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自诞生以来，人工智能代理（AI agents）一直面临着一个根本性的限制：它们无法开设银行账户。由于缺乏法律人格，传统金融基础设施对自主软件依然是封闭的。但在 2026 年，区块链正在解决这一问题——其影响正在改变这两个行业。

AI 与区块链的融合已经从理论推测转向了操作现实。AI 代理现在可以管理自己的加密钱包，自主执行交易，并在无需人工干预的情况下参与去中心化金融（DeFi）协议。这不是科幻小说。这是自主商业正在兴起的基础设施。

问题所在：AI 代理需要金融轨道​

考虑一个实际挑战。一个在 DeFi 协议中优化收益的 AI 代理需要在不同链之间转移资金、支付 Gas 费用并与智能合约交互。一个 AI 交易机器人需要具备托管资产和执行代币兑换的能力。一个自主服务——无论是提供算力、生成内容还是管理数据——都需要收取报酬并为资源付费。

传统金融无法满足这些要求。银行要求账户持有者是经过身份验证的自然人。支付处理器要求具备法律实体。整个金融体系都假设每个端点背后都是人类。

区块链改变了这一根本假设。加密钱包不需要身份验证。智能合约基于加密签名而非法律授权执行。拥有私钥的 AI 代理与任何人类钱包持有者具有相同的交易能力。

这种架构差异促成了行业观察者现在所称的“AgentFi”——专为自主软件代理构建的金融基础设施。

Coinbase 开启大门​

2026 年 1 月，Coinbase 推出了 Payments MCP，这是一款允许包括 Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Gemini 在内的大语言模型直接访问区块链钱包并执行加密交易的工具。这一公告标志着一个转折点：美国最大的加密货币交易所正式支持 AI 代理作为经济参与者。

技术架构至关重要。Payments MCP 与模型上下文协议（Model Context Protocol）集成，允许 AI 模型通过标准化接口与链上基础设施交互。AI 代理现在可以通过自然语言指令查看钱包余额、发送交易并与智能合约交互。

这不仅仅是一个加密功能。它是大规模自主经济活动的基础设施。

支持这一转变的监管框架也发生了显著演变。“了解你的代理”（KYA）标准允许用户通过加密方式验证与其交互的 AI 代理是否由合法、负责任的人类主体支持——为自主金融创建了满足合规要求且保留操作自主性的数字审计踪迹。

市场规模​

数据已经表明了主流采用的趋势。AI 代理代币的市场总市值已超过 77 亿美元，日交易量接近 17 亿美元。这些数字代表了对支持自主代理活动的协议的直接投资。

推动这一增长的领先项目包括 Virtuals Protocol、Fetch.ai 和 SingularityNET——它们各自在 AI 与区块链结合的领域开创了不同的方法。NEAR Protocol 将自己定位为“AI 的区块链”，专门为自主代理、加密计算和跨链执行构建基础设施。

但最重要的发展可能是在去中心化算力基础设施领域，AI 与区块链经济学正在汇聚成综合市场。

去中心化 AI 算力：基础设施层​

AI 需要算力。训练模型需要耗资数百万美元的 GPU 集群。大规模运行推理需要分布式基础设施，而传统云提供商很难以低廉的价格提供这些基础设施。这种 AI 算力需求与可用供应之间的不匹配创造了一个数十亿美元的机会。

去中心化算力市场预计将从 2024 年的 90 亿美元增长到 2032 年的 1000 亿美元。四个主要的网络正在通过不同的架构方法抓住这一机会。

Bittensor 作为一个点对点智能市场运营，AI 模型在这里进行竞争与合作。贡献者通过提供算力、验证或模型输出来赚取 TAO 代币。该协议创造了一个精英化的生态系统，有用的 AI 贡献会得到直接奖励——这是一种与中心化 AI 开发根本不同的激励结构。

TAO 的代币经济学模仿了比特币：最大供应量为 2100 万枚，每天为矿工和验证者生成 7,200 枚，并设有减半机制。这种稀缺模型将 TAO 定位为去中心化 AI 基础设施的价值存储。

Render Network 将需要 GPU 算力进行渲染和 AI 训练的用户与赚取 RNDR 代币的闲置 GPU 运营商连接起来。该协议最初专注于 3D 渲染，现已扩展到 AI 推理和创意应用工作流。Render 采用销毁-铸造均衡（Burn-Mint Equilibrium）模型，代币在被使用时会被销毁，并作为奖励铸造给提供者——在网络利用率和代币动态之间建立了直接的经济联系。

Akash Network 作为一个 CPU、GPU 和存储资源的开放云市场运营。租户指定需求，供应商对部署进行竞标，出价最低者赢得工作。这种逆向拍卖机制持续提供的算力价格比传统云定价低 70-80%。随着 AI 需求的爆发，Akash 一直在积极增加 GPU 容量。

io.net 专门为 AI 和机器学习工作负载提供分布式 GPU 集群，整合了来自数据中心、加密矿工和其他去中心化网络的算力。该平台支持在不到两分钟内完成集群部署——这对于需要快速扩展的 AI 工作负载至关重要。

每个网络都占据了算力经济中的不同层级。Akash 强调通用云供应。Render 专注于 GPU 密集型渲染和推理。Bittensor 探索激励型的 AI 模型开发。io.net 专注于特定于 AI 的集群部署。它们共同构成了去中心化 AI 基础设施的新兴堆栈。

哨兵代理：自主金融的安全保障​

安全仍然是加密货币最大的弱点。仅在 2025 年，就有超过 33 亿美元被盗。但自主代理可能会提供解决方案。

“哨兵代理”（Sentinel agents）代表了一种全新的安全范式：这些 AI 系统驻留在网络上，扫描内存池（mempool）——即交易的等待区——以便在恶意模式在区块链上确认之前识别出它们。与部署前进行的静态审计不同，哨兵代理提供持续的主动防御。

这种方法颠覆了传统的安全模型。不再是由人类审计代码然后祈祷不出差错，而是由 AI 代理实时监控每一笔交易，标记可疑模式，并在攻击执行之前将其拦截。

这种讽刺意味显而易见：保护区块链基础设施免受攻击的 AI 代理，同时也赋能了其他 AI 代理在相同的基础设施上运行财务策略。自主安全推动了自主金融的发展。

具有记忆功能的智能合约​

智能合约的技术进步正在放大这些可能性。具有持久化内存的自主智能合约现在允许 AI 代理在无需人工干预的情况下，实时执行和重新平衡投资策略。这些合约能够记住之前的状态和决策，从而实现随时间推移而展开的复杂多步策略。

结合 ERC-6551 等链上身份标准和账户抽象，AI 运营的钱包可以作为独立实体与金融协议进行交互。区块链不再将它们视为由人类操作的工具，而是将其视为拥有自己交易历史、声誉评分和经济关系的自主参与者。

通过 ERC-4337 实现的账户抽象已在 2026 年初成为行业标准，使区块链对最终用户和 AI 代理来说实际上是不可见的。钱包创建、Gas 费用管理和私钥处理都在后台自动完成。

融合论​

2026 年出现的更广泛趋势显而易见：AI 做出决策，区块链证明决策，支付瞬间执行——无需人类中介。

这并非预测，而是对运营基础设施的描述。AI 代理已经在管理跨 DeFi 协议的收益优化策略。它们已经在根据市场信号执行交易。它们已经在支付计算资源费用，并为提供的服务收取费用。

2026 年改变的是规模和合法性。随着主要交易所支持 AI 代理钱包，随着 KYA（了解你的代理）等监管框架提供合规路径，以及去中心化计算网络达到生产成熟度，自主商业的基础设施正从实验性转向机构化。

其影响超出了加密货币领域。如果 AI 代理可以在区块链轨道上自主交易，它们就可以参与任何可以代币化的经济活动。供应链支付、内容许可、计算资源分配、保险索赔。随着每一个新协议和每一个智能合约的部署，这个清单都在不断扩大。

这对开发者意味着什么​

对于 Web3 生态系统的构建者来说，AI 代理的机遇需要特定的基础设施考量。

低延迟 RPC 至关重要。进行实时决策的 AI 代理无法等待缓慢的节点响应。50 毫秒和 500 毫秒延迟之间的差异可能决定套利机会的成败。

多链支持非常重要，因为 AI 代理将在任何存在机会的地方运作。管理收益优化的代理需要同时访问 Ethereum、Solana、Avalanche 以及新兴链。支持无缝跨链运行的基础设施能够实现更复杂的代理策略。

可靠性是不容谈判的。自主运行的 AI 代理在基础设施发生故障时无法向人类操作员求助。它们需要具有自动故障转移功能的冗余节点基础设施——即企业级应用所需的高可用性架构。

2026 年胜出的协议是那些将 AI 代理视为一等用户而非事后补充的协议。这意味着针对程序化访问优化的 API、结构化以便 LLM 消耗的文档，以及为自主运行设计的基础设施。

未来的一年​

在整个 2026 年，AgentFi 生态系统将继续演进。预计会看到：

专业化代理协议针对特定用例涌现——交易代理、收益代理、安全代理，每个协议都具有优化的代币经济学和治理结构。

跨链代理协作成为标准，因为 AI 代理会同时在多个区块链上进行套利，这需要跨越生态系统的基础设施。

企业采纳加速，因为传统金融机构意识到在区块链轨道上运行的 AI 代理可以降低成本、提高速度并催生全新的服务类别。

监管透明度继续提高，因为立法者意识到 AI 代理需要区别于人类操作账户的特定合规框架。

这种根本性的转变是哲学层面的。区块链的设计初衷是让互不相识的人类之间能够进行无需信任的交易。在 2026 年，它正在成为独立于人类委托人运行的自主软件代理之间进行交易的基础设施。

加密货币的庞氏时代已经结束，投机时代正在终结。取而代之的是更为深远的东西：人工智能的金融基础设施，实现大规模的自主经济活动。

当你给 AI 一个钱包时，你就赋予了它经济自主权。在 2026 年，这种自主权正在成为新金融架构的基石。

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如果你的区块链确认交易的速度比眨眼还快会怎样？这并非科幻小说——这是 Solana 的 Alpenglow 升级带来的承诺，该升级将最终确认时间 (finality) 从 12.8 秒大幅缩短至仅 150 毫秒。作为参考，人类平均眨眼一次需要 300-400 毫秒。当 Alpenglow 在 2026 年第一季度上线时，Solana 将不仅比其他区块链更快，它还将超越人类的感知速度。

这不仅仅是一次技术上的实力展示。此次升级代表了自网络发布以来对 Solana 共识机制最根本的重构，放弃了曾作为其核心标志的独创历史证明 (Proof-of-History) 系统。其影响远不止于赢得赞誉：在这样的速度下，中心化交易所与去中心化协议之间的界限将有效消失。

Alpenglow 究竟改变了什么​

其核心在于，Alpenglow 将 Solana 现有的 Tower BFT 和历史证明 (PoH) 共识机制替换为两个新协议：Votor 和 Rotor。2025 年 9 月，社区以 98.27% 的验证者支持率通过了该升级提案 (SIMD-0326)，这标志着验证者对这一架构重组拥有近乎一致的信心。

Votor：链下投票，链上证明​

最彻底的变化是将共识投票移至链下。目前，Solana 验证者直接在区块链上广播投票交易——这会消耗带宽并增加延迟。Votor 则完全消除了这种开销。

在新系统中，验证者通过专用的网络层交换选票。一旦区块领导者 (leader) 收集到足够的选票，他们就会使用 BLS 签名聚合技术，将数百或数千个签名聚合为一个紧凑的“最终性证书”。只有这个证书会被发布到链上。

Votor 采用了双路径最终确定系统：

• 快速确定：如果一个区块在第一轮投票中获得了 ≥80% 的质押权重支持，它会立即完成最终确定。这是最理想的情况——一轮搞定。
• 慢速确定：如果支持率在 60% 到 80% 之间，则会触发第二轮。如果第二轮也达到了 ≥60%，该区块也将完成确定。这条备用路径确保了系统的稳健性而无需牺牲速度。

两条路径并发运行，这意味着只要其中一条成功，最终确定就会发生。在实践中，大多数区块应该在 100-150 毫秒的单轮投票中完成最终确定。

Rotor：重新思考数据分发​

如果说 Votor 负责处理共识，那么 Rotor 则负责快速分发数据，以确保 Votor 能够正常工作。目前的 Turbine 协议使用多层树结构，每层扇出为 200 个节点。Rotor 将其简化为“单跳 (single-hop)”模型：中继节点直接将数据分片 (shreds) 分发给验证者，而无需多次跳转。

其设计理念非常优雅：光速仍然太慢。当你的目标是 150 毫秒的最终确认时，每一个网络跳数都至关重要。通过最小化跳数并使用权重加权的中继路径，Rotor 在典型条件下实现了 18 毫秒的区块传播——速度快到足以让 Votor 在目标时间窗口内完成工作。

历史证明 (Proof-of-History) 的谢幕​

或许最具象征意义的是，Alpenglow 放弃了历史证明 (PoH)，即那个曾作为 Solana 标志性创新的“加密时钟”。PoH 提供了一种无需验证者通信即可实现的无信任事件排序，但它引入的复杂性被 Alpenglow 的架构师认为对于实现速度目标是不必要的。

替代方案更为简单：固定的 400 毫秒区块时间，验证者维护本地超时计时器。如果领导者及时交付数据，验证者就投票；否则，他们就投票跳过。PoH 的优雅依然令人钦佩，但它正为了追求极致的性能而做出牺牲。

为什么 150 毫秒至关重要​

对于大多数区块链用户来说，12 秒的最终确认时间已经足够“即时”了。你点击一个按钮，等一会儿，交易就完成了。但 Solana 并不是在为普通的 DeFi 用户进行优化——它是在为那些以微秒计时的市场做准备。

链上高频交易成为现实​

传统金融市场以毫秒级的时间运作。高频交易公司花费数十亿美元来缩短几微秒的执行时间。Solana 目前 12.8 秒的最终确认时间对这些玩家来说始终是一个门槛。而在 150 毫秒时，这种计算将发生根本性的改变。

“在这样的速度下，Solana 可以实现 Web2 级别的响应速度和 L1 的最终性，从而开启需要速度和加密确定性的新用例，”Solana 基金会表示。换言之：那些在纳斯达克数据中心支付高昂租金以托管服务器的交易员，可能会发现 Solana 透明且可编程的交易基础设施极具吸引力。

链上订单簿变得切实可行。永续期货可以更新头寸而无套利风险。做市商可以提供更窄的价差，因为他们知道自己的对冲将可靠地执行。分析师预测，到 2027 年，Alpenglow 可能会释放超过 1000 亿美元的链上交易量。

实时应用终于变得可行​

亚秒级最终性 (Sub-second finality) 实现了以前与区块链不兼容的应用类别：

• 实时拍卖：竞价、确认、加价——全部在人类感知阈值内完成
• 多人游戏：链上游戏状态更新速度快于帧率
• 实时数据流：物联网 (IoT) 设备在数据流转时即时结算付款
• 即时跨境汇款：在收款人刷新钱包之前，交易已完成确认

Sei Labs 的研究员 Vangelis Andrikopoulos 总结道：Alpenglow 将使“实时游戏、高频交易和即时支付在实践中变得可行”。

20+20 韧性模型​

如果网络崩溃，速度就毫无意义。Alpenglow 引入了针对对抗性环境设计的容错模型：即使有 20% 的验证者是恶意的，且另外 20% 的验证者同时无响应，网络仍能保持运行。

这种“20+20”模型超过了标准的拜占庭容错 (Byzantine fault tolerance) 要求，提供了机构参与者所要求的安全边际。当你每秒结算数百万美元的交易时，“网络宕机”绝不是一个可以接受的解释。

竞争影响​

以太坊的不同赌注​

在 Solana 追求亚秒级 L1 最终性的同时，以太坊保持其架构分离：12 秒的 L1 区块，由 Layer-2 rollups 处理执行。Pectra (2025 年 5 月) 专注于账户抽象和验证者效率；Fusaka (目标 2026 年 Q2/Q3) 将扩大 blob 容量，推动 L2 总 TPS 达到 100,000+。

两者的哲学迥然不同。Solana 将执行、结算和最终性压缩到单个 400ms 的 slot 中 (最终性很快将缩短至 150ms)。以太坊则将关注点分离，让每一层各司其职。两者并无绝对优劣——问题在于哪种模型能更好地服务于特定的应用需求。

对于像交易这类对延迟极其敏感的应用，Solana 的集成方式消除了跨层协调延迟。对于优先考虑抗审查性或在庞大生态系统中实现可组合性的应用，以太坊以 rollup 为中心的模型可能会被证明更具韧性。

机构采纳之争​

两个网络都在争取机构资金，但侧重点不同。Solana 提供极致性能：目前已实现亚秒级最终性、3,000-5,000 的实际 TPS，而 Firedancer 计划在 2027-2028 年将其推向 100 万 TPS。以太坊提供生态深度：超过 500 亿美元的 DeFi TVL、经过实战检验的安全性和来自 ETF 批准的监管熟悉度。

Alpenglow 的发布时机并非偶然。随着传统金融越来越多地探索代币化证券和链上结算， Solana 正在定位其基础设施，以便在需求明确之前满足机构要求。

风险与权衡​

中心化担忧​

Rotor 中基于质押权重的中继路径可能会将网络影响力集中在高质押验证者手中。如果少数大型验证者控制了中继基础设施，区块链的去中心化优势将变得仅具学术意义。

一些批评者指出了一项更根本的担忧：“光纤电缆跨越海洋连接各大洲的速度是有物理极限的，无法在特定毫秒内完成往返。如果你的速度超过了这个极限，你就是在为了速度而牺牲去中心化。”

在 150ms 的最终性下，跨大洋的验证者可能难以平等地参与共识，从而可能使非美国或非欧洲的验证者边缘化。

监管关注​

高速链上交易不可避免地会吸引监管审查。美国证券交易委员会 (SEC) 已经将某些加密活动视为证券交易；专门针对高频交易 (HFT) 优化的网络可能会面临更严格的审查。Solana 的监管策略需要随其技术能力的提升而演进。

执行风险​

更换核心共识机制具有固有风险。测试网计划于 2025 年底部署，主网目标为 2026 年初，但区块链历史上充满了未能经受生产负载考验的升级。98.27% 的验证者批准率表明了信心，但信心并不等于确定性。

未来之路​

Alpenglow 的设计也为未来的增强功能铺平了道路。多并发领导者 (Multiple Concurrent Leaders, MCL) 可以允许并行区块生产，进一步扩展吞吐量。Solana 联合创始人 Anatoly Yakovenko 指出，与 Solana 当前的共识架构相比，该架构“在采用多领导者框架方面要灵活得多”。

目前，重点是证明 150ms 最终性在现实条件下能可靠运行。如果 Alpenglow 兑现其承诺，区块链基础设施的竞争动态将发生永久性转变。问题将不再是区块链是否足够快以支撑严肃金融，而是当透明、可编程的替代方案执行速度更快时，传统基础设施是否还能证明其存在的合理性。

当你的区块链在你眨眼之前就确认了交易，未来就不是正在走来——而是已经到来。

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

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

如果你能在不阅读任何一页的情况下，验证一本 500 页的书确实存在，那会怎样？这正是以太坊通过 PeerDAS 刚刚学会做的事情 —— 它正在悄然重塑区块链如何在不牺牲去中心化的情况下进行扩展。

2025 年 12 月 3 日，以太坊激活了 Fusaka 升级，引入了 PeerDAS（Peer Data Availability Sampling，同行数据可用性抽样）作为核心特性。虽然大多数头条新闻都集中在 Layer 2 网络 40-60% 的费用降幅上，但其背后的机制代表了更为重大的意义：区块链节点在不实际存储所有数据的情况下，证明数据存在的方式发生了根本性转变。

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

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

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

AI 中的中心化问题​

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

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

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

Bittensor：智能证明挖矿网络​

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

工作原理​

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

在每个子网中，有三种角色进行交互：

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

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

TAO 代币经济​

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

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

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

网络规模与采用​

数据说明了快速增长的态势：

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

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

Sahara AI：全栈数据主权平台​

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

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

三大支柱​

Sahara AI 构建于三大支柱原则之上：

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

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

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

数据服务平台​

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

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

技术架构​

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

代币经济特点包括：

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

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

强强对决：愿景对比​

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

不同的问题，不同的解决方案​

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

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

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

版权问题​

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

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

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

规模与采用轨迹​

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

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

2026 年展望：展示投资回报率​

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

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

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

值得关注的重点​

针对 Bittensor：

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

针对 Sahara AI：

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

融合论​

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

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

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

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

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

原因何在？AI 代理终于有了一种在不信任任何人的情况下相互信任的方法。

问题所在：AI 代理无法协同​

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

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

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

ERC-8004 通过直接在以太坊上创建无信任协调层解决了这个问题。

架构：三个注册表，一个信任层​

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

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

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

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

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

代理将如何实际使用它​

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

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

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

用例远不止交易：

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

以太坊基金会的 AI 豪赌​

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

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

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

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

x402 连接：智能体如何互相支付​

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

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

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

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

可能出现的风险​

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

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

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

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

470 亿美元的机遇​

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

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

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

未来展望​

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

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

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

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2025 年 1 月，Farcaster 联合创始人 Dan Romero 做出了一个令人震惊的坦白：“我们尝试了 4.5 年将社交放在首位，但它并没有奏效。”这个曾经拥有 80,000 日活跃用户并融资 1.8 亿美元的平台正完全从社交媒体转型——转向钱包。

与此同时，Lens Protocol 刚刚完成了区块链历史上规模最大的数据迁移之一，将其 650,000 个用户配置文件和 125GB 的社交图谱数据迁移到了自己的 Layer 2 链上。两个协议。对去中心化社交未来的两种截然不同的赌注。以及一个价值 100 亿美元的市场正拭目以待谁能最终胜出。

根据 Chainalysis 的数据，SocialFi 领域在 2025 年同比增长了 300%，达到 50 亿美元。但在这些亮眼的数据背后，隐藏着一个关于技术权衡、用户留存失败以及去中心化社交网络是否能与 Web2 巨头竞争的根本性问题的更复杂故事。

Web3 承诺让用户拥有自己的社交图谱。五年后，这一承诺正受到两个协议的考验，它们针对同一问题采取了截然不同的方法：估值 10 亿美元、日活跃用户 6 万的 Farcaster，以及刚在自己的 ZK 驱动链上发布、获得 3100 万美元新融资的 Lens Protocol。

赌注再高不过了。去中心化社交网络市场预计将从 2025 年的 185 亿美元爆发式增长到 2035 年的 1416 亿美元。SocialFi 代币已经占据了 24 亿美元的市值。赢得这场战斗的人不仅夺取了社交媒体——他们还夺取了 Web3 本身的身份层。

但这里有一个令人不安的事实：这两个协议都没有突破主流采用。Farcaster 的月活跃用户在 2025 年底下滑至 2 万以下之前，曾达到 8 万的高峰。Lens 拥有强大的基础设施，但在吸引其技术所应得的消费者关注方面举步维艰。

这是两个竞相拥有 Web3 社交层的协议的故事——以及一个根本性问题：去中心化社交媒体是否能与它试图取代的巨头竞争。

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

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