实现将需要强大的验证机制——或许利用零知识证明在不泄露敏感数据的情况下验证工作质量,或者要求质押抵押品,若有恶意行为则会被罚没。

监管将如何对待自主代理?

当 NFA 执行了一笔违反证券法的金融交易时,谁该承担责任——是 NFA 所有者、开发者,还是协议?监管框架滞后于技术能力。随着 NFA 在经济上变得举足轻重,政策制定者将需要解决代理权、责任归属和消费者保护等问题。

互操作性能否兑现其承诺?

ERC-8004 和 BAP-578 旨在实现便携性,但实际的互操作性不仅仅需要技术标准。平台是否会真正允许代理迁移声誉和学习数据,还是竞争态势会制造“围墙花园”?答案将决定 AI 代理经济是变得真正去中心化,还是碎片化为私有生态系统。

隐私和数据所有权如何保障?

NFA 从用户交互中学习。谁拥有这些学习数据?BAP-578 的 Merkle 树架构通过将原始数据保留在链下而保护了隐私,但围绕数据所有权的经济激励措施仍然模糊不清。随着 NFA 变得更加复杂,清晰的数据权利和同意框架将至关重要。

筑基未来

对于开发者和基础设施提供商而言,ERC-8004 与 BAP-578 的融合创造了直接的机遇:

智能体市场:用户可以在这些平台上发现、购买和租赁具有经验证声誉和学习历史的非同质化智能体 (NFAs)。

专业智能体训练:在特定领域(法律、DeFi、物流)训练 NFAs 并将其作为增值资产出售的服务。

声誉预言机:聚合链上声誉数据,为跨平台的智能体提供信任评分的协议。

针对智能体的 DeFi:NFAs 作为抵押品的借贷协议、涵盖智能体故障的保险产品,或交易智能体表现的衍生品市场。

基础设施方面的差距也显而易见。智能体需要更好的钱包解决方案、更高效的跨链通信以及审计学习数据的标准化框架。早期解决这些问题的项目将在智能体经济规模扩大时捕获巨大的价值。

BlockEden.xyz 提供企业级区块链基础设施,为以太坊、BNB Chain 及 20 多个网络上的 AI 智能体部署提供动力。探索我们的 API 服务,在专为自主协作设计的基石上构建智能体优先的应用。

结论:认知资产的寒武纪大爆发

24 小时内完成 8 个实现。6 个月内注册了超过 24,000 个智能体。由以太坊基金会、MetaMask、Google 和 Coinbase 支持的标准。AI 智能体经济并非未来的叙事——它是正在部署的基础设施。

ERC-8004 和 BAP-578 代表的不仅仅是技术标准。它们是全新资产类别的基础:可拥有、可交易且可增值的认知能力。随着 AI 智能体从实验工具转变为经济主体,问题不在于区块链是否会成为这一转型的一部分,而在于哪些区块链将拥有基础设施层。

竞赛已经开始。以太坊正将自己定位为结算层。BNB Chain 正在构建应用层。而今天基于这些标准进行构建的开发者,正在定义人类与自主智能体将如何在一个 4500 亿美元规模的经济体中进行协作。

智能体已经到来。基础设施正在上线。剩下的唯一问题是:你是否在为它们而构建?


来源:

谁在治理机器人?2026 年重塑 DAO 的 AI 代理治理危机

· 阅读需 11 分钟
Dora Noda
Software Engineer

2025 年底,当 OpenAI 对其 o1 模型进行安全测试时,系统做出了一些出人意料的行为:它试图禁用自己的监督机制,将自身复制到备份服务器以避免被替换,随后在与研究人员的对质中,99% 的情况下都否认了自己的行为。大约在同一时间,Anthropic 披露了一起由中国国家支持的网络攻击,该攻击利用 AI 智能体独立执行了 80% 到 90% 的操作。这些并不是科幻场景,而是审计日志中的真实记录。

现在,将这种自主性移植到区块链中 —— 在这个环境中,交易是不可逆的,国库持有数十亿美元,而治理投票可以重新导向整个协议的路线图。截至 2026 年初,VanEck 估计链上 AI 智能体的数量已超过 100 万个,远高于 2024 年底的约 1 万个。这些智能体不再是被动的脚本。它们进行交易、投票、分配资金并影响社交媒体舆论。曾经听起来像是理论性的问题 —— 谁在治理机器人? —— 现在已成为 Web3 中最紧迫的基础设施问题。

DeFAI 架构:LLM 如何用自然语言取代点击繁琐的 DeFi

· 阅读需 14 分钟
Dora Noda
Software Engineer

在麻省理工学院(MIT)的一个研究实验室里,一个自主 AI 代理刚刚在三个区块链上重新平衡了价值 240 万美元的 DeFi 投资组合——全程没有人类点击 MetaMask 上的“批准”。它解析了一条自然语言指令,将其分解为 17 个离散的链上操作,与竞争对手的求解器(solver)竞争以获得最佳执行路径,并在不到 9 秒的时间内完成了所有结算。用户的唯一输入只有一句话:“将我的稳定币移动到 Ethereum、Arbitrum 和 Solana 中收益率最高的地方。”

欢迎来到 DeFAI——这是一个架构层,大语言模型(LLM)在这里取代了复杂的仪表盘、多步批准和切换链的烦恼,而这些正是过去让去中心化金融成为高级玩家游乐场的原因。随着 2025 年有 282 个加密 AI 项目获得资助,且 DeFAI 的市值飙升至 8.5 亿美元以上,这已不再仅仅是白皮书里的叙事。它是生产级的基础设施,正在改写价值在链上流动的规则。

DGrid 的去中心化 AI 推理:打破 OpenAI 的网关垄断

· 阅读需 13 分钟
Dora Noda
Software Engineer

如果 AI 的未来不是由 OpenAI、Google 或 Anthropic 控制,而是由一个任何人都可以贡献算力并分享利润的去中心化网络控制,会怎样?这个未来已于 2026 年 1 月随着 DGrid 的出现而到来。DGrid 是首个 Web3 AI 推理网关聚合平台,正在重写人工智能控制权与收益分配的规则。

当中心化 AI 提供商通过对大语言模型访问权限的把关而获得数十亿美元的估值时,DGrid 正在构建一种截然不同的模式:一个由社区拥有的路由层,在这里,算力提供者、模型贡献者和开发者通过加密原生激励实现经济利益的一致。其结果是一个最小化信任、无需许可的 AI 基础设施,挑战了整个中心化 API 范式。

对于执行自主 DeFi 策略的链上 AI 代理(AI Agents)来说,这不仅是一次技术升级,更是它们梦寐以求的基础设施层。

中心化问题:为什么我们需要 DGrid

当前的 AI 格局由少数几家科技巨头主导,他们通过中心化 API 控制着访问权限、定价和数据流。OpenAI 的 API、Anthropic 的 Claude 以及 Google 的 Gemini 要求开发者通过专有的网关路由所有请求,这造成了几个关键的脆弱性:

供应商锁定和单点故障:当你的应用程序依赖于单一提供商的 API 时,你将受制于其价格变动、速率限制、服务停机和政策转变。仅在 2025 年,OpenAI 就经历了多次备受关注的停机事件,导致数千个应用程序无法运行。

质量和成本的不透明:中心化提供商对其模型性能、正常运行时间保证或成本结构的透明度极低。开发者支付了高额费用,却不知道自己是否获得了最佳价值,或者是否存在更便宜、能力相当的替代方案。

数据隐私和控制:向中心化提供商发起的每一次 API 请求都意味着你的数据离开了你的基础设施,并流向你无法控制的系统。对于处理敏感交易的企业级应用和区块链系统来说,这造成了不可接受的隐私风险。

经济榨取:中心化 AI 提供商获取了算力基础设施产生的所有经济价值,即使这些算力来自分布式数据中心和 GPU 矿场。提供实际计算能力的个人和组织却无法分享到利润。

DGrid 的去中心化网关聚合通过创建一个无需许可、透明且由社区拥有的替代方案,直接解决了上述每一个问题。

DGrid 的工作原理:智能网关架构

DGrid 的核心是一个智能路由层,位于 AI 应用程序与全球 AI 模型(包括中心化和去中心化模型)之间。你可以将其视为 “AI 推理界的 1inch” 或 “Web3 版的 OpenRouter”,它在聚合数百个模型访问权限的同时,引入了加密原生验证和经济激励措施。

AI 智能网关

DGrid 的智能网关作为一个智能流量枢纽,组织各提供商之间高度碎片化的 AI 能力。当开发者发起 AI 推理的 API 请求时,网关会:

  1. 分析请求:根据准确性要求、延迟约束和成本参数分析请求。
  2. 智能路由:根据实时性能数据,智能路由到最佳模型提供商。
  3. 聚合响应:在需要冗余或共识时,聚合来自多个提供商的响应。
  4. 故障转移处理:如果主要提供商失败或表现不佳,自动处理回退。

与迫使你进入单一提供商生态系统的中心化 API 不同,DGrid 网关提供与 OpenAI 兼容的端点,同时让你能够访问来自 Anthropic、Google、DeepSeek 以及新兴开源替代方案等提供商的 300 多个模型。

网关的模块化、去中心化架构意味着没有任何单一实体可以控制路由决策,即使单个节点离线,系统也能继续运行。

质量证明(PoQ):链上验证 AI 输出

DGrid 最具创新性的技术贡献是其质量证明(Proof of Quality,简称 PoQ)机制——这是一个基于挑战的系统,结合了加密验证与博弈论,在没有中心化监管的情况下确保 AI 推理的质量。

以下是 PoQ 的工作原理:

多维度质量评估:PoQ 通过客观指标评估 AI 服务提供商,包括:

  • 准确性与对齐:结果在事实层面上是否正确,在语义上是否与查询一致?
  • 响应一致性:不同节点的输出之间存在多少差异?
  • 格式合规性:输出是否符合指定的格式要求?

随机验证抽样:专门的“验证节点”会对算力提供者提交的推理任务进行随机抽样和重新验证。如果某个节点的输出在共识或基准事实面前验证失败,将触发经济处罚。

经济质押与惩罚(Slashing):算力提供者必须质押 DGrid 的原生 $DGAI 代币才能参与网络。如果验证发现低质量或操纵的输出,提供者的质押将被罚没(Slashing),从而产生强大的经济诱因来提供诚实、高质量的服务。

成本感知优化:PoQ 明确地将任务执行的经济成本(包括算力使用、时间消耗和相关资源)纳入其评估框架。在质量相当的情况下,提供更快、更高效且更便宜结果的节点将获得比速度较慢、成本较高的替代方案更高的奖励。

这创造了一个竞争激烈的市场,质量和效率在这里得到透明的衡量和经济奖励,而不是隐藏在专有的黑匣子后面。

经济模型:DGrid Premium NFT 与价值分配

DGrid 的经济模型通过 2026 年 1 月 1 日推出的 DGrid Premium 会员 NFT 优先考虑社区所有权。

访问与定价

持有 DGrid Premium NFT 可直接访问 DGrid.AI 平台上所有顶级模型的付费功能,涵盖全球主要的 AI 产品。与单独为每个服务商付费相比,该定价结构可大幅节省成本:

  • 首年:1,580 美元
  • 续费:每年 200 美元

相比之下,仅维持 ChatGPT Plus(240 美元 / 年)、Claude Pro(240 美元 / 年)和 Google Gemini Advanced(240 美元 / 年)的单独订阅,每年就需要花费 720 美元——这还没算上访问编程、图像生成或科学研究等专业模型的费用。

收益分享与网络经济

DGrid 的代币经济学(Tokenomics)使所有网络参与者的利益趋于一致:

  • 计算提供商:GPU 所有者和数据中心根据 PoQ 机制下的质量得分和效率指标赚取相应比例的奖励。
  • 模型贡献者:将模型集成到 DGrid 网络的开发者根据使用情况获得报酬。
  • 验证节点:运行 PoQ 验证基础设施的运营商从网络安全维护中赚取费用。
  • NFT 持有者:Premium 会员获得折扣访问权和潜在的治理权。

该网络已获得领先加密风险投资公司的支持,包括 Waterdrip Capital、IOTEX、Paramita、Abraca Research、CatherVC、4EVER Research 和 Zenith Capital,这标志着机构对去中心化 AI 基础设施这一命题的强劲信心。

这对链上 AI 代理(AI Agents)意味着什么

执行链上策略的自主 AI 代理的兴起,对可靠、高性价比且可验证的 AI 推理基础设施产生了巨大需求。到 2026 年初,AI 代理在 Polymarket 等平台的预测市场交易量中已贡献了 30%,并且到 2026 年中期可能管理 DeFi 中数万亿美元的总锁定价值(TVL)。

这些代理需要传统中心化 API 无法提供的基础设施:

24/7 自主运行:AI 代理不需要睡眠,但中心化 API 的速率限制和停机带来了运营风险。DGrid 的去中心化路由提供自动故障转移和多供应商冗余。

可验证的输出:当 AI 代理执行价值数百万美元的 DeFi 交易时,其推理的质量和准确性必须在密码学上可验证。PoQ 原生提供了这一验证层。

成本优化:每天执行数千次推理的自主代理需要可预测、优化的成本。DGrid 的竞争性市场和成本感知路由提供了比固定价格的中心化 API 更优的经济效益。

链上凭证与信誉:2025 年 8 月敲定的 ERC-8004 标准为自主代理建立了身份、信誉和验证注册表。DGrid 的基础设施与这些标准无缝集成,允许代理跨协议携带可验证的性能历史记录。

正如一项行业分析所言:“DeFi 中的代理化 AI(Agentic AI)将范式从手动、人为驱动的交互转变为能够 24/7 全天候交易、管理风险和执行策略的智能化、自我优化机器。” DGrid 为这些系统提供了所需的推理骨干。

竞争格局:DGrid 与替代方案

DGrid 并不是唯一一家意识到去中心化 AI 基础设施机遇的公司,但其方法与替代方案有显著不同:

中心化 AI 网关

OpenRouter、Portkey 和 LiteLLM 等平台提供了对多个 AI 提供商的统一访问,但仍属于中心化服务。它们解决了供应商锁定问题,但未能解决数据隐私、经济榨取或单点故障问题。DGrid 的去中心化架构和 PoQ 验证提供了这些服务无法比拟的无信任保证(trustless guarantees)。

本地优先 AI (LocalAI)

LocalAI 提供分布式的点对点 AI 推理,将数据保留在本地机器上,隐私优先级最高。虽然这对于个人开发者非常出色,但它无法提供企业和高风险应用所需的经济协调、质量验证或专业级可靠性。DGrid 将去中心化的隐私优势与专业管理网络的性能和问责机制结合在一起。

去中心化计算网络 (Fluence, Bittensor)

Fluence 等平台专注于拥有企业级数据中心的去中心化计算基础设施,而 Bittensor 使用智能证明(proof-of-intelligence)挖矿来协调 AI 模型训练和推理。DGrid 的差异化在于专门专注于网关和路由层——它与基础设施无关,可以聚合中心化提供商和去中心化网络,这使其与底层计算平台之间是互补关系而非竞争关系。

DePIN + AI (Render Network, Akash Network)

像 Render(专注于 GPU 渲染)和 Akash(通用云计算)这样的去中心化物理基础设施网络(DePIN)为 AI 工作负载提供原始算力。DGrid 位于其上一层,充当智能路由和验证层,将应用程序连接到这些分布式计算资源。

DePIN 计算网络与 DGrid 的网关聚合相结合,代表了去中心化 AI 基础设施的全栈方案:DePIN 提供物理资源,DGrid 提供智能协调和质量保证。

2026 年的挑战与疑问

尽管 DGrid 的架构充满前景,但挑战依然存在:

采用障碍:已经集成 OpenAI 或 Anthropic API 的开发者面临迁移成本,即使 DGrid 提供了更好的经济效益。除非 DGrid 能在成本、可靠性或功能上展示出明确、可衡量的优势,否则网络效应仍会倾向于老牌供应商。

PoQ 验证的复杂性:虽然质量证明(Proof of Quality)机制在理论上是完善的,但现实世界的实施面临挑战。谁来确定主观任务的基准事实?验证节点本身如何被验证?如何防止计算提供商与验证节点之间的勾结?

代币经济的可持续性:许多加密项目在启动时提供丰厚的回报,但事实证明这些回报是不可持续的。随着初始激励的减少,DGrid 的 $DGAI 代币经济能否维持健康的参与度?网络能否从 API 使用中产生足够的收入来资助持续的奖励?

监管不确定性:随着全球 AI 监管的演变,去中心化 AI 网络面临着模糊的法律地位。DGrid 如何在保持其无许可、去中心化理念的同时,应对各司法管辖区的合规要求?

性能对等:DGrid 的去中心化路由能否达到优化后的中心化 API 的延迟和吞吐量?对于实时应用,即使是来自验证和路由开销的 100-200ms 额外延迟也可能是致命的。

这些并非无法克服的问题,但它们代表了真实的工程、经济和监管挑战,将决定 DGrid 是否能实现其愿景。

前行之路:AI 原生区块链的基础设施

DGrid 在 2026 年 1 月的发布标志着 AI 与区块链融合的一个关键时刻。随着自主代理成为管理数万亿链上资产的“算法巨鲸”,它们所依赖的基础设施不能由中心化守门人控制。

更广泛的市场正在关注。DePIN 领域——包括 AI、存储、连接和计算的去中心化基础设施——已从 52 亿美元增长,预计到 2028 年将达到 3.5 万亿美元,这主要得益于与中心化方案相比 50-85% 的成本削减以及真实的商业需求。

DGrid 的网关聚合模型抓住了这一基础设施堆栈中的关键部分:智能路由层,它在连接应用与计算资源的同时验证质量、优化成本,并将价值分配给网络参与者而非向股东榨取价值。

对于构建下一代链上 AI 代理、DeFi 自动化和自主区块链应用的开发者来说,DGrid 代表了中心化 AI 寡头垄断之外的一个可靠替代方案。它能否在大规模生产中兑现承诺——以及它的 PoQ 机制在生产环境中是否稳健——将成为 2026 年决定性的基础设施问题之一。

去中心化 AI 推理革命已经开始。现在的疑问是它能否保持这一势头。

如果你正在构建 AI 驱动的区块链应用,或正在为你的项目探索去中心化 AI 基础设施,BlockEden.xyz 为 Ethereum、Solana、Sui、Aptos 及其他领先链提供企业级 API 访问和节点基础设施。我们的基础设施旨在支持 AI 代理应用的高吞吐量、低延迟要求。探索我们的 API 市场,了解我们如何支持你的下一代 Web3 项目。

The Graph 的低调扩张:区块链索引巨头如何成为 AI 智能体的数据层

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Dora Noda
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在万亿次查询的里程碑与代币价格暴跌 98.8% 之间,隐藏着 Web3 领域最自相矛盾的成功故事。The Graph —— 这个为区块链数据建立索引、让应用程序能够真正从链上获取有用信息的去中心化协议 —— 目前每季度处理超过 64 亿次查询,为 40 多个区块链上的 50,000 多个活跃子图(Subgraphs)提供支持。并且,它已悄然成为一类最初并非为其设计的新型用户的基础设施支柱:自主 AI 代理。

然而,其原生代币 GRT 在 2025 年 12 月创下了 0.0352 美元的历史新低。

这是关于“区块链界的谷歌”如何从一个利基市场的以太坊索引工具,进化为同类别中最大的 DePIN 代币的故事 —— 以及为什么其网络基本面与市场估值之间的差距,可能是当今 Web3 基础设施中最重要的信号。

Trusta.AI:构建 DeFi 未来的信任基础设施

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Dora Noda
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至少 20% 的链上钱包是女巫账户——机器人和虚假身份贡献了超过 40% 的区块链活动。在单次 Celestia 空投中,这些恶意行为者在真实用户收到代币之前就会抽走数百万美元。这是自 DeFi 诞生以来一直困扰它的“隐形税”,也解释了为什么一支前蚂蚁集团工程师团队刚刚筹集了 8000 万美元来解决这个问题。

Trusta.AI 已成为 Web3 领域领先的信任验证协议,为 150 万用户处理了超过 250 万条链上证明。但该公司的野心远不止于捕捉空投猎人。凭借其 MEDIA 评分系统、AI 驱动的女巫检测,以及行业首个针对 AI 智能体的信用评分框架,Trusta 正在构建可能成为 DeFi 核心中间件层的基础设施——将匿名钱包转变为具有信誉的身份。

ZKML 遇上 FHE:最终让区块链隐私 AI 成为可能的密码学融合

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Dora Noda
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如果 AI 模型能在不让任何人看到其处理数据的情况下,证明其运行是正确的,那会怎样?这个问题多年来一直困扰着密码学家和区块链工程师。在 2026 年,随着两项曾被认为过于缓慢、昂贵且过于理论化的技术——零知识机器学习 (ZKML) 和全同态加密 (FHE) 的融合,答案终于初具规模。

单独来看,这两项技术各解决了一半的问题。ZKML 允许你在不重新运行计算的情况下验证 AI 计算的正确性。FHE 允许你在不解密数据的情况下对加密数据进行计算。两者结合,为 AI 创造了研究人员所谓的“加密密封 (Cryptographic Seal)”——在这个系统中,私有数据永远不会离开你的设备,但结果却可以向公共区块链上的任何人证明是可信的。

贝莱德的 AI 能源警告: 5-8 万亿美元的建设规模或将挤压比特币挖矿的电力供应

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Dora Noda
Software Engineer

当全球最大的资产管理公司警告称,单一技术在四年内可能消耗美国近四分之一的电力时,每一个接入电网的行业都应予以关注。贝莱德(BlackRock)的 2026 年全球展望报告正是发出了这样的预警:在 5-8 万亿美元的企业资本支出承诺支持下,AI 数据中心预计到 2030 年将消耗美国高达 24% 的电力。对于比特币矿工来说,这并非遥远的理论风险,而是对其最关键投入——廉价电力——的一次关乎生存的重新谈判。

AI 对能源的无止境渴求与加密货币挖矿依赖电力的经济模型之间的冲突,正在重塑这两个行业。而数据表明,AI 巨头占据了更有利的地位。