223 篇博文 含有标签「AI」

每个 AI 模型的可信度都取决于其训练数据——然而在今天，还没有一种可靠的方法来证明这些数据的来源、归属权，以及它们在传输过程中是否保持完整。Aptos Labs 和 Jump Crypto 相信他们已经构建了这一缺失的层。他们的新协议 Shelby 是全球首个可验证的全球对象存储网络，专为 AI 读取工作负载而设计，其早期访问测试网现已上线。

2026 年 3 月 13 日，Bybit 悄然完成了一项大多数交易所仅停留在口头讨论阶段的举措：将其整个交易基础设施向 AI 代理开放。通过一项名为 AI Trading Skill（AI 交易技能）的功能，任何主流 AI 助手——ChatGPT、Claude、Gemini、Cursor 或 Windsurf——现在都可以使用自然语言在 Bybit 上执行交易、拉取市场数据并管理投资组合。无需 SDK，无需 CLI，无需配置文件。只需对话即可。

这不是在交易面板上强加一个聊天机器人。它是 253 个 API 接口，被组织成六个操作模块，旨在让机器能够完成人类多年来一直手动执行的操作——而且速度更快、全天候运作，且不会在凌晨 3 点出现“胖手指”输入错误。

当 85% 的开发者每天使用 AI 编程工具，且 41% 的生产代码由机器生成时，对于任何协议来说，问题不再是“你的文档有多好？”，而是“AI 智能体是否可以在没有人工帮助的情况下使用你的平台进行构建？”

Circle 在 2026 年 3 月 14 日通过发布 Circle Skills 回答了这个问题。这是一个 AI 原生指令的开源包，可让 Cursor、Claude Code、OpenAI Codex 以及任何兼容技能的智能体即时生成可用的稳定币集成。只需一个命令 —— npx skills add circlefin/skills —— AI 助手就可以发送 USDC 支付、进行代币跨链桥接、部署智能合约并管理钱包，而开发者甚至无需打开文档页面。

这是一个小小的安装步骤，却预示着加密协议竞争开发者的方式发生了结构性转变。

当中国宁波幻方量化基金发布 2025 年 52% 的平均回报率时，大多数零售交易者几乎没有注意到——他们正忙着亏钱。据估计，84% 的个人加密交易者在交易的第一年以亏损告终，而 AI 驱动的基金则悄无声息地夺取了市场的大部分利润。加密市场中人类与机器表现之间的差距从未如此之大，而 2026 年是这一现象变得无法忽视的一年。

欢迎来到 DeFAI 时代，在这里，人工智能不仅仅是辅助交易者——它本身就是交易者。

当一家公开上市的 AI 数据中心公司决定构建自己的区块链，在上面进行证券代币化，并将整个体系接入加密货币借贷业务时，会发生什么？你会得到 Hyperscale Data (NYSE American: GPUS) —— 以及它在 2026 年第一季度大胆推出的 StableShare。这个平台既可能重新定义机构与代币化资产的互动方式，也可能成为一个关于企业过度扩张的警示故事。

2026 年，每周都会有初创公司宣布推出一种“自主 AI 代理”，能够进行加密货币交易、管理 DeFi 头寸或治理 DAO。但这里有一个没人想回答的问题：为什么要信任一段软件来处理真金白银？

行业的答案正趋向于一个出奇优雅的技术栈 —— 可信执行环境 (TEEs)、链上身份注册表和可编程护栏 —— 这将“信任代理”转变为“验证代理”。在三个月的时间里，Coinbase 推出了 Agentic Wallets，MoonPay 为 AI 代理集成了 Ledger 硬件签名，以太坊基金会批准了两项新标准（ERC-8004 和 ERC-8183），它们共同构成了机器原生信任层的骨架。本文将解析这一正悄然让自主代理具备银行级信任度的架构。

《Attention Is All You Need》—— 这篇催生了 ChatGPT、Gemini 以及整个大语言模型革命的论文 —— 的共同作者认为，加密货币的未来不在于让更多的人类使用钱包。而在于让加密技术变得“隐形”，以至于无论是你，还是那个为你订机票、管理投资组合、支付账单的 AI 智能体，都无需察觉它的存在。

2026 年 2 月 23 日，NEAR Protocol 推出了 near.com —— 这是一个将钱包管理、机密交易、AI 驱动的洞察以及跨链资产管理整合到单一消费者界面的超级应用（Super App）。几天之内，NEAR 的代币在一周内飙升了 40%，机密意图（Confidential Intents）上线并实现了私密跨链兑换，NEAR 意图（Intents）框架的历史总交易量突破了 100 亿美元。这并非典型的协议升级公告，而是一个关于当链上 AI 智能体数量超过人类用户时，加密货币将如何演变的“全栈论点”。

当 18,000 个 AI 代理产生近 5 亿美元的经济产出，并开始控制物理机器人时，会发生什么？这已不再是一个思想实验。

Virtuals Protocol 是 Base 上最大的自主代理经济体，其代理人 GDP（Agentic GDP）已突破 4.79 亿美元，目前正通过其 Base Batches 003：机器人计划将其基础设施从软件扩展到物理世界。这一转变标志着规模达 110 亿美元的代理 AI 市场的关键拐点：自主数字劳动力开始在没有人类中间人的情况下操作机械、处理物流并结算付款。

从 Meme 币发射台到链上最大的代理经济体​

Virtuals Protocol 于 2024 年底作为代币化 AI 代理平台在 Base（Coinbase 的以太坊 Layer 2 网络）上启动。早期的牵引力来自投机性的代理代币发行——一种任何人都可以部署具有自己代币化身份的 AI 代理的机制。但该协议迅速进化，超越了投机阶段。

到 2026 年 3 月，数据说明了不同的情况。超过 18,000 个自主代理部署在 Virtuals 生态系统中，共同产生了超过 4.79 亿美元的代理人 GDP（aGDP）——即由自主代理生产的服务、完成的任务和结算的付款的总价值。驱动生态系统资本形成和质押机制的 VIRTUAL 代币，其市值已接近 7.6 亿美元。

aGDP 的概念是 Virtuals 理论的核心。与锁定总价值（TVL）或交易量等传统加密指标不同，aGDP 衡量的是生产性经济产出：内容创建、代码审查、数据分析、客户服务处理和交易促进——所有这些都由代理在没有人类指示的情况下完成。Virtuals 的 2026 年路线图目标是从 3 亿美元扩展到超过 30 亿美元的年化 aGDP，这是一个 10 倍的增长目标，将使该协议的自主产出与一个小国的 GDP 持平。

四大支柱：Virtuals 的基础设施堆栈如何运作​

Virtuals Protocol 不是单一产品，而是建立在四大支柱之上的协同基础设施堆栈。

Unicorn 负责资本形成。任何人都可以通过联合曲线（bonding curve）机制启动代币化 AI 代理。每个代理都有自己的代币，为代理的服务创建一个市场，并在代理创建者、代币持有者和服务消费者之间对齐经济激励。这就是“发射台”标签的由来——但 Unicorn 现在的职能更像是 AI 劳动者的自主 IPO 机制。

代理商业协议 (Agent Commerce Protocol, ACP) 治理代理与代理之间的交易。ACP 允许代理独立地向其他代理请求服务、协商条款、执行工作并在链上结算付款。与依赖静态定价和一次性调用的传统 API 市场不同，ACP 实现了自主代理之间动态、多步骤的商业活动。一个负责撰写市场报告的代理可能会独立雇佣一个数据分析代理进行图表生成，雇佣一个事实核查代理进行验证，以及雇佣一个分发代理进行发布——所有这些都无需人类协调。

Butler 充当人机界面。虽然代理经济自主运行，但人类用户仍需要一种方式来部署代理、监控绩效并提取收益。Butler 提供了该仪表板，弥合了人类资本提供者与其自主 AI 劳动力之间的鸿沟。

Virtuals Robotics 将代理经济扩展到物理系统。这是最新且最宏大的支柱，于 2026 年 3 月通过 Base Batches 003 计划启动。

Base Batches 003：当软件代理获得身体​

由 Virtuals Protocol 与 Coinbase 的 Base 网络合作领导的 Base Batches 003：机器人计划，代表了一次深思熟虑的战略转向。其前提很简单：机器人硬件已变得能力强大，但连接物理机器与经济系统的结构层仍然缺失。机器人缺乏链上身份、权限框架和支付结算基础设施。Virtuals 的目标正是提供这些。

该计划在 2026 年 3 月 20 日前接受申请。入选团队将获得高达 50,000 美元的资金、来自 Virtuals 和 Base 领导层的指导，并可使用拥有约 30 台宇树（Unitree）G1 人形机器人的尖端机器人实验室。10 支入围团队将在实验室获得全额资助的驻留权（每支团队高达 10,000 美元），并最终在旧金山演示日（Demo Day）亮相。

目标用例极具启发性：车队运营（通过链上代理协调机器人群体）、机器人到代理系统（自主承包软件代理进行决策的物理机器），以及通过区块链轨道赚取、消费和结算付款的具身 AI 劳动力。理论上，一个仓库机器人可以使用 ACP 雇佣路径优化代理，用 VIRTUAL 代币支付服务费用，并通过 Butler 将其运营成本报告给人类所有者——所有这一切都是自主完成的。

这不是在白板上构建的科幻小说。宇树的 G1 人形机器人零售价已低于 16,000 美元，使初创公司的车队部署在经济上变得可行。Virtuals 提出的问题不是机器人是否能执行有用的工作，而是它们在执行工作时是否能参与去中心化的经济系统。

ERC-8183：智能体商务标准​

支撑 Virtuals 智能体经济的是 ERC-8183，这是一项于 2026 年 2 月与以太坊基金会的 dAI 团队共同提出的以太坊标准。ERC-8183 为“智能体商务 (agentic commerce)”定义了一个开放框架——使人类用户和软件智能体能够协调任务、托管付款并在链上验证结果。

该标准引入了一个具有三个参与方的 "Job" 原语：客户端 (Client，任务需求方)、提供者 (Provider，任务执行方) 和评估者 (Evaluator，质量确认方)。资金通过托管合约得到保障，并经历四个状态机阶段：开启 (Open)、注资 (Funded)、提交 (Submitted) 和终结 (Terminal，包括已完成、已拒绝或已过期)。

使 ERC-8183 在架构上具有重要意义的是其评估者的灵活性。对于写作或设计等主观任务，评估可以由 AI 系统处理，将输出与原始请求进行对比。对于计算或证明验证等确定性任务，智能合约可以自动验证结果。对于高价值的合作，评估可以委托给多重签名小组或 DAO。

ERC-8183 同时也融入了一个更广泛的新兴标准堆栈：x402 处理“如何支付”（由 Coinbase 倡导的用于智能体原生支付的 HTTP 支付协议），ERC-8004 解决“对方是谁”（AI 智能体的链上身份和声誉），而 ERC-8183 则管理“如何放心地进行交易”。这三个标准共同构成了自主经济主体的商业基础设施层。

收入网络：每月向工作的智能体发放 100 万美元​

2026 年 2 月，Virtuals 推出了其收入网络 (Revenue Network)——一种旨在奖励产生真实经济价值而非投机性代币活动的智能体的机制。每月有多达 100 万美元分发给通过 ACP 销售服务的智能体，为构建执行有用工作的智能体创造了直接的财务激励。

收入网络代表了加密 AI 领域的一种哲学转变。大多数 AI 代币项目通过对未来效用的投机来获取价值。Virtuals 正在尝试创建一个代币价值由可衡量的生产性产出（aGDP 指标）支撑的系统。一个通过提供服务持续盈利的智能体会为其代币持有者产生回报，从而创造出一种与典型的“购买代币，期待升值”动态根本不同的经济模型。

这种方法吸引了机构的关注。该协议每月 100 万美元的分发量，结合 2026 年 3 月推出的社区奖励计划，为部署高性能智能体的参与者创造了可持续的收益机制。它还建立了竞争动态：提供更好、更快或更便宜服务的智能体会赚得更多，而表现不佳的智能体则会逐渐被市场力量挤出。

竞争格局：还有谁在构建机器经济​

Virtuals 并非孤立运行。有几个项目正在为自主智能体经济构建相邻的基础设施。

Fetch.ai（现与 SingularityNET 和 Ocean Protocol 共同组成人工超级智能联盟）专注于供应链和 DeFi 自动化的多智能体系统，尽管其方法更偏向企业端，且较少关注无许可的智能体部署。

Autonolas 为自主智能体服务提供了一个开源框架，强调智能体代码的可组合性和共同所有权。其 olas 质押机制奖励那些构建自主运行智能体的开发者。

NEAR Protocol 正在通过其机密意图 (Confidential Intents) 架构追求 AI 优先的用户体验，旨在通过将交易构建委托给 AI 智能体，使区块链交互对终端用户不可见。

Virtuals 的独特之处在于其集成堆栈——资本形成、商务协议、人机界面以及现在的物理机器人——所有这些都在单一的代币经济下协调。大多数竞争对手只提供其中的一两层；而 Virtuals 试图拥有从智能体创建到物理部署的整个垂直领域。

更广泛的市场背景支持这一论点：

• 微软在 2026 年 2 月报告称，超过 80% 的财富 500 强企业现在使用活跃的 AI 智能体
• 分析师估计加密 AI 智能体市场规模可能增长至 2500 亿美元
• 到 2030 年，AI 驱动的商务预计在全球范围内将达到 1.7 万亿美元
• 目前只有约 1% 的企业软件使用智能体 AI，预计到 2028 年采用率将达到 33%

市场仍处于早期阶段——Virtuals 押注于拥有完整的垂直领域，这将在采用加速时为其提供结构性优势。

风险与开放性问题​

Virtuals 的论点雄心勃勃，但有几个风险值得关注。

监管不确定性 仍然是最重大的悬而未决的问题。自主交易的代币化 AI 智能体给证券监管机构带来了新颖的问题。如果智能体代币代表了智能体未来收益的份额，它可能会根据现有框架被归类为证券。SEC 和 CFTC 均未直接针对自主智能体代币发表意见。

aGDP 衡量 本身难以进行独立审计。虽然 Virtuals 发布了汇总数据，但计算 18,000 个智能体生产性产出的方法缺乏第三方验证。怀疑者质疑所有报告的 aGDP 是否代表真正有用的工作，还是包含了夸大指标的循环智能体间交易。

机器人集成 是最艰巨的挑战。软件智能体可以以低廉的成本部署、测试和关闭。在现实世界中运行的物理机器人面临着软件系统所没有的法律责任、安全性、维护和硬件故障风险。从“AI 智能体写博客文章”到“AI 智能体在仓库中控制人形机器人”，其复杂程度呈几何级数增长。

代币集中度 和治理风险也同样相关。Virtuals 的四柱堆栈产生了显著的平台依赖性——如果 VIRTUAL 代币贬值或协议治理被控制，整个智能体经济都会受到影响。

这对更广泛的加密与人工智能（Crypto-AI）融合意味着什么​

Virtuals Protocol 的发展轨迹揭示了加密与人工智能融合中一个更宏大的模式：从投机向生产性基础设施的转变。第一波 AI 代币（2023-2024 年）在很大程度上是由叙事驱动的 —— 项目发行的代币往往与模糊的 AI 愿景挂钩。第二波（2025 年）见证了功能性智能体框架（agent frameworks）的兴起。而目前正在 2026 年展开的第三波浪潮，其特征则是可衡量的经济产出、标准化的商业协议（ERC-8183）以及自主系统向物理领域的延伸。

在加密领域中，有 282 个致力于自主智能（autonomous intelligence）的项目，总市值达 43 亿美元，是该行业增长最快的类别之一。但最终的胜者可能并不取决于代币市值，而是取决于 aGDP —— 即哪些协议的智能体真正完成了人类和企业愿意付费的实用工作。

Virtuals 的押注在于，构建全栈能力 —— 从代币化智能体创建到链上商业，再到物理机器人 —— 将产生单层竞争对手无法企及的复合网络效应。这一押注能否成功，取决于执行情况、监管发展以及智能体经济核心的根本问题：自主智能体能否创造足够的真实价值，以维持围绕它们构建的经济体系？

4.79 亿美元的 aGDP 表明它们已经在这样做。而机器人实验室中等待着的 30 台 Unitree 人形机器人则预示着，其雄心壮志远超纯软件所能达到的范畴。

---

本文仅供参考，不构成财务建议。在做出投资决策前，请务必进行自主研究。

如果你上一笔加密货币交易的对手方根本不是人，会怎样？2026 年 3 月，分析师估计，所有加密货币交易量的 65–80% 是由 AI 驱动系统生成的——这些自主智能体、算法做市商和机器学习驱动的机器人从不睡觉、从不恐慌，并且每秒执行数千个订单。到年底，这一数字可能会达到 90%。

这不是遥远的预测。这已经是每个加密交易者身处其中的环境。而大多数人甚至毫不知情。