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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。

“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

##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**，资源或提示 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InitializereQuest，ListTools，calltool'，'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）和 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 和鹅**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：在 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和参考实施。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模型的供应，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算法的标记网络，而MCP则涉及AI-Tool互操作性的协议标准。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）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。

在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该标准方面具有优势。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。

在竞争方面，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。

从采用立场来看，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。

在路线图方面，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

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。

Mert Mumtaz (Helius)、Udi Wertheimer (Taproot Wizards)、Jordi Alexander (Selini Capital) 和 Alexander Good (Post Fiat) 的愿景

概述​

Token2049 举办了一场名为**“加密货币的终局之战”的专题讨论会，主讲嘉宾包括 Mert Mumtaz (Helius 首席执行官)、Udi Wertheimer (Taproot Wizards 联合创始人)、Jordi Alexander (Selini Capital 创始人) 和 Alexander Good (Post Fiat 创始人)。尽管该专题讨论会没有公开的文字记录，但每位发言人都对加密货币行业的长期发展轨迹表达了独特的愿景。本报告综合了他们的公开声明和著作——涵盖博客文章、文章、新闻采访和白皮书——以探讨每个人如何构想加密货币的“终局”**。

Mert Mumtaz – 加密货币即“资本主义 2.0”​

核心愿景​

Mert Mumtaz 反对加密货币仅仅代表“Web 3.0”的观点。相反，他认为加密货币的终局是升级资本主义本身。在他看来：

• 加密货币为资本主义要素赋能： Mumtaz 指出，资本主义依赖于信息的自由流动、安全的产权、一致的激励、透明度和无摩擦的资本流动。他认为，去中心化网络、公共区块链和代币化使这些特征更加高效，将加密货币转变为**“资本主义 2.0”**。
• 全天候市场与代币化资产： 他提到了关于全天候金融市场以及股票、债券和其他现实世界资产代币化的监管提案。允许市场持续运行并通过区块链轨道进行结算将使传统金融系统现代化。代币化创造了全天候流动性和资产的无摩擦交易，而这些资产此前需要清算所和中介机构。
• 去中心化与透明度： 通过使用开放账本，加密货币消除了传统金融中存在的一些守门人角色和信息不对称。Mumtaz 将此视为民主化金融、协调激励和减少中间商的机会。

影响​

Mumtaz 的“资本主义 2.0”论点表明，该行业的终局不局限于数字收藏品或“Web3 应用”。相反，他设想了一个国家监管机构接受全天候市场、资产代币化和透明度的未来。在那个世界里，区块链基础设施将成为全球经济的核心组成部分，将加密货币与受监管的金融融合。他还警告说，这种转变将面临挑战——例如女巫攻击、治理集中化和监管不确定性——但他相信这些障碍可以通过更好的协议设计和与监管机构的合作来解决。

Udi Wertheimer – **比特币的“世代轮换”**与山寨币的清算​

世代轮换与比特币“让你的血脉退休”论点​

Taproot Wizards 的联合创始人 Udi Wertheimer 以其挑衅性地捍卫比特币和嘲讽山寨币而闻名。2025 年年中，他发布了一篇名为**“这个比特币论点将让你的血脉退休”**的病毒式文章。根据他的论点：

• 世代轮换： Wertheimer 认为，早期以低价积累比特币的“巨鲸”已大部分出售或转移了他们的币。机构买家——ETF、国库和主权财富基金——已经取代了他们。他称这个过程为**“所有权的全面轮换”**，类似于狗狗币在 2019-21 年的上涨，当时从巨鲸到散户需求的转变推动了爆炸性回报。
• 价格不敏感的需求： 机构在分配资本时并不关心单位价格。他以贝莱德的 IBIT ETF 为例指出，新投资者认为 40 美元的上涨微不足道，并愿意以任何价格购买。这种供应冲击加上有限的流通量意味着比特币可能会远远超出共识预期地加速上涨。
• 40 万美元以上目标与山寨币崩溃： 他预测比特币到 2025 年底可能超过 40 万美元/BTC，并警告称山寨币将表现不佳甚至崩溃，其中以太坊被点名为“最大输家”。根据 Wertheimer 的说法，一旦机构 FOMO 情绪高涨，山寨币将“被一击毙命”，比特币将吸收大部分资本。

影响​

Wertheimer 的终局论点将比特币描绘成进入其最后的抛物线阶段。“世代轮换”意味着供应正在流入强势持有者（ETF 和国库）手中，而散户兴趣才刚刚开始。如果正确，这将造成严重的供应冲击，将 BTC 价格推高至远超当前估值的水平。同时，他认为山寨币提供了不对称的下行风险，因为它们缺乏机构买盘支持并面临监管审查。他给投资者的信息很明确：在华尔街全部买走之前，现在就大量买入比特币。

Jordi Alexander – 宏观实用主义、人工智能与加密货币作为双重革命​

投资人工智能与加密货币——两大关键行业​

Selini Capital 创始人、著名博弈论者 Jordi Alexander 认为，人工智能和区块链是本世纪最重要的两大行业。在 Bitget 总结的一次采访中，他提出了几点：

• 双重革命： Alexander 认为，实现真正财富增长的唯一途径是投资技术创新（特别是人工智能）或尽早参与加密货币等新兴市场。他指出，人工智能开发和加密基础设施将成为本世纪智能和协调的基础模块。
• 四年周期结束： 他断言，由比特币减半驱动的传统四年加密周期已经结束；相反，市场现在经历的是流动性驱动的“迷你周期”。未来的上涨将发生在**“真实资本”完全进入该领域之时。他鼓励交易者将低效率视为机会，并培养技术和心理技能**以在这种环境中蓬勃发展。
• 承担风险与技能发展： Alexander 建议投资者将大部分资金保留在安全资产中，但分配一小部分用于承担风险。他强调培养判断力并保持适应性，因为在一个快速发展的领域中“没有退休一说”。

对中心化策略和宏观观点的批判​

• MicroStrategy 的零和博弈： 在一份快讯中，他警告说 MicroStrategy 购买 BTC 的策略可能是一个零和博弈。尽管参与者可能觉得自己正在获胜，但这种动态可能隐藏风险并导致波动性。这强调了他的信念，即加密市场通常由负和或零和动态驱动，因此交易者必须了解大型参与者的动机。
• 美国货币政策的终局： Alexander 对美国宏观政策的分析强调，美联储对债券市场的控制可能正在减弱。他指出，长期债券自 2020 年以来大幅下跌，并认为美联储可能很快会转向量化宽松。他警告说，此类政策转变可能导致市场**“先是渐进……然后突然爆发”**的波动，并称这是比特币和加密货币的关键催化剂。

影响​

Jordi Alexander 的终局愿景是细致入微且宏观导向的。他没有预测单一的价格目标，而是强调了结构性变化：向流动性驱动周期的转变、人工智能驱动协调的重要性以及政府政策与加密市场之间的相互作用。他鼓励投资者培养深刻的理解和适应能力，而不是盲目追随叙事。

Alexander Good – Web 4、人工智能代理与 Post Fiat L1​

Web 3 的失败与人工智能代理的崛起​

Alexander Good (也以其笔名“goodalexander”闻名) 认为 Web 3 在很大程度上是失败的，因为用户更关心便利性和交易，而不是拥有自己的数据。在他的文章《Web 4》中，他指出消费者应用的采用依赖于无缝的用户体验；要求用户桥接资产或管理钱包会扼杀增长。然而，他看到一个生存威胁正在出现：人工智能代理，它们可以生成逼真的视频，通过协议（例如 Anthropic 的“计算机控制”框架）控制计算机，并接入 Instagram 或 YouTube 等主要平台。由于人工智能模型正在迅速改进，并且生成内容的成本正在崩溃，他预测人工智能代理将创建大部分在线内容。

Web 4：在区块链上进行谈判的人工智能代理​

Good 提出了 Web 4 作为解决方案。其核心思想是：

• 人工智能代理经济系统： Web 4 设想人工智能代理代表用户，像“好莱坞经纪人”一样替他们进行谈判。这些代理将使用区块链进行数据共享、争议解决和治理。用户向代理提供内容或专业知识，代理提取价值——通常通过与世界各地的其他人工智能代理互动——然后以加密货币的形式将付款分配回用户。
• 人工智能代理处理复杂性： Good 认为人类不会突然开始将资产桥接到区块链上，因此人工智能代理必须处理这些交互。用户只需与聊天机器人（通过 Telegram、Discord 等）交谈，人工智能代理将在幕后管理钱包、许可协议和代币交换。他预测在不久的将来，将会有无数的协议、代币和计算机到计算机的配置，这些对人类来说是难以理解的，因此人工智能的协助至关重要。
• 不可避免的趋势： Good 列举了支持 Web 4 的几个趋势：政府的财政危机鼓励替代方案；人工智能代理将蚕食内容利润；人们因依赖机器而变得“更笨”；以及最大的公司押注于用户生成内容。他总结说，用户与人工智能系统对话、这些系统代表他们进行谈判、以及用户在主要通过聊天应用互动时接收加密支付是不可避免的。

生态系统映射与 Post Fiat 介绍​

Good 将现有项目分为 Web 4 基础设施或可组合性项目。他指出，像 Story 这样为知识产权声明创建链上治理的协议，将成为人工智能代理之间的双边市场。同时，Akash 和 Render 出售计算服务，并可以适应向人工智能代理授权。他认为像 Hyperliquid 这样的交易所将受益，因为需要无数的代币交换才能使这些系统对用户友好。

他自己的项目 Post Fiat 被定位为**“Web 4 的造王者”**。Post Fiat 是一个基于 XRP 核心技术构建的 Layer‑1 区块链，但具有改进的去中心化和代币经济学。主要特点包括：

• 人工智能驱动的验证者选择： Post Fiat 不依赖于人工运行的质押，而是使用大语言模型 (LLM) 根据可信度和交易质量对验证者进行评分。网络通过由人工智能代理管理的过程向验证者分发 55% 的代币，目标是实现“客观性、公平性且无人为干预”。该系统的月度周期——发布、评分、提交、验证以及选择和奖励——确保了透明的选择。
• 专注于投资与专家网络： 与 XRP 专注于交易银行不同，Post Fiat 针对金融市场，使用区块链进行合规、索引和运营一个由社区成员和人工智能代理组成的专家网络。AGTI (Post Fiat 的开发部门) 向金融机构销售产品，并可能推出 ETF，其收入将资助网络开发。
• 新用例： 该项目旨在通过创建去中心化的 ETF、提供合规的加密备忘录以及支持成员通过洞察力赚取代币的专家网络来颠覆索引行业。白皮书详细介绍了技术措施——例如统计指纹识别和加密——以防止女巫攻击和作弊。

Web 4 作为生存机制​

Good 总结说，Web 4 是一种生存机制，而不仅仅是一种酷炫的意识形态。他认为，随着人工智能代理的激增，一场“复杂性炸弹”将在六个月内到来。用户将不得不将部分收益让给人工智能系统，因为参与代理经济将是唯一蓬勃发展的方式。在他看来，Web 3 去中心化所有权和用户隐私的梦想是不够的；Web 4 将融合人工智能代理、加密激励和治理，以驾驭日益自动化的经济。

比较分析​

趋同主题​

1. 机构与技术变革驱动终局。
   • Mumtaz 预见到监管机构将支持全天候市场和代币化，这将使加密货币成为主流。
   • Wertheimer 强调通过 ETF 实现的机构采纳是比特币抛物线式上涨阶段的催化剂。
   • Alexander 指出，下一轮加密货币繁荣将由流动性驱动而非周期驱动，并且宏观政策（如美联储的转向）将提供强大的顺风。
2. 人工智能成为核心。
   • Alexander 强调投资人工智能和加密货币是未来财富的双重支柱。
   • Good 围绕人工智能代理构建 Web 4，这些代理在区块链上进行交易、管理内容和谈判交易。
   • Post Fiat 的验证者选择和治理依赖于 LLM 来确保客观性。 这些愿景共同暗示，加密货币的终局将涉及人工智能与区块链之间的协同作用，其中人工智能处理复杂性，而区块链提供透明的结算。
3. 需要更好的治理和公平性。
   • Mumtaz 警告说，治理的中心化仍然是一个挑战。
   • Alexander 鼓励理解博弈论激励，指出像 MicroStrategy 这样的策略可能是零和的。
   • Good 提出了人工智能驱动的验证者评分，以消除人为偏见并创建公平的代币分配，解决 XRP 等现有网络中的治理问题。

分歧愿景​

1. 山寨币的角色。 Wertheimer 认为山寨币注定失败，并相信比特币将捕获大部分资本。Mumtaz 专注于包括代币化资产和 DeFi 在内的整个加密市场，而 Alexander 则跨链投资，并认为低效率创造了机会。Good 正在构建一个专门用于人工智能金融的山寨 L1 (Post Fiat)，这意味着他认为专业化网络仍有发展空间。
2. 人类代理与人工智能代理。 Mumtaz 和 Alexander 强调人类投资者和监管机构，而 Good 则设想了一个人工智能代理成为主要经济参与者，人类通过聊天机器人进行互动的未来。这种转变意味着根本不同的用户体验，并引发了关于自主性、公平性和控制权的问题。
3. 乐观主义与谨慎。 Wertheimer 的论点对比特币持激进的看涨态度，几乎不担心下行风险。Mumtaz 对加密货币改善资本主义持乐观态度，但也承认监管和治理挑战。Alexander 则持谨慎态度——强调低效率、零和动态以及技能发展的必要性——同时仍然相信加密货币的长期前景。Good 认为 Web 4 是不可避免的，但警告“复杂性炸弹”的到来，敦促人们做好准备而不是盲目乐观。

结论​

Token2049 的**“加密货币终局之战”**专题讨论会汇集了持不同观点的思想家。Mert Mumtaz 将加密货币视为资本主义的升级，强调去中心化、透明度和全天候市场。Udi Wertheimer 认为比特币正在进入一个供应冲击的世代上涨，这将使山寨币落后。Jordi Alexander 采取了更宏观实用的立场，敦促同时投资人工智能和加密货币，同时理解流动性周期和博弈论动态。Alexander Good 设想了一个 Web 4 时代，其中人工智能代理在区块链上进行谈判，而 Post Fiat 成为人工智能驱动金融的基础设施。

尽管他们的愿景各不相同，但一个共同的主题是经济协调的演变。无论是通过代币化资产、机构轮换、人工智能驱动的治理还是自主代理，每位发言人都相信加密货币将从根本上重塑价值的创造和交换方式。因此，终局似乎更像是一个过渡，而非终点，它将我们带入一个资本、计算和协调融合的新系统。

区块链应用斯坦福峰会（BASS）在区块链科学大会（SBC）当周拉开帷幕，汇聚了创新者、研究者和构建者，共同探索生态系统的前沿。组织者 Gil、Kung 和 Stephen 热情迎接与会者，强调本次活动聚焦于创业精神和落地应用，这一精神源自与 SBC 的紧密合作。得到 Blockchain Builders、斯坦福密码学与区块链校友会等组织的支持，全天深入探讨了天体区块链、以太坊的未来、机构级 DeFi 以及 AI 与加密的交叉新领域。

Dalia Maliki：用 Space Computer 构建轨道信任根​

Dalia Maliki 是加州大学圣塔芭芭拉分校的教授，也是 Space Computer 的顾问，她以一个真正超凡的案例开启演讲：在轨道上构建安全计算平台。

What is Space Computer? 简而言之，Space Computer 是一个“轨道信任根”，为在卫星上运行安全且保密的计算提供平台。其核心价值在于空间本身的独特安全保证。Maliki 解释道：“一旦一个盒子安全发射并部署到太空，没人能后来入侵它。此时它是纯粹、完美的防篡改。” 这种环境防泄漏、通信难以干扰，并提供可验证的地理位置，赋予强大的去中心化属性。

Architecture and Use Cases 系统采用两层架构：

• Layer 1（Celestial）：权威信任根运行在轨道卫星网络上，针对有限且间歇的通信进行优化。
• Layer 2（Terrestrial）：在地面运行标准的扩容方案，如 rollup 和状态通道，最终性和安全性锚定在 Celestial Layer 1。

早期用例包括运行高度安全的区块链验证者以及捕获宇宙辐射的真随机数生成器。但 Maliki 强调平台的潜力在于不可预见的创新。“构建平台最酷的地方在于，你搭建了平台，其他人会来构建你从未想象的用例。”

她以 1950 年代的 Project Corona 为例——当时从间谍卫星投下胶卷桶，由飞机在空中接收——鼓励大家放眼宏大。“相比之下，我们今天在 Space Computer 上的工作已经是奢侈，我们对未来充满期待。”

Tomasz Stanczak：以太坊路线图——扩容、隐私与 AI​

Tomasz Stanczak，Ethereum 基金会执行董事，全面回顾了以太坊不断演进的路线图，重点聚焦在扩容、提升隐私以及与 AI 的融合。

Short‑Term Focus: Supporting L2s 以太坊的近期重点是巩固其作为 L2 构建最佳平台的角色。即将推出的两次硬分叉 Fusaka 与 Glumpsterdom 均围绕此目标展开。Stanczak 表示：“我们要更有力地表明，L2 在创新、扩展以太坊，并且协议构建者会承诺 Layer 1 以最佳方式支持 L2。”

Long‑Term Vision: Lean Ethereum and Real‑Time Proving 展望更远的未来，“Lean Ethereum”旨在实现大规模扩容和安全硬化。关键组成是 ZK‑EVM 路线图，目标是实现 99% 区块在 10 秒以内的实时证明，可由单独的质押者完成。结合数据可用性提升，L2 有望理论上达到 “1000 万 TPS”。长期计划还包括通过基于哈希的签名和 ZK‑EVM 实现后量子密码学。

Privacy and the AI Intersection 隐私是另一重要支柱。以太坊基金会成立了 Privacy and Scaling Explorations（PSC）团队，负责协调工作、支持工具链并探索协议层隐私集成。Stanczak 认为这对以太坊与 AI 的交互至关重要，可实现审查抵抗的金融市场、隐私保护的 AI 以及开源的代理系统。他强调，以太坊将金融、艺术、机器人和 AI 等多学科相连的文化，是应对未来十年挑战与机遇的关键。

Sreeram Kannan：用 EigenCloud 构建宏大 Crypto 应用的信任框架​

Sreeram Kannan，Eigen Labs 创始人，挑战听众超越当前 Crypto 应用的边界，提出理解 Crypto 核心价值的框架，并介绍 EigenCloud 作为实现该愿景的平台。

Crypto's Core Thesis: A Verifiability Layer “Crypto 本质上是构建在其之上的信任或可验证层，能够支撑极具潜力的应用。”Kannan 解释道，并提出 “TAM vs. Trust” 框架，说明 Crypto 应用的可寻址市场（TAM）会随其承载的信任指数呈指数增长。比特币的市场随其相较法币的可信度提升而扩大；借贷平台的市场随其对借款人偿付能力的保证可信度提升而扩大。

EigenCloud: Unleashing Programmability Kannan 认为，构建更宏大应用（如去中心化 Uber 或可信 AI 平台）的主要瓶颈不是性能，而是可编程性。为此，EigenCloud 引入全新架构，将应用逻辑与代币逻辑分离。

“我们把代币逻辑保留在以太坊链上，”他提议，“但把应用逻辑搬到链外。你可以在任意容器中编写核心逻辑……在 CPU、GPU 或其他设备上执行……然后将这些结果可验证地带回链上。”

这种方式将 Crypto 的规模从 “笔记本或服务器级” 扩展到 “云级”，让开发者能够构建早期 Crypto 设想中真正颠覆性的应用。

圆桌讨论：区块链架构深度剖析​

本场圆桌邀请了 MegaETH 的 Leiyang、Realo 的 Adi 与 Solana 基金会的 Solomon，共同探讨单体、模块化以及 “超级模块化” 架构的权衡。

• MegaETH（模块化 L2）：Leiyang 介绍 MegaETH 采用中心化排序器实现极致速度，同时将安全性委托给以太坊。此设计旨在为应用提供 Web2 级实时体验，复活了此前因性能受限而搁置的 “ICO 时代” 野心。
• Solana（单体 L1）：Solomon 说明 Solana 高节点要求的单体架构是为最大吞吐量而刻意设计，以支撑其将全球金融活动全部上链的愿景。目前重点在资产发行与支付。谈及互操作性时，Solomon 坦言：“总体来说，我们并不太在乎互操作性……核心是让尽可能多的资产流动性和使用场景落在链上。”
• Realo（超级模块化 L1）：Adi 介绍 Realo 的 “超级模块化” 概念，将预言机等关键服务直接内嵌到基础层，以降低开发者摩擦。此设计旨在原生连接现实世界，聚焦真实资产（RWA）并让区块链对终端用户透明不可见。

圆桌讨论：AI 与区块链的真实交叉​

由 HackVC 的 Ed Roman 主持，三位嘉宾展示了各自对 AI 与 Crypto 融合的独特路径。

• Ping AI（Bill）：构建 “个人 AI”，用户自行保管数据。目标是取代传统广告交易模型，用户的数据若促成转化即可直接获得奖励，实现数字足迹的经济价值捕获。
• Public AI（Jordan）：自称 “AI 的人类层”，提供高质量、按需的数据市场，这类数据无法被爬取或合成。通过链上声誉系统与质押机制确保贡献者提供信号而非噪声，并对其贡献进行奖励。
• Gradient（Eric）：打造去中心化 AI 运行时，在闲置的消费级硬件网络上实现分布式推理与训练。目标是对大型 AI 公司中心化力量形成制衡，让全球社区协同训练与服务模型，保持 “智能主权”。

峰会更多亮点​

• Orin Katz（Starkware） 介绍了 “合规链上隐私” 的构建块，阐述 ZK‑proof 如何用于创建隐私池和私有代币（ZRC20），并加入 “查看密钥” 等监管监管机制。
• Sam Green（Cambrian） 概述了 “代理金融” 生态，将 Crypto 代理划分为交易、流动性提供、借贷、预测与信息五类，并强调快速、完整、可验证的数据是其动力源。
• Max Siegel（Privy） 分享了超过 7500 万用户的 onboarding 经验，强调要在用户所在的环境提供简化的产品体验，让产品需求驱动基础设施选择，而非相反。
• Nil Dalal（Coinbase） 推出 “链上代理商业栈” 与开放标准 X42，这是一套面向机器的协议，旨在构建 “机器可支付的网络”，让 AI 代理可使用稳定币购买数据、API 与服务。
• Gordon Liao 与 Austin Adams（Circle） 发布 Circle Gateway，一种创建统一 USDC 余额的原语，实现链抽象。它可在多链间实现 <500 ms 的准即时流动性部署，显著提升企业与流动性提供者的资本效率。

当天的闭幕词明确传达：Crypto 的底层正在成熟，焦点正决定性地转向构建稳健、用户友好且经济可持续的应用，以弥合链上世界与全球经济之间的鸿沟。

AI驱动的代理控制着自己的加密货币钱包，已经管理着数十亿美元的资产，做出独立的金融决策，并重塑着资本在去中心化系统中的流动方式。 这种人工智能与区块链技术的融合——被领先的思想家称为“自主资本”——代表着经济组织的一次根本性变革，智能软件可以作为自主经济参与者运作，无需人工干预。DeFi AI（DeFAI）市场在2025年初达到10亿美元，而更广泛的AI代理市场则达到170亿美元的峰值，这表明尽管存在重大的技术、监管和哲学挑战，但商业应用正在迅速普及。五位主要思想领袖——Tarun Chitra（Gauntlet）、Amjad Masad（Replit）、Jordi Alexander（Selini Capital）、Alexander Pack（Hack VC）和Irene Wu（Bain Capital Crypto）——正在这一领域开创不同的方法，从自动化风险管理和开发基础设施到投资框架和跨链互操作性。他们的工作正在为未来奠定基础，届时AI代理作为主要的区块链用户，其数量可能超过人类，自主管理投资组合并在去中心化网络中进行协调——尽管这一愿景面临着关于问责制、安全性以及无信任基础设施能否支持可信赖的AI决策的关键问题。

自主资本的含义及其重要性​

自主资本是指由在区块链基础设施上运行的自主AI代理控制和部署的资本（金融资产、资源、决策权）。与需要人工监督的传统算法交易或自动化系统不同，这些代理拥有自己的带有私钥的加密货币钱包，做出独立的战略决策，并在无需持续人工干预的情况下参与去中心化金融协议。这项技术融合了三项关键创新：AI的决策能力、加密货币的可编程货币和无信任执行，以及智能合约在没有中介的情况下强制执行协议的能力。

这项技术已经到来。 截至2025年10月，仅Virtuals Protocol上就有超过17,000个AI代理在运行，其中AIXBT等知名代理的估值高达5亿美元，而Truth Terminal则催生了短时间内达到10亿美元市值的$GOAT迷因币。Gauntlet的风险管理平台每天分析DeFi协议中超过4亿个数据点，管理着数十亿美元的总锁定价值。Replit的Agent 3实现了200多分钟的自主软件开发，而SingularityDAO的AI管理投资组合通过自适应做市策略在两个月内实现了25%的投资回报率。

为什么这很重要： 传统金融无论AI系统多么复杂，都会将其排除在外——银行需要人类身份和KYC检查。相比之下，加密货币钱包通过加密密钥对生成，任何软件代理都可以访问。这创建了第一个AI可以作为独立经济参与者运作的金融基础设施，为机器对机器经济、自主资金管理以及AI协调的资本分配提供了可能性，其规模和速度是人类无法企及的。然而，这也引发了深刻的问题：当自主代理造成损害时谁来负责？去中心化治理能否管理AI风险？这项技术会集中还是民主化经济权力？

塑造自主资本的思想领袖​

Tarun Chitra：从模拟到自动化治理​

Gauntlet（估值10亿美元）的首席执行官兼联合创始人Tarun Chitra，开创性地将算法交易和自动驾驶汽车中的基于代理的模拟应用于DeFi协议。他的“自动化治理”愿景利用AI驱动的模拟，使协议能够科学地做出决策，而不仅仅是依靠主观投票。在他2020年的里程碑式文章《自动化治理：DeFi的科学演进》中，Chitra阐述了持续的对抗性模拟如何创建一个“更安全、更高效的DeFi生态系统，能够抵御攻击并公平奖励诚实参与者”。

Gauntlet的技术实现证明了该概念的规模化可行性。 该平台每天对实际的智能合约代码运行数千次模拟，建模在协议规则内交互的利润最大化代理，并为价值超过10亿美元的协议资产提供数据驱动的参数建议。他的框架包括编码协议规则、定义代理收益、模拟代理交互以及优化参数，以平衡宏观协议健康与微观用户激励。这一方法论影响了包括Aave（四年合作）、Compound、Uniswap和Morpho在内的主要DeFi协议，Gauntlet还发表了27篇关于恒定函数做市商、MEV分析、清算机制和协议经济学的研究论文。

Chitra在2023年创立的Aera协议推动了自主资金管理，通过“众包投资组合管理”使DAO能够快速响应市场变化。他最近对AI代理的关注反映了其预测，即到2025年，AI代理将“主导链上金融活动”，并且“AI将改变加密货币的历史进程”。从在伦敦（2021年）、新加坡（2024年、2025年）的Token2049大会亮相，到定期主持The Chopping Block播客，Chitra始终强调从主观的人工治理转向数据驱动、经过模拟测试的决策。

关键洞察： “金融本身本质上是一种法律实践——它是金钱加上法律。有了智能合约，金融变得更加优雅。”他的工作表明，自主资本并非完全取代人类，而是利用AI通过持续模拟和优化，使金融系统更具科学严谨性。

Amjad Masad：为网络经济构建基础设施​

Replit（截至2025年10月估值30亿美元）的首席执行官Amjad Masad，设想了一场激进的经济转型，其中拥有加密钱包的自主AI代理将取代传统的层级软件开发，转变为去中心化网络经济。他2022年发布的病毒式推文预测“本十年软件将迎来巨大变革”，认为AI代表着下一个100倍的生产力提升，使程序员能够“指挥AI代理大军”，而非程序员也能指挥代理完成软件任务。

网络经济愿景的核心是将自主代理视为经济参与者。 在他接受红杉资本播客采访时，Masad描述了这样一个未来：“软件代理，我会说，‘好吧，我需要创建这个产品。’代理会说，‘哦，好吧，我将从这个区域获取这个数据库，从那个区域获取发送短信或电子邮件的东西。顺便说一下，它们将花费这么多钱。’作为一个代理，我实际上有一个钱包，我将能够为它们付费。”这取代了工厂流水线模型，转变为基于网络的组合，代理自主组装服务，价值通过网络自动流动。

Replit的Agent 3于2025年9月推出，通过比前代高出10倍的自主性，在技术上展示了这一愿景——独立运行200多分钟，通过“反思循环”进行自测试和调试，并构建其他代理和自动化。真实用户报告称，他们构建了价值400美元的ERP系统，而供应商报价为15万美元，生产力提高了85%。Masad预测，“所有应用软件的价值最终将‘归零’”，因为AI使任何人都能按需生成复杂的软件，将公司的性质从专业角色转变为由AI代理增强的“通才问题解决者”。

关于加密货币的作用， Masad强烈主张整合比特币闪电网络，将其视为必不可少的平台原语。他表示：“例如，比特币闪电网络将价值直接嵌入到软件供应链中，使人与人之间以及机器与机器之间的交易更加容易。降低软件中的交易成本和开销意味着将开发人员引入你的代码库进行一次性任务将变得更加容易。”他将Web3视为“读写-拥有-混音”的愿景以及考虑将原生Replit货币作为平台原语的计划，都表明AI代理基础设施与加密经济协调之间的深度整合。

Masad在Token2049之后立即在新加坡的网络国家会议（2025年10月3日）上发表演讲，与Vitalik Buterin、Brian Armstrong和Balaji Srinivasan同台，这使他成为加密货币和AI社区之间的桥梁。他的预测是：“当通过AI增强‘人人都是开发者’时，‘一人独角兽’将变得普遍，从根本上改变宏观经济，并实现‘十亿开发者’的未来，届时全球将有10亿人创建软件。”

Jordi Alexander：AI时代的判断力即货币​

Selini Capital（管理资产规模超过10亿美元）的创始人兼首席投资官、Mantle Network的首席炼金术士Jordi Alexander，将职业扑克（2024年WSOP手镯赛中击败Phil Ivey）的博弈论专业知识带入市场分析和自主资本投资。他的核心论点是“判断力即货币”——人类整合复杂信息并做出机器无法复制的最佳决策的独特能力，即使AI处理执行和分析。

Alexander的自主资本框架 强调“本世纪两个关键行业”的融合：构建智能基础模块（如AI）和构建社会协调基础层（如加密技术）。他认为，由于实际通货膨胀（每年约15%而非官方利率）、即将到来的财富再分配以及需要保持经济生产力，传统的退休规划已经过时：“对于50岁以下的人来说，没有‘退休’这回事。”他颇具争议的论点是：“在未来10年内，拥有10万美元和1000万美元之间的差距可能不会那么大。关键是如何在未来几年内有效定位，以迎接财富创造急剧加速的‘100倍时刻’。”

他的投资组合证明了对AI与加密货币融合的信念。Selini支持了TrueNorth（2025年6月100万美元种子轮），该项目被描述为“加密货币首个自主、AI驱动的发现引擎”，利用“代理工作流”和强化学习进行个性化投资。该公司有史以来最大的一笔投资投向了Worldcoin（2024年5月），认识到“在即将到来的AI世界中，对全新技术基础设施和解决方案的明显需求”。Selini总计46-60项投资包括Ether.fi（流动性质押）、RedStone（预言机）以及跨中心化和去中心化交易所的做市，展示了应用于自主系统的系统化交易专业知识。

Token2049的参与 包括伦敦（2022年11月）讨论“对最新周期疯狂实验的反思”，迪拜（2025年5月）讨论流动性风险投资和迷因币，以及新加坡的宏观加密货币相互作用分析。他的Steady Lads播客（截至2025年已播出92+集）邀请了Vitalik Buterin讨论加密货币与AI的交叉点、量子风险和以太坊的演进。Alexander强调摆脱“生存模式”以进行更高层次的思考，不断提升技能，并通过经验建立判断力，这对于在AI代理激增时保持经济相关性至关重要。

关键视角： “判断力是整合复杂信息并做出最佳决策的能力——这正是机器的短板。”他的愿景将自主资本视为AI以机器速度执行，而人类提供战略判断的系统，加密货币则实现协调层。具体到比特币：“唯一具有真正宏观意义的数字资产”，预计在机构资本进入的五年内增长5-10倍，将其视为优于脆弱实物资产的财产权利保护。

Alexander Pack：去中心化AI经济的基础设施​

Hack VC（管理资产规模约5.9亿美元）的联合创始人兼管理合伙人Alexander Pack，将Web3 AI描述为“当今投资中最大的阿尔法来源”，将公司最新基金的41%分配给AI与加密货币的融合——这是主要加密货币风险投资公司中最高的集中度。他的论点是：“AI的快速发展正在创造巨大的效率，但也增加了中心化。加密货币与AI的交叉是该领域最大的投资机会，提供了一个开放、去中心化的替代方案。”

Pack的投资框架 将自主资本视为需要四个基础设施层：数据（Grass投资——25亿美元FDV）、计算（io.net——22亿美元FDV）、执行（Movement Labs——79亿美元FDV，EigenLayer——49亿美元FDV）和安全（通过再质押实现共享安全）。Grass投资证明了这一论点：一个由250多万台设备组成的去中心化网络为AI训练数据执行网络爬取，每天已收集45TB数据（相当于ChatGPT 3.5的训练数据集）。Pack阐述道：“算法+数据+计算=智能。这意味着数据和计算可能成为世界上最重要的两种资产，对它们的访问将极其重要。加密货币旨在为全球提供新的数字资源，并通过代币将以前不是资产的东西资产化。”

Hack VC在2024年的表现验证了这一方法： 成为第二活跃的加密货币风险投资领投方，在数十笔交易中部署了1.28亿美元，仅2024年就有12项加密货币与AI投资产生了4家独角兽公司。主要的代币发行包括Movement Labs（79亿美元）、EigenLayer（49亿美元）、Grass（25亿美元）、io.net（22亿美元）、Morpho（24亿美元）、Kamino（10亿美元）和AltLayer（9亿美元）。该公司运营着Hack.Labs，一个内部平台，用于机构级网络参与、质押、量化研究和开源贡献，雇佣了前Jane Street高级交易员。

Pack在2024年3月Unchained播客中指出，AI代理是资本配置者，它们“可以自主管理投资组合、执行交易并优化收益”，而DeFi整合使“拥有加密钱包的AI代理能够参与去中心化金融市场”。他强调“我们仍处于加密基础设施的早期阶段”，在主流采用之前，可扩展性、安全性和用户体验需要大幅改进。Token2049新加坡2025 确认Pack为演讲嘉宾（10月1-2日），在亚洲顶级加密货币盛会（25,000多名与会者）上参与加密货币和AI主题的专家讨论小组。

自主资本框架（综合Hack VC的投资和出版物）设想了五个层次：智能（AI模型）、数据与计算基础设施（Grass，io.net）、执行与验证（Movement，EigenLayer）、金融原语（Morpho，Kamino）和自主代理（投资组合管理、交易、做市）。Pack的关键洞察：在2022年熊市期间，去中心化、透明的系统比中心化金融更具弹性（DeFi协议幸存，而Celsius、BlockFi、FTX崩溃），这表明区块链比不透明的中心化替代方案更适合AI驱动的资本配置。

Irene Wu：自主系统的全链基础设施​

Bain Capital Crypto的风险合伙人、LayerZero Labs前战略主管Irene Wu，为自主资本基础设施带来了独特的技术专长，她创造了“全链”一词来描述通过消息传递实现的跨链互操作性。她的投资组合战略性地定位在AI与加密货币的融合点：Cursor（AI优先的代码编辑器）、Chaos Labs（人工智能金融智能）、Ostium（杠杆交易平台）和Econia（DeFi基础设施），这表明她专注于垂直化的AI应用和自主金融系统。

Wu对LayerZero的贡献 建立了基础的跨链基础设施，使自主代理能够无缝地跨区块链运行。她倡导了三个核心设计原则——不变性、无需许可和抗审查性——并开发了OFT（全链可替代代币）和ONFT（全链不可替代代币）标准。她领导的Magic Eden合作创建了“Gas Station”，实现了跨链NFT购买的无缝Gas代币转换，展示了在去中心化系统中实际减少摩擦。她将LayerZero定位为“区块链的TCP/IP”，抓住了代理经济底层通用互操作性协议的愿景。

Wu始终强调消除Web3体验中的摩擦，直接支持自主资本基础设施。她倡导链抽象——用户不应该需要了解他们正在使用哪个区块链——并推动“10倍更好的体验来证明区块链的复杂性”。她对加密货币研究方法的批评（“在Twitter上看看谁抱怨最多”）与Web2风格的用户研究访谈形成对比，反映了她对主流采用所必需的用户中心设计原则的承诺。

从她的投资组合中可以看出投资论点指标，她专注于AI增强开发（Cursor支持AI原生编码）、自主金融智能（Chaos Labs将AI应用于DeFi风险管理）、交易基础设施（Ostium提供杠杆交易）和DeFi原语（Econia构建基础协议）。这种模式与自主资本的需求高度契合：AI代理需要开发工具、金融智能能力、交易执行基础设施和基础DeFi协议才能有效运作。

尽管现有资料中未确认具体的Token2049参与情况（社交媒体访问受限），但Wu在Consensus 2023和Proof of Talk Summit的演讲表明她在区块链基础设施和开发者工具方面的思想领导力。她的技术背景（哈佛大学计算机科学、摩根大通软件工程、哈佛区块链俱乐部联合创始人）与在LayerZero和Bain Capital Crypto的战略角色相结合，使她在去中心化环境中运行的AI代理的基础设施需求方面成为一个关键的声音。

理论基础：AI和加密货币如何赋能自主资本​

赋能自主资本的融合建立在解决基本协调问题的三个技术支柱之上。首先，加密货币提供了传统银行系统无法实现的金融自主性。 AI代理可以生成加密密钥对，无需人工批准即可“开设自己的银行账户”，访问无需许可的24/7全球结算和可编程货币，以进行复杂的自动化操作。传统金融无论能力如何，都明确排除非人类实体；加密货币是第一个将软件视为合法经济参与者的金融基础设施。

其次，无信任计算基底实现了可验证的自主执行。 区块链智能合约提供了图灵完备的全球计算机，通过去中心化验证确保防篡改执行，任何单一操作者都无法控制结果。可信执行环境（TEEs），如Intel SGX，提供基于硬件的安全飞地，将代码与主机系统隔离，实现机密计算和私钥保护——这对代理至关重要，因为“云管理员和恶意节点操作者都无法‘伸入罐子’”。去中心化物理基础设施网络（DePIN），如io.net和Phala Network，将TEEs与众包硬件结合，创建无需许可的分布式AI计算。

第三，基于区块链的身份和声誉系统赋予代理持久的身份。 自主主权身份（SSI）和去中心化标识符（DIDs）使代理能够拥有自己的“数字护照”，通过可验证凭证证明技能，链上声誉跟踪创建不可篡改的记录。拟议的“了解你的代理”（KYA）协议将KYC框架应用于机器身份，而新兴标准如模型上下文协议（MCP）、代理通信协议（ACP）、代理间协议（A2A）和代理网络协议（ANP）则实现了代理互操作性。

经济影响是深远的。 包括Nenad Tomasev在内的研究人员在“虚拟代理经济”论文中提出了分析新兴AI代理经济系统的方法，从起源（涌现式与意图式）和分离性（可渗透与不可渗透于人类经济）两个维度进行。当前轨迹：庞大、高度可渗透的AI代理经济体自发涌现，带来了前所未有的协调机会，但也伴随着重大风险，包括系统性经济不稳定和加剧的不平等。博弈论考量——代理间谈判中的纳什均衡、公平资源分配的机制设计、资源拍卖机制——变得至关重要，因为代理作为具有效用函数的理性经济参与者，在多代理环境中做出战略决策。

市场显示出爆炸性增长。 到2024年12月，AI代理代币市值达到100多亿美元，在2024年末飙升322%。Virtuals Protocol在Base（以太坊L2）上推出了17,000多个代币化AI代理，而ai16z在Solana上运营着一个市值23亿美元的自主风险基金。每个代理发行代币，实现部分所有权、通过质押进行收入分享以及社区治理——为AI代理性能创建了流动市场。这种代币化模型实现了自主代理的“共同所有权”，代币持有者获得代理活动的经济敞口，而代理则获得自主部署的资本。

从哲学角度看，自主资本挑战了关于代理、所有权和控制的基本假设。 传统代理需要控制/自由条件（无胁迫）、认知条件（理解行为）、道德推理能力和稳定的个人身份。基于LLM的代理引发了问题：它们真的“意图”还是仅仅模式匹配？概率系统能否承担责任？研究参与者指出，代理“是无法承担责任或意图的概率模型；它们不能像人类玩家那样被‘惩罚’或‘奖励’”，并且“缺乏感受痛苦的身体”，这意味着传统的威慑机制失效。“无信任悖论”出现：在无信任基础设施中部署代理避免了信任易犯错误的人类，但AI代理本身可能仍然不可信（幻觉、偏见、操纵），而且无信任基底阻止了AI行为不当时进行干预。

Vitalik Buterin指出了这种紧张关系，指出“代码即法律”（确定性智能合约）与LLM幻觉（概率性输出）之间存在冲突。根据研究，去中心化代理受四种“无效性”支配：地域管辖无效性（无边界操作使单一国家法律失效）、技术无效性（架构抵制外部控制）、执行无效性（制裁部署者后无法阻止代理）、问责无效性（代理缺乏法人资格，不能被起诉或指控）。当前实验性方法，如Truth Terminal的慈善信托与人类受托人，试图将所有权与代理自主性分离，同时将开发者的责任与运营控制联系起来。

领先思想家的预测趋向于变革性场景。 Balaji Srinivasan认为“AI是数字丰裕，加密货币是数字稀缺”——互补的力量，AI创造内容，而加密货币协调并证明价值，加密货币在“AI深度伪造的世界中实现人类真实性的证明”。Sam Altman的观察，即AI和加密货币代表“无限丰裕和确定稀缺”，抓住了它们共生关系。Ali Yahya（a16z）综合了这种紧张关系：“AI集中化，加密货币去中心化”，这表明需要强大的治理来管理自主代理风险，同时保留去中心化优势。a16z的“十亿美元自主实体”愿景——一个通过TEEs在无需许可节点上运行的去中心化聊天机器人，建立追随者，产生收入，在没有人为控制的情况下管理资产——代表了没有单一控制点且共识协议协调系统的逻辑终点。

技术架构：自主资本的实际运作方式​

实施自主资本需要通过混合架构将AI模型与区块链协议进行复杂集成，以平衡计算能力和可验证性。标准方法采用三层架构：感知层通过预言机网络（Chainlink每天处理50多亿个数据点）收集区块链和外部数据；推理层通过零知识证明进行链下AI模型推理；行动层通过智能合约在链上执行交易。这种混合设计解决了区块链的基本限制——Gas限制阻止链上进行大量AI计算——同时保持无信任执行的保证。

Gauntlet的实现展示了生产就绪的规模化自主资本。 该平台的技术架构包括每天对实际智能合约代码运行数千个基于代理模型的加密经济模拟引擎，使用在400多万个数据点上训练的机器学习模型进行定量风险建模，这些数据点每天在12个以上Layer 1和Layer 2区块链上刷新6次，以及动态调整抵押率、利率、清算阈值和费用结构的自动化参数优化。他们的MetaMorpho在Morpho Blue上的金库系统为无需许可的金库创建提供了优雅的基础设施，并实现了外部化风险管理，使Gauntlet的WETH Prime和USDC Prime金库能够在流动性质押递归收益市场中优化风险调整后的收益。基差交易金库将LST现货资产与永续资金费率结合，在市场条件有利时，可实现高达2倍的动态杠杆，展示了管理真实资本的复杂自主策略。

零知识机器学习（zkML）实现了无信任的AI验证。 该技术在不泄露模型权重或输入数据的情况下，使用ZK-SNARKs和ZK-STARKs证明系统证明机器学习模型的执行。Modulus Labs对不同模型大小的证明系统进行了基准测试，结果表明，使用plonky2，参数多达1800万的模型可以在约50秒内被证明。EZKL提供了将ONNX模型转换为ZK电路的开源框架，OpenGradient用于去中心化机器学习推理。RiscZero提供了通用零知识虚拟机，可实现与DeFi协议集成的可验证机器学习计算。架构流程为：输入数据 → 机器学习模型（链下） → 输出 → ZK证明生成器 → 证明 → 智能合约验证器 → 接受/拒绝。用例包括可验证的收益策略（Giza + Yearn合作）、链上信用评分、敏感数据的私有模型推理以及模型真实性证明。

赋能自主资本的智能合约结构 包括Morpho的无需许可金库部署系统，具有可定制的风险参数；Aera的V3协议，用于可编程金库规则；以及与Pyth Network预言机的集成，提供亚秒级价格馈送。技术实现使用Web3接口（ethers.js, web3.py）通过RPC提供商将AI代理连接到区块链，并使用加密安全的多方计算（MPC）钱包（在参与者之间分割私钥）进行自动化交易签名。账户抽象（ERC-4337）实现了可编程账户逻辑，允许复杂的权限系统，使AI代理可以在不完全控制钱包的情况下执行特定操作。

Fetch.ai的uAgents框架展示了实际的代理开发，其Python库使自主经济代理能够在Almanac智能合约上注册。代理通过加密安全消息、自动化区块链注册和基于间隔的执行来处理市场分析、信号生成和交易执行。示例实现展示了市场分析代理获取预言机价格、进行机器学习模型推理，并在达到置信阈值时执行链上交易，代理间通信实现多代理协调以执行复杂策略。

安全考量至关重要。 自2017年以来，智能合约漏洞，包括重入攻击、算术溢出/下溢、访问控制问题和预言机操纵，已造成超过117.4亿美元的损失，仅2024年就损失了15亿美元。AI代理特有的威胁包括提示注入（恶意输入操纵代理行为）、预言机操纵（受损数据馈送误导决策）、上下文操纵（利用外部输入的对抗性攻击）和凭证泄露（暴露的API密钥或私钥）。伦敦大学学院和悉尼大学的研究表明，A1系统——一个AI代理自主发现并利用智能合约漏洞，在36个真实世界易受攻击的合约上成功率达63%，每次利用成本为0.01-3.59美元，可提取高达859万美元，证明AI代理在经济上更倾向于利用而非防御。

安全最佳实践包括智能合约的形式化验证、广泛的测试网测试、第三方审计（Cantina、Trail of Bits）、漏洞赏金计划、带断路器的实时监控、关键操作的时间锁、大额交易的多重签名要求、可信执行环境（Phala Network）、带系统调用过滤的沙盒代码执行、网络限制和速率限制。防御姿态必须达到偏执级别的严谨，因为攻击者在6,000美元的利用价值下即可盈利，而防御者需要60,000美元才能收支平衡，这造成了有利于攻击的根本经济不对称。

可扩展性和基础设施要求 造成了瓶颈。以太坊每个区块约3000万Gas、12-15秒的区块时间、拥堵时的高费用以及15-30 TPS的吞吐量无法直接支持机器学习模型推理。解决方案包括Layer 2网络（Arbitrum/Optimism Rollup将成本降低10-100倍，Base具有原生代理支持，Polygon侧链）、链下计算与链上验证以及混合架构。基础设施要求包括RPC节点（Alchemy、Infura、NOWNodes）、预言机网络（Chainlink、Pyth、API3）、去中心化存储（IPFS用于模型权重）、用于机器学习推理的GPU集群以及具有低延迟和高可靠性的24/7监控。运营成本从RPC调用（0-500+美元/月）、计算（GPU实例100-10,000+美元/月）到高度可变的Gas费用（每次复杂交易1-1,000+美元）不等。

当前的性能基准显示，zkML在强大的AWS实例上可在50秒内证明1800万参数模型，互联网计算机协议（ICP）通过Cyclotron优化实现了链上图像分类10倍以上的改进，Bittensor运营着80多个活跃子网，验证器评估机器学习模型。未来的发展包括通过专用ASIC芯片进行ZK证明生成的硬件加速、ICP中的GPU子网用于链上机器学习、改进的账户抽象、跨链消息协议（LayerZero、Wormhole）以及新兴的代理互操作性标准（如模型上下文协议）。技术成熟度正在迅速发展，Gauntlet等生产系统证明了数十亿美元TVL的可行性，尽管在大型语言模型规模、zkML延迟和频繁操作的Gas成本方面仍存在限制。

实际应用：当今的实际运作情况​

SingularityDAO展示了AI管理投资组合的性能，并取得了可量化的结果。 该平台的DynaSets——由AI自动重新平衡的动态管理资产篮子——通过自适应多策略做市在两个月内（2022年10月至11月）实现了25%的投资回报率，并通过对BTC+ETH投资组合的每周和每两周策略评估实现了20%的投资回报率，加权基金分配的回报率高于固定分配。技术架构包括对7天历史市场数据进行回测、基于社交媒体情绪的预测策略、用于提供流动性的算法交易代理以及包括投资组合规划、平衡和交易在内的积极投资组合管理。风险引擎评估多种风险以实现最佳决策，动态资产管理器进行基于AI的自动化重新平衡。目前有三个活跃的DynaSets（dynBTC、dynETH、dynDYDX）管理着实时资本，并具有透明的链上表现。

Virtuals Protocol（市值18亿美元）在AI代理代币化方面处于领先地位，截至2025年初，该平台已推出17,000多个代理。每个代理获得10亿个铸造的代币，通过聊天互动产生的“推理费用”获得收入，并授予代币持有者治理权。值得注意的代理包括市值6900万美元的Luna（LUNA）——一个虚拟K-pop明星和直播主，拥有100万TikTok粉丝，通过娱乐产生收入；AIXBT（0.21美元）——提供AI驱动的市场洞察，拥有24万多Twitter粉丝和质押机制；以及VaderAI（VADER）（0.05美元）——提供AI货币化工具和DAO治理。GAME框架（生成式自主多模态实体）提供了技术基础，而代理商务协议创建了代理间商务的开放标准，并设有不可变贡献金库（ICV）维护已批准贡献的历史账本。与Illuvium的合作将AI代理整合到游戏生态系统中，安全审计解决了7个问题（3个中等，4个低严重性）。

ai16z作为一个自主风险基金运作，在Solana上拥有23亿美元的市值，构建了ELIZA框架——这是AI代理最广泛采用的开源模块化架构，拥有数千次部署。该平台支持去中心化、协作开发，其插件生态系统推动了网络效应：更多开发者创建更多插件，吸引更多开发者。一个信任市场系统解决了自主代理的问责制问题，而为AI代理专门构建区块链的计划则展示了长期基础设施愿景。该基金在设定到期日（2025年10月）前运作，并锁定了超过2200万美元，展示了有时限的自主资本管理。

Gauntlet的生产基础设施 通过持续模拟和优化管理着超过10亿美元的DeFi协议TVL。该平台监控100多个DeFi协议，进行实时风险评估，对协议在压力下的行为进行基于代理的模拟，并为抵押率、清算阈值、利率曲线、费用结构和激励计划提供动态参数调整。主要的协议合作包括Aave（因治理分歧于2024年结束的四年合作）、Compound（开创自动化治理实施）、Uniswap（流动性和激励优化）、Morpho（当前的金库策展合作）和Seamless Protocol（主动风险监控）。金库策展框架包括市场分析监控新兴收益机会、风险评估评估流动性和智能合约风险、策略设计创建最佳配置、自动化执行到MetaMorpho金库以及通过实时再平衡进行持续优化。性能指标展示了该平台的更新频率（每天6次）、数据量（跨12个以上区块链的4亿多个数据点）以及方法论的复杂性（捕获广泛市场下跌的风险价值、LST分歧和稳定币脱钩等相关性破裂风险以及尾部风险量化）。

自主交易机器人表现参差不齐但正在改善。 Gunbot用户报告称，他们在2月26日以496美元开始，在dYdX上运行20个交易对，通过自托管执行消除了第三方风险，增长到1,358美元（+174%）。Cryptohopper用户通过24/7基于云的自动化交易、AI驱动的策略优化和社交交易功能，在波动市场中实现了35%的年回报率。然而，总体统计数据显示，75-89%的机器人客户亏损，只有11-25%盈利，这凸显了过度优化（对历史数据进行曲线拟合）、市场波动和黑天鹅事件、技术故障（API故障、连接问题）以及用户配置不当带来的风险。主要故障包括Banana Gun漏洞（2024年9月，通过预言机漏洞损失563 ETH/190万美元）、Genesis债权人社会工程攻击（2024年8月，损失2.43亿美元）和Dogwifhat滑点事件（2024年1月，在薄弱订单簿中损失570万美元）。

Fetch.ai赋能自主经济代理，截至2024年，使用uAgents框架的活跃代理超过30,000个。应用包括交通预订自动化、智能能源交易（购买非高峰期电力，转售多余电力）、通过基于代理的谈判优化供应链，以及与博世（Web3移动用例）和Yoti（代理身份验证）的合作。该平台在2023年筹集了4000万美元，定位在预计到2030年将达到705.3亿美元（42.8%复合年增长率）的自主AI市场中。2023年宣布的DeFi应用包括用于DEX的基于代理的交易工具，取消流动性池，转而采用基于代理的匹配，实现直接点对点交易，消除蜜罐和跑路风险。

带有AI组件的DAO实施 展示了治理的演进。AI DAO在XRP EVM侧链上运营Nexus EVM驱动的DAO管理，通过AI投票异常检测确保公平决策，AI协助决策而人类保持监督的治理辅助，以及一个AI代理启动平台，其去中心化MCP节点网络使代理能够管理钱包并在Axelar区块链上进行交易。Aragon的框架设想了六层AI x DAO集成：AI机器人和助手（当前）、AI在边缘对提案进行投票（近期）、AI在中心管理资金（中期）、AI连接器在DAO之间创建群体智能（中期）、DAO将AI作为公共产品进行治理（长期），以及AI成为拥有链上资金所有权的DAO（未来）。技术实现使用Aragon OSx模块化插件系统，通过权限管理允许AI在低于美元阈值的情况下进行交易，而在高于阈值时触发投票，并能够通过撤销/授予插件权限来切换AI交易策略。

市场数据证实了快速采用和规模。 DeFAI市场在2025年1月达到约10亿美元市值，AI代理市场峰值达到170亿美元。DeFi总锁定价值为520亿美元（机构TVL：420亿美元），而MetaMask服务3000万用户，月活跃用户2100万。2024年区块链支出达到190亿美元，预计到2026年将达到10760亿美元。全球DeFi市场（2024-2025年）为204.8-323.6亿美元，预计到2030年增长到2310-4410亿美元，到2034年增长到15580亿美元，复合年增长率为40-54%。平台特定指标包括Virtuals Protocol推出17,000多个AI代理，Fetch.ai Burrito集成上线400,000多用户，以及SMARD等自主交易机器人在2022年初至今的盈利能力超过比特币200%以上，超过以太坊300%以上。

成功和失败的经验教训明确了哪些方法有效。 成功的实施方案具有共同的模式：专业代理优于通用代理（Griffain的多代理协作比单一AI更可靠），人工干预监督对于意外事件至关重要，自托管设计消除了交易对手风险，跨多个市场机制的全面回测防止了过度优化，以及具有头寸规模规则和止损机制的稳健风险管理防止了灾难性损失。失败案例表明，缺乏透明度的黑盒AI无法建立信任，纯粹的自主性目前无法处理市场复杂性和黑天鹅事件，忽视安全性会导致漏洞利用，以及“保证回报”的不切实际承诺表明存在欺诈计划。该技术在人机共生中表现最佳，AI处理速度和执行，而人类提供策略和判断。

更广泛的生态系统：参与者、竞争和挑战​

自主资本生态系统已迅速扩展，超越了上述五位思想领袖，涵盖了主要平台、机构参与者、相互竞争的哲学方法以及复杂的监管挑战。Virtuals Protocol和ai16z代表了“大教堂与集市”的哲学分歧。 Virtuals（市值18亿美元）采取集中、有条不紊的方法，拥有结构化治理和质量受控的专业市场，由EtherMage共同创立，并利用不可变贡献金库进行透明归属。ai16z（市值23亿美元）通过开源ELIZA框架拥抱去中心化、协作开发，实现快速实验，由Shaw（自学成才的程序员）领导，为AI代理构建专用区块链，并设有信任市场以实现问责制。这种哲学上的张力——精确与创新、控制与实验——反映了历史上的软件开发辩论，并可能随着生态系统的成熟而持续存在。

主要协议和基础设施提供商 包括SingularityNET，运营去中心化AI市场，使开发者能够通过众包投资决策（Numerai对冲基金模型）将AI模型货币化；Fetch.ai，部署自主代理以简化交通和服务，并为AI代理初创公司提供1000万美元加速器；Autonolas，将链下AI代理桥接到链上协议，创建无需许可的应用市场；ChainGPT，开发用于Web3的AI虚拟机（AIVM），具有自动化流动性管理和交易执行；以及Warden Protocol，构建用于AI集成应用的Layer-1区块链，其中智能合约访问和验证链上AI模型输出，并与Messari、Venice和Hyperlane等建立了合作关系。

尽管存在谨慎，机构采用仍在加速。 Galaxy Digital从加密货币挖矿转向AI基础设施，拥有1.75亿美元的风险基金，并预计与CoreWeave的15年协议（提供200MW数据中心容量）将带来45亿美元的收入。主要金融机构正在试验代理AI：摩根大通的LAW（法律代理工作流）实现了92.9%的准确率，纽约梅隆银行实施了自主编码和支付验证，而万事达卡、PayPal和Visa正在推行代理商务计划。Messari、CB Insights（跟踪1400多个技术市场）、德勤、麦肯锡和标普全球评级等研究和分析公司提供关于自主代理、AI与加密货币交叉、企业采用和风险评估的关键生态系统情报。

竞争愿景在多个维度上显现。 商业模式的变体包括具有透明社区投票的基于代币的DAO（MakerDAO、MolochDAO），面临代币集中（不到1%的持有者控制90%的投票权）的挑战；类似于公司结构但具有区块链透明度的股权型DAO；以及结合代币流动性与所有权股份的混合模型，平衡社区参与与投资者回报。监管合规方法包括：主动合规，提前寻求明确性；监管套利，在监管宽松的司法管辖区运营；以及观望策略，先构建再解决监管问题。这些战略选择造成了碎片化和竞争动态，因为项目会针对不同的约束进行优化。

监管环境日益复杂和受限。 美国的发展包括：SEC加密货币工作组由委员Hester Pierce领导，AI和加密货币监管作为2025年审查重点，总统数字资产工作组（60天审查，180天建议），David Sacks被任命为AI和加密货币特别顾问，以及SAB 121被撤销，放宽了银行的托管要求。SEC关注的重点包括Howey测试下的证券分类、投资顾问法对AI代理的适用性、托管和信托责任，以及AML/KYC要求。CFTC代理主席Pham支持负责任的创新，同时关注商品市场和衍生品。州级法规显示出创新，怀俄明州率先承认DAO为法律实体（2021年7月），新罕布什尔州正在审议DAO立法，而纽约州金融服务部（DFS）发布了AI风险网络安全指南（2024年10月）。

欧盟MiCA法规 建立了全面的框架，实施时间表如下：2023年6月生效，2024年6月30日稳定币条款适用，2024年12月30日全面适用于加密资产服务提供商，现有提供商有18个月的过渡期。主要要求包括代币发行方的强制性白皮书、资本充足率和治理结构、AML/KYC合规、稳定币的托管和储备要求、旅行规则交易可追溯性，以及许可提供商在欧盟范围内的护照权利。当前的挑战包括法国、奥地利和意大利呼吁加强执法（2025年9月），成员国之间实施不均衡，监管套利担忧，与PSD2/PSD3支付法规重叠，以及对不符合MiCA的稳定币的限制。DORA（数字运营韧性法案）于2025年1月17日适用，增加了全面的运营韧性框架和强制性网络安全措施。

市场动态既表现出狂热也表现出谨慎。 2024年风险投资活动在前三个季度向加密货币投资了80亿美元（与2023年持平），2024年第三季度在478笔交易中投资了24亿美元（环比下降20%），但AI x 加密货币项目在第三季度获得了2.7亿美元（环比增长5倍）。2024-2025年，种子期AI自主代理吸引了7亿美元，中位数投前估值达到创纪录的2500万美元，平均交易规模为350万美元。2025年第一季度筹集了801亿美元（环比增长28%，由OpenAI的400亿美元交易驱动），尽管交易量下降，AI仍占IT行业投资的74%。地域分布显示美国占据主导地位，占资本的56%和交易的44%，亚洲在日本（+2%）、印度（+1%）、韩国（+1%）增长，而中国同比下降33%。

估值揭示了与基本面的脱节。 包括Virtuals Protocol（同比上涨35,000%至18亿美元）、ai16z（一周内上涨176%至23亿美元）、AIXBT（约5亿美元）在内的顶级AI代理代币，以及Zerebro和Griffain在币安期货上的上市，都表明了投机狂热。高波动性，如单周内闪崩导致5亿美元杠杆头寸被清算，通过pump.fun等平台快速发行代币，以及“AI代理迷因币”作为独特类别，都暗示了泡沫特征。传统风险投资关注加密货币市销率约为250倍，而纳斯达克为6.25倍，标普为3.36倍，机构配置者在2022年崩盘后仍保持谨慎，“收入元”的出现要求有经过验证的商业模式。

批评主要集中在五个方面。 技术和安全问题包括：钱包基础设施漏洞，大多数DeFi平台需要手动批准，造成灾难性风险；算法故障，如Terra/Luna的20亿美元清算；代理之间的无限反馈循环；级联多代理系统故障；数据质量和偏见问题，导致歧视持续存在；以及通过投毒训练数据进行操纵的漏洞。治理和问责问题表现为：代币集中化破坏去中心化（不到1%的持有者控制90%的投票权）；不活跃的股东扰乱功能；易受恶意收购（Build Finance DAO在2022年被掏空）；代理损害责任的问责空白；可解释性挑战；以及利用编程漏洞的“流氓代理”。

市场和经济批评集中在：估值与基本面脱节，加密货币市销率250倍，而传统市场为6-7倍；泡沫担忧，类似于ICO繁荣/萧条周期；许多代理只是“美化过的聊天机器人”；投机驱动而非实用驱动的采用；实用性有限，大多数代理目前只是简单的Twitter网红；跨链互操作性差；以及碎片化的代理框架阻碍了采用。系统性和社会风险包括：大型科技公司集中化，严重依赖微软/OpenAI/云服务（2024年7月CrowdStrike中断凸显了相互依赖性）；63%的AI模型使用公共云进行训练，降低了竞争；模型训练的巨大能源消耗；到2030年9200万个工作岗位被取代，尽管预计将创造1.7亿个新工作岗位；以及AML/KYC挑战带来的金融犯罪风险，自主代理可能实现自动化洗钱。

“生成式AI悖论”捕捉了部署挑战： 79%的企业采用，但78%报告没有显著的底线影响。麻省理工学院报告称，95%的AI试点因数据准备不佳和缺乏反馈循环而失败。与遗留系统集成是60%组织面临的最大挑战，这需要从一开始就建立安全框架、进行变革管理和AI素养培训，以及从以人为中心向AI协作模型的文化转变。这些实际障碍解释了为什么机构的热情尚未转化为相应的财务回报，这表明尽管市场市值快速增长，但生态系统仍处于实验性早期阶段。

对金融、投资和商业的实际影响​

自主资本通过即时生产力提升和战略重新定位 改变传统金融。金融服务业看到AI代理以126%的速度更快地执行交易，实现实时投资组合优化；通过实时异常检测和主动风险评估进行欺诈检测；预计到2028年，68%的客户互动将由AI处理；利用实时交易数据和行为趋势进行持续评估的信用评估；以及进行动态风险评估和监管报告的合规自动化。转型指标显示，70%的金融服务高管预计代理AI将用于个性化体验，AI实施者的收入增长3-15%，销售投资回报率提高10-20%，90%观察到更高效的工作流程，38%的员工报告创造力得到促进。

风险投资的投资理念正在演变，从纯粹的基础设施投资转向特定应用的基础设施，重点关注需求、分销和收入，而非预发布代币。在监管明确后，稳定币、能源与DePIN（为AI基础设施供电）以及GPU计算资源市场中出现了重大机遇。尽职调查要求大幅扩展：评估技术架构（1-5级自主性）、治理和道德框架、安全态势和审计追踪、监管合规路线图、代币经济学和分发分析，以及团队应对监管不确定性的能力。风险因素包括95%的AI试点失败（麻省理工学院报告）、数据准备不佳和缺乏反馈循环是主要原因、缺乏内部专业知识的公司对供应商的依赖，以及估值倍数与基本面脱节。

商业模式倍增，因为自主资本实现了以前不可能的创新。自主投资工具通过DAO汇集资本，进行算法部署，利润分配与贡献成比例（ai16z对冲基金模型）。AI即服务（AIaaS）将代币化代理能力作为服务出售，通过聊天互动收取推理费用，并对高价值代理进行部分所有权。数据货币化创建去中心化数据市场，通过代币化利用零知识证明等隐私保护技术实现安全共享。自动化做市提供流动性并进行优化，利率根据供需动态调整，并进行跨链套利。合规即服务提供自动化AML/KYC检查、实时监管报告和智能合约审计。

商业模式风险包括监管分类不确定性、消费者保护责任、平台依赖性、有利于先行者的网络效应以及代币流通速度问题。然而，成功的实施证明了其可行性：Gauntlet通过模拟驱动的风险管理管理着超过10亿美元的TVL，SingularityDAO通过AI管理的投资组合实现了25%的投资回报率，Virtuals Protocol推出了17,000多个代理，提供创收的娱乐和分析产品。

传统行业在各领域进行自动化。 医疗保健部署AI代理进行诊断（FDA在2023年批准了223个AI医疗设备，高于2015年的6个）、患者治疗优化和行政自动化。交通运输领域，Waymo每周进行超过15万次自动驾驶，百度Apollo Go服务多个中国城市，自动驾驶系统同比提高67.3%。供应链和物流受益于实时路线优化、库存管理自动化和供应商协调。法律和专业服务采用文档处理和合同分析、监管合规监控和尽职调查自动化。

劳动力转型在创造机会的同时也带来了岗位流失。 尽管到2030年有9200万个工作岗位面临流失，但预计将创造1.7亿个需要不同技能的新工作岗位。挑战在于转型——再培训计划、安全网和教育改革必须加速，以防止大规模失业和社会动荡。早期证据显示，2025年第一季度美国AI工作岗位达到35,445个（同比增长25.2%），中位数工资为156,998美元，AI招聘广告提及量在2023年增长114.8%，2024年增长120.6%。然而，这种增长集中在技术岗位，关于更广泛经济包容性的问题仍未解决。

风险需要全面的缓解策略，分为五类。技术风险（智能合约漏洞、预言机故障、级联错误）需要持续的红队测试、形式化验证、断路器、Nexus Mutual等保险协议，以及最初有限自主性的逐步推出。监管风险（法律地位不明确、追溯性执法、管辖权冲突）需要主动与监管机构沟通、清晰的披露和白皮书、健全的KYC/AML框架、法律实体规划（怀俄明州DAO LLC）和地理多元化。运营风险（数据投毒、模型漂移、集成失败）需要关键决策的人工干预监督、持续监控和再训练、分阶段集成、备用系统和冗余，以及全面的代理注册表跟踪所有权和风险敞口。

市场风险（泡沫动态、流动性危机、代币集中、估值崩溃）需要关注基本价值创造而非投机、多元化的代币分发、锁定期和归属时间表、资金管理最佳实践，以及关于局限性的透明沟通。系统性风险（大型科技公司集中、网络故障、金融传染）需要多云策略、去中心化基础设施（边缘AI、本地模型）、压力测试和情景规划、跨司法管辖区的监管协调，以及行业联盟制定标准。

采用时间表表明近期持谨慎乐观态度，长期具有变革潜力。 近期2025-2027年将出现1-2级自主性，以基于规则的自动化和工作流优化为主，保持人工监督；25%的公司在2025年使用生成式AI启动代理试点（德勤），到2027年增长到50%；自主AI代理市场从68亿美元（2024年）扩大到200多亿美元（2027年）；到2028年，15%的工作决策将由自主AI做出（高德纳）。采用障碍包括用例和投资回报率不明确（60%提及此点）、遗留系统集成挑战、风险和合规担忧以及人才短缺。

中期2028-2030年将带来3-4级自主性，代理在狭窄领域无需持续监督即可运行，多代理协作系统，实时自适应决策，以及对代理建议日益增长的信任。市场预测显示，生成式AI每年将为全球GDP贡献2.6-4.4万亿美元，自主代理市场到2030年将达到526亿美元（复合年增长率45%），每天自动化3小时的活动（2024年为1小时），68%的客户-供应商互动将由AI处理。基础设施发展包括代理专用区块链（ai16z）、跨链互操作性标准、统一的密钥库协议用于权限，以及可编程钱包基础设施主流化。

长期2030年以后设想5级自主性，即完全自主的代理，人工干预最少，自我改进系统接近通用人工智能（AGI）能力，代理雇佣其他代理和人类，以及大规模自主资本配置。系统性转型特点是AI代理作为同事而非工具，代币化经济与代理间交易，项目协调的去中心化“好莱坞模式”，以及1.7亿个需要新技能的新工作岗位。关键不确定性依然存在：监管框架的成熟度、公众信任和接受度、AI的技术突破或局限性、经济中断管理，以及伦理对齐和控制问题。

生态系统发展的关键成功因素 包括：监管明确性，在保护消费者的同时促进创新；互操作性标准，用于跨链和跨平台通信；作为基础的安全基础设施，具有强大的测试和审计；通过AI素养计划和劳动力转型支持进行人才培养；以及创造超越投机的价值的可持续经济。个体项目需要解决实际问题的真正效用、具有平衡利益相关者代表的强大治理、安全优先设计的卓越技术、主动合规的监管策略，以及通过透明沟通和共享价值实现社区对齐。机构采用需要超越效率提升的投资回报率证明、全面的风险管理框架、文化转型和培训的变革管理、平衡自建与购买并避免锁定的供应商策略，以及自主决策权限的伦理准则。

自主资本生态系统代表着真正的技术和金融创新，具有变革潜力，但面临着安全、治理、监管和实际效用方面的重大挑战。市场在投机和合法发展的双重驱动下快速增长，要求所有参与者在这一新兴领域走向主流采用时，具备复杂的理解、谨慎的导航和切合实际的期望。

结论：自主资本的轨迹​

自主资本革命既不是不可避免的乌托邦，也不是反乌托邦的必然，而是一个新兴领域，真正的技术创新与重大风险交织，需要对能力、局限性和治理挑战有细致入微的理解。这里介绍的五位主要思想领袖——Tarun Chitra、Amjad Masad、Jordi Alexander、Alexander Pack和Irene Wu——展示了构建这一未来的独特而互补的方法： Chitra通过模拟和风险管理实现自动化治理，Masad的代理驱动网络经济和开发基础设施，Alexander以博弈论为基础强调人类判断力的投资理念，Pack以基础设施为重点的风险投资策略，以及Wu的全链互操作性基础。

他们的集体工作表明，自主资本在技术上今天已可行——Gauntlet管理着超过10亿美元的TVL，SingularityDAO通过AI投资组合实现了25%的投资回报率，Virtuals Protocol推出了17,000多个代理，以及生产交易系统提供了经过验证的结果，都证明了这一点。然而，研究人员指出的“无信任悖论”仍未解决：在无信任区块链基础设施中部署AI避免了信任易犯错误的人类，但却创建了可能不可信且超出干预范围的AI系统。自主性与问责制之间的这种根本性张力将决定自主资本是成为人类繁荣的工具还是无法治理的力量。

近期展望（2025-2027年）预示着谨慎的实验，25-50%的生成式AI用户将启动代理试点，1-2级自主性将保持人工监督，市场规模将从68亿美元增长到200多亿美元，但围绕投资回报率不明确、遗留系统集成挑战和监管不确定性的采用障碍将持续存在。中期（2028-2030年）可能会出现3-4级自主性，代理在狭窄领域运行，无需持续监督，多代理系统自主协调，如果技术和治理挑战成功解决，生成式AI将为全球GDP贡献2.6-4.4万亿美元。长期（2030年以后）关于5级自主性、完全自我改进系统大规模管理资本的愿景仍具投机性，取决于AI能力、监管框架、安全基础设施以及社会管理劳动力转型方面的突破。

关键的开放问题决定了结果： 监管明确性会促进还是限制创新？安全基础设施能否足够快地成熟以防止灾难性故障？去中心化目标能否实现，还是大型科技公司的集中度会增加？除了投机之外，可持续的商业模式能否出现？即使创造了1.7亿个新工作岗位，社会又将如何管理9200万个被取代的岗位？这些问题今天没有明确的答案，使得自主资本生态系统同时具有高风险和高机遇。

五位思想领袖的观点汇聚于关键原则：人机共生优于纯粹的自主性，AI处理执行速度和数据分析，而人类提供战略判断和价值观对齐；安全和风险管理需要偏执级别的严谨，因为攻击者相对于防御者拥有根本性的经济优势；互操作性和标准化将决定哪些平台实现网络效应和长期主导地位；监管参与必须是主动而非被动的，因为法律框架在全球范围内不断演变；以及关注根本价值创造而非投机，将可持续项目与泡沫受害者区分开来。

对于生态系统中的参与者， 战略建议因角色而异。投资者应分散对平台、应用和基础设施层的风险敞口，同时关注创收模式和监管立场，为极端波动做好准备，并相应地调整头寸规模。开发者必须选择架构哲学（大教堂与集市），大力投资安全审计和形式化验证，为跨链互操作性构建，尽早与监管机构接触，并解决实际问题而非创建“美化过的聊天机器人”。企业应从客户服务和分析领域的低风险试点开始，投资于支持代理的基础设施和数据，为自主决策权限建立清晰的治理，对员工进行AI素养培训，并平衡创新与控制。

政策制定者面临的挑战或许最为复杂：在促进创新的同时协调国际监管，采用沙盒方法和安全港进行实验，通过强制披露和欺诈预防保护消费者，解决大型科技公司集中和网络依赖带来的系统性风险，并通过教育计划和对失业工人的转型支持来准备劳动力。欧盟的MiCA法规提供了一个平衡创新与保护的典范，尽管执法挑战和管辖套利担忧依然存在。

最现实的评估表明，自主资本将逐步演进而非一夜之间发生革命性变化，狭窄领域的成功（交易、客户服务、分析）将先于通用自主性，混合人机系统在可预见的未来将优于纯自动化，监管框架需要数年才能明确，从而造成持续的不确定性。鉴于投机动态、技术局限性和安全漏洞，市场洗牌和失败是不可避免的，但潜在的技术趋势——AI能力的提升、区块链的成熟以及两者在机构中的应用——预示着持续的增长和复杂化。

自主资本代表着真正的技术范式转变，有可能使复杂的金融工具普及化，通过24/7自主优化提高市场效率，实现传统金融中不可能实现的新商业模式，并创建以超人速度运行的机器对机器经济。然而，它也可能将权力集中在控制关键基础设施的技术精英手中，通过相互连接的自主系统造成系统性不稳定，使人类工人失业的速度快于再培训计划的适应速度，并通过自动化洗钱和欺诈等方式实现机器规模的金融犯罪。

结果取决于建设者、投资者、政策制定者和用户今天所做的选择。所介绍的五位思想领袖表明，优先考虑安全、透明、人工监督和伦理治理的深思熟虑、严谨的方法可以创造真正的价值，同时管理风险。他们的工作提供了负责任发展的蓝图：Chitra通过模拟实现的科学严谨性，Masad以用户为中心的基础设施，Alexander以博弈论为基础的风险评估，Pack以基础设施为先的投资，以及Wu的互操作性基础。

正如Jordi Alexander所强调的：“判断力是整合复杂信息并做出最佳决策的能力——这正是机器的短板。”自主资本的未来可能不是由完全的AI自主性定义，而是由复杂的协作定义，其中AI处理执行、数据处理和优化，而人类提供判断、策略、伦理和问责制。这种由加密货币的无信任基础设施和可编程货币赋能的人机伙伴关系，代表着最充满希望的前进道路——平衡创新与责任，效率与安全，以及自主性与人类价值观的对齐。

Sui 区块链已成为下一代计算工作负载技术最先进的平台，实现了每秒 297,000 笔事务，最终性为 480 毫秒，同时集成了抗量子密码学和专用机器人基础设施。在首席密码学家 Kostas Chalkias 的领导下——他拥有 50 多篇学术出版物，并在 Meta 的 Diem 项目中开创了密码学创新——Sui 代表了对传统区块链的根本性架构突破，专门设计用于赋能自主 AI 代理、多机器人协作和后量子安全。

与为高级计算改造区块链的竞争对手不同，Sui 的面向对象数据模型、Move 编程语言和 Mysticeti 共识协议从一开始就为并行 AI 操作、实时机器人控制和密码学敏捷性而设计——这些能力已通过实际部署得到验证，包括 50 多个 AI 项目、多机器人协作演示以及全球首个区块链钱包向后兼容的量子安全升级路径。

Sui 革命性的技术基础赋能不可能​

Sui 的架构通过三项协同创新打破了传统的基于账户的区块链模型，使其在 AI、机器人和量子应用方面独具优势。

Mysticeti 共识协议通过未经认证的 DAG 架构实现了前所未有的性能，将共识延迟降低到 390-650 毫秒（比其前身快 80%），同时支持 200,000+ TPS 的持续吞吐量。这代表了一个根本性的突破：以太坊等传统区块链需要 12-15 秒才能达到最终性，而 Sui 的单所有者事务快速路径仅需 250 毫秒即可完成。该协议每轮的多个领导者和隐式提交机制赋能了需要亚秒级反馈的实时 AI 决策循环和机器人控制系统——这些应用在顺序执行链上是物理上不可能实现的。

面向对象数据模型将每个资产视为具有明确所有权和版本控制的独立可寻址对象，从而在执行前进行静态依赖分析。这种架构选择消除了困扰乐观执行模型的追溯冲突检测开销，允许数千个 AI 代理同时进行事务处理而不会发生争用。当由单方拥有时，对象完全绕过共识，为常见操作节省了 70% 的处理时间。对于机器人技术而言，这意味着单个机器人维护用于传感器数据的自有对象，仅在必要时通过共享对象进行协调——精确地反映了现实世界中自主系统的架构。

Move 编程语言提供了基于账户的语言（如 Solidity）无法实现的资源导向安全性。资产作为一等类型存在，不能被复制或销毁——只能在上下文之间移动——从而防止了包括重入攻击、双重支付和未经授权的资产操纵在内的所有漏洞类别。Move 的线性类型系统和形式化验证支持使其特别适合自主管理有价值资产的 AI 代理。可编程事务块可原子地组合多达 1,024 个函数调用，从而实现具有一致性保证的复杂多步 AI 工作流。

Kostas Chalkias 将抗量子能力构建为竞争优势​

Kostas "Kryptos" Chalkias 为 Sui 的量子计算战略带来了无与伦比的密码学专业知识，他撰写了 Blockchained Post-Quantum Signature (BPQS) 算法，领导了 Meta Diem 区块链的密码学工作，并发表了 50 多篇被引用 1,374+ 次的同行评审论文。他于 2025 年 7 月的研究突破展示了区块链钱包首个向后兼容的量子安全升级路径，适用于包括 Sui、Solana、Near 和 Cosmos 在内的基于 EdDSA 的链。

Chalkias 的愿景将抗量子能力定位为即时的竞争差异化因素，而非遥远的担忧。他于 2025 年 1 月警告称：“各国政府都清楚量子计算带来的风险。全球各机构已发布指令，要求到 2030 年或 2035 年淘汰 ECDSA 和 RSA 等经典算法。”他的技术洞察是：即使用户保留私钥，他们也可能无法生成后量子所有权证明，而不会将密钥暴露于量子攻击。Sui 的解决方案利用零知识 STARK 证明来证明密钥生成种子的知识，而无需泄露敏感数据——这在缺乏内置敏捷性的区块链上是不可能实现的密码学创新。

密码学敏捷框架代表了 Chalkias 标志性的设计理念。Sui 使用 1 字节标志来区分签名方案（Ed25519、ECDSA Secp256k1/r1、BLS12-381、多重签名、zkLogin），从而在协议层面支持新算法，而无需智能合约开销或硬分叉。这种架构允许在量子威胁出现时，“一键”过渡到 NIST 标准化的后量子算法，包括 CRYSTALS-Dilithium（2,420 字节签名）和 FALCON（666 字节签名）。Chalkias 设计了多种迁移路径：主动式（新账户在创建时生成 PQ 密钥）、自适应式（STARK 证明赋能从现有种子进行 PQ 迁移）和混合式（结合经典和抗量子密钥的限时多重签名）。

他的 zkLogin 创新展示了应用于可用性的密码学创造力。该系统允许用户通过 Google、Facebook 或 Twitch 凭证使用基于 BN254 曲线的 Groth16 零知识证明进行身份验证，用户控制的盐值可防止 Web2-Web3 身份关联。zkLogin 地址从设计之初就考虑了量子因素——即使底层 JWT 签名从 RSA 过渡到基于格的替代方案，基于 STARK 的种子知识证明也能提供后量子安全性。

在 Sui Basecamp 2025 上，Chalkias 发布了原生可验证随机性、用于链下逻辑的 zk 隧道、闪电交易（零 Gas 费、零延迟）和用于加密未来数据访问的时间胶囊。这些功能赋能了私人 AI 代理模拟、需要可信随机性的赌博应用以及零知识扑克游戏——所有这些都离不开协议层面的密码学原语。他的愿景是：“Sui 的目标是成为第一个采用后量子技术的区块链，从而提高安全性并为未来的监管标准做准备。”

AI 代理基础设施在 Sui 上达到生产成熟度​

Sui 拥有区块链行业最全面的 AI 代理生态系统，包含 50 多个涵盖基础设施、框架和应用程序的项目——所有这些都利用 Sui 的并行执行和亚秒级最终性进行实时自主操作。

Atoma Network 于 2024 年 12 月在 Sui 主网上线，作为第一个完全去中心化的 AI 推理层，将自己定位为“开源 AI 的去中心化超大规模计算平台”。所有处理都在可信执行环境 (TEE) 中进行，确保完全的隐私和抗审查性，同时保持与 OpenAI 端点的 API 兼容性。Utopia 聊天应用程序展示了生产就绪的隐私保护 AI，其性能与 ChatGPT 相当，通过 Sui 的亚秒级最终性结算支付和验证。Atoma 赋能了 DeFi 投资组合管理、社交媒体内容审核和个人助理应用程序——这些用例需要 AI 智能和区块链结算，在较慢的链上无法实现。

OpenGraph Labs 实现了技术突破，成为第一个专为 AI 代理设计的完全链上 AI 推理系统。他们的 TensorflowSui SDK 自动化了 Web2 机器学习模型（TensorFlow、PyTorch）在 Sui 区块链上的部署，将训练数据存储在 Walrus 去中心化存储上，同时使用可编程事务块执行推理。OpenGraph 提供了三种灵活的推理方法：用于需要原子性的关键计算的 PTB 推理、用于成本优化的拆分事务以及根据用例定制的混合组合。这种架构通过完全可验证、可审计的推理过程和明确定义的算法所有权消除了“黑盒”AI 风险——这对于需要可解释 AI 的受监管行业至关重要。

Talus Network 于 2025 年 2 月在 Sui 上线，其 Nexus 框架使开发人员能够构建可组合的 AI 代理，直接在链上执行工作流。Talus 的 Idol.fun 平台展示了面向消费者的 AI 代理作为代币化实体 24/7 自主运行，利用 Walrus 存储的数据集进行市场情绪、DeFi 统计和社交趋势的实时决策。示例应用包括动态 NFT 档案管理、实时加载模型的 DeFi 流动性策略代理以及分析来自不可变 Sui 检查点历史事务模式的欺诈检测代理。

阿里云合作于 2025 年 8 月宣布，将 AI 编码助手集成到 ChainIDE 开发平台中，支持多语言（英语、中文、韩语）。功能包括自然语言到 Move 代码生成、智能自动补全、实时安全漏洞检测和自动化文档生成——降低了 Sui 60% 的非英语开发者目标用户的门槛。此次合作验证了 Sui 作为 AI 开发平台（而不仅仅是 AI 部署平台）的定位。

Sui 的赞助交易消除了 AI 代理的 Gas 支付摩擦——构建者可以支付事务费用，允许代理在不持有 SUI 代币的情况下运行。MIST 面额（1 SUI = 10 亿 MIST）赋能了小至几美分的小额支付，非常适合按推理付费的 AI 服务。平均事务成本约为 $0.0023，AI 代理每天可以执行数千次操作，只需几美分，使自主代理经济在经济上可行。

多机器人协作证明 Sui 的实时协调优势​

Sui 使用 Mysticeti 共识展示了区块链行业首个多机器人协作系统，并得到了 Tiger Research 2025 年全面分析的验证。该系统使机器人能够在分布式环境中共享一致状态，同时保持拜占庭容错——即使机器人发生故障或被对手入侵，也能确保共识。

技术架构利用 Sui 的对象模型，其中机器人作为具有元数据、所有权和能力的可编程对象存在。任务分配给特定的机器人对象，智能合约自动化排序和资源分配规则。系统在没有中央服务器的情况下保持可靠性，多个验证者的并行区块提案防止了单点故障。亚秒级事务最终性赋能了实时调整循环——机器人在 400 毫秒内接收任务确认和状态更新，符合响应式自主操作的控制系统要求。

使用狗形机器人进行的物理测试已经证明了可行性，来自 NASA、Meta 和 Uber 背景的团队正在开发基于 Sui 的机器人应用程序。Sui 独特的“无网络模式”能力——通过无线电波运行而无需稳定的互联网连接——为非洲、亚洲农村地区的部署和紧急情况提供了革命性的优势。这种离线能力在主要区块链中仅 Sui 独有，并通过西班牙/葡萄牙停电期间的测试得到验证。

3DOS 合作于 2024 年 9 月宣布，验证了 Sui 在大规模制造机器人方面的能力。3DOS 将全球 120 多个国家的 79,909 多台 3D 打印机集成到 Sui 的独家区块链合作伙伴中，创建了一个“3D 打印的 Uber”网络，赋能点对点制造。知名客户包括约翰迪尔、谷歌、麻省理工学院、哈佛大学、博世、英国陆军、美国海军、美国空军和美国国家航空航天局——这表明企业级对 Sui 基础设施的信任。该系统使机器人能够通过智能合约自动化自主订购和打印替换零件，以近乎零的人工干预促进机器人自我修复。这通过按需生产消除了库存、浪费和国际运输，解决了 15.6 万亿美元的全球制造业市场。

Sui 的拜占庭容错对于安全关键型机器人应用至关重要。共识机制在 3f+1 系统中可容忍多达 f 个故障/恶意机器人，确保自动驾驶车队、仓库机器人和制造系统在单个故障的情况下仍能保持协调。智能合约强制执行安全约束和操作边界，不可变审计追踪为自主决策提供问责制——这些要求是集中式协调服务器（容易出现单点故障）无法满足的。

抗量子路线图提供密码学优势​

Sui 的量子计算战略代表了区块链行业唯一全面、主动的方法，与 NIST 要求在 2030 年前淘汰经典算法并在 2035 年前实现完全抗量子标准化的指令保持一致。

Chalkias 于 2025 年 7 月的突破性研究表明，包括 Sui 在内的基于 EdDSA 的链可以在不进行硬分叉、地址变更或账户冻结的情况下，通过证明种子知识的零知识证明实现量子安全钱包升级。这甚至赋能了休眠账户的安全迁移——解决了区块链面临的生存威胁，即一旦量子计算机出现，数百万个钱包“可能瞬间被掏空”。这项技术创新使用 STARK 证明（基于哈希的抗量子安全性）来证明 EdDSA 密钥生成种子的知识，而无需暴露敏感数据，允许用户建立与现有地址绑定的 PQ 密钥所有权。

Sui 的密码学敏捷架构赋能了多种过渡策略：主动式（PQ 密钥在创建时签署 PreQ 公钥）、自适应式（STARK 证明迁移现有地址）和混合式（结合经典和 PQ 密钥的限时多重签名）。该协议支持立即部署 NIST 标准化的算法，包括 CRYSTALS-Dilithium (ML-DSA)、FALCON (FN-DSA) 和 SPHINCS+ (SLH-DSA)，以实现基于格和基于哈希的后量子安全性。验证者 BLS 签名过渡到基于格的替代方案，哈希函数从 256 位升级到 384 位输出以实现抗量子碰撞抵抗，zkLogin 电路从 Groth16 迁移到基于 STARK 的零知识证明。

Nautilus 框架于 2025 年 6 月推出，通过自管理 TEE（可信执行环境）提供安全的链下计算，目前支持 AWS Nitro Enclaves，未来将兼容 Intel TDX 和 AMD SEV。对于 AI 应用，Nautilus 赋能了具有链上验证的密码学证明的私人 AI 推理，解决了计算效率和可验证性之间的矛盾。包括 Bluefin（TEE 中基于订单匹配，<1 毫秒）、TensorBlock（AI 代理基础设施）和 OpenGradient 在内的启动合作伙伴展示了隐私保护抗量子计算的生产就绪性。

比较分析显示了 Sui 的量子优势：以太坊仍处于规划阶段，Vitalik Buterin 表示抗量子能力“至少还需要十年”，需要硬分叉和社区共识。Solana 于 2025 年 1 月推出了 Winternitz Vault 作为可选的基于哈希的签名功能，需要用户选择加入，而非全协议范围的实现。其他主要区块链（Aptos、Avalanche、波卡）仍处于研究阶段，没有具体的实施时间表。只有 Sui 将密码学敏捷性设计为基本原则，赋能快速算法过渡，而无需治理斗争或网络分裂。

技术架构综合创造了新兴能力​

Sui 的架构组件协同作用，创造出超越单个功能总和的能力——这是真正创新平台与渐进式改进平台之间的区别。

Move 语言资源模型与并行对象执行相结合，为 AI 代理群提供了前所未有的吞吐量。使用基于账户模型的传统区块链需要顺序执行以防止竞态条件，将 AI 代理协调限制在单线程瓶颈。Sui 通过对象引用进行显式依赖声明，允许验证者在执行前识别独立操作，同时在 CPU 核心上调度数千个 AI 代理事务。这种状态访问并行化（相对于需要冲突检测的乐观执行）提供了可预测的性能，而不会出现追溯性事务失败——这对于需要可靠性保证的 AI 系统至关重要。

可编程事务块通过在原子事务中赋能多达 1,024 个异构函数调用，增强了 Move 的可组合性。AI 代理可以执行复杂的工作流——交换代币、更新预言机数据、触发机器学习推理、铸造 NFT、发送通知——所有这些都保证同时成功或失败。这种异构组合将逻辑从智能合约转移到事务层面，大大降低了 Gas 成本，同时增加了灵活性。对于机器人技术而言，PTB 赋能了原子多步操作，如“检查库存、订购零件、授权支付、更新状态”，并提供密码学一致性保证。

单所有者对象的共识绕过快速路径创建了一个两层性能模型，完美匹配 AI/机器人访问模式。单个机器人将私有状态（传感器读数、操作参数）作为自有对象维护，并在 250 毫秒内处理，无需验证者共识。协调点（任务队列、资源池）作为共享对象存在，需要 390 毫秒的共识。这种架构反映了现实世界的自主系统，其中代理维护本地状态但通过共享资源进行协调——Sui 的对象模型提供了与这些模式自然匹配的区块链原生原语。

zkLogin 解决了阻碍主流 AI 代理采用的入职摩擦。传统区块链要求用户管理助记词和私钥——这在认知上要求很高且容易出错。zkLogin 赋能通过熟悉的 OAuth 凭证（谷歌、脸书、Twitch）进行身份验证，用户控制的盐值可防止 Web2-Web3 身份关联。AI 代理可以在 Web2 身份验证下运行，同时保持区块链安全性，大大降低了消费者应用程序的门槛。已集成 zkLogin 的 10 多个 DApp 证明了非加密原生受众的实际可行性。

竞争定位揭示技术领先和生态系统增长​

对主要区块链（Solana、以太坊、Aptos、Avalanche、波卡）的比较分析揭示了 Sui 在高级计算工作负载方面的技术优势，同时平衡了以太坊的生态系统成熟度和 Solana 当前的 DePIN 采用。

性能指标确立了 Sui 作为吞吐量领导者的地位，在 100 个验证者上测试达到 297,000 TPS，保持 480 毫秒的最终性，而 Solana 的理论 TPS 为 65,000-107,000（持续 3,000-4,000），以太坊的基础层 TPS 为 15-30。Aptos 理论上达到 160,000 TPS，具有相似的基于 Move 的架构但执行模型不同。对于需要实时决策的 AI 工作负载，Sui 的 480 毫秒最终性赋能了即时响应循环，这在以太坊的 12-15 分钟最终性甚至 Solana 偶尔的网络拥堵（2024 年 4 月高峰负载期间 75% 的事务失败）上是不可能实现的。

抗量子能力分析显示 Sui 是唯一从一开始就将抗量子密码学设计到核心架构中的区块链。以太坊在“The Splurge”路线图阶段解决了量子问题，但 Vitalik Buterin 估计到 2030 年量子突破加密技术的可能性为 20%，依赖于被动而非主动的紧急“恢复分叉”计划。Solana 的 Winternitz Vault 提供了可选的量子保护，需要用户选择加入，而不是自动全网络安全。Aptos、Avalanche 和波卡仍处于研究阶段，没有具体的时间表。Sui 的密码学敏捷性，包括多种迁移路径、基于 STARK 的 zkLogin 和符合 NIST 的路线图，使其成为唯一为 2030/2035 年强制性后量子过渡做好准备的区块链。

AI 代理生态系统显示 Solana 目前在采用方面处于领先地位，拥有成熟的工具（SendAI Agent Kit、ElizaOS）和最大的开发者社区，但 Sui 通过 300,000 TPS 容量、亚秒级延迟和 50 多个项目（包括生产平台 Atoma 主网、Talus Nexus、OpenGraph 链上推理）展示了卓越的技术能力。以太坊专注于机构 AI 标准（用于 AI 身份/信任的 ERC-8004），但 15-30 TPS 的基础层将实时 AI 应用限制在 Layer 2 解决方案。阿里云合作将 Sui 定位为 AI 开发平台（而不仅仅是部署平台），这标志着与纯金融区块链的战略差异化。

机器人能力在主要区块链中仅 Sui 独有。没有竞争对手展示多机器人协作基础设施、拜占庭容错协调或“无网络模式”离线操作。Tiger Research 的分析总结道，“鉴于机器人能够利用去中心化协调而无需中心化信任，区块链可能比人类更适合作为机器人的基础设施。”摩根士丹利预测到 2050 年将有 10 亿个人形机器人，Sui 专为机器人打造的基础设施在新兴机器人经济中创造了先发优势，其中自主系统需要身份、支付、合约和协调——Sui 原生提供了这些原语。

Move 编程语言的优势使 Sui 和 Aptos 在需要安全性的复杂应用方面优于基于 Solidity 的链。Move 的资源导向模型防止了 Solidity 中无法修复的漏洞类别，2024 年以太坊因漏洞攻击损失超过 11 亿美元就是明证。形式化验证支持、线性类型系统和一等资产抽象使 Move 特别适合自主管理有价值资产的 AI 代理。Sui Move 的面向对象变体（相对于基于账户的 Diem Move）赋能了 Aptos 无法实现的并行执行优势，尽管它们共享语言遗产。

实际实施验证了技术能力​

Sui 的生产部署证明了该平台正在从技术潜力转向 AI、机器人和量子领域的实际应用。

AI 基础设施成熟度显示出明显的吸引力，Atoma Network 于 2024 年 12 月主网上线，提供生产 AI 推理服务；Talus 于 2025 年 2 月部署 Nexus 框架，赋能可组合代理工作流；Swarm Network 获得 1300 万美元融资，由 Kostas Chalkias 支持，在 Sui 上销售了 10,000 多个 AI 代理许可证。阿里云合作通过将 AI 编码助手集成到开发者工具中，提供了企业级验证，展示了超越投机应用的战略承诺。OpenGraph Labs 凭借链上机器学习推理在 Sui AI 台风黑客马拉松中获得第一名，这表明其技术创新得到了专家评委的认可。

制造机器人技术通过 3DOS 在全球 120 多个国家拥有 79,909 台打印机的网络达到了商业规模，服务于美国国家航空航天局、美国海军、美国空军、约翰迪尔和谷歌。这代表了全球最大的区块链集成制造网络，处理了 420 多万个零件，拥有 50 多万用户。赋能机器人自主订购替换零件的点对点模型展示了智能合约自动化，消除了工业规模的协调开销——这一概念验证得到了要求可靠性和安全性的政府和航空航天客户的验证。

财务指标显示出不断增长的采用率，总锁定价值 (TVL) 达到 5.38 亿美元，月活跃钱包达到 1760 万（2025 年 2 月峰值），SUI 代币市值超过 160 亿美元。Mysten Labs 获得了 a16z、币安实验室、Coinbase Ventures 和 Jump Crypto 支持的 30 多亿美元估值——这是对技术潜力的机构验证。瑞士银行（Sygnum、Amina Bank）提供 Sui 托管和交易，提供了传统的金融入口，而 Grayscale、富兰克林邓普顿和 VanEck 的机构产品则标志着主流认可。

开发者生态系统增长通过全面的工具（TypeScript、Rust、Python、Swift、Dart、Golang SDK）、ChainIDE 中的 AI 编码助手以及活跃的黑客马拉松项目（其中 50% 的获奖者专注于 AI 应用）展示了可持续性。主网上 122 个活跃验证者提供了足够的去中心化，同时保持了性能，在安全性和吞吐量之间取得了比高度中心化替代方案更好的平衡。

战略愿景使 Sui 定位为融合时代​

Kostas Chalkias 和 Mysten Labs 的领导层阐明了一个连贯的长期愿景，将 Sui 与专注于狭隘用例或渐进式改进的竞争对手区分开来。

Chalkias 大胆预测“最终，区块链在事务速度上将超越 Visa。它将成为常态。我看不出我们如何能摆脱这一点”，这表明对技术轨迹的信心，并由赋能未来的架构决策所支持。他表示 Mysten Labs“可能超越今天的苹果”，这反映了其雄心壮志，即为下一代计算构建基础架构，而不是渐进式的 DeFi 应用。将他的儿子命名为“Kryptos”（希腊语意为“秘密/隐藏”）象征着对密码学创新作为文明基础设施的个人承诺。

三大支柱战略整合了 AI、机器人和量子计算，创造了相互强化的优势。抗量子密码学为自主运行的 AI 代理提供了长期资产安全性。亚秒级最终性支持实时机器人控制循环。并行执行允许数千个 AI 代理同时协调。对象模型为 AI 代理状态和机器人设备表示提供了自然的抽象。这种架构一致性将有目的的平台设计与附加功能区分开来。

Sui Basecamp 2025 技术发布展示了持续创新，包括原生可验证随机性（消除了 AI 推理的预言机依赖）、赋能直接在 Sui 上进行私人视频通话的 zk 隧道、用于紧急情况的零 Gas 费闪电交易以及用于加密未来数据访问的时间胶囊。这些功能解决了实际用户问题（隐私、可靠性、可访问性），而不是学术练习，在需要可信随机性的 AI 代理、需要离线操作的机器人系统以及用于敏感数据的抗量子加密方面具有明确的应用。

将自身定位为从医疗保健数据管理到个人数据所有权再到机器人技术的**“广泛应用的协调层”**，反映了该平台超越金融投机的雄心。Chalkias 将医疗保健数据效率低下识别为需要通用数据库的问题，这表明他正在思考社会基础设施，而不是狭隘的区块链爱好者利基市场。这一愿景吸引了研究实验室、硬件初创公司和政府——这些受众寻求长期项目的可靠基础设施，而不是投机性收益耕作。

技术路线图提供可操作的执行时间表​

Sui 的开发路线图提供了具体的里程碑，展示了在所有三个重点领域从愿景到实施的进展。

抗量子时间表与 NIST 指令保持一致：2025-2027 年完成密码学敏捷基础设施和测试，2028-2030 年引入 Dilithium/FALCON 签名的协议升级，并进行 PreQ-PQ 混合操作，2030-2035 年实现完全后量子过渡，淘汰经典算法。多种迁移路径（主动式、自适应式、混合式）为不同的用户群体提供了灵活性，而无需强制采用单一策略。哈希函数升级到 384 位输出和 zkLogin PQ-zkSNARK 研究并行进行，确保全面的量子就绪性，而不是零散的修补。

AI 基础设施扩展显示出明确的里程碑，包括 Walrus 主网上线（2025 年第一季度）为 AI 模型提供去中心化存储，Talus Nexus 框架赋能可组合代理工作流（2025 年 2 月部署），以及 Nautilus TEE 框架扩展到 Intel TDX 和 AMD SEV，超越当前 AWS Nitro Enclaves 支持。阿里云合作路线图包括扩展语言支持、更深入的 ChainIDE 集成以及在香港、新加坡和迪拜针对开发者社区的演示日。OpenGraph 的链上推理浏览器和 TensorflowSui SDK 的成熟为 AI 开发者提供了超越理论框架的实用工具。

机器人能力提升从多机器人协作演示进展到生产部署，包括 3DOS 网络扩展、“无网络模式”无线电波事务能力以及赋能零 Gas 费机器人命令的 zkTunnels。支持拜占庭容错、亚秒级协调循环和自主 M2M 支付的技术架构今天已经存在——采用障碍是教育和生态系统建设，而不是技术限制。NASA、Meta 和 Uber 校友的参与表明了严肃的工程人才正在解决现实世界的机器人挑战，而不是学术研究项目。

协议改进包括 Mysticeti 共识优化，保持 80% 的延迟降低优势，通过 Pilotfish 多机执行实现横向扩展，以及存储优化以应对不断增长的状态。检查点系统（每约 3 秒）为 AI 训练数据和机器人审计追踪提供了可验证的快照。事务大小缩减为单字节预设格式，降低了物联网设备的带宽要求。赞助事务扩展消除了消费者应用程序的 Gas 摩擦，这些应用程序需要无缝的 Web2 类似用户体验。

技术卓越使 Sui 在高级计算领域占据主导地位​

对技术架构、领导愿景、实际实施和竞争定位的全面分析表明，Sui 是唯一为 AI、机器人和量子计算融合做好准备的区块链平台。

Sui 通过可衡量的性能指标实现了技术优势：297,000 TPS 和 480 毫秒的最终性超越了所有主要竞争对手，赋能了在较慢链上不可能实现的实时 AI 代理协调和机器人控制。面向对象的数据模型与 Move 语言安全性相结合，提供了编程模型优势，防止了困扰基于账户架构的漏洞类别。从一开始就设计而非改造的密码学敏捷性，赋能了无需硬分叉或治理斗争的抗量子过渡。这些能力今天已在主网上通过 122 个验证者投入生产，而不是理论白皮书或遥远的路线图。

Kostas Chalkias 拥有 50 多篇出版物、8 项美国专利和密码学创新（zkLogin、BPQS、Winterfell STARK、HashWires），通过富有远见的领导力提供了智力基础，使 Sui 与技术上称职但缺乏想象力的竞争对手区分开来。他的量子计算突破性研究（2025 年 7 月）、AI 基础设施支持（Swarm Network 支持）和公开交流（Token 2049、韩国区块链周、London Real）确立了思想领导地位，吸引了顶尖开发者和机构合作伙伴。愿意为 2030 年及以后的时间框架进行架构设计，而不是仅仅关注季度指标，这表明了平台基础设施所需的长期战略思维。

通过生产部署（Atoma 主网 AI 推理、3DOS 79,909 台打印机网络、Talus 代理框架）进行的生态系统验证证明了技术能力转化为实际效用。机构合作（阿里云、瑞士银行托管、Grayscale/富兰克林邓普顿产品）标志着超越区块链原生爱好者的主流认可。开发者增长指标（50% 的黑客马拉松获奖者专注于 AI、全面的 SDK 覆盖、AI 编码助手）展示了支持长期采用的可持续生态系统扩展。

将自身战略定位为机器人经济、抗量子金融系统和自主 AI 代理协调的区块链基础设施，创造了差异化的价值主张，超越了专注于现有区块链用例渐进式改进的竞争对手。摩根士丹利预测到 2050 年将有 10 亿个人形机器人，NIST 要求到 2030 年采用抗量子算法，麦肯锡预测代理 AI 将带来 40% 的生产力提升——Sui 的技术能力与需要去中心化宏观技术趋势精确对齐。

对于在区块链上构建高级计算应用程序的组织而言，Sui 提供了无与伦比的技术能力（297K TPS，480 毫秒最终性）、面向未来的抗量子架构（唯一从一开始就为量子设计区块链）、经过验证的机器人基础设施（唯一展示多机器人协作的区块链）、卓越的编程模型（Move 语言的安全性和表达性）以及赋能 AI/机器人应用程序的实时性能，这些在顺序执行链上是物理上不可能实现的。该平台代表的不是渐进式改进，而是区块链未来十年根本性的架构再思考。