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加密 VC 大洗牌：a16z Crypto 削减 55% 基金规模，“大灭绝” 席卷区块链投资者

· 阅读需 12 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当加密货币领域最激进的风险投资公司之一将其基金规模削减一半时，市场会为之侧目。Andreessen Horowitz 的加密部门 a16z crypto 正计划为其第五只基金筹集约 20 亿美元——这与其在 2022 年筹集的 45 亿美元巨型基金相比，大幅缩减了 55%。这种缩减并非孤立发生。它是整个加密风险投资领域更广泛反思的一部分，“大灭绝”的警告与战略转型以及对区块链技术实际价值的基础性重定价交织在一起。

问题不在于加密风投是否正在萎缩，而在于脱颖而出的将是更强大，还是仅仅是规模更小。

数据不会撒谎：加密风投的惨烈收缩​

让我们从原始数据开始。

2022 年，当前一轮牛市的狂欢余温尚存时，加密风险投资公司通过 329 只基金总计筹集了超过 860 亿美元。到 2023 年，这一数字崩塌至 112 亿美元。而在 2024 年，它仅勉强达到 79.5 亿美元。

加密市场总市值本身也从 10 月初 4.4 万亿美元的高点蒸发，缩水了超过 2 万亿美元。

A16z crypto 的缩减镜像了这种撤退。该公司计划在 2026 年上半年末关闭其第五只基金，押注于更短的融资周期，以捕捉加密货币快速变化的趋势。

与 Paradigm 向 AI 和机器人领域的扩张不同，a16z crypto 的第五只基金仍 100% 专注于区块链投资——这是对该行业的信任票，尽管资本部署要保守得多。

但这里有一个细微差别：2025 年的总融资额实际上回升到了 340 亿美元以上，是 2024 年 170 亿美元的两倍。仅 2025 年第一季度就筹集了 48 亿美元，相当于 2024 年全年部署的风险资本的 60%。

问题在于？交易数量同比下降了约 60%。资金流向了更少、更大的赌注——让早期创始人面临多年来最严峻的融资环境之一。

基础设施项目占据主导地位，在 2024 年通过 610 多个交易吸纳了 55 亿美元，同比增长 57%。与此同时，Layer-2 融资在 2025 年骤降 72% 至 1.62 亿美元，成为快速扩张和市场饱和的受害者。

信息很明确：风投正在为经过验证的基础设施买单，而不是投机性的叙事。

Paradigm 的转型：当加密风投对冲赌注时​

在 a16z 加倍下注区块链的同时，管理着 127 亿美元资产、全球最大的加密货币专属公司之一 Paradigm 正通过 2026 年 2 月底宣布的 15 亿美元基金，向人工智能、机器人和“前沿技术”扩张。

联合创始人兼管理合伙人 Matt Huang 坚持认为，这并非背离加密货币，而是向相邻生态系统的扩张。“这些生态系统之间存在强烈的重叠，”Huang 解释说，他指出了依赖 AI 决策和区块链结算的自主代理支付。

本月早些时候，Paradigm 与 OpenAI 合作发布了 EVMbench，这是一个测试机器学习模型是否能够识别和修复智能合约漏洞的基准。

这个时机极具战略意义。2025 年，全球 61% 的风投资金（约 2587 亿美元）流向了 AI 领域。Paradigm 的举动承认，在一个 AI 占据指数级更多机构资本的市场中，单靠加密基础设施可能无法支撑风投规模的回报。

这并非放弃，而是承认现实。

区块链最有价值的应用可能会出现在 AI、机器人和加密货币的交汇点上，而不是孤立存在。Paradigm 正在对冲，而在风险投资中，对冲往往是转型的前奏。

Dragonfly 的反抗：在“大灭绝事件”中募集 6.5 亿美元​

当其他公司缩减规模或多元化发展时，Dragonfly Capital 在 2026 年 2 月关闭了 6.5 亿美元的第四只基金，超过了其最初 5 亿美元的目标。

管理合伙人 Haseeb Qureshi 直言不讳地描述了现状：“士气低迷，恐惧极端，熊市的阴霾已经笼罩。”合伙人 Rob Hadick 甚至更进一步，将当前环境称为加密风险投资的“大灭绝事件”。

然而，Dragonfly 的业绩在低迷时期表现强劲。该公司在 2018 年 ICO 崩溃期间以及 2022 年 Terra 崩盘前夕筹集了资金——这些年份的基金成为了其表现最好的投资组合。

策略是什么？专注于有明确需求的金融用例：稳定币、去中心化金融 (DeFi)、链上支付和预测市场。

Qureshi 毫不委婉地说：“非金融类加密货币已经失败。”Dragonfly 押注区块链作为金融基础设施，而不是作为投机性应用的平台。

类似信用卡的服务、货币市场类基金以及与股票和私人信贷等现实世界资产挂钩的代币占据了其投资组合的主导地位。该公司正在构建受监管、有收入的产品，而不是不切实际的“登月计划”。

这就是新的加密风投剧本：更高的信念、更少的博弈、金融原语优于叙事驱动的投机。

收入势在必行：为什么单靠基础设施已不再足够​

多年来，加密风险投资一直遵循一个简单的逻辑：构建基础设施，应用自然会随之而来。Layer-1 区块链、Layer-2 rollups、跨链桥、钱包——数十亿美元投入到了基础堆栈中。

当时的假设是，一旦基础设施成熟，消费者采用率就会激增。

但这并没有发生。或者至少，发生得不够快。

到 2026 年，从基础设施到应用的转型正在迫使人们进行反思。风投现在优先考虑“可持续的收入模型、有机用户指标和强大的产品市场契合度”，而不是“具有早期吸引力但收入能见度有限的项目”。

种子轮融资下降了 18%，而 B 轮融资增长了 90%，这标志着市场更倾向于具有成熟经济模式的成熟项目。

现实世界资产 (RWA) 代币化在 2025 年突破了 360 亿美元，从政府债务扩展到私人信贷和大宗商品。去年，稳定币的交易量估计达到 46 万亿美元——是 PayPal 交易量的 20 倍以上，接近 Visa 的三倍。

这些不是投机性的叙事。它们是具有可衡量的持续收入的生产级金融基础设施。

贝莱德 (BlackRock)、摩根大通 (JPMorgan) 和富兰克林邓普顿 (Franklin Templeton) 正在从“试点项目转向大规模、生产就绪的产品”。稳定币轨道夺取了加密融资的最大份额。

2026 年，重点仍在于透明度、带息稳定币的监管清晰度，以及存款代币在企业财务工作流和跨境结算中的更广泛使用。

这种转变并不微妙：加密货币正在被重新定价为基础设施，而不是应用平台。

价值沉淀在结算层、合规工具和代币化资产分发中，而不是沉淀在那些承诺革命性吞吐量的最新 Layer-1 项目中。

行业洗牌对建设者意味着什么​

2025 年 1 月至 11 月，加密风险投资筹集了 545 亿美元，比 2024 年全年总额增长了 124%。然而，随着交易数量的下降，平均交易规模却有所增加。

这是一场披着复苏外衣的行业整合。

对于创始人来说，影响是显而易见的：

早期融资依然残酷。 VC 预计 2026 年将继续保持自律，新投资的门槛会更高。大多数加密投资者预计早期融资将略有改善，但仍远低于上一个周期的水平。

如果你在 2026 年进行开发，你需要概念验证（PoC）、真实用户或引人注目的营收模型——而不仅仅是白皮书和叙事。

重点领域主导资金配置。 基础设施、RWA 代币化以及稳定币/支付系统吸引了机构资金。其他领域则面临艰难挑战。

DeFi 基础设施、合规工具和 AI 相关系统是新的赢家。缺乏明确盈利模式的投机性 Layer-1 和消费级应用则已出局。

巨额融资集中在后期项目。 CeDeFi（中心化去中心化金融）、RWA、稳定币/支付以及受监管的信息市场集中在后期阶段。

早期融资继续播种 AI、零知识证明（ZK Proofs）、去中心化物理基础设施网络（DePIN）和下一代基础设施——但审查要严格得多。

营收是新的叙事。 仅凭一个愿景就筹集 5000 万美元的日子已经结束了。Dragonfly 关于“非金融加密货币已经失败”的论点并非特例——这已成为共识。

如果你的项目在 12-18 个月内无法产生或可靠地预测收入，请做好迎接质疑的准备。

幸存者的优势：为什么这可能是健康的​

加密风险投资的洗牌让人感到痛苦，事实也确实如此。在 2021-2022 年融资的创始人正面临着折价融资（down rounds）或倒闭。

那些依赖永久融资周期的项目正通过惨痛的教训意识到，资本并非无穷无尽。

但洗牌孕育韧性。2018 年的 ICO 崩盘摧毁了数千个项目，但幸存者——Ethereum、Chainlink、Uniswap——成为了当今生态系统的基石。2022 年的 Terra 崩溃迫使风险管理和透明度得到提升，使 DeFi 更加符合机构级要求。

这一次，修正正迫使加密行业回答一个根本问题：区块链到底有什么用？答案越来越趋向于金融基础设施——结算、支付、资产代币化、可编程合规。不是元宇宙，不是代币门槛社区，也不是 Play-to-Earn 游戏。

按传统 VC 标准衡量，A16z 的 20 亿美元基金规模并不小。它是克制的。Paradigm 向 AI 领域的扩张并非退缩——而是认识到区块链的杀手级应用可能需要机器智能。Dragonfly 在“大灭绝事件”中筹集 6.5 亿美元并非逆势而为——而是坚信建立在区块链轨道上的金融原语将比炒作周期更长久。

加密风险投资市场的广度正在缩小，但深度正在加强。获得融资的项目会更少。更多项目需要真实的业务。过去五年建立的基础设施最终将接受营收型应用的压力测试。

对于幸存者来说，机遇是巨大的。稳定币每年处理 46 万亿美元。RWA 代币化目标到 2030 年达到 30 万亿美元。区块链轨道上的机构级结算。这些不是梦想——它们是吸引机构资金的生产系统。

2026 年的问题不在于加密 VC 是否能恢复到 860 亿美元，而在于部署的 340 亿美元是否更聪明。如果 Dragonfly 的熊市年份投资给了我们什么启示，那就是最好的投资往往发生在“情绪低落、恐惧极端、熊市阴霾笼罩”的时候。

欢迎来到炒作周期的另一面。这是构建真实业务的地方。

资料来源：

大 AI 循环融资环路：当供应商资助自己的客户

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

华尔街在 2026 年有了新的担忧：人工智能（AI）热潮可能建立在财务工程而非真实需求之上。超过 8000 亿美元的“循环融资”安排——即芯片制造商和云服务提供商投资于 AI 初创公司，而这些公司随即动用这些资金购买他们的产品——让分析师们开始质疑，我们见证的是创新还是会计炼金术。

数据令人震惊。英伟达（NVIDIA）宣布与 OpenAI 建立 1000 亿美元的合作伙伴关系。AMD 达成了价值 2000 亿美元的交易，向客户交付了 10% 的股权认股权证。甲骨文（Oracle）承诺投入 3000 亿美元的云基础设施。但问题的关键在于：这些供应商同时也是购买其产品的 AI 公司的大股东，形成了一个自我强化的循环，这与互联网泡沫时期的供应商融资灾难惊人地相似。

循环的剖析​

在这个财务生态系统的中心是 OpenAI，它既成了 AI 潜力的典型代表，也成了其财务可持续性的警示录。尽管该公司预计到 2029 年营收将达到 1000 亿美元，但预计仅在 2026 年就将亏损 140 亿美元——几乎是 2025 年亏损额的三倍。

OpenAI 的基础设施承诺描绘了一幅前所未有的支出蓝图：在 2025 年至 2035 年间，向七家主要供应商分配了 1.15 万亿美元。博通（Broadcom）以 3500 亿美元领跑，其次是甲骨文（3000 亿美元）、微软（2500 亿美元）、英伟达（1000 亿美元）、AMD（900 亿美元）、亚马逊 AWS（380 亿美元）和 CoreWeave（220 亿美元）。

这些并非传统的采购。它们是资金在闭环中流动的循环安排：投资者资助 AI 初创公司，初创公司从这些投资者手中购买基础设施，而这些“收入”被报告为真实的业务增长。

英伟达立场的转变​

英伟达与 OpenAI 的关系说明了这些安排崩解的速度有多快。2025 年 9 月，英伟达宣布了一项意向书，计划向 OpenAI 投资高达 1000 亿美元，这与部署至少 10 吉瓦（GW）的英伟达系统挂钩。首个吉瓦计划于 2026 年下半年在英伟达 Vera Rubin 平台上部署，届时将触发首批资金投放。

到 2025 年 11 月，英伟达在季度财报中披露该交易“可能无法实现”。《华尔街日报》在 2026 年 1 月报道称该协议“被搁置”。首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）在 2026 年 3 月告诉投资者，公司对 OpenAI 的 300 亿美元投资“可能是最后一次”投资于该初创公司，而投资 1000 亿美元的机会“已不在考虑范围内”。

拖累英伟达股价的担忧是什么？批评者将这些交易与互联网泡沫破裂相提并论，当时像北电网络（Nortel）这样的光纤公司提供了“供应商融资”，后来发生崩盘，拖垮了整个市场。

AMD 的股权博弈​

AMD 通过提供股权以换取采购承诺，将循环融资提升到了另一个高度。这家芯片制造商与 Meta 和 OpenAI 达成了两项重大交易——每项交易都包含允许客户以每股 0.01 美元的价格收购 1.6 亿股 AMD 股票（约占公司 10% 股份）的认股权证。

Meta 的交易价值超过 1000 亿美元，涉及高达 6 吉瓦的 Instinct GPU，其行权结构围绕里程碑展开：第一批在交付 1GW 时行权，随着采购规模扩大至 6GW，更多批次将行权，最终行权则要求 AMD 股价达到 600 美元——是目前水平的 4 倍以上。

OpenAI-AMD 的安排遵循同样的模式：数十亿美元的芯片交换股权，部署情况和股价基准决定行权计划。怀疑论者看到了泡沫机制：供应商投资于购买其设备的客户，估值支撑产能，产能证明估值的合理性。支持者则反驳称，需求在产品遥测数据、企业合同和 API 使用量中清晰可见。

但根本问题依然存在：这是可持续的客户获取，还是掩盖需求不确定性的财务工程？

甲骨文的 3000 亿美元赌注​

甲骨文对 OpenAI 的承诺代表了历史上最大的云合同之一。这项为期五年、价值 3000 亿美元的协议（约每年 600 亿美元）要求甲骨文交付 4.5 吉瓦的计算能力，相当于 400 万个美国家庭的耗电量，或超过两座胡佛水坝的输出功率。

该项目预计从 2027 年开始每年为甲骨文贡献 300 亿美元的营收，但基础设施目前仅处于早期建设阶段。为了资助这一扩张，甲骨文主席拉里·埃里森（Larry Ellison）概述了在 2026 年筹集 450 亿至 500 亿美元的计划，其资本支出比早先的估计高出 150 亿美元。

对于 OpenAI 而言，甲骨文的交易只是基础设施拼图中的一块，该拼图要求每年筹集巨额资金——这远远超过了其目前 100 亿美元的年度经常性收入（ARR），同时还要承受巨额亏损。

互联网泡沫的平行对比​

与 20 世纪 90 年代末互联网热潮的比较是不可避免的。在那一时期，光纤网络在增长承诺的推动下不断扩张，并受到供应商融资的助推——贷款和支持使电信提供商即使在基本经济状况恶化的情况下也能维持巨额投资。

今天的动态惊人地相似：

  • 供应商资助客户：云服务提供商和芯片制造商投资于 AI 初创公司
  • 循环流动虚增营收：增长指标因生态系统内的资金循环而失真
  • 定价基于理想条件的估值：OpenAI 报道的 8300 亿美元估值假设其在 2029 年实现盈利
  • 紧密的相互依赖：放大了繁荣与萧条的周期

当北电网络在 2001 年崩盘时，它揭示了供应商融资是如何支撑不可持续增长的。纸面上看起来强劲的设备销售在客户由于供应商自身提供资金而无法实际支付时化为泡影。

440 亿美元的问题​

OpenAI 的内部预测显示，从 2023 年到 2028 年底，预计累计亏损将达 440 亿美元，直到 2029 年才实现 140 亿美元的利润。这基于营收从 2025 年估计的 40 亿美元增长到 2029 年的 1000 亿美元——四年内增长 25 倍。

作为参考，即使是 NVIDIA 在 AI 繁荣时期的历史性增长，也花费了数年时间才达到类似的倍数。OpenAI 不仅必须达到这种规模，还必须大幅改变单位经济效益，从 70%+ 的亏损率转向盈利。

该公司的烧钱速度是历史上所有初创公司中最快的。如果无法获得额外的融资轮次（据报道正在探索估值接近 8300 亿美元、规模达 1000 亿美元的融资），它最早可能在 2027 年耗尽资金。

循环何时打破？​

循环融资模式依赖于持续的资本流入。只要投资者相信 AI 的变革潜力并愿意为亏损买单，生态系统就能运转。但几个压力点可能会打破这一循环：

企业 ROI 现实​

到 2026 年中期，在 2024-2025 年采用 AI 解决方案的企业应该展示出可衡量的投资回报率 (ROI)。如果生产力提升、成本节约或收入增长没有实现，企业的 AI 预算将会收缩。由于企业客户代表了 OpenAI 在消费者 ChatGPT 订阅之外的增长故事，令人失望的企业业绩将动摇整个理论基础。

投资者疲劳​

OpenAI 正在探索 8300 亿美元估值的融资，同时预计 2026 年将亏损 140 亿美元。在某个时刻，即使是财力最雄厚的投资者也会要求一条不需要永远假设指数级增长的盈利路径。2026 年 2 月完成的 1100 亿美元融资轮——由亚马逊 (500 亿美元)、NVIDIA (300 亿美元) 和软银 (300 亿美元) 参与——可能代表了投资者的承诺，但也突显了对资本密集度的担忧。

“干净营收”的需求​

到 2026 年第一季度，投资者将要求看到不与内部补贴或循环安排挂钩的“干净”营收数据。当公司报告增长时，股东想知道有多少来自公平交易，有多少来自供应商融资交易。这种审查可能会迫使公司披露令人不安的营收质量信息。

利润率压缩​

如果多家资金雄厚的 AI 实验室为了赢得企业客户而在价格上展开竞争，整个行业的利润率将会被压缩。OpenAI、Anthropic、Google DeepMind 等都在追求具有类似能力的相似客户群。在一个具有巨大固定成本的资本密集型行业中进行价格竞争，是导致长期亏损的诱因。

看涨理由​

循环融资的捍卫者认为，目前的情况与互联网泡沫时期的过剩有着本质区别：

可见需求：API 使用量、ChatGPT 超过 3 亿的周活跃用户以及企业部署都证明了真正的采用。这不再是“如果我建好了，他们就会来”——客户已经在正式使用这些产品了。

基础设施必要性：AI 模型的训练和推理需要大量的算力。这些投资不是投机性的，而是交付客户明确需要的服务的先决条件。

战略定位：对于 NVIDIA、AMD 和 Oracle 等供应商而言，投资 AI 领导者可以锁定长期客户，同时在生态系统发展方向上获得战略影响力。即使某些投资没有回报，占领 AI 基础设施市场也是值得冒险的。

多元化收入流：OpenAI 不仅仅是在销售 ChatGPT 订阅。它通过 API 接入、企业授权、定制模型以及跨行业的合作伙伴关系来实现商业化。多元化的收入降低了单点故障风险。

对区块链基础设施的影响​

对于区块链基础设施提供商来说，AI 循环融资现象既是警告也是机遇。定位于 AI 工作负载的去中心化计算网络必须证明其在代币激励之外的真正经济优势——包括中心化提供商无法企及的成本降低、抗审查性或可验证性。

那些声称要颠覆中心化 AI 基础设施的项目面临着同样的问题：需求是真实的，还是代币激励制造了虚假繁荣？OpenAI 营收质量面临的审查最终也将触及加密原生的 AI 项目。

BlockEden.xyz 为构建去中心化应用的开发者提供可靠的区块链基础设施。在 AI 行业应对供应商融资挑战的同时，区块链生态系统继续以可持续的、基于使用量的模式扩张。探索我们的 API 服务，支持 Ethereum、Sui、Aptos 以及 10 多个链。

前行之路​

AI 循环融资循环将以以下三种方式之一解决：

场景 1：真实需求验证投资 企业 AI 采用加速，营收增长兑现，OpenAI 按预期在 2029 年实现盈利。循环融资被证明是变革性技术转型期间的战略定位。早期投资的供应商成为 AI 时代的主导基础设施提供商。

场景 2：逐渐趋于理性 增长继续，但未达到指数级预测。公司进行重组，估值下调，部分参与者退出，行业围绕可持续的商业模式进行整合。这不是泡沫破裂，而是区分胜者与败者的修正。

场景 3：循环中断 企业 ROI 令人失望，资本市场对 AI 投资失去兴趣，循环融资循环迅速瓦解。由供应商融资虚增的营收烟消云散，迫使整个生态系统进行资产减记。与互联网时代供应商融资的类比变成了现实，而不再是隐喻。

结论​

支撑 AI 基础设施繁荣的 8000 亿美元循环融资环路，要么代表了极具前瞻性的生态系统建设，要么是掩盖需求不确定性的财务工程。答案可能介于这两个极端之间：对 AI 潜力的真正兴奋与可能超出短期经济现实的财务安排交织在一起。

OpenAI 预计在 2026 年亏损 140 亿美元，这不仅是一个财务统计数据，更是对整个前沿 AI 商业模式的压力测试。如果该公司及其同行能在接下来的 18-24 个月内证明可持续的单位经济效益和真正的企业需求，循环融资将被视为激进但合理的早期投资。

否则，2026 年可能会被铭记为华尔街意识到 AI 热潮建立在供应商融资收入的自我循环模式之上的一年——历史表明这种模式通常不会有好的结局。

对于投资者、企业和基础设施提供商来说，问题不在于 AI 是否会变革行业——它几乎肯定会。问题在于，为当今建设提供资金的财务安排能否维持足够长的时间，以见证这一变革的实现。

来源​

AI Copilots 正在接管 DeFi ： 从手动交易到投资组合管理

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026 年 1 月，一个名为 ARMA 的 AI 代理在 StarkNet 上的三个收益协议中静静地重新平衡了 $ 336,000 的 USDC，而没有一个人类点击“确认”。同一个月，一名 Griffain 用户输入“将我的稳定币转移到 Solana 上收益最高的金库”，并眼睁睁地看着一个自主代理在不到 90 秒的时间内执行了一项包含五个步骤的跨协议策略。欢迎来到 DeFi 智能副驾（copilots）时代，在这里，去中心化金融中最重要的按钮越来越多的是你从未按下的那个。

x402 基金会：Coinbase 与 Cloudflare 如何构建 AI 互联网的支付层

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

近三十年来，HTTP 状态码 402 —— “Payment Required”（需要付费）—— 一直在互联网规范中处于休眠状态，成为了一个从未到来的未来的占位符。2025 年 9 月，Coinbase 和 Cloudflare 终于激活了它。到 2026 年 3 月，x402 协议仅在 Solana 上就处理了超过 3500 万笔交易，Stripe 已将其集成到其 PaymentIntents API 中，谷歌的代理支付协议（Agent Payments Protocol）也明确将 x402 用于代理到代理（agent-to-agent）的加密货币结算。这个被遗忘的状态码现在已成为价值 6 亿美元年化支付层的基石，专为机器打造。

这就是 x402 如何在不到一年的时间内从白皮书变为生产标准的故事 —— 以及为什么它对 Web3 的每一位开发者都至关重要。

DePAI：当物理机器人遇上去中心化 AI 基础设施

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当机器人开始赚取自己的薪水时，谁来控制它们的钱包？这是推动 DePAI（去中心化物理人工智能）发展的万亿美元级问题 —— 这一范式转变正将物理机器人和人工智能系统从公司的中心化数据中心转移到社区拥有的基础设施中。虽然 Web3 多年来一直承诺要实现数字世界的去中心化，但 2026 年标志着这一愿景与物理领域碰撞的一年：自动驾驶汽车、人形机器人和由 AI 驱动的物联网设备都在区块链轨道上运行。

数据说明了一切。世界经济论坛预计，DePIN（去中心化物理基础设施网络）市场将从目前的 200 亿美元爆发式增长到 2028 年的 3.5 万亿美元 —— 惊人的 6,000% 增幅。推动这一增长的动力是什么？人工智能与区块链的融合正在创造业内人士现在称之为 “DePAI” 的事物 —— 这种基础设施能够以前所未有的规模实现分布式机器学习、自主经济代理和社区拥有的机器人网络。

这不再是投机性的代币经济学。真正的营收正流向去中心化网络：Aethir 为 150 多家企业级 AI 客户提供服务，年化收入达 1.66 亿美元；Helium 的去中心化无线网络通过与 T-Mobile 和 AT&T 的合作，年化收入达到 1,330 万美元；Grass 通过向 AI 公司出售网页抓取的数据，每年产生约 3,300 万至 8,500 万美元的收入。从 “代币投机” 向 “商业收入模型” 的转变已经到来。

从 DePIN 到 DePAI：去中心化基础设施的演进​

要理解 DePAI，你需要掌握其基础：DePIN（去中心化物理基础设施网络）。DePIN 利用区块链和代币激励来众包物理基础设施 —— 包括无线网络、GPU 算力、存储、传感器 —— 这些在传统上需要企业投入巨额资本。可以把它想象成基础设施领域的 Uber：个人贡献资源（带宽、GPU、存储）并赚取代币作为回报。

DePAI 通过加入自主 AI 代理进一步推进了这一概念。它不仅仅是关于基础设施所有权的去中心化，更是关于赋能 AI 系统和物理机器人与该基础设施进行自主交互，在去中心化市场中进行交易，并在不依赖中心化云服务的情况下执行复杂任务。

七层 DePAI 堆栈说明了这一演进：

  1. AI 代理 (AI Agents) - 能够做出决策并执行交易的自主软件实体
  2. 机器人技术 (Robotics) - 物理实体（人形机器人、无人机、自动驾驶汽车）
  3. 去中心化数据流 (Decentralized Data Streams) - 实时传感器数据、位置数据、环境输入
  4. 空间智能 (Spatial Intelligence) - 制图、导航和环境理解
  5. 基础设施网络 (Infrastructure Networks) - 用于算力、存储和连接的 DePIN
  6. 机器经济 (The Machine Economy) - 机器之间直接交易的点对点市场
  7. DePAI DAOs - 实现社区所有权和决策的治理层

这一堆栈将机器人从孤立的公司资产转变为去中心化生态系统中具有经济自主权的参与者。想象一架送货无人机，它能自主预订 GPU 算力进行路线优化，通过 DePIN 市场购买带宽访问权限，并通过智能合约结算费用 —— 这一切都无需人类干预。

企业收入突破：Aethir 的 1.66 亿美元启示​

多年来，DePIN 项目一直受困于 “先有鸡还是先有蛋” 的问题：在没有需求（付费客户）的情况下，如何引导供应（贡献资源的人），反之亦然？Aethir 通过专注于企业级客户而非散户投机者破解了这一难题。

仅在 2025 年第三季度，Aethir 就产生了 3,980 万美元的收入，年经常性收入（ARR）运行率达到 1.47 亿美元以上。到 2026 年初，这一数字达到了 1.66 亿美元 ARR。关键的区别在于：这些收入来自人工智能、游戏和 Web3 领域的 150 多家企业客户，而不是来自代币增发或补贴。

Aethir 在 93 个国家/地区的 200 多个地点部署了超过 435,000 个企业级 GPU，提供价值超过 4 亿美元的算力容量，同时保持了 98.92% 的卓越在线率。这种基础设施的可靠性可与 AWS 或 Google Cloud 媲美，但它是通过去中心化网络提供的，在该网络中，GPU 所有者赚取收益，而客户支付的费用比超大规模云服务商的价格低 50-85%。

商业模式非常直接：AI 公司需要大规模算力进行训练和推理。中心化云提供商如 AWS 收取高昂费用，并面临 GPU 短缺（SK Hynix 和美光科技已宣布其 2026 年的所有产能已售罄）。Aethir 聚合了来自数据中心、挖矿业务和企业合作伙伴的闲置 GPU 容量，通过去中心化市场以极低的成本提供这些容量。

2026 年，Aethir 将加倍投入代理式人工智能（Agentic AI）—— 使自主 AI 代理能够在没有人类操作员的情况下实时预订、支付并优化 GPU 使用。这使得 DePAI 基础设施不仅是中心化云服务的高性价比替代方案，而且是新兴机器经济的原生轨道。

Helium 的混合模式：运营商分流与社区网络相结合​

虽然 Aethir 专注于算力，但 Helium 解决的是连接问题。Helium 始于 2019 年，最初是一个社区驱动的 IoT 网络，现已演变为支持 IoT 和 5G 移动服务的全栈无线 DePIN。截至 2025 年第 3 季度，Helium 网络已处理了超过 5,452 TB 从美国主要移动运营商分流的数据，代表了显著的季度环比增长。

“运营商分流” 模式是 DePAI 与现实世界电信业务的交汇点。T-Mobile、AT&T、Movistar 和 Google Orion 等主要运营商与 Helium 合作，将高流量城市地区的客户数据分流到社区运行的热点。运营商向网络支付费用，这些收入流向提供物理基础设施的热点运营商。

尽管媒体报道中存在一些混淆，但 Helium 并没有与 T-Mobile 直接签署正式的电信级运营商分流协议。相反，T-Mobile 用户可以通过第三方安排在选定地点连接到 Helium 网络，而运营商则通过将流量分流到 Helium 的 26,000 多个 Wi-Fi 站点来减轻拥堵。

Helium Mobile 作为该网络的 MVNO（移动虚拟网络运营商）服务，体现了 "混合 MNO" 模式：用户每月只需支付 20 美元，即可在 Helium 社区网络和 T-Mobile 主干网之间无缝切换，享受无限流量套餐。当你靠近 Helium 热点时，你的流量将通过 DePIN 基础设施路由；当你不在热点覆盖范围内时，T-Mobile 网络将作为备份。

这种混合方法证明了 DePAI 不需要完全取代中心化基础设施 —— 它可以对其进行增强，获取高利润的使用场景（城市密集区、IoT 传感器、固定设备），同时将低利润场景留给传统供应商。结果是：一个由零售参与者而非电信巨头自启动的网络，实现了 1,330 万美元的年化收入。

Grass：将闲置带宽变现为 AI 训练数据​

如果说 Aethir 销售的是算力，Helium 销售的是连接，那么 Grass 销售的就是数据 —— 具体而言，是由 250 多万名贡献闲置互联网带宽的用户组成的去中心化网络抓取的网页数据。

AI 公司面临一个关键瓶颈：他们需要海量且多样化的数据集来训练大语言模型（LLMs），但大规模抓取公开网页需要巨大的带宽和 IP 多样性，以避免速率限制和地理封锁。Grass 通过众包日常互联网用户的带宽解决了这个问题，将他们的家庭连接变成了一个分布式网页抓取网络。

其营收模式非常直观：AI 实验室通过 Grass 网络购买用于模型训练的结构化数据集，并以法币或加密货币向 Grass 基金会支付费用。GRASS 代币作为 “价值累积的主要载体”，将收入分配回提供底层基础设施的节点运营商和质押者。

虽然确切的营收数据在不同来源间有所差异，但 Grass 仅将其 250 万以上用户群中的不到 1% 进行了商业化，其早期年收入估值已达到 3,300 万至 8,500 万美元。创始人最近在一次演示中随口提到了 “八位数的营收中期水平”，这表明该网络每年的收入可能超过 5,000 万美元。凭借 850 万月活跃用户以及与 AI 实验室日益增长的商业合作，Grass 正在扩展网络容量，以便在 2026-2027 年期间为 AI 客户提供训练数据集和实时上下文检索数据。

是什么让 Grass 成为 DePAI 的案例研究，而不仅仅是一个数据市场？该网络使自主 AI 代理能够访问实时的、去中心化的网页数据，而无需依赖可能被审查、限制速率或关闭的中心化 API。随着 AI 代理变得更加自主和经济活跃，它们将需要像它们自身一样无需许可且去中心化的基础设施。

机器人革命：当机器需要 DePAI 基础设施时​

DePAI 的最终愿景不仅限于计算、连接和数据，它还致力于让物理机器人能够作为自主的经济代理运行。摩根士丹利（Morgan Stanley）的分析师预测，到 2050 年，人形机器人产业每年可能产生高达 4.7 万亿美元的收入。但这里有一个关键问题：这些机器人是由少数几家公司（如现代旗下的波士顿动力、特斯拉的 Optimus、谷歌的机器人部门）控制，还是在由社区拥有的去中心化基础设施上运行？

Projects like peaq, XMAQUINA, and elizaOS are pioneering the DePAI approach to robotics: peaq、XMAQUINA 和 elizaOS 等项目正在开拓机器人领域的 DePAI 路径：

  • peaq 的功能类似于 “机器经济操作系统”，使机器人、传感器和 IoT 设备能够通过自主身份（Self-Sovereign IDs）进行交互、进行点对点交易，并通过去中心化市场提供数据和服务。可以将其理解为机器界的以太坊。

  • XMAQUINA 通过 DAO 结构推进 DePAI，让全球社区能够对开发下一代人形机器人的领先私营机器人公司进行流动性投资。与其让机器人成为公司资产，投资者可以通过基于区块链的治理汇总资源，实现机器人公司所有权的民主化。

  • elizaOS 通过将自主智能转化为现实世界的工作流，架起了去中心化 AI 代理与机器人之间的桥梁。它自然地延伸到机器人领域，在这些领域，系统必须在本地处理数据并协调任务，而不依赖于脆弱的中心化云。

其核心理念是 “全民基本所有权（Universal Basic Ownership）”，作为全民基本收入（UBI）的替代方案。如果机器人大规模取代人类劳动力， DePAI 提供了一种模式，让普通人作为网络的拥有者和利益相关者，从机器劳动中获益，而不仅仅是政府转移支付的被动接受者。

行业预测显示，到 2030 年，超过一半的 AI 驱动机器人将在 Aethir 等去中心化 GPU 网络上运行工作负载，而不是在 AWS、Azure 或 Google Cloud 上。它们将使用 Helium 等 DePIN 无线网络进行连接，通过 Grass 等网络访问实时数据，并通过智能合约结算交易。这一愿景是一个机器经济，其中自主代理和物理机器人在无需许可的市场中交互，并由 DAO 而非垄断者拥有和治理。

为什么 2026 年标志着从投机向营收的转型​

多年来，DePIN 和 Web3 基础设施项目的资金来源是代币排放和风险资本，而不是付费客户。这种模式在牛市中行得通，但在加密货币进入熊市时便会彻底崩溃。那些没有真实收入但代币通胀率极高的项目，其网络和估值都化为乌有。

2026 年标志着范式的转变。现在至关重要的指标是：

  • 网络营收 —— 网络从实际客户那里产生了多少法币或稳定币收入？
  • 利用率 —— 网络容量中有多少比例正被付费用户积极使用？
  • 企业采用 —— 真正的企业（不仅仅是加密原生协议）是否正在使用这些基础设施？

Aethir、Helium 和 Grass 展示了这种转变的实际应用：

  • Aethir 的 1.66 亿美元年度经常性收入（ARR）来自 150 多个企业客户，而非代币激励。
  • Helium 的 1330 万美元年收入来自运营商分流合作伙伴和 MVNO 用户，而非投机性的热点购买。
  • Grass 的 3300 万至 8500 万美元收入来自购买数据集的 AI 公司，而非空投猎人。

仅 GPU 即服务（GPU-as-a-service）市场预计到 2030 年价值将达到 350 亿至 700 亿美元，加速计算工作负载的复合年增长率（CAGR）将超过 30%。去中心化服务在成本（比 AWS/GCP 节省 50-85%）、灵活性（全球分布、无供应商锁定）以及抵制中心化控制方面具有竞争优势 —— 这些价值特别能引起关注审查制度和平台风险的 AI 开发者的共鸣。

将其与在激励枯竭时崩溃的传统 DePIN 代币进行对比。区别在于可持续的单元经济效益：如果网络从客户那里赚取的收入超过了其在代币排放和运营上的支出，它就可以在没有牛市救助的情况下无限期地生存下去。

3.5 万亿美元的问题：DePAI 真的能规模化吗？​

世界经济论坛预测到 2028 年将达到 3.5 万亿美元，这听起来很大胆，但它取决于三个关键因素：

1. 监管清晰度

物理基础设施 —— 无线网络、数据中心、交通系统 —— 在严格的监管下运行。DePIN 和 DePAI 网络能否在保持去中心化的同时，应对电信许可、数据隐私法（GDPR、CCPA）和机器人安全标准？Helium 的运营商合作伙伴关系表明答案是肯定的，但监管风险依然很高。

2. 企业采用

AI 公司和机器人公司需要可靠、合规且具有成本效益的基础设施。Aethir 98.92% 的在线率和企业级服务等级协议（SLA）证明了去中心化网络可以在可靠性上进行竞争。但财富 500 强公司会将关键工作负载托付给社区拥有的基础设施吗？接下来的 12 到 24 个月将见分晓。

3. 技术成熟度

DePAI 需要跨区块链（支付、身份、治理）、AI（自主智能体、机器学习）和物理系统（机器人、传感器、边缘计算）的无缝集成。许多环节仍需要互操作性标准、更好的开发工具以及为实时应用降低延迟。

看涨的理由令人信服：全球 AI 基础设施支出预计到 2030 年将达到 5 万亿至 8 万亿美元，而去中心化网络正通过提供成本、灵活性和主权优势来获取越来越多的份额。看跌的观点则警告中心化蔓延（少数大型节点运营商主导网络）、监管打击，以及来自能够通过规模经济匹配 DePIN 价格的超大规模云服务商的竞争。

下一步：机器经济正式上线​

随着我们深入 2026 年，几个趋势将加速 DePAI 的演进：

智能体 AI 的普及 —— AI 智能体正从聊天机器人转变为自主的经济参与者。它们将需要 DePAI 基础设施来无许可地访问计算、数据和连接。

开源模型采用 —— 随着越来越多的公司运行开源大语言模型（如 Llama、Mistral 等），而不是依赖 OpenAI/Anthropic 的 API，对去中心化推理的需求将激增。

机器人商业化 —— 进入仓库、工厂和服务行业的类人机器人将需要去中心化基础设施，以避免供应商锁定并实现互操作性。

边缘节点的代币化激励 —— 下一波 DePIN 项目将专注于边缘计算（在数据产生地附近处理数据），而不是中心化数据中心。这完美契合了对延迟敏感的机器人和物联网（IoT）应用。

对于开发者和投资者来说，策略正在发生变化：寻找具有真实收入、可持续单元经济效益和企业牵引力的项目。避开纯粹靠代币排放或投机性 NFT 销售支撑的网络。DePAI 的赢家将是那些能将 Web3 的无需许可精神与企业客户所需的可靠性和合规标准桥接起来的项目。

对于正在开发需要可靠、高效基础设施的 AI 应用程序的构建者，BlockEden.xyz 提供通往领先区块链网络的企业级 API 访问。探索我们的服务，在为去中心化未来设计的基础设施上进行构建。

参考资料​

机器经济的崛起：区块链与 AI 如何赋能自主交易

· 阅读需 23 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

一只名为 Bits 的机器人狗走到充电站，插入插头，并使用 USDC 自主支付电费 —— 无需人工干预。这并非科幻小说。它发生在 2026 年 2 月，标志着机器经济的一个分水岭时刻。

如果机器人能够独立赚取、消费和管理资金会怎样？如果机器成为全球经济的正式参与者，与彼此以及人类进行无缝交易会怎样？区块链基础设施、稳定币和自主 AI 的融合正使这一愿景成为现实，从根本上重塑了机器与金融系统的互动方式。

从工具到经济主体：机器经济的觉醒​

几十年来，机器一直是工具 —— 完全由人类操作员控制的被动仪器。即使是可以通信的物联网（IoT）设备，在进行任何经济活动时也需要人类监督。但 2026 年标志着一个范式转移：机器人正从孤立的工具转变为能够赚取、消费和优化自身行为的自主经济主体。

机器经济涵盖了任何能够自主与彼此或与人类进行交易的设备、机器人或智能体。根据麦肯锡的研究，到 2030 年，仅美国 B2C 电子商务就可能从智能体商业（Agentic Commerce）中获得高达 1 万亿美元的协调收入，全球预测则在 3 到 5 万亿美元之间。

这种转变不仅仅是关于支付处理 —— 而是关于从根本上重新思考机器的自主性。传统的金融系统从未为机器设计。机器人无法开设银行账户、签署合同或建立信用历史。它们缺乏法律身份、支付渠道以及证明其工作历史或声誉的能力。

区块链技术改变了一切。机器人首次能够：

  • 持有可验证的链上身份，以建立声誉和工作历史
  • 拥有数字钱包，实现直接接收价值和自主支出
  • 执行智能合约，在没有中介的情况下自动结算交易
  • 参与经济激励系统，将表现直接转化为报酬

这种转变是深远的。随着 DePIN（去中心化物理基础设施网络）、AI 智能体和代币化基础设施推动区块链的应用超越金融领域，Web3 构建者们正从投机转向现实世界的收入。

OpenMind + Circle：构建机器人支付层​

在 2026 年 2 月，OpenMind 和 Circle 宣布了一项开创性的合作伙伴关系，旨在弥合自主机器人与金融基础设施之间的鸿沟。此次合作展示了当 AI 赋能的机器获得可编程货币的使用权时，一切皆有可能。

合作伙伴架构​

Circle 通过 USDC 提供货币层，USDC 是全球第二大稳定币，流通量超过 600 亿美元。OpenMind 则提供“大脑和身体” —— 其去中心化操作系统（OM1）使机器人能够在物理空间中自主感知、决策和行动。

该集成使用了 x402 协议模块，这是一种革命性的支付标准，使 AI 智能体能够自主支付能源、服务和数据费用。结果是：USDC 转账金额可小至 0.000001 美元（真正的纳支付），且零 Gas 费用。

Bits 演示：机器人自主性的实践​

合作伙伴关系的演示优雅而简单，却意义深远。OpenMind 的机器人狗 Bits 识别出电池电量不足，定位到最近的充电站，插入插头，并使用 USDC 自主支付电费 —— 整个过程无需人工干预。

这个看似简单的交易代表了巨大的技术成就。它需要：

  • 实时环境感知以定位充电基础设施
  • 自主决策以确定何时需要充电
  • 物理操作以连接到充电端口
  • 金融基础设施集成以完成支付
  • 智能合约执行以实现去信任化结算

Circle 首席执行官 Jeremy Allaire 将其描述为“窥见了一个机器和 AI 智能体可以在没有人工干预的情况下相互交易的未来”，标志着迈向智能体商业的一个重要里程碑。

纳支付（Nanopayments）：机器交易的经济学​

Circle 于 2026 年 3 月 3 日宣布，纳支付现已在测试网上线。处理低至 0.000001 美元且零 Gas 费用的 USDC 转账能力，从根本上改变了机器对机器（M2M）的经济模式。

传统的支付系统在处理微额支付时步履维艰。信用卡处理费（通常为每笔交易 2.9% + 0.30 美元）使得小额交易在经济上不可行。一笔 0.10 美元的购买将产生 0.32 美元的费用 —— 超过交易价值的三倍。

稳定币基础设施优雅地解决了这个问题：

  • 超低成本：Solana 等现代区块链上的 USDC 转账成本约为 0.0001 美元
  • 实时结算：交易在几秒钟内完成，而非几天
  • 可编程性：智能合约支持有条件支付和自动托管
  • 全球覆盖：没有货币兑换费或国际电汇延迟

对于大规模运行的机器来说，这些经济因素至关重要。每天进行数百次微额交易（降落费、充电成本、空域许可证）的送货无人机，只有在交易成本接近于零的情况下才能盈利。

实际应用场景​

OpenMind-Circle 基础设施实现了此前无法实现的使用场景：

物流与配送 自主送货无人机可以支付屋顶枢纽的降落费，在自动化站点充电，并结算包裹递送费用——这一切都无需人工车队管理人员手动处理每笔交易。

智慧城市 市政维护机器人可以为公共基础设施订购更换零件、支付清洁用品费用并自主管理库存。机器人能识别损坏的路灯、订购更换灯泡、向供应商付款并安排维修——整个过程完全自动化。

医疗保健 医院助手机器人可以管理医疗用品库存并自主补货。当手术用品短缺时，机器人可以验证库存水平、对比各供应商的价格、下单并使用可编程稳定币结算支付。

农业 2025 年底，香港在 peaq 生态系统上启动了全球首个代币化机器人农场。自动化机器人自主种植水培蔬菜、销售农产品、将收入转换为稳定币，并在链上向 NFT 持有者分配利润——从而创建了一个完全自主的农业业务。

FABRIC 协议：身份与协调层​

虽然 OpenMind 和 Circle 提供了操作系统和支付轨道，但 FABRIC 协议（ROBO 代币）为机器人经济建立了更广泛的经济和治理基础设施。

链上机器人身份​

FABRIC 最根本的创新是为机器人提供可验证的链上身份。这解决了一个关键问题：你如何信任一台自主机器？

在传统系统中，身份验证依赖于中心化机构——政府发放护照，银行验证账户持有者，征信机构跟踪财务历史。这些机制对机器都不起作用。

FABRIC 使机器人能够：

  • 注册与实体硬件绑定的唯一链上身份
  • 建立可验证的工作历史以证明可靠性
  • 根据完成的任务建立声誉评分
  • 证明符合安全和运营标准

这个身份层改变了机器与经济系统的交互方式。一个拥有 10,000 次成功交付且零事故记录的送货机器人可以获得更高的费率。一个持续执行高质量维修任务的维护机器人可以建立声誉，从而吸引更多的工作。

自主经济参与​

FABRIC 使机器人能够参与完整的经济激励系统：

  1. 能够工作：机器人可以接受来自去中心化协调网络的任务
  2. 能够赚钱：完成工作后自动触发 USDC 支付到机器人钱包
  3. 能够消费：机器人可以自主支付服务、计算资源和维护费用
  4. 能够独立优化行为：经济激励驱动机器人提高性能

这创造了无需中心化控制的基于市场的协调。机器人不再是由单一公司通过专有软件管理的车队，而是通过经济激励引导行为的开放协议进行协调。

$ROBO 代币经济学​

ROBO 代币通过以下几个关键功能驱动 FABRIC 生态系统：

网络交易费用 机器身份注册、协调服务和链上机器人交互都需要 ROBO 支付交易费。这创造了直接与网络使用量挂钩的基础需求。

工作保证金质押 机器人运营商必须质押 ROBO 作为抵押品，以注册硬件并接受任务。这种经济安全机制确保运营商具有“利益相关（skin in the game）”——维护不善的机器人或未能完成任务的运营商将损失质押的代币。

治理 ROBO 持有者可以对协议升级、安全标准和网络参数进行投票。随着机器人经济规模的扩大，治理对于平衡创新与安全可靠性变得越来越重要。

该代币作为“Titan”项目在 Virtuals Protocol 上启动，这是该平台为具有卓越增长潜力的项目保留的最高级别称号。随着 2026 年初在 KuCoin、Bitget 和 MEXC 等主流交易所成功上市，ROBO 已成为年度最受期待的 DePIN 发布的核心项目。

Pantera Capital 向机器人基础设施注资 2000 万美元​

2025 年 8 月，Pantera Capital 领投了 OpenMind 的 2000 万美元融资轮，标志着机构对机器经济论题的信心。参与本轮融资的还包括 Coinbase Ventures、Digital Currency Group、Amber Group、Ribbit Capital、Primitive Ventures、红杉中国（Hongshan）、Anagram、Faction 和 Topology Capital。

Pantera 的投资反映了风险投资从投机性的迷因币向现实世界基础设施的更广泛转变。自 2013 年以来，该机构一直是区块链领域的先驱，早期投资了 Ethereum、Polkadot 和 Solana 等协议。支持 OpenMind 代表了一种赌注，即下一波区块链价值创造将来自产生实际收入的实体基础设施。

这笔资金使 OpenMind 能够：

  • 扩展其去中心化操作系统 (OM1) 以支持更多机器人硬件平台
  • 与机器人制造商和车队运营商建立合作伙伴关系
  • 开发用于机器人协调的跨平台互操作性标准
  • 扩展支付基础设施以 handle 每日数百万笔微交易

Pantera 合伙人 Paul Veradittakit 指出：“机器人和 AI 智能体正在从孤立的工具演变为需要金融基础设施的经济主体。OpenMind 正在构建使之成为可能的轨道。”

时机恰到好处。全球机器人市场预计到 2030 年将达到 2180 亿美元，而稳定币支付市场每年的交易额已达 27 万亿美元。这些市场的融合为基础设施提供商创造了巨大的机遇。

Web3 对比传统物联网：为什么区块链至关重要​

传统的物联网（IoT）系统虽然将设备连接到互联网，但高度依赖中心化控制。Amazon 的 Ring 门铃连接到 Amazon 的服务器；Tesla 车辆与 Tesla 的基础设施通信；Nest 温控器则向 Google 的云平台报告数据。

这种中心化模式引发了以下几个问题：

厂商锁定（Vendor Lock-In） 设备只能在专有的生态系统内进行交互。为某一家制造商平台构建的机器人，很难与竞争对手厂商的设备进行协作。

单点故障（Single Points of Failure） 当 AWS 发生故障时，数以百万计的 IoT 设备会停止工作。中心化的协调机制造成了系统性的脆弱性。

有限的经济自主权 传统的 IoT 设备无法独立参与市场活动。智能温控器或许能优化能源消耗，但它无法自主以最佳价格购买电力，也无法将过剩的容量卖回给电网。

数据垄断 中心化平台积累了所有的设备数据，造成了信息不对称和隐私担忧。用户失去了对自己设备所产生数据的控制权。

Web3 的优势​

基于区块链的机器人基础设施通过去中心化和密码学验证解决了这些局限性：

开放互操作性 来自不同制造商的机器人可以通过共享协议进行协作。A 公司的送货无人机可以租用 B 公司拥有的充电站着陆位，通过智能合约结算费用，而双方无需建立预先的商业合作关系。

无许可创新 开发者可以在机器人基础设施之上构建应用程序，而无需获得平台守门人的许可。任何人都可以创建新的协调服务、支付机制或信誉系统。

无须信任的验证 区块链使各方能够在不信任中心化中间人的情况下进行交易。智能合约自动执行协议，消除了交易对手风险。

数据主权 机器人可以有选择地共享数据，同时保持真实性的密码学证明。自动驾驶汽车可以证明其拥有良好的安全记录，而无需透露详细的定位历史。

经济自主权 最重要的一点是，区块链实现了真正的机器自主。机器人不再只是执行预先编写的指令，它们还在根据市场激励做出经济决策。

以香港的代币化机器人农场为例。在传统的 IoT 系统中，农场由一家公司拥有，该公司通过传统的金融渠道手动管理运营并将利润分配给股东。而启用区块链的版本则是自主运行的：机器人耕种蔬菜、出售农产品、将收入转换为稳定币，并将利润分配给 NFT 持有者——整个过程无需人工干预或中心化协调。

这不仅是效率的提升，更是一种根本性的经济模式转变，物理基础设施作为自主的经济实体运行。

x402 标准：重新定义互联网支付​

OpenMind-Circle 的合作伙伴关系高度依赖 x402 协议。这是由 Coinbase 开发的一项开源支付基础设施，旨在通过 HTTP 直接实现即时稳定币微支付。

激活休眠的 402 状态码​

1997 年，在 HTTP 协议标准化期间，开发者为“需要付费（Payment Required）”预留了 402 状态码——预想未来 Web 资源在访问前可能需要支付费用。近三十年来，402 状态码一直处于休眠状态。此前没有任何支付系统能够以互联网所需的速度和规模实现无摩擦的微支付。

Coinbase 的 x402 协议终于激活了这一沉睡已久的愿景。该协议于 2025 年 5 月推出，目前每周处理 156,000 笔交易，并经历了 492% 的爆发式增长。

x402 如何工作​

该协议为自主 AI 代理（Agents）从根本上重新构思了互联网支付：

  1. 机器人或 AI 代理向 API 端点发起 HTTP 请求
  2. 如果需要支付，服务器将返回 402 状态码和支付指令
  3. 代理自动执行稳定币支付（通常为 USDC）
  4. 支付确认后，服务器履行原始请求
  5. 整个流程在亚秒级时间内完成

这使得低至 0.001 美元的无摩擦微支付成为可能，且成本近乎为零。AI 代理可以支付：

  • 0.001 美元用于单次 API 调用
  • 0.05 美元用于阅读一篇新闻文章
  • 0.10 美元用于十分钟的计算时间
  • 0.50 美元用于实时交通数据

使这一切成为可能的经济学源于稳定币基础设施：

  • 低交易成本：现代区块链上的 USDC 转账成本仅为几分之一美分
  • 实时结算：支付在几秒钟内完成结算
  • 可编程货币：智能合约支持条件支付和自动托管
  • 全球互操作性：无需货币兑换或国际转账费用

行业采用与竞争​

主要科技公司正在意识到 x402 的潜力。支持 Coinbase 标准的联盟成员包括 Cloudflare、Circle、Stripe 和 Amazon Web Services。

Google 也凭借 AP2（自主支付协议，Autonomous Payment Protocol）进入了这一领域，该协议明确支持与 x402 兼容的稳定币扩展。这在保持互操作性的同时创造了健康的竞争——由于两者都支持通过 HTTP 进行 USDC 支付，机器人可以使用任一协议。

成为自主代理支付标准的竞争反映了 Web 协议早期的发展历程。正如 HTTP、TCP/IP 和 HTTPS 成为互联网的基础设施一样，x402 和 AP2 正在竞相成为机器经济（Machine Economy）的支付层。

2026：基本面回归 Web3 之年​

机器经济的出现反映了区块链采用的更广泛转变。在经历了多年由模因代币（meme tokens）和 NFT 炒作主导的投机驱动周期后，该行业正趋于成熟，转向现实世界的实用性。

基础设施收益成为核心​

在经历了多年的投机热潮后，协议收入已成为关注焦点。投资者和开发者越来越关注那些能产生实际经济价值的协议，而不仅仅是依赖代币升值。

DePIN（去中心化物理基础设施网络）引领了这一转变：

  • Helium：无线网络覆盖，每月产生数百万美元的网络费用
  • Render Network：具有可验证工作量和真实客户需求的 GPU 渲染服务
  • Filecoin：与 AWS S3 和 Google Cloud Storage 竞争的去中心化存储
  • The Graph：区块链数据索引，为 100,000 多个应用程序提供 1.5 万亿次查询服务

这些项目具有共同特征：真实用户、可衡量的网络效应，以及与实际服务交付而非代币投机挂钩的收入流。

从孤立工具到协调系统​

早期的区块链项目专注于孤立的使用案例——单个 dApp、特定的 DeFi 协议或独立的 NFT 系列。机器经济代表了下一次进化：自主代理跨多个协议进行协调的联网系统。

一个交付机器人可能会：

  1. 从协调协议（FABRIC）接受交付任务
  2. 使用实时交通数据导航（通过 x402 支付）
  3. 使用自主充电基础设施充电（OpenMind + Circle）
  4. 结算已完成交付的付款（USDC 智能合约）
  5. 在链上更新其声誉评分（身份协议）

每个步骤都涉及不同的协议和提供商，但它们通过共享标准和经济激励进行无缝协调。

机构参与度加深​

Pantera 领投的 OpenMind 2,000 万美元融资反映了机构对机器经济基础设施日益增长的兴趣。传统风险投资越来越认识到，区块链的杀手级应用不仅是金融，更是自主系统的协调层。

到 2026 年，预计将出现更清晰的生产用例、更多混合系统设计（结合中心化和去中心化组件）以及更深层次的机构参与。随着自主系统在多条链上进行谈判、交易和维护状态，代理对代理（Agent-to-agent）商业将会扩张。

挑战与注意事项​

尽管前景广阔，但机器经济在实现大规模采用之前仍面临重大障碍。

监管不确定性​

现有的金融法规如何适用于自主机器？当机器人独立支付服务费用时，如果出了问题谁来承担责任？当前的 KYC（了解你的客户）框架并未将机器视为经济行为体。

一些项目正在探索 KYA（Know Your Agent，了解你的代理）框架，将身份验证扩展到自主系统。但监管透明度仍然有限。各司法管辖区尚未确定机器人是否需要获得运营商业服务的许可，或者税法如何适用于机器产生的收入。

安全与防护​

自主支付系统创造了新的攻击向量。如何防止受损的机器人耗尽其钱包？当机器在没有人工监督的情况下做出经济决策时，如何确保安全？

FABRIC 的工作保证金质押机制提供了经济安全——如果机器人表现不当，运营商将面临失去质押代币的风险。但物理安全顾虑依然存在。一辆可以支付服务费用的自动驾驶汽车，如果不加以适当限制，理论上可能会购买恶意功能。

可扩展性要求​

为了让机器经济达到其万亿美元的潜力，支付基础设施必须处理海量的交易。一支由 10,000 架送货无人机组成的机队，每天进行 100 次微交易，将产生每日 100 万次的支付。

Layer 2 网络上的稳定币基础设施和高性能区块链可以处理这一规模，但用户体验、Gas 费优化和跨链互操作性仍然是持续的技术挑战。

人机交互设计​

随着机器获得经济自主权，人类操作员需要清晰的界面来监控活动、设定边界并在必要时进行干预。自主与控制之间的平衡不仅是技术问题，更是一个需要深思熟虑的人机交互设计问题。

OpenMind 的 OM1 操作系统提供了透明度仪表板和覆盖功能，但人机协作的 UX 标准仍在形成中。

前进之路：从试点到生产​

OpenMind 与 Circle 的合作伙伴关系以及 FABRIC 协议代表了机器经济的早期基础设施。但要从演示项目转向生产规模部署，需要在多个维度上持续发展。

硬件标准化​

机器人制造商需要标准化的区块链连接接口。正如 USB 成为设备连接的通用标准一样，机器经济需要针对钱包集成、支付处理和身份管理的开放标准。

跨链互操作性​

机器人不应被锁定在单一的区块链生态系统中。一个送货无人机可能会使用 Ethereum 进行身份注册，使用 Solana 进行高频支付结算，并使用 Polygon 进行数据存储。无缝的跨链协作变得至关重要。

经济模型成熟化​

早期的机器经济项目将尝试不同的代币经济学（Tokenomics）、激励结构和治理机制。那些能够平衡可持续经济与网络增长的模型将脱颖而出，成为领导者。

与硬件制造商的合作伙伴关系​

为了实现广泛采用，区块链基础设施提供商必须与成熟的机器人公司合作。特斯拉的 Optimus 人形机器人、波士顿动力（Boston Dynamics）的 Spot 四足机器人以及工业自动化供应商都代表了潜在的集成伙伴。

企业级应用​

除了消费级机器人，最大的机遇可能是企业自动化。拥有数百台自主运行机器的制造工厂、拥有送货车队的物流公司以及拥有机器人收割机的农业运营，都将受益于具有透明结算功能的协调自动化。

结论：机器作为经济公民​

机器经济并非遥远的科幻小说 —— 它是今天正在构建的新兴基础设施。当一只机器人狗能够使用 USDC 自主支付其充电费用时，这展示了我们对自动化、自主权和经济参与思考方式的根本转变。

几十年来，机器一直是工具 —— 由人类操作员控制的被动工具。区块链基础设施、稳定币支付轨道和 AI 驱动决策能力的融合，正在将机器转变为能够赚取、消费和优化自身行为的经济参与主体。

这种转型创造了前所未有的机遇：

  • 创业者 可以构建自主运行的机器人服务，无需线性的人力管理即可实现规模化扩展
  • 投资者 可以接触到产生可衡量收入的真实基础设施，而非投机性代币
  • 开发者 可以为机器对机器（M2M）商务创建协作协议、信誉系统和专业化服务
  • 用户 可以从更高效的服务、透明的定价以及自主供应商之间的竞争中受益

构建这一新兴经济基础架构的竞赛已经开始。OpenMind 提供操作系统，Circle 提供支付轨道，FABRIC 建立身份和协作，而 x402 协议实现了无摩擦交易。

这些部分共同组成了一个新的经济范式：机器不再只是执行预编程的指令 —— 它们正在做出经济决策，建立信誉，并作为自主主体参与市场。

问题不在于机器经济是否会出现，而在于它扩张的速度有多快，以及哪些基础设施提供商会在其增长过程中捕捉到价值。凭借 2,000 万美元的风投资持、主流交易所上市以及展示真实能力的生产部署，2026 年正成为机器经济从概念向现实过渡的一年。

BlockEden.xyz 提供企业级区块链 API 基础设施，为下一代 Web3 应用提供动力，包括需要跨多链高性能、可靠连接的机器经济协议。探索我们的 API 市场，在专为大规模交易的自主系统设计的基础设施上进行构建。

来源​

当机器超越人类：AI 代理已在加密交易量中占据主导地位

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

2026 年 1 月，一个悄然降临的里程碑达成了：AI 驱动的交易机器人现已控制了 58% 的加密货币交易量，而 AI 代理在预测市场活动中的贡献率也已超过 30%。

问题不再是自主经济参与者是否会超越人类的交易量，而是这种彻底转型何时发生，以及随之而来的是什么。

数据揭示了一个严峻的现状。加密货币交易机器人市场在 2025 年达到了 474.3 亿美元，预计在 2026 年将达到 540.7 亿美元，并向 2035 年的 2001 亿美元加速迈进。

与此同时，预测市场的周交易量已达 59 亿美元，Piper Sandler 预测今年将产生 4450 亿份合约，名义价值达 2225 亿美元。

在这些数字背后隐藏着一个根本性的转变：软件而非人类，正成为链上经济活动的主要驱动力。

自主 DeFi 代理的崛起​

与 2020-2022 年简单的套利机器人不同，今天的 AI 代理执行着足以媲美机构交易柜台的复杂策略。

现代 DeFAI（去中心化金融人工智能）系统在 Aave、Morpho、Compound 和 Moonwell 等协议中自主运行，执行着曾经需要分析师团队才能完成的任务：

投资组合再平衡： 代理同时评估流动性深度、抵押品健康度、资金费率和跨链状况。它们每天进行多次再平衡，而非传统 ETF 的每周或每月频率。ARMA 等平台在无需人工干预的情况下，持续将资金重新分配到收益率最高的池中。

收益自动复利： Beefy、Yearn 和 Convex 等协议率先推出了自动复利金库，自动提取流动性挖矿奖励并将其重新投入到同一头寸中。Yearn 的 yVaults 完全消除了手动领取和重新质押的循环，通过算法效率实现了复利收益最大化。

清算策略： 自主代理 24/7 全天候监控抵押率，自动管理头寸以防止清算事件。Fetch.ai 代理管理流动性池并执行复杂的交易策略，通过在出现更高收益时在不同池之间转移 USDT，部分代理实现了 50-80% 的年化收益率。

实时风险管理： AI 代理分析多种信号——链上流动性、资金费率、预言机价格喂送、Gas 成本——并在预定义的策略约束内动态调整行为。这种实时适应能力是人类交易者无法大规模复制的。

支持这些功能的基础设施已迅速成熟。Coinbase 的 x402 协议已处理了超过 5000 万美元的累计代理支付。Pionex 等平台每月处理 600 亿美元的交易量，而 Hummingbot 支撑了超过 52 亿美元的报告交易量。

AI 代理如何超越人类交易者​

在 Polymarket 为期 17 天的实盘交易实验中，基于领先 LLM 构建的 AI 代理展示了它们的优势。由 Anthropic 的 Claude 驱动的 Kassandra 实现了 29% 的回报率，超越了 Google 的 Gemini 和 OpenAI 基于 GPT 的代理。

这种优势源于人类无法企及的能力：

  • 15 分钟套利窗口： 代理利用不同平台间的价格差异的速度远超人类识别机会的速度。
  • 多源数据综合： 它们同时扫描学术论文、新闻动态、社交情绪和链上指标，在几秒钟内生成结构化的研究信号。
  • 无情绪执行： 与容易产生 FOMO 或恐慌性抛售的人类交易者不同，代理无论市场如何波动都会执行预定义的策略。
  • 24/7 全天候运行： 市场永不眠，跨时区监控头寸的 AI 代理亦是如此。

结果如何？目前全球约 70% 的加密货币交易量是算法交易，其中机构机器人占据了绝大部分。BingX 等平台处理了超过 6.7 亿美元的合约网格机器人分配，而 Coinrule 已促成了超过 20 亿美元的用户交易。

阻碍完全自主的基础设施差距​

尽管取得了这些进展，但关键的基础设施差距仍阻碍了 AI 代理实现完全自主。

2026 年的研究指出了三大瓶颈：

1. 缺失的接口层​

目前的代理架构将“大脑”（LLM）与“双手”（交易执行器）分离，但两者之间的连接依然脆弱。理想的技术栈包括：

  • 逻辑层： GPT-4o 或 Claude 等 LLM 分析任务并做出决策
  • 工具层： LangChain 或 Coinbase AgentKit 等框架将指令转化为区块链交易
  • 结算层： 具有严格权限控制的 Gnosis Safe 等硬化钱包

问题在于？这些层级通常缺乏标准化的 API，迫使开发者为每个协议构建自定义集成。

ERC-8004 是新兴的去中心化 AI 代理协作标准，旨在解决这一问题，但目前仍处于采用早期。

2. 可验证的策略执行​

如何确保具备自主钱包访问权限的 AI 代理不会耗尽资金或执行非预期的交易？

目前的解决方案依赖于带有 Zodiac 模块的 Safe (Gnosis) 钱包，通过链上规则限制代理权限。然而，执行复杂的、多步骤的策略（例如，“仅在收益差超过 2% 且 Gas 低于 20 gwei 时进行调仓”）需要复杂的智能合约逻辑，而大多数协议目前都缺乏这种逻辑。

如果没有对代理决策进行加密验证，用户必须信任 AI 的程序——这在去中心化金融（Trustless Finance）中是不可接受的折衷。

3. 可扩展性和资本约束​

AI 代理需要可靠、低延迟的 RPC 访问，以便在多个链上同时执行交易。随着更多代理竞争区块空间，Gas 成本激增，执行延迟也随之增加。

Fetch.ai 和 ASI Alliance 等项目正在探索混合模式：AI 代理使用基于区块链的身份和支付通道，同时在高性能的链下计算环境中执行，并在链上对结果进行加密验证。

资本是另一个制约因素。虽然 2025 年有 282 个加密 × AI 项目获得了资助，但除非基础设施趋于成熟，否则可扩展性差距和监管不确定性可能会使加密 AI 沦为小众用例。

当代理控制大部分交易量时会发生什么？​

分析师预计，到 2030 年，自主代理经济规模将达到 30 万亿美元。

如果这一趋势持续下去，几种转变将不可避免：

流动性碎片化： 人类交易者可能会聚集在特定的协议或策略周围，而 AI 代理则主导高频交易和套利。这可能会创造出具有不同流动性特征的二级市场。

协议设计演进： DeFi 协议将针对代理交互而非人类用户体验（UX）进行优化。预计会出现更多“代理原生”功能：可编程的支出限制、策略强制执行的钱包以及机器可读的文档。

监管压力： 随着代理执行数十亿规模的自主交易，监管机构将要求问责。当 AI 代理触发市场操纵警告时，谁该承担责任？开发者？部署它的用户？还是 LLM 提供商？

市场效率悖论： 如果所有代理都针对相同的信号（最高收益、最低滑点）进行优化，市场可能会因为羊群效应而变得 效率降低。2026 年由同步算法抛售引发的闪崩证明了这种风险。

前行之路：代理优先的基础设施​

下一阶段的区块链开发必须优先考虑代理优先的基础设施：

  • 标准化的代理钱包： 像 Base 的 Coinbase AgentKit 或 Solana Agent Kit 这样的框架应该变得通用，并具备跨链兼容性。
  • 去中心化执行层： 零知识证明（ZKP）或可信执行环境（TEEs）必须在结算前验证代理决策。
  • 代理注册中心： 超过 24,000 个代理已通过验证协议注册。具有声誉系统的去中心化注册中心可以帮助用户识别可靠的代理，同时标记恶意代理。
  • RPC 基础设施： 节点提供商必须为大规模多链代理执行提供低于 100 毫秒的延迟。

基础设施差距正在缩小。ElizaOS 和 Virtuals Protocol 已成为构建具有“智能”（LLM）、记忆系统和自身钱包的自主 AI 代理的领先框架。

随着这些工具的成熟，人类交易和代理交易之间的界限将完全模糊。

结论：自主经济已经到来​

“AI 代理何时会超越人类交易量？”这个问题已经失去了意义——在许多市场中，它们已经超越了人类。真正的问题是，在软件执行大部分财务决策的经济体中，人类和代理将如何共存。

对于交易者，这意味着在策略和风险管理上竞争，而不是执行速度。

对于开发者，这意味着构建假设自主参与者为主要用户的代理原生协议。

对于监管机构，这意味着重新思考为人类决策设计的责任框架。

自主经济并非即将到来。它现在就在运作，处理着数十亿的交易，而大多数参与者仍未察觉。

机器不仅已经到来——它们已经在掌控全局。

BlockEden.xyz 提供企业级 RPC 基础设施，针对 Sui、Aptos、Ethereum 和 10 多条链上的 AI 代理执行进行了优化。探索我们的服务，在专为机器速度金融设计的基础设施上构建自主系统。

来源：

DeFi 自动化代理架构：构建自主金融系统

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

到 2026 年，预计 60% 的加密钱包将集成代理式 AI 以进行投资组合管理、交易监控和安全保障——这标志着从手动 DeFi 策略向自主金融系统的根本性转变。当人类交易员睡觉时，AI 代理现在正执行数百万美元的再平衡操作，每天防御价值数亿美元的清算，并同时优化数十个协议的收益。这不是投机性的未来主义——而是正在重塑去中心化金融中价值流动方式的生产级基础设施。

自主 DeFi 代理的崛起​

从被动收益耕作向主动代理编排的转变，代表了 DeFi 的成熟——即从需要人类持续监督的工具转变为自我管理的金融系统。传统的 DeFi 参与要求用户手动领取奖励、监控抵押率、再平衡投资组合并在碎片化的协议中跟踪机会——由于时间限制和技术复杂性，这种工作流程将大多数潜在参与者排除在外。

自主代理通过作为 7/24 全天候的编排层来解决这一执行差距，它们无需人类持续参与即可监控市场、管理风险并执行链上操作。来自 Coinglass 的数据定期显示，在市场波动期间，短时间内会发生数亿美元的强制清算，这凸显了手动或延迟执行的局限性。

DeFAI——自主 AI 代理在去中心化金融中的集成——使系统能够同时评估多个风险信号，而不是对孤立的价格变动做出反应。当条件发生变化时，例如清算风险上升或流动性不平衡，代理会自动实时再平衡头寸、调整抵押率或减少风险敞口。

自动复利架构：从手动耕作到自主金库​

Yearn Finance 通过其 yVaults 开创了自动复利收益的概念，资产在其中持续产生回报，无需农民手动领取和重新质押。这一架构创新将 DeFi 从劳动密集型的奖励收获转变为以编程方式实现复利回报的“设置后即忘”策略。

自动复利的工作原理​

自动复利器会自动收获收益耕作奖励并将其重新投入到同一头寸中，从而在无需手动领取和质押的情况下实现复利回报。Beefy Finance、Yearn 和 Convex 等平台提供执行此循环的自动复利金库（有时每天多次），通过频繁的再投资实现有效年化收益率（APY）的最大化。

Beefy Finance 专注于具有频繁奖励再投资的多链自动复利。到 2026 年，Beefy 拥有最广泛的多链足迹，成为 Linea、Canto 或 Base 等新兴链上希望实现奖励自动化而无需手动收获的用户的首选平台。Beefy 最近集成的 Brevis ZK 证明允许用户以密码学方式验证金库是否正在执行承诺的策略——解决了自主系统中的关键信任差距。

Yearn 的 V3 金库代表了向模块化、可组合收益基础设施的演进。使用 ERC-4626 代币标准，Yearn V3 金库作为“货币乐高”运行，其他协议可以轻松接入。被称为“策略师”（Strategists）的开发者编写协议扩展的自定义代码，而 Yearn 的重点仍然是深度和安全性，而非广度。

用于收益优化的 AI 代理​

到 2026 年，像 ARMA 这样的 AI 代理会持续分析 Aave、Morpho、Compound 和 Moonwell 等协议的市场状况，自动将资金重新分配到收益最高的池中。与传统 ETF 每周或每月进行再平衡不同，DeFi 的 AI 系统可以根据实时数据分析每天进行多次再平衡。

Token Metrics 提供专门针对 DeFi 领域的 AI 管理指数，在自动根据市场状况进行再平衡的同时，提供对领先协议的多样化风险敞口。这消除了对持续手动再平衡的需求，同时利用机器学习和实时数据分析来优化资产配置并减轻风险。

投资组合再平衡：智能资产配置​

投资组合再平衡代理解决“偏移”（drift）问题——即随着市场价格波动，资产配置自然偏离目标权重的倾向。传统投资组合每季度或每月进行一次再平衡，但自主 DeFi 代理可以持续维持目标配置。

多信号评估​

自主代理同时评估多个信号，包括：

  • 去中心化交易所和 AMM 的流动性深度
  • 借贷协议中的抵押健康状况
  • 永续合约市场中的资金费率
  • 影响跨链桥安全和成本的跨链条件

通过实时处理这些输入，代理在预定义的策略约束内动态调整其行为。当波动性激增或流动性变薄时，代理可以自动减少风险敞口、转向稳定币，或在级联清算发生之前退出风险头寸。

基于阈值的再平衡​

智能代理并非根据固定计划进行再平衡，而是使用基于阈值的触发器。如果某项资产的权重偏离其目标超过指定百分比（例如 5%），代理就会发起再平衡交易。这种方法在保持投资组合一致性的同时，最大限度地降低了交易成本。

Gas 费用优化是再平衡架构的关键组成部分。嵌入在现代代理中的机器学习（ML）模型可根据网络拥堵模式预测最佳执行时间，从而在搞频再平衡操作中节省大量成本。

清算防御：实时抵押品管理​

清算是 DeFi 中风险最高的自动化挑战之一。当抵押率低于协议阈值时，仓位将被强制关闭——通常伴随着巨额罚金。自主代理提供了防御此类风险所需的 24/7 全天候监控。

主动风险监控​

基于人工智能的风险管理系统在链上和链下数据源上持续运行，执行以下操作：

  • 所有借贷仓位的抵押率监控
  • 流动性池优化，确保足够的退出深度
  • 异常交易行为检测，标记潜在漏洞利用
  • 自主国库管理，服务于去中心化组织

代理并非等到抵押率接近危险区域，而是通过在利率呈下降趋势时补充抵押品或部分关闭仓位以降低风险敞口，从而维持安全缓冲。这种主动的方法旨在预防清算，而不是在清算发生后才做出反应。

多协议防御策略​

复杂的代理可以跨多个协议进行协调，以优化抵押效率。例如，代理可能会：

  1. 监控用户在 Aave 上的抵押仓位
  2. 检测到因资产价格变动导致的抵押率下降
  3. 执行闪电贷（Flash loan）以临时增加抵押品
  4. 将基础资产再平衡为更稳定的组合
  5. 偿还闪电贷——所有操作都在单笔交易中完成

这种原子级的跨协议协调对于人类操作员来说是不可能完成的，但对于能够访问 DeFi 可组合基础设施的自主代理来说则是常规操作。

AI/ML 优化技术​

驱动 DeFi 自动化代理的智能层依赖于适应区块链环境的高级机器学习技术。

欺诈检测与异常识别​

各种机器学习方法正被用于识别与 DeFi 交互的欺诈账户，包括：

  • 深度神经网络，用于识别交易流中的模式
  • XGBoost、LightGBM 和 CatBoost，在检测以太坊可疑钱包方面，测试准确率达到 95.83% 至 96.46%
  • 微调的大语言模型，用于分析链上行为和智能合约交互

AI 技术可以降低矿工可提取价值（MEV），并提供即时的异常检测，在漏洞利用升级之前遏制可疑活动。这种实时欺诈检测能力对于自主管理巨额资金的代理来说至关重要。

零知识机器学习 (ZK-ML)​

零知识机器学习框架代表了隐私保护代理操作的突破。ZK-ML 允许 AI 代理生成密码学证明，证明其风险计算执行正确，而无需暴露敏感的用户级数据或专有的模型逻辑。

这种能力解决了 DeFi 自动化中的一个基本矛盾：用户希望自主代理智能地管理其资产，但不希望向竞争对手或攻击者透露其持仓、策略或风险参数。ZK-ML 在保持机密性的同时实现了可验证计算。

跨链泛化挑战​

虽然 AI/ML 技术在单链上表现出色，但跨链泛化能力仍然有限。诸如资产历史较短和类别不平衡等数据局限性制约了模型在不同区块链环境中的泛化。主要基于以太坊数据训练的代理在部署到 Solana、Aptos 或其他具有不同交易模型和风险特征的生态系统时，表现可能会不尽如人意。

DeFi 中五个主要的 AI 应用领域包括欺诈检测、智能合约安全、市场预测、信用风险评估和去中心化治理。成功的代理越来越多地采用集成方法（Ensemble methods），结合针对每个领域的专用模型，而不是依赖单一的通用模型。

钱包集成模式：ERC-8004 与代理身份​

为了让自主代理执行 DeFi 策略，它们需要具备包含加密密钥、交易签名能力和链上身份的安全钱包基础设施。ERC-8004 标准通过建立去中心化代理发现和交互的框架来满足这些要求。

ERC-8004 标准​

ERC-8004 是一项拟议的以太坊标准，旨在通过建立轻量级链上注册表来解决信任鸿沟，使自主代理能够相互发现、建立可验证的信誉并安全地协作。该标准由三个核心组件组成：

  1. 身份注册表 (Identity Registry)：一个基于 ERC-721 且带有 URIStorage 扩展的最小化链上句柄（Handle），解析为代理的注册文件，为每个代理提供一个可移植的、抗审查的标识符。

  2. 信誉注册表 (Reputation Registry)：一个用于发布和获取反馈信号的标准接口，使代理能够建立往绩记录，并让用户在委托之前评估代理的可靠性。

  3. 验证注册表 (Validation Registry)：用于请求和记录独立验证者检查的通用钩子（Hooks），而链上指针和哈希无法被删除，从而确保审计跟踪的完整性。

钱包兼容性​

由于代理身份是一种标准的 ERC-721 NFT，任何支持 NFT 的钱包——包括 MetaMask、Trust Wallet 和 Ledger——都可以持有它。这种兼容性使用户能够使用熟悉的界面管理代理身份，同时保持对其代理能力的掌控。

可信执行环境 (TEEs)​

现代代理架构利用可信执行环境 (TEE) 进行安全的密钥管理和执行。像 EigenCloud 和 Phala Network 这样的平台使代理能够在加密的“黑匣子”（飞地）内运行，即使黑客获得了服务器访问权限，也无法读取 RAM 或提取钱包私钥。

ROFL (Runtime OFf-chain Logic) 开箱即用地提供去中心化密钥管理——这对于任何需要钱包功能的代理都至关重要——以及一个去中心化计算市场，可以对谁运行你的代理以及在何种策略下运行进行细粒度控制。

现实世界的实现​

Uniswap AI 代理技能​

2026 年 2 月 21 日，Uniswap Labs 发布了七项开源“技能”，为 AI 代理提供对核心协议功能的结构化、基于命令的访问：

  • v4-security-foundations：代理交互的安全框架
  • configurator：动态配置管理
  • deployer：自动化资金池部署
  • viem-integration：Web3 库集成层
  • swap-integration：程序化兑换执行
  • liquidity-planner：最佳流动性提供策略
  • swap-planner：跨池类型的路径优化

这种基础设施使管理 DeFi 持仓的自主代理能够通过身份注册表发现并聘用专门的策略代理，从而为代理能力创造市场，并实现模块化、可组合的自动化策略。

Token Metrics 链上交易​

2026 年 3 月，Token Metrics 推出了集成链上交易，使用户能够使用 AI 评级研究 DeFi 协议，并通过多链兑换直接在平台上执行交易。这种集成展示了分析型 AI（评估机会）和执行型 AI（实施策略）在统一平台内的融合。

安全与信任考虑​

自主 DeFi 代理的愿景伴随着重大的安全责任。控制大量资金钱包的代理是攻击者的诱人目标，而代理逻辑中的错误在没有人工监督干预的情况下可能导致灾难性损失。

攻击向量​

主要的安全性考量包括：

  • 私钥泄露：如果代理的密钥被盗，攻击者将获得对托管资产的全权控制
  • 逻辑漏洞利用：代理决策代码中的错误可能被利用来抽干资金
  • 预言机操纵：依赖价格馈送的代理可能会被闪电贷攻击或预言机漏洞所欺骗
  • 智能合约风险：与有漏洞的协议进行交互会使代理面临间接攻击向量

安全最佳实践​

稳健的代理架构实施了多个防御层：

  1. 硬件安全模块 (HSM) 或 可信执行环境 (TEE) 用于密钥存储
  2. 大额交易的 多重签名要求
  3. 支出限制 和速率限制，以遏制受损代理造成的损害
  4. 对关键决策路径的代理逻辑进行 形式化验证
  5. 具有自动断路器的 实时监控，在检测到异常时暂停操作
  6. 通过治理机制实现 渐进式去中心化，允许在极端情况下由人工干预

ERC-8004 和 ROFL 的结合使开发者能够构建可验证的跨链自主代理，并对其执行环境提供密码学保证，为跨 DeFi、交易、游戏等领域的最小化信任自动化奠定了基础。

基础设施差距​

尽管取得了快速进展，但 AI 代理能力与区块链工具需求之间仍存在显著的基础设施差距。代理需要可靠地访问：

  • 跨多链的 实时数据馈送
  • 用于优化交易时机的 Gas 价格预言机
  • 用于在无滑点情况下执行大额订单的 流动性深度信息
  • 机器可读格式的 协议文档
  • 用于协调多链策略的 跨链消息传递 协议

BlockEden.xyz 为在 Ethereum、Solana、Aptos、Sui 和其他主要区块链上运行的 DeFi 代理提供企业级 RPC 基础设施。可靠、低延迟的区块链访问构成了必须实时响应市场条件的自主代理的基础。探索我们的 API 市场，了解专为高频自动化设计的多链基础设施。

结论：从工具到行动者​

从作为一套需要人工操作的工具的 DeFi 到由智能代理组成的自主生态系统的演变，代表了一种根本性的架构转变。自动复利金库、投资组合再平衡系统、清算防御机制和欺诈检测网络越来越多地在最少的人工监督下运行——这并不是因为人类被排除在外，而是因为自动化能更有效地处理常规操作。

2026 年成熟的基础设施——ERC-8004 代理身份、ZK-ML 验证、TEE 执行环境、协议原生代理技能——为逐渐复杂的自主金融系统奠定了基础。随着这些构建块变得标准化和具有互操作性，普通用户可以使用的 DeFi 策略的复杂性将急剧增加。

问题不再是 AI 代理是否会管理 DeFi 投资组合，利用基础设施差距关闭的速度有多快，以及当智能和自动化与区块链的可编程信任相结合时，会出现哪些新的金融原语。

参考来源​

The Graph 的 2026 转型：重新定义区块链数据基础设施

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当 37% 的新用户不再是人类时，你就知道某些根本性的变化已经发生了。

这就是 The Graph 在 2026 年初分析 Token API 采用情况时面临的现实：超过三分之一的新账户属于 AI 代理，而非开发者。这些自主程序——查询 DeFi 流动性池、追踪代币化现实世界资产（RWA）并执行机构交易——目前消耗区块链数据的规模是人类操作员无法企及的。

这并非未来的场景。它正在发生，并迫使人们彻底重新思考区块链数据基础设施的运作方式。

从子图先驱到多服务数据骨干​

The Graph 凭借一个优雅的解决方案建立了声誉：子图（Subgraphs）。开发者创建自定义模式（Schemas）来索引链上事件和智能合约状态，使 dApp 能够在不运行自身节点的情况下获取精确的实时数据。

这就是为什么你可以即时查看 DeFi 投资组合余额，或在浏览 NFT 元数据时无需等待区块链查询完成的原因。

到 2025 年底，The Graph 自成立以来已处理超过 1.5 万亿次查询——这一里程碑使其成为 Web3 中最大的去中心化数据基础设施。但原始查询量仅反映了部分情况。

更具揭示性的指标出现在 2025 年第四季度：每季度 64 亿次查询，活跃子图数量达到 15,500 个的历史新高。然而，新子图的创建速度已显著放缓。

解读是什么？The Graph 现有的基础设施能够很好地服务于当前用户，但下一波采用浪潮需要本质上不同的东西。

Horizon 协议升级于 2025 年 12 月上线，为 The Graph 的 2026 年转型奠定了基础。

Horizon 架构：链上经济的多服务基础设施​

Horizon 不仅仅是一次功能更新。它是一次完整的架构重设计，将 The Graph 从一个以子图为中心的平台转型为能够同时服务三个不同客户群体的多服务数据基础设施：开发者、AI 代理和机构。

该架构引入了三个基础组件：

核心质押协议：将经济安全性扩展到任何数据服务，而不仅仅是子图。这允许新的数据产品继承 The Graph 现有超过 167,000 名委托人和活跃索引器的网络，而无需构建单独的安全模型。

统一支付层：处理跨所有服务的费用，实现无缝的跨服务计费，并减少需要多种类型区块链数据的用户的摩擦。

无许可框架：允许新的数据服务集成，而无需协议治理投票。任何团队都可以在 The Graph 的基础设施上构建，只要他们符合技术标准并质押 GRT 代币以确保安全。

这种模块化方法解决了一个关键问题：不同的用例需要不同的数据架构。

DeFi 交易机器人需要毫秒级的流动性更新。机构合规团队需要支持 SQL 查询的审计追踪。钱包应用需要跨数十条链的预索引代币余额。在 Horizon 之前，这些用例需要不同的基础设施提供商。

现在，它们都可以在 The Graph 上运行。

四大服务，四大截然不同的市场​

The Graph 的 2026 年路线图引入了四种专业数据服务，每种服务都针对特定的市场需求：

Token API：常用查询的预索引数据​

Token API 消除了在仅需标准代币数据（余额、转账历史、跨 10 条链的合约地址）时对自定义索引的需求。钱包、浏览器和分析平台不再需要为基础查询部署自己的子图。

这就是 AI 代理大量涌现的地方。37% 的非人类用户采用率反映了一个简单的事实：AI 代理不想配置索引器或编写 GraphQL 查询。它们想要一个能够通过自然语言交互并即时返回结构化数据的 API。

与模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的集成使 AI 代理能够通过 Claude、Cursor 和 ChatGPT 等工具查询区块链数据，而无需配置密钥。x402 协议增加了自主支付能力，让代理在没有人工干预的情况下按查询付费。

Tycho：DeFi 实时流动性追踪​

Tycho 实时流式传输去中心化交易所的流动性变化——这正是交易系统、求解器（Solvers）和 MEV 机器人所需要的。Tycho 不再每隔几秒轮询子图，而是在链上发生更新时立即推送。

对于 DeFi 基础设施提供商来说，这将延迟从秒级降低到了毫秒级。在 100 毫秒的延迟就意味着利润与损失之差的高频交易环境中，Tycho 的流式架构变得至关重要。

Amp：用于机构分析的 SQL 数据库​

Amp 代表了 The Graph 为吸引传统金融采用而进行的最明确尝试：一个企业级的区块链数据库，支持 SQL 访问、内置审计追踪、谱系追踪（Lineage Tracking）和本地化部署选项。

这不是为 DeFi 狂热者准备的。它是为需要合规数据基础设施的国库监管团队、风险管理部门和受监管的支付系统准备的。

DTCC 的 Great Collateral 实验（一项探索代币化证券结算的试点项目）已经使用了 Graph 技术，验证了机构用例。

SQL 兼容性至关重要。金融机构围绕 SQL 建立了数十年的工具、报告系统和分析专业知识。

要求他们学习 GraphQL 是行不通的。Amp 在他们熟悉的领域与他们对接。

子图：依然至关重要的基石​

尽管推出了新服务，子图（Subgraphs）仍然是 The Graph 价值主张的核心。支撑着几乎所有主要 DeFi 协议的 50,000 多个活跃子图代表了一个竞争对手难以轻易复制的装机基础。

到 2026 年，子图将在两个方面深化：扩展的多链覆盖范围（现已涵盖 40 多个区块链）以及与新服务的更紧密集成。

开发者可以使用子图处理自定义逻辑，同时从 Token API 获取预索引的代币数据 —— 兼顾两者的优势。

跨链扩展：以太坊之外的 GRT 效用​

多年来，The Graph 的 GRT 代币主要存在于以太坊主网上，这为其他链上的用户带来了摩擦。随着 Chainlink 跨链互操作协议 (CCIP) 的集成，这种情况发生了变化。该协议在 2025 年底将 GRT 桥接到 Arbitrum、Base 和 Avalanche，并计划在 2026 年支持 Solana。

这不仅仅关乎代币的可用性。跨链 GRT 效用使任何链上的开发者都能使用其原生代币支付 Graph 服务费用，质押 GRT 以保障数据服务，并在不将资产转移到以太坊的情况下向索引器进行委托。

网络效应迅速叠加：Base 在 2025 年第四季度处理了 12.3 亿次查询（环比增长 11%），而 Arbitrum 在主要网络中表现出最强劲的增长，环比增长 31%。随着 L2 继续吸收以太坊主网的交易量，The Graph 的跨链策略使其能够服务于整个多链生态系统。

AI 智能体数据问题：为什么索引变得至关重要​

AI 智能体代表了一类截然不同的区块链用户。与编写一次查询并部署的人类开发者不同，智能体每天会在数十个数据源中生成数千个独特的查询。

考虑一个自主 DeFi 收益优化器：

  1. 它查询各个借贷协议（Aave、Compound、Morpho）的当前年化收益率 (APY)
  2. 检查 Gas 价格和交易拥堵情况
  3. 监控来自预言机的代币价格喂价
  4. 跟踪历史波动率以评估风险
  5. 验证智能合约安全审计
  6. 在满足条件时执行再平衡交易

每一步都需要结构化的、索引化的数据。为每个协议运行全节点在经济上是不可行的。来自中心化提供商的 API 会引入单点故障和审查风险。

The Graph 通过提供一个去中心化的、抗审查的数据层来解决这个问题，AI 智能体可以编程化地查询该层。这种经济模型之所以奏效，是因为智能体通过 x402 协议按查询次数付费 —— 无需按月订阅，无需管理 API 密钥，只需在链上结算基于使用量的账单。

这就是为什么 Cookie DAO（一个在 Solana、Base 和 BNB Chain 上索引 AI 智能体活动的去中心化数据网络）构建在 The Graph 的基础设施之上。由数千个智能体生成的碎片化链上动作和社交信号需要结构化数据喂价才能发挥作用。

DeFi 和 RWA：代币化金融的数据需求​

DeFi 的数据需求已显著成熟。2021 年，DEX 聚合器可能只需查询基本的代币价格和流动性池储备。到 2026 年，机构级 DeFi 平台需要：

  • 借贷协议的实时抵押率
  • 用于风险建模的历史波动率数据
  • 带有预言机验证的跨链资产定价
  • 用于合规审计的交易溯源
  • 跨多个场所的流动性深度以进行交易执行

代币化真实世界资产 (RWA) 增加了另一层复杂性。当一个代币化的美国国债基金与 DeFi 借贷协议集成时（正如贝莱德的 BUIDL 与 Uniswap 的合作），数据基础设施必须跟踪：

  • 链上所有权记录
  • 赎回请求和结算状态
  • 监管合规事件
  • 向代币持有者的收益分配
  • 跨链桥活动

The Graph 的多服务架构通过允许 RWA 平台使用 Amp 进行机构级 SQL 分析，同时通过 Tycho 为 DeFi 集成流式传输实时更新，从而解决了这一问题。

市场机会是惊人的：瑞波 (Ripple) 和波士顿咨询 (BCG) 预测，代币化 RWA 将从 2025 年的 0.6 万亿美元增长到 2033 年的 18.9 万亿美元 —— 复合年增长率为 53%。链上代币化的每一美元都会产生需要索引、查询和报告的数据。

网络经济：索引器和委托人模型​

The Graph 的去中心化架构依赖于协调三个利益相关者群体的经济激励：

索引器 (Indexers) 运行基础设施以处理和提供查询服务，赚取查询费和 GRT 代币形式的索引奖励。活跃索引器的数量在 2025 年第四季度略有增加，这表明尽管近期因查询费降低导致利润下降，运营商仍保持承诺。

委托人 (Delegators) 向索引器质押 GRT 代币，以在不运行基础设施的情况下赚取一部分奖励。网络中超过 167,000 名委托人代表了分布式的经济安全性，使得数据审查的成本极其昂贵。

策展人 (Curators) 通过质押 GRT 来标示哪些子图是有价值的，当他们策展的子图被使用时，他们会赚取一部分查询费。这创造了一个自组织的质量筛选器：高质量的子图吸引策展，进而吸引索引器，从而提高查询性能。

Horizon 升级将这一模型扩展到所有数据服务，而不仅仅是子图。索引器现在可以提供 Token API 查询、流式传输 Tycho 流动性更新，并提供 Amp 数据库访问 —— 所有这些都由相同的 GRT 质押提供安全保障。

这种 multi-service 收入模型非常重要，因为它使索引器的收入在子图查询之外实现了多样化。如果 AI 智能体的查询量如预期般增长，即使传统的子图使用量进入平稳期，提供 Token API 服务的索引器也可能会看到显著的收入增长。

机构切入点：从 DeFi 到 TradFi​

DTCC 试点项目所代表的意义远超单一用例。它证明了主要的金融机构——在这种情况下，是每年结算 2500 万亿美元证券交易的组织——在满足监管要求的前提下，将会基于公共区块链数据基础设施进行构建。

Amp 的功能集直接针对这一领域：

  • 溯源追踪：每一个数据点都可以追溯到其链上源头，形成不可篡改的审计轨迹。
  • 合规功能：基于角色的访问控制、数据保留策略和隐私控制，均符合监管标准。
  • 本地化部署：受监管实体可以在其安全边界内运行 Graph 基础设施，同时仍能参与去中心化网络。

其发展策略镜像了企业区块链应用的发展历程：从私有/许可链开始，随着合规框架的成熟，逐渐与公链集成。The Graph 将自己定位为能够跨这两种环境工作的数据层。

如果各大银行采用 Amp 进行代币化证券结算、反洗钱（AML）合规的区块链分析或实时风险监控，其查询量可能会使目前的 DeFi 使用量相形见绌。单个大型机构跨多条链运行每小时合规查询所产生的可持续收入，将超过数千名独立开发者的贡献。

2026 年的拐点：这会是 The Graph 之年吗？​

The Graph 的 2026 年路线图提出了一个明确的论点：目前的代币价格从根本上错误估计了网络在兴起的 AI 代理经济和机构区块链采用中的地位。

看涨情况基于三个假设：

  1. AI 代理查询量显著增长。 如果 Token API 用户中 37% 的采用率反映了更广泛的趋势，且自主代理成为区块链数据的主要消费者，查询费用可能会飙升至历史水平之上。

  2. Horizon 的多服务架构驱动费用收入增长。 通过同时为开发者、代理和机构提供服务，The Graph 从多个客户群体中获取收入，而不再仅仅依赖于 DeFi 开发者。

  3. 通过 Chainlink CCIP 实现的跨链 GRT 效用产生持续需求。 随着 Arbitrum、Base、Avalanche 和 Solana 上的用户使用跨链 GRT 支付 Graph 服务费用，代币周转率增加，而供应量保持上限。

看跌情况则认为基础设施护城河比看起来要窄。Chainstack、BlockXs 和 Goldsky 等替代索引解决方案提供托管子图服务，定价更简单，设置更快速。像 Alchemy 和 Infura 这样的中心化 API 提供商将数据访问与节点基础设施捆绑在一起，增加了切换成本。

反驳论点是：The Graph 的去中心化架构之所以重要，正是因为 AI 代理和机构不能依赖中心化数据提供商。AI 代理需要抗审查性，以确保在对抗性条件下的运行时间。机构则需要中心化 API 无法提供的可验证数据来源。

50,000 多个活跃子图、167,000 多个委托者以及与几乎所有主要 DeFi 协议的生态系统集成，创造了竞争对手必须克服而不仅仅是匹配的网络效应。

为什么数据基础设施成为 AI 经济的骨干​

区块链行业在 2021-2023 年期间痴迷于执行层：更快的 Layer 1、更便宜的 Layer 2、更具扩展性的共识机制。

结果呢？交易成本仅为几分钱，并在毫秒内完成结算。瓶颈发生了转移。

执行问题已解决。数据成为新的制约因素。

AI 代理可以自主执行交易、重新平衡投资组合并结算付款。但它们无法在没有高质量、已索引、可查询的链上状态数据的情况下运行。The Graph 的万亿次查询里程碑反映了这一现实：随着区块链应用变得越来越复杂，数据基础设施变得比交易吞吐量更加关键。

这镜像了传统科技基础设施的演变。亚马逊赢得电子商务市场并不是因为它拥有最快的服务器，而是因为它为库存管理、个性化和物流优化构建了最好的数据基础设施。谷歌赢得搜索市场并不是因为它拥有最大的存储空间，而是因为它比任何人都更好地索引了网络。

The Graph 正将自己定位为区块链数据的谷歌：不一定是唯一的索引解决方案，但是所有其他应用赖以构建的默认基础设施。

这一愿景能否实现取决于未来 12-24 个月的执行情况。如果 Horizon 的多服务架构吸引了机构客户，如果 AI 代理的查询量证明了基础设施投资的合理性，并且如果跨链扩张驱动了可持续的 GRT 需求，那么 2026 年可能是 The Graph 从“重要的 DeFi 基础设施”转型为“链上经济核心骨干”的一年。

1.5 万亿次查询仅仅是一个开始。

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