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技术创新和突破

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游戏领域的“圣杯”已现：跨游戏资产互操作性在 2026 年变革 NFT 游戏

· 阅读需 19 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

想象一下，挥舞着你在一个游戏中赢得的传奇宝剑去征服另一个游戏中的地牢。或者将你在奇幻 RPG 中辛辛苦苦获得的虚拟化身带入一款科幻射击游戏，它在适应新宇宙的同时保留了其核心价值。多年来，这种愿景——跨游戏资产互操作性——一直是游戏界的“圣杯”，它承诺区块链将最终打破围墙花园，释放被困其中的玩家数字投资。

在 2026 年，这一承诺正在成为现实。据预测，到 2034 年，游戏 NFT 市场规模将达到 458.8 亿美元，从 2026 年的 76.3 亿美元起，复合年增长率为 25.14%。但更重要的是，该行业已从投机根本性地转变为实质内容。开发人员正在放弃不可持续的“玩赚”（play-to-earn）模式，转而采用以实用性为中心的奖励、平衡的代币经济学以及真正尊重玩家时间和才华的基于技能的获利系统。

技术基础：真正发挥作用的标准​

突破不仅是概念上的，也是技术上的。区块链游戏已经融合在标准化的协议上，使跨平台功能成为真正的可能。

ERC-721 和 ERC-1155：通用语言​

跨游戏互操作性的核心是代币标准，如 ERC-721（非同质化代币）和 ERC-1155（多代币标准）。这些协议确保 NFT 无论在哪个平台都能保持其属性。当你将武器铸造为 ERC-721 代币时，其核心属性——稀有度、所有权历史、升级等级——都以任何合规游戏都能读取的格式存储在链上。

ERC-1155 更进一步，允许单个智能合约管理多种代币类型，这对于拥有数千种道具的游戏来说非常高效。开发新 RPG 的程序员可以创建集成系统，识别来自其他游戏的 NFT，并将其属性映射到自己宇宙中的等效道具。那把传奇宝剑可能会变成一把等离子步枪，但其稀有度等级和强化等级会被继承。

标准化元数据：缺失的一环​

仅有代币标准是不够的。为了实现真正的互操作性，游戏需要标准化的元数据格式——即描述 NFT 实际代表什么的统一方式。行业领导者已经围绕 JSON 元数据架构达成共识，该架构定义了每个兼容游戏都应识别的核心属性：

  • 资产类型：武器、盔甲、消耗品、角色、载具
  • 稀有度等级：从普通到传奇，带有数值
  • 属性加成：力量、敏捷、智力等
  • 视觉表现：3D 模型引用、纹理包
  • 升级历史：强化等级、改装

像 IPFS 这样的去中心化存储解决方案确保了这些元数据在不同平台间保持可访问性。当游戏需要渲染你的 NFT 时，它会从 IPFS 提取元数据，根据标准架构进行解析，并将其转化为自己的视觉和机械系统。

索尼在 2023 年申请了一项 NFT 框架专利，支持跨游戏平台传输和使用数字资产——这标志着即使是传统游戏巨头也认为这是不可避免的基础设施。

从炒作到现实：提供跨游戏体验的项目​

从白皮书的承诺转向实际运行的系统定义了 2026 年的游戏格局。几个主要项目已经证明了跨游戏互操作性并非空谈。

Illuvium：互连的宇宙​

Illuvium 构建了或许是目前生产环境下最无缝的互操作性系统。其游戏套件——Illuvium Zero（城市建设）、Illuvium Overworld（ creature capture RPG）和 Illuvium Arena（自动战斗）——共享一个统一的资产经济。

运作方式如下：在 Illuvium Zero 中，你管理产生燃料的土地。该燃料是你可以转移到 Illuvium Overworld 的 NFT，用于驱动探索车辆前往新区域。在 Overworld 中捕捉“Illuvial”生物会将其铸造为 NFT，随后你可以将其导入 Illuvium Arena 进行竞技战斗。每款游戏对同一个链上资产的解读不同，但你的所有权和进度贯穿始终。

多头衔路线图包括跨游戏奖励——在一款游戏中获得的成就可解锁其他游戏中的专属道具或奖励。这建立了一种激励机制，即玩转整个生态系统会产生复利收益，但每款游戏本身仍保持独立乐趣。

Immutable：生态系统范围的奖励​

Immutable 的方法更为广泛：它不只是自己开发多款游戏，而是为第三方开发人员创建基础设施，同时策划生态系统范围的参与计划。

2024 年 4 月，Immutable 启动了“Main Quest”计划，在其顶级生态系统游戏中分配了 5000 万美元的奖励，包括 Guild of Guardians、Space Nation、Blast Royale、Metalcore 等。参与多款游戏的玩家将获得额外奖励。游戏寻宝活动分发了额外的 12 万美元奖金池，要求玩家完成跨越不同游戏标题的挑战。

Immutable 在以太坊上的 Layer 2 扩展解决方案实现了免 Gas 费的 NFT 铸造和传输，消除了跨游戏资产流动的摩擦。在 Guild of Guardians 中赢得的武器可以在 Immutable 的市场上列出，并被其他游戏的玩家发现，他们可能会赋予它完全不同的用途。

Gala Games：去中心化基础设施​

Gala Games 走了一条不同的道路：构建 GalaChain，这是一条专门为游戏设计的区块链，旨在减少对外部网络的依赖。像《Spider Tanks》和《Town Star》这样的游戏共享 GALA 代币经济，并由社区运营的节点支持基础设施。

虽然 Gala 的互操作性主要体现在经济层面（共享代币、统一市场）而非机械层面（在不同游戏中使用相同的 NFT），但它展示了另一种可行的模型。玩家可以在一款游戏中赚取 GALA 并在另一款游戏中使用，或者在通用市场交易 NFT，在该市场中可以访问任何 Gala 游戏的物品。

可持续经济学：为什么 2026 年有所不同​

2021-2022 年的 Play-to-Earn（边玩边赚）热潮惨淡收场，因为它将收益置于游戏性之上。Axie Infinity 的模型需要昂贵的前期 NFT 购买，并依赖不断的新玩家涌入来维持支出——这是一个典型的庞氏结构。当增长放缓时，经济便崩溃了。

2026 年的 GameFi 项目从这些失败中吸取了教训。

基于技能的收益取代机械式刷金​

现代区块链游戏奖励的是表现，而不仅仅是投入的时间。像 Gamerge 这样的平台强调基于技能、充满乐趣的收益生态系统，具有低准入门槛和长期的经济可持续性。奖励来自于竞争性成就——赢得锦标赛、完成困难挑战、达到高排名——而不是来自机器人可以自动化的重复性刷金。

这种转变正确地对齐了激励机制：真正享受并擅长游戏的玩家获得奖励，而那些只想通过刷代币获利的玩家则发现收益递减。这创造了由参与度而非短期榨取驱动的可持续玩家群体。

平衡的代币经济学：产出与消耗​

专家级开发团队现在设计的代币经济学具有平衡的消耗（Sinks）和产出（Sources）。代币不仅作为奖励铸造，它们还是进行有意义的游戏内操作所必需的：

  • 升级装备
  • 繁殖或进化 NFT
  • 访问高级内容
  • 参与治理
  • 锦标赛入场费

这些代币消耗创造了独立于投机交易的可持续需求。当与上限或递减的发行计划相结合时，其结果是能够运行数年而非数月的经济模型。

以实用性为核心的 NFT​

行业已果断地从“NFT 作为收藏品”转向“NFT 作为公用事业”。2026 年的区块链游戏 NFT 的价值不再源于人为的稀缺性，而是因为它能解锁功能、提供竞争优势或授予治理权。

根据玩家行为进化的动态 NFT 代表了最前沿的技术。当你完成里程碑时，你的角色 NFT 可能会获得视觉升级和属性加成，从而创建一个具有跨游戏权重的持久成就记录。

仍待解决的技术挑战​

跨游戏互操作性在理论上听起来很优雅，但在实现过程中揭示了棘手的问题。

视觉与机械层面的转换​

写实风格的军事射击游戏和卡通风格的奇幻 RPG 具有不兼容的美术风格和游戏机制。你如何将一把狙击步枪转换为一把弓箭，且让这种转换在两款游戏中都显得公平且自然？

目前的解决方案涉及抽象层。游戏不再进行直接的 1:1 映射，而是按原型（远程武器、近战武器、治疗物品）和稀有度等级对 NFT 进行分类，然后在其自身的视觉语言中生成等效物品。你的传奇科幻等离子炮变成了传奇附魔长杖——在机械属性上相似，在视觉上与新环境协调。

更复杂的系统使用 AI 辅助转换。在两款游戏资产库上训练的机器学习模型可以建议适当的转换方案，同时兼顾平衡性和审美契合度。

跨链复杂性​

并非所有的区块链游戏都在以太坊上运行。Solana、Polygon、Binance Smart Chain 以及像 Ronin 和 Immutable X 这样的专用游戏链使生态系统变得碎片化。在链之间移动 NFT 需要跨链桥——即在一条链上锁定资产并在另一条链上铸造等效资产的智能合约。

跨链桥引入了安全风险（它们经常成为黑客攻击的目标）和用户的复杂性。目前的解决方案包括：

  • 包装 NFT (Wrapped NFTs)：在 A 链上锁定原始资产，并在 B 链上铸造包装版本
  • 跨链消息传递协议：Chainlink CCIP、LayerZero、Wormhole 使不同链上的合约能够进行通信
  • 多链 NFT 标准：定义 NFT 同时存在于多个链上的标准

与传统游戏相比，用户体验仍然显得笨拙。改进这一点对于主流采用至关重要。

游戏平衡与公平性​

如果游戏 A 允许来自游戏 B 的 NFT，而游戏 B 有过限量版的强力道具掉落，这是否会在游戏 A 中造成不公平的优势？竞争的公正性需要精心的设计。

解决方案包括：

  • 归一化系统：导入 NFT 提供化妆性收益或微小奖励，但核心玩法保持平衡
  • 独立模式：排名竞争模式限制外部 NFT，而休闲模式允许任何内容
  • 逐步推广：游戏最初仅识别来自受信任合作伙伴游戏的批准 NFT 白名单

市场现状：2034 年将达到 458.8 亿美元​

市场预测显示，游戏 NFT 的规模将从 2026 年的 76.3 亿美元增长到 2034 年的 458.8 亿美元 —— 复合年增长率为 25.14%。2026 年初的数据支撑了这一轨迹：每周 NFT 销售额增长超过 30%，达到 8500 万美元，标志着市场在 2022-2023 年熊市后开始回暖。

但原始数据并不能说明全部。市场的构成已经发生了巨大变化：

  • 投机交易（低买高卖 NFT 以获利）的占比有所下降
  • 实用性驱动的购买（购买 NFT 真正用于游戏中）目前主导了交易量
  • 跨游戏市场（如 OpenSea 和 Immutable 平台）的活跃度不断增加，因为玩家发现了资产的多游戏实用性

游戏大厂也注意到了这一点。索尼在 2023 年提交的跨平台 NFT 框架专利申请、微软对区块链游戏基础设施的探索，以及 Epic Games 在其商店托管 NFT 游戏的意愿，都预示着主流社会的认可已近在咫尺。

Decentraland 和 Sandbox 模式：超越游戏本身​

互操作性并不局限于传统游戏类型。虚拟世界平台如 Decentraland 和 The Sandbox 已经展示了 NFT 在元宇宙环境中的可移植性。

得益于扩展的 ERC-721 标准和跨链兼容性，这些平台的资产正变得可以转移到单一游戏环境之外。一件来自 Decentraland 的可穿戴装备可以出现在你在 The Sandbox 的虚拟形象上，或者一件虚拟土地上的艺术品可以在多个元宇宙画廊中展示。

这些平台使用共享的元数据标准来定义：

  • 3D 模型格式 (GLB, GLTF)
  • 纹理和材质规范
  • 虚拟形象挂载点
  • 动画兼容性

其结果是一个初具雏形的“元宇宙互操作层”，在这里数字身份和财产可以在虚拟空间之间流畅移动。

构建在稳固的基础设施之上：开发者视角​

对于 2026 年的区块链游戏开发者来说，互操作性并不是事后才考虑的问题，而是一个核心的架构决策，影响着区块链的选择、代币标准和合作伙伴策略。

为什么开发者拥抱互操作性​

对开发者而言，其优势极具吸引力：

  1. 网络效应：当玩家可以带入其他游戏的资产时，你可以触达现有社区并减少上手门槛
  2. 资产市场流动性：共享市场意味着你游戏的 NFT 可以接触到更广泛的买家群体
  3. 降低开发成本：无需构建完全定制的系统，而是利用共享的基础设施和标准
  4. 营销协同效应：与同一生态系统内的其他游戏进行交叉推广

Immutable 的生态系统证明了这一点：在 Immutable zkEVM 上推出的新游戏可以立即获得数百万现有用户的关注，这些用户持有的 NFT 可能与新游戏兼容。

2026 年的基础设施选择​

在 2026 年构建互操作性游戏的开发者通常选择以下几种路径之一：

  • 以太坊 Layer 2 (Immutable, Polygon, Arbitrum)：与现有 NFT 生态系统具有最大的兼容性，且 Gas 费用低于主网
  • 专用游戏链 (Ronin, Gala Chain)：针对游戏特定需求（如高交易吞吐量）进行了优化
  • 多链框架：在多个链上部署同一款游戏，以实现最大程度的覆盖

随着以太坊的生态效应被证明具有决定性意义，向 Layer 2 解决方案转型的趋势正在加速。在 Immutable zkEVM 上的游戏会自动获得来自 Gods Unchained、Guild of Guardians 以及更广泛的 Immutable 生态系统的 NFT 访问权。

BlockEden.xyz 为构建跨链区块链游戏的开发者提供企业级 API 基础设施。我们的多链支持涵盖以太坊、Polygon、BSC 和 Sui，使开发者能够创建无缝的互操作体验，而无需管理复杂的基础设施。探索我们的游戏基础设施解决方案，旨在随你的玩家群规模同步扩展。

2026 年的玩家真正想要什么​

在技术规范和代币经济模型之外，回归玩家视角是很有必要的。游戏玩家究竟想从区块链游戏中获得什么？

研究和玩家调查指向了几个一致的主题：

  1. 真实所有权：即使开发者关停游戏，也能真正拥有、交易和保留游戏道具的能力
  2. 有意义的回报：与技能和成就挂钩的收益潜力，而非单纯的刷金或投机
  3. 游戏性优先：区块链功能是增强而非取代优秀的游戏设计
  4. 公平经济：透明的代币经济，没有掠夺性机制
  5. 跨游戏价值：在时间与金钱上的投入能够超越单一游戏标题

跨游戏互操作性同时解决了其中的几个问题。当你意识到你的传奇盔甲可以在多款游戏中使用时，价值主张就从“游戏 X 中的道具”变成了“增强我整个生态系统游戏体验的持久数字资产”。这种心理转变将 NFT 从投机收藏品转变为真正的游戏基础设施。

前方的道路：挑战与机遇​

尽管取得了显著进展，但与最终潜力相比，2026 年的跨游戏资产互操作性仍处于早期阶段。

标准仍在演进​

虽然 ERC-721 和 ERC-1155 提供了基础，但针对特定资产类别（角色、武器、载具）的高级标准仍然碎片化。行业联盟正在努力定义这些标准，但达成共识的速度较慢。

游戏标准组织（代表真实努力的虚构示例）旨在 2026 年底发布涵盖以下内容的综合规范：

  • 角色属性架构
  • 装备分类与数值转换
  • 成就与进度框架
  • 跨游戏声誉系统

广泛采用此类标准将大幅加速互操作性的发展。

用户体验障碍​

为了让区块链游戏触及主流受众，用户体验必须彻底简化。目前的障碍包括：

  • 管理钱包和私钥
  • 理解 Gas 费用和交易签名
  • 操作跨链桥
  • 为拥有的 NFT 发现兼容的游戏

诸如 ERC-4337 之类的账户抽象解决方案和嵌入式钱包技术正在解决这些问题。到 2026 年底，我们预计玩家在与区块链游戏交互时无需有意识地思考区块链——技术将成为隐形的基础设施，而非显见的阻力。

监管不确定性​

全球各国政府仍在确定如何监管 NFT，尤其是当它们具有货币价值时。围绕证券分类、消费者保护和税务的问题为开发者和发行商带来了不确定性。

拥有明确框架的司法管辖区（如欧盟的 MiCA 法规）正在吸引更多的区块链游戏开发，而规则模糊的地区则表现出投资迟疑。

结论：圣杯已部分获得​

跨游戏资产互操作性——曾经是一个遥远的梦想——在 2026 年已成为可以证明的现实。Projects 如 Illuvium、Immutable 和 Gala Games 已经证明，数字资产可以在多种游戏体验中发挥有意义的作用，创造超越单一游戏的持久价值。

从投机性的 Play-to-earn 模式转向注重实用性和基于技能的收益，代表了游戏区块链从炒作周期向可持续行业的成熟。平衡的代币经济学、标准化协议和真正的游戏玩法创新正在取代早期时代不可持续的庞氏经济学（ponzinomics）。

然而，重大挑战依然存在。技术标准在不断演进，跨链复杂性令用户感到沮丧，监管框架滞后于创新。如果该行业保持目前向实质内容而非投机发展的轨迹，到 2034 年 458.8 亿美元的市场预测似乎是可以实现的。

圣杯尚未被完全获得——但我们现在可以清晰地看到它，前进的道路是由实际案例而非白皮书照亮的。对于愿意拥抱承诺与实际挑战的玩家、开发者和投资者来说，2026 年标志着区块链游戏从投机向基础建设的转型。

我们今天玩的游戏正在为未来互联的数字体验铺设基础设施。而这种未来，第一次让人感到是真正可以实现的。

来源​

以太坊 Pectra 超级升级：为什么 11 个 EIP 改变了验证者的一切

· 阅读需 16 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当以太坊在 2025 年 5 月 7 日第 364032 个 Epoch 激活 Pectra 升级时，这不仅仅是另一次例行的硬分叉。随着 11 个以太坊改进提案（EIP）打包在一次部署中，Pectra 代表了自“合并”（The Merge）以来该网络最雄心勃勃的协议升级——其余震至今仍在重塑 2026 年机构、验证者和 Layer-2 Rollup 与以太坊交互的方式。

数据说明了一切：2025 年第二季度验证者在线率达到 99.2%，到第三季度质押 TVL 飙升至 860 亿美元，Layer-2 费用下降了 53%。但在这些头条数据之下，是以太坊验证者经济、数据可用性架构和智能账户能力的根本性重组。激活九个月后，我们终于看到了完整的战略影响正在展开。

验证者革命：从 32 ETH 到 2048 ETH​

Pectra 的核心——EIP-7251——打破了自信标链诞生以来定义以太坊质押的限制：严格的 32 ETH 验证者上限。

在 Pectra 之前，运行 10,000 ETH 的机构质押者面临着物流上的噩梦：管理 312 个独立的验证者实例，每个实例都需要不同的基础设施、监控系统和运营开销。一家机构可能会操作散布在各个数据中心的数百个节点，每个节点都要求持续的在线时间、独立的签名密钥和各自的证明任务。

EIP-7251 完全改变了这一局面。验证者现在可以为每个验证者质押高达 2,048 ETH——增加了 64 倍——同时为单独质押者维持相同的 32 ETH 最低限额。这不仅仅是为了方便的升级；这是一个从根本上改变以太坊共识经济学的架构转向。

为什么这对网络健康至关重要​

其影响超出了运营简便性的范畴。每个活跃的验证者必须在每个 Epoch（大约每 6.4 分钟）签署证明。拥有数十万个验证者，网络需要处理海量的签名——这造成了带宽瓶颈并增加了延迟。

通过允许合并，EIP-7251 在不牺牲去中心化的情况下减少了验证者总数。大型运营商合并质押，但单独质押者仍能以 32 ETH 的最低限额参与。结果呢？每个 Epoch 的签名更少，共识开销降低，网络效率提高——同时保留了以太坊验证者的多样性。

对于机构而言，这种经济效益极具吸引力。管理 312 个验证者需要大量的 DevOps 资源、备份基础设施和罚没（Slashing）风险缓解策略。合并为仅运行 2,048 ETH 的 5 个验证者，可在保持相同盈利能力的同时，将运营复杂度降低 98%。

执行层提款：修复质押的阿喀琉斯之踵​

在 Pectra 之前，以太坊质押中最被低估的风险之一是僵化的提款流程。验证者只能通过共识层操作触发退出——这种设计为质押即服务（Staking-as-a-Service）平台带来了安全漏洞。

EIP-7002 引入了执行层可触发的提款，从根本上改变了安全模型。现在，验证者可以直接从其在执行层上的提款凭据发起退出，而无需通过共识层密钥管理。

这一看似技术性的调整对质押服务有着深远的影响。此前，如果节点运营商的共识层密钥被泄露或运营商行为不端，质押者的补救手段有限。通过执行层提款，提款凭据持有者保留了最终控制权——即使验证者密钥遭到泄露。

对于管理数十亿质押 ETH 的机构托管人来说，这种职责分离至关重要。验证者运营可以委托给专门的节点运营商，而提款控制权仍留在资产所有者手中。这相当于在质押领域实现了运营权与国库控制权的分离——这是传统金融机构所要求的必要区分。

Blob 容量爆炸：Rollup 获得 50% 更多空间​

虽然验证者的变化占据了头条，但 EIP-7691 的 Blob 容量增加对以太坊扩容路径的影响可能同样具有变革性。

数据如下：每个区块的 Blob 目标从 3 个增加到 6 个，最大值从 6 个增加到 9 个。激活后的数据确认了这一影响——每日 Blob 数量从约 21,300 个跳升至 28,000 个，这意味着 Blob 空间从升级前的 2.7 GB 增加到 3.4 GB。

对于 Layer-2 Rollup 而言，这代表了在 Base、Arbitrum 和 Optimism 合计处理超过 90% 的以太坊 L2 交易量之际，数据可用性带宽增加了 50%。更多的 Blob 容量意味着 Rollup 可以在不推高 Blob 费用的情况下向以太坊主网结算更多交易——有效地扩大了以太坊的总吞吐能力。

但费用动态同样重要。EIP-7691 重新校准了 Blob 基础费用公式：当区块填满时，费用每区块上涨约 8.2%（比以前温和），而在需求较低期间，费用每区块下降约 14.5%（比以前激进）。这种非对称调整机制确保了即使在使用规模扩大时，Blob 空间仍然负担得起——这是 Rollup 经济学中的关键设计选择。

时机再好不过了。随着以太坊 Rollup 处理每日数十亿的交易量，且 L2 之间的竞争日益加剧，扩大的 Blob 容量防止了数据可用性危机，避免了其可能在 2026 年阻碍扩容进程。

更快的验证者入驻：从 12 小时缩短至 13 分钟​

EIP-6110 的影响体现在时间上——具体而言，是大幅缩减了验证者的激活延迟。

在此之前，当新的验证者提交 32 ETH 存款时，共识层需等待执行层确认存款交易，然后通过信标链的验证者队列进行处理——这一过程平均需要约 12 小时。这种延迟为寻求快速部署资金的机构质押者带来了阻碍，尤其是在市场波动剧烈、质押收益更具吸引力的时候。

EIP-6110 将验证者存款处理完全移至执行层，将激活时间缩短至约 13 分钟——提升了 98%。对于在战略窗口期部署数亿 ETH 的大型机构来说，数小时的延迟直接转化为机会成本。

激活时间的改进对于验证者集的响应能力也至关重要。在权益证明网络中，快速入驻验证者的能力增强了网络的灵活性——允许验证者池在需求高峰期迅速扩张，并确保以太坊的安全预算随经济活动同步增长。

智能账户走向主流：EIP-7702 的钱包革命​

虽然质押升级主导了技术讨论，但 EIP-7702 可能对用户体验产生最深远的长远影响。

以太坊的钱包格局长期以来分为外部账户（EOAs）——由私钥控制的传统钱包——和提供社交恢复、支出限制及多签控制等功能的智能合约钱包。问题在于？EOAs 无法执行智能合约逻辑，而将 EOA 转换为智能合约需要将资金迁移到新地址。

EIP-7702 引入了一种新的交易类型，让 EOAs 可以 临时将执行权委托给智能合约字节码。通俗地说，你标准的 MetaMask 钱包现在可以在单次交易中表现得像一个全功能的智能合约钱包——执行诸如批量操作、Gas 费代付委托或条件转账等复杂逻辑——而无需永久转换为合约地址。

对于开发者而言，这解锁了“智能账户”功能，而无需强制用户放弃现有钱包。用户可以签署单次交易，将执行权委托给合约，从而实现以下功能：

  • 批量交易：在一次操作中完成代币授权和兑换
  • Gas 赞助：DApps 代表用户支付 Gas 费用
  • 会话密钥：在不暴露主密钥的情况下向应用程序授予临时权限

向后兼容性至关重要。EIP-7702 并非取代账户抽象（如 EIP-4337）；相反，它为 EOAs 访问智能账户功能提供了一条渐进式的路径，避免了生态系统的碎片化。

测试网动荡：Hoodi 解决方案​

Pectra 的主网之路并非一帆风顺。在 Holesky 和 Sepolia 上的初步测试网部署遇到了最终性（finality）问题，迫使开发者暂停并进行诊断。

根本原因？存款合约地址的配置错误导致 Pectra 请求哈希计算出现偏差，生成了错误值。像 Geth 这样的多数派客户端完全停滞，而像 Erigon 和 Reth 这样的少数派实现则继续处理区块——这暴露了客户端多样性的脆弱性。

以太坊开发者并没有仓促将有缺陷的升级推向主网，而是启动了 Hoodi，这是一个专门为压力测试 Pectra 边缘情况而设计的新测试网。尽管这一决定让升级推迟了几周，但事实证明它是至关重要的。Hoodi 成功识别并解决了最终性问题，确保了主网激活顺利进行。

这一事件强化了以太坊对“乏味”务实主义的承诺，而非受炒作驱动的时间表——这种文化特质使该生态系统区别于那些愿意为了速度而牺牲稳定性的竞争对手。

2026 路线图：Fusaka 与 Glamsterdam​

Pectra 并不是以太坊的终极形态——它是 2026 年即将到来的一波扩展与安全升级的基础。

Fusaka：数据可用性的进化​

预计于 2025 年第四季度发布（已成功启动），Fusaka 引入了 PeerDAS (对等数据可用性采样)，这是一种允许节点在不下载整个 blob 的情况下验证数据可用性的机制。通过允许轻客户端对随机 blob 分块进行采样并进行统计验证，PeerDAS 大幅降低了验证者的带宽需求——这是进一步增加 blob 容量的前提。

Fusaka 还延续了以太坊“渐进式改进”的理念，提供针对性的升级而非推倒重来。

Glamsterdam：并行处理时代降临​

2026 年的重头戏是 Glamsterdam（年中），旨在引入并行事务执行和原生提议者-构建者分离（ePBS）。

两项核心提案：

  • EIP-7732 (ePBS)：在协议层面将区块提议与区块构建分离，增加 MEV 流向的透明度并降低中心化风险。不再由验证者自行构建区块，而是由专业的构建者竞争产出区块，提议者仅对最佳选项进行投票——从而建立起区块生产市场。

  • EIP-7928 (区块级访问列表)：通过声明每笔交易将访问哪些状态元素，实现并行事务处理。这允许验证者同时执行互不冲突的交易，从而大幅提升吞吐量。

如果成功，Glamsterdam 可能会推动以太坊向经常被提及的“10,000 TPS”目标迈进——不是通过单一的技术突破，而是通过 Layer-1 的效率提升与 Layer-2 的扩展产生复利效应。

在 Glamsterdam 之后，Hegota（2026 年底）将专注于互操作性、隐私增强和 rollup 的成熟度——将 Pectra、Fusaka 和 Glamsterdam 的成果巩固为一个具有凝聚力的扩展栈。

机构采用：数据不会撒谎​

Pectra 升级影响的证据体现在升级后的各项指标中：

  • 质押总锁仓量 (TVL)：到 2025 年第三季度达到 860 亿美元，高于 Pectra 升级前的 680 亿美元
  • 验证者在线率：2025 年第二季度为 99.2%，反映出运营效率的提高
  • Layer-2 费用：受 Blob 容量扩大的推动，平均下降了 53%
  • 验证者整合：早期数据表明，大型运营商在保持质押水平的同时，将验证者数量减少了 40-60%

也许最能说明问题的是，像 Coinbase、Kraken 和 Lido 这样的机构质押服务报告称，在 Pectra 升级后，运营开销显著降低——这些成本直接影响散户的质押收益。

富达数字资产 (Fidelity Digital Assets) 在其 Pectra 分析中指出，此次升级“解决了限制机构参与的实际挑战”，特别引用了更快的入驻速度和改进的提现安全性作为受监管实体的关键因素。

开发者需要了解的内容​

对于在以太坊上构建的开发者来说，Pectra 既带来了机遇，也带来了考量：

EIP-7702 钱包集成：应用应为拥有增强型 EOA 功能的用户做好准备。这意味着需要设计能够检测 EIP-7702 支持的接口，并提供批量交易和 Gas 代付等功能。

Blob 优化：Rollup 开发者应优化 Calldata 压缩和 Blob 发布策略，以最大限度地利用 50% 的容量提升。高效的 Blob 使用将直接转化为更低的 L2 交易成本。

验证者运营：质押服务商应评估整合策略。虽然 2,048 ETH 的验证者降低了运营复杂性，但也集中了罚没 (Slashing) 风险——这需要强大的密钥管理和在线率监控。

面向未来：随着 Glamsterdam 的并行执行即将到来，开发者应审计智能合约的状态访问模式。能够提前声明状态依赖项的合约将从并行处理中获益最多。

大局观：以太坊的战略地位​

Pectra 并非通过剧烈的转型，而是通过自律的渐进主义巩固了以太坊的地位。

虽然竞争对手在宣传引人注目的 TPS 数据和新颖的共识机制，但以太坊专注于枯燥的基础：验证者经济学、数据可用性以及向后兼容的用户体验改进。这种做法牺牲了短期的叙事热度，换取了长期的架构健全性。

这一战略在市场采纳中得到了体现。尽管 Layer-1 领域竞争激烈，但以太坊以 Rollup 为中心的扩容愿景继续吸引着大多数开发者活动、机构资本和真实的 DeFi 交易量。Base、Arbitrum 和 Optimism 合计处理每天数十亿的交易——这并不是因为以太坊的基础层最快，而是因为其数据可用性保证和安全保障使其成为最可信的结算层。

Pectra 的 11 个 EIP 并没有承诺革命性的突破。相反，它们带来了复利般的改进：验证者运行更高效，Rollup 扩容成本更低，用户可以使用更智能的账户功能——而这一切都没有破坏现有的基础设施。

在一个容易出现暴涨暴跌周期和范式转移的行业中，枯燥的可靠性可能是以太坊最大的竞争优势。

结论​

激活九个月后，Pectra 的遗产已经很清晰：它将以太坊从一个具有扩容雄心的权益证明网络，转变为一个具有机构级基础设施的可扩展权益证明网络。

验证者质押容量增加 64 倍、激活时间缩短至 15 分钟以内以及 Blob 容量扩大 50%，这些单独来看并不代表“登月”计划——但它们共同消除了限制以太坊机构采用和 Layer-2 扩容潜力的摩擦点。

随着 Fusaka 的 PeerDAS 和 Glamsterdam 的并行执行在 2026 年到来，Pectra 奠定的基础将至关重要。你无法在为 32 ETH 质押和 12 小时激活延迟而设计的验证者架构上构建 10,000 TPS。

以太坊的路线图仍然漫长、复杂，而且显然并不花哨。但对于构建下一个十年去中心化金融的开发者来说，这种务实的渐进主义——选择枯燥的可靠性而非叙事噱头——可能正是生产系统所需要的。

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Arcium Mainnet Alpha：重塑 Solana 隐私未来的加密超级计算机

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

如果资本市场能在保持区块链透明度保证的同时，拥有华尔街级别的隐私保护，会怎样？这不再是假设——它正发生在 Solana 上。

Arcium 已发布其主网 Alpha (Mainnet Alpha)，将网络从测试网实验转变为支持其所谓“加密资本市场”的实时基础设施。目前已有 25 个以上的项目跨越八个领域在该平台上构建，加之对 Web2 机密计算领导者 Inpher 的战略收购，Arcium 正在将自己定位为机构级 DeFi 期待已久的隐私层。

阻碍 DeFi 发展的隐私难题​

区块链的彻底透明既是其最大的优势，也是机构采用的最大障碍。当每一笔交易、余额和头寸都暴露在公开账本上时，资深的市场参与者会面临两个致命的问题。

首先是抢跑 (Front-running) 漏洞。MEV（矿工可提取价值）机器人可以观察待处理交易，并在其结算前进行利用。在传统金融中，暗池 (Dark Pools) 的存在正是为了防止这种情况——允许大额交易在不向整个市场泄露意图的情况下执行。

其次，监管和竞争担忧使得完全透明对机构来说是行不通的。没有哪家对冲基金希望竞争对手实时分析其头寸。没有哪家银行希望将客户的持仓暴露给整个互联网。隐私的缺乏不仅是不方便——它已成为数十亿机构资金进入的根本障碍。

Arcium 的解决方案？多方计算 (MPC) 技术，它能够在加密数据上进行计算，在保持密码学隐私的同时，不牺牲可验证性或可组合性。

从 隐私 1.0 到 隐私 2.0：MPC 架构​

传统的区块链隐私解决方案——如 Zcash、Monero 或 Tornado Cash——运行在 Arcium 所称的“隐私 1.0”原则上。隐私状态孤立存在。你可以屏蔽余额或匿名转账，但无法协同对这些隐私数据进行计算。

Arcium 的架构代表了“隐私 2.0”——通过多方执行环境 (MXEs) 实现共享隐私状态。以下是其运作方式。

其核心是 arxOS，被誉为世界上第一个分布式加密操作系统。与必须在处理前解密数据的传统计算不同，arxOS 利用 MPC 协议在数据全程保持加密状态下进行计算。

Arcium 全球网络中的每个节点都充当处理器，共同构建成一个去中心化的加密超级计算机。MXEs 将 MPC 与全同态加密 (FHE)、零知识证明 (ZKPs) 和其他密码学技术相结合，从而实现只显示输出而不暴露输入的计算。

与 Solana 的集成非常巧妙。Arcium 使用 Solana 作为加密计算的入口点和内存池 (mempool)，并通过链上程序作为共识机制，来确定哪些计算应该机密执行。这种设计克服了纯 MPC 协议的理论局限，同时提供了问责机制——得益于 Solana 的共识层，节点无法在不被发现的情况下作恶。

开发者使用 Arcis 编写应用程序，这是一种基于 Rust 的领域特定语言 (DSL)，专为构建 MPC 应用而设计。其结果是获得熟悉的开发体验，并能在隔离的 MXEs 中生成能够对全加密数据进行计算的隐私保护应用。

收购 Inpher：连接 Web2 与 Web3 机密计算​

在机密计算领域最具战略意义的举措之一中，Arcium 收购了 Inpher 的核心技术和团队。Inpher 是成立于 2015 年的 Web2 先驱，从包括摩根大通 (JPMorgan) 和瑞士电信 (Swisscom) 在内的重量级投资者手中筹集了超过 2500 万美元，在近十年的时间里构建了经过实战检验的机密计算技术。

此次收购解锁了三大关键能力，加速了 Arcium 的路线图。

机密 AI 训练与推理：Inpher 的技术使机器学习模型能够在加密数据集上进行训练，而无需暴露底层数据。对于 Arcium 的 AI 生态系统合作伙伴（如 io.net、Nosana 和 AlphaNeural）而言，这意味着联邦学习架构，多方可以贡献隐私数据来共同改进模型，而任何参与者都无法看到他人的数据。

隐私联邦学习：多个组织可以在保持数据集加密和私有的同时协作训练 AI 模型。这对于医疗保健、金融和企业用例特别有价值，因为这些领域的数据共享面临监管限制。

大规模数据分析：Inpher 经过验证的企业级加密计算基础设施，为 Arcium 提供了支持机构工作负载（而非仅仅是小规模 DeFi 实验）所需的性能特征。

或许最重要的是，Arcium 承诺将从 Inpher 收购的专利开源。这符合将前沿隐私技术去中心化而非锁定在专有围墙内的更广泛精神——这一举措可能会加速 Web2 和 Web3 领域的创新。

生态系统：横跨 8 个领域的 25+ 个项目​

Arcium 的 Mainnet Alpha 启动并非纯粹的基础设施炒作——真实的项目正在构建真实的应用程序。“加密生态系统” 包含横跨 8 个关键领域的 25 多个合作伙伴。

DeFi：暗池革命​

DeFi 协议组成了最大的群体，包括 Jupiter（Solana 领先的 DEX 聚合器）、Orca 等巨头，以及数个专门专注于机密交易基础设施的项目：DarkLake、JupNet、Ranger、Titan、Asgard、Tower 和 Voltr。

旗舰应用是 Umbra，被称为 “Solana 的隐身模式”。Umbra 在分阶段的私人主网中启动，每周在 $500 的存款限制下入驻 100 名用户。经过 2 月份的压力测试后，该协议计划扩大访问权限。Umbra 提供屏蔽转账和加密兑换——用户可以进行交易，而无需向更广泛的网络暴露余额、交易对手或交易策略。

从背景来看，这解决了机构级 DeFi 的最大痛点。当 Aave 或 Compound 上的 $5000 万头寸发生移动或清算时，所有人都能实时看到。MEV 机器人会迅速扑向这些机会。竞争对手会记录在案。借助 Umbra 的屏蔽层，同样的交易可以在具有密码学隐私的情况下执行，同时仍在 Solana 上进行可验证的结算。

AI：隐私保护机器学习​

AI 群体包括基础设施提供商，如 io.net（去中心化 GPU 计算）、Nosana（计算市场），以及应用层项目 Assisterr、Charka、AlphaNeural 和 SendAI。

使用场景极具吸引力：在不暴露数据本身的情况下，对敏感数据集进行 AI 模型训练。医院可以贡献患者数据来改进诊断模型，而无需泄露个人记录。多家制药公司可以协作进行药物研发，而无需暴露专有研究成果。

Arcium 的 MPC 架构使这在大规模上成为可能。模型在加密输入上进行训练，产生可验证的输出，且永远不会暴露底层数据集。对于在 Solana 上构建 of AI 项目，这解锁了以前因隐私限制而无法实现的围绕数据市场和协作学习的全新商业模式。

DePIN：保障去中心化基础设施的安全​

去中心化物理基础设施网络（DePIN）管理现实世界的运营数据——传感器读数、位置信息、使用指标。这些数据中有很多在商业或个人层面上都是敏感的。

Arcium 的 DePIN 合作伙伴 Spacecoin 很好地体现了这一用例。Spacecoin 旨在为新兴市场提供每月 $2 的去中心化卫星互联网连接。管理用户数据、位置信息和连接模式需要强大的隐私保证。Arcium 的加密执行确保了这些运营数据得到保护，同时仍然能够实现网络的去中心化协调。

更广泛地说，DePIN 项目现在可以构建这样一种系统：节点向集体计算贡献数据（例如聚合使用统计数据或优化资源配置），而无需暴露其各自的运营细节。

消费者应用与游戏​

以消费者为中心的项目包括 dReader（Web3 漫画）、Chomp（社交发现）、Solana ID、Solana Sign 和 Cudis。这些应用受益于用户隐私——保护阅读习惯、社交关系和身份数据免受公众曝光。

游戏可能是加密计算最直接、最直观的用例。扑克和二十一点等隐藏信息类游戏需要某些游戏状态保持保密。如果没有加密执行，在链上实现扑克意味着必须信任中心化服务器，或者使用损害用户体验的复杂提交-揭示（commit-reveal）方案。

借助 Arcium，游戏状态在整个游戏过程中可以保持加密，仅在规则规定时才揭开底牌。这解锁了以前被认为不切实际的全新链上游戏类型。

机密 SPL：代币的可编程隐私​

最受期待的近期发布之一是机密 SPL（Confidential SPL），计划于 2026 年第一季度发布。这扩展了 Solana 的 SPL 代币标准，以支持可编程的隐私保护逻辑。

现有的隐私代币（如 Zcash）提供屏蔽余额——你可以隐藏持仓量。但在不暴露信息的情况下，很难在其之上构建复杂的 DeFi 逻辑。机密 SPL 改变了这一现状。

借助 机密 SPL，开发者可以构建具有私密余额、私密转账金额甚至私密智能合约逻辑的代币。一个机密借贷协议可以评估信用状况和抵押率，而无需暴露个人头寸。一种私密稳定币可以实现符合监管报告要求的合规交易，而无需向公众广播每笔付款。

这代表了加密资本市场所需的基础设施原语。你无法在透明代币上构建机构级的机密金融——你需要在代币层本身就具备隐私保证。

机构案例：为什么加密资本市场至关重要​

核心论点是：传统金融中的大部分资本在运作时都采用选择性披露。交易在暗池中执行。主经纪商能看到客户头寸但不会广播。监管机构获得报告而无需公开披露。

DeFi 默认公开的架构完全颠倒了这一模型。每个钱包余额、每笔交易、每笔清算都永久可见于公共账本。这产生了深远的影响。

抢跑与 MEV：高级机器人通过观察和抢跑交易来攫取价值。加密执行使这种攻击面变得不可能——如果输入和执行都是加密的，就没有什么可以抢跑的。

竞争情报：没有任何对冲基金希望竞争对手通过链上活动逆向工程其头寸。加密资本市场允许机构在维护竞争隐私的同时运营链上基础设施。

监管合规：矛盾的是，隐私可以提高合规性。通过加密执行和选择性披露，机构可以向授权方证明监管合规性，而无需公开广播敏感数据。这就是政策框架日益要求的 “用户享有隐私，监管机构享有透明度” 模型。

Arcium 的定位很明确：加密资本市场代表了解锁机构级 DeFi 所缺失的基础设施。这不是模仿传统机构的 DeFi，而是真正结合了区块链优势（24/7 结算、可编程性、可组合性）与华尔街关于隐私和保密的运营规范的全新金融基础设施。

技术挑战与开放性问题​

尽管前景广阔，但仍存在合法的技术和采用挑战。

性能开销：MPC、FHE 和 ZK 证明的加密操作计算成本很高。虽然收购 Inpher 带来了成熟的优化技术，但与明文执行相比，加密计算始终会带来开销。问题在于，对于重视隐私的机构用例来说，这种开销是否可以接受。

可组合性约束：DeFi 的超级力量是可组合性——协议像乐高积木一样堆叠。但加密执行使可组合性变得复杂。如果协议 A 生成加密输出，而协议 B 需要将其作为输入，它们如何在不解密的情况下进行互操作？Arcium 的 MXE 模型通过共享加密状态解决了这个问题，但在异构生态系统中的实际实施将考验这些设计。

信任假设：虽然 Arcium 将其架构描述为“无须信任”，但 MPC 协议依赖于阈值诚实性假设——必须有一定比例的节点表现诚实，安全保证才能成立。了解这些阈值和激励结构对于评估现实世界的安全性至关重要。

监管不确定性：虽然加密执行可能会改善合规性，但监管机构尚未充分明确机密链上计算的框架。当局是否会接受合规性的加密证明，还是会要求传统的审计轨迹？这些政策问题仍未解决。

采用摩擦：隐私很有价值，但它增加了复杂性。开发人员会拥抱 Arcis 和 MXE 吗？最终用户会理解隐私交易与透明交易吗？采用取决于隐私带来的好处是否超过用户体验（UX）和教育成本。

前进之路：2026 年第一季度及以后​

Arcium 的路线图目标是在未来几个月内实现几个关键里程碑。

机密 SPL 启动（2026 年第一季度）：这一代币标准将为加密资本市场奠定基础，使开发人员能够构建具有可编程逻辑的隐私保护金融应用。

完全去中心化主网和 TGE（2026 年第一季度）：主网 Alpha 目前运行着一些中心化组件，用于安全和压力测试。完全去中心化的主网将消除这些“辅助轮”，通过代币发行事件（TGE）利用经济激励将网络参与者对齐。

生态系统扩展：目前已有超过 25 个项目正在构建，随着基础设施的成熟，预计应用部署将加速。Umbra、Melee Markets、Vanish Trade 和 Anonmesh 等早期项目将为加密 DeFi 的实际应用树立模板。

跨链扩展：虽然首先在 Solana 上推出，但 Arcium 在设计上是链不可知的。未来与其它生态系统（特别是通过 IBC 与以太坊和 Cosmos）的集成，可能使 Arcium 成为跨多链的通用加密计算基础设施。

为什么这对 Solana 至关重要​

长期以来，Solana 一直是 DeFi 和支付领域高性能区块链的有力竞争者。但仅靠速度无法吸引机构资本——华尔街需要隐私、合规基础设施和风险管理工具。

Arcium 的主网 Alpha 解决了 Solana 最大的机构障碍：缺乏机密交易能力。随着加密资本市场基础设施上线，Solana 现在提供了以太坊公共 L2 Rollup 无法轻易复制的功能：具有亚秒级最终性的原生大规模隐私。

对于开发人员来说，这开启了以前不存在的设计空间。暗盘、机密借贷、隐私稳定币、加密衍生品——这些应用从理论白皮书转变为可构建的产品。

对于 Solana 更广泛的生态系统而言，Arcium 代表了战略性的基础设施。如果机构开始在 Solana 上部署加密 DeFi 资本，这将验证该网络的技术能力，同时锚定长期流动性。与投机性的模因币（Memecoin）或收益农场不同，机构资本往往具有粘性——一旦基础设施建成并经过测试，迁移成本将使切换链变得昂贵得令人望而却步。

更宏观的前景：隐私作为基础设施而非功能​

Arcium 的推出是区块链行业思考隐私方式转变的一部分。早期的隐私项目将机密性定位为一个功能——如果你想要隐私，就使用这个代币；如果你不需要，就使用普通代币。

但机构采用要求隐私作为基础设施。正如 HTTPS 不要求用户选择加入加密一样，加密资本市场也不应要求用户在隐私和功能之间做出选择。隐私应该是默认设置，而选择性披露则是可编程的功能。

Arcium 的 MXE 架构正朝着这个方向发展。通过使加密计算具有可组合性和可编程性，它将隐私定位为应用程序构建的基础设施，而不是一个可选的功能。

如果成功，这可能会改变整个 DeFi 的叙事。加密 DeFi 不再是透明地在链上复制传统金融（TradFi），而是可以创造真正的新型金融基础设施——将区块链的可编程性和结算保证与传统金融的隐私和风险管理能力相结合。

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GameFi 的 2026 年复兴：从代币经济崩溃到可持续增长

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

还记得 2022 年区块链游戏崩盘的时候吗？当时留下了不可持续的代币经济学和失望的玩家，头条新闻宣布边玩边赚（Play-to-earn, P2E）模式“出师未捷身先死”。转眼到了 2026 年初，情况已经完全反转。GameFi 不仅活着——而且正以三年前看似不可能的成熟度蓬勃发展。

2026 年初，每周 NFT 游戏销售额飙升了 30% 以上，达到 8500 万美元，这标志着市场复苏建立在与上一个周期投机驱动的繁荣截然不同的原则之上。全球 GameFi 市场在 2024 年价值 163.3 亿美元，预计到 2033 年将爆炸式增长到 1560.2 亿美元，复合年增长率为 28.5%。但这次复苏的不同之处在于：它不是由庞氏骗局式的代币排放或不可持续的奖励驱动的，而是由实际的游戏质量、基于技能的盈利机制和真正的资产效用驱动的。

从代币打金到真正的游戏​

旧 P2E 模式的消亡是不可避免的。早期的区块链游戏将盈利置于娱乐之上，创建了在自身压力下崩溃的经济体系。玩家把游戏当成工作，机械地刷取代币奖励，而随着新玩家停止加入，这些代币很快变得一文不值。根本问题很简单：没有任何游戏能够维持一个每个人都在提取价值而没有人增加价值的经济体。

2026 年的 GameFi 格局看起来截然不同。“氪金获胜”（Pay-to-win）机制正在稳步被基于技能的收益所取代，竞争激烈的 PvP 模式、电竞风格的锦标赛和排名游戏池允许玩家根据表现而非资本赚取收益。顶级作品更加强调可持续的代币经济学、多平台游戏和真实的玩家社区。正如行业分析所揭示的，“节制已成为 2026 年可靠 P2E 代币经济学的一个定义性特征。对 P2E 代币经济学的深思熟虑通常会发现，更少但放置更精准的奖励比激进的排放计划能带来更好的结果。”

这种转变代表了对区块链给游戏带来的价值的根本性重新构想。开发者不再将加密货币视为核心吸引力，而是将区块链作为实现真正数字所有权、跨游戏经济和玩家治理的基础设施。结果是：人们真正想玩的游戏，而不仅仅是打金。

行业巨头引领转型​

两个平台 exemplifies 了 GameFi 的成熟：Immutable 和 Gala Games。两者都已从炒作驱动的代币发行转向构建可持续的游戏生态系统。

Immutable 是建立在以太坊上的 L2 扩容方案，专注于解决使用 NFT 的游戏应用的可扩展性和高 Gas 费问题。通过利用零知识（ZK）技术，Immutable 实现了游戏内 NFT 资产的快速、低成本铸造和交易——解决了主流区块链游戏采用的最大障碍之一。Immutable 并没有强迫玩家处理复杂的区块链交互，而是让技术变得无感化，允许开发者创造感觉像传统游戏但又保留了真正资产所有权优势的体验。

Gala Games 采取了同样雄心勃勃的方式，其 NFT 累计销售额超过 26,000 件，最贵的一笔交易带来了 300 万美元的收入。但真正的故事不在于单个销售数字——而是 Gala 投入 50 亿美元用于进一步推进其 NFT 愿景，其中 20 亿美元预计用于游戏，10 亿美元用于音乐，10 亿美元用于电影。这种多元化战略认识到，NFT 的效用远不止于游戏收藏品；当数字资产在不同的娱乐生态系统之间具有互操作性时，真正的价值才会显现。

创新、沉浸式体验和真正的资产所有权是 2026 年区块链游戏行业的显著特征，Immutable、Axie Infinity、Farcana 和 Gala 等公司通过 NFT 集成、从 Play-to-earn 演变为 Play-and-earn 的模式以及去中心化生态系统处于领先地位。

跨游戏互操作性：游戏的终极目标​

也许没有什么比跨游戏资产互操作性的出现更能体现 GameFi 的演变了。几十年来，传统游戏一直将玩家的投入困在“封闭花园”中。你在一个游戏中花了几个月才获得的稀有武器？在你转到另一个游戏的那一刻就变得毫无价值。区块链游戏正在系统性地打破这些障碍。

跨游戏资产互操作性允许 NFT 通过 ERC-721 和 ERC-1155 等标准化区块链协议跨多个游戏平台和虚拟世界运行，这些协议确保资产无论在哪个平台都能保持其属性。开发者创建集成系统，使一个游戏中的武器、角色或道具可以在另一个游戏中被识别和使用，从而显著增加了数字资产对玩家的效用和价值。

2026 年最大的 NFT 游戏趋势包括通过区块链资产实现真正的数字所有权、Play-and-earn 模式、跨游戏资产互操作性、动态 NFT、DAO 驱动的社区治理、AI 驱动的个性化以及增强的跨链市场功能。这些不仅仅是术语——它们是架构上的转变，从根本上改变了玩家与游戏内经济的关系。

现实世界的应用已经开始涌现。Weewux 推出了带有 OMIX 代币的区块链游戏平台，实现了可验证的数字资产所有权和跨游戏经济，未来计划包括 NFT 市场、跨平台资产互操作性以及与 OMIX 挂钩的质押和奖励系统。随着游戏格局的演变，NFT 游戏正超越简单的所有权模式，向效用驱动、可互操作的生态系统迈进。

市场对此反应热烈。NFT 游戏在 2026 年仍保持着极高的盈利能力，特别是那些专注于真正的玩家所有权、跨游戏互操作性和公平奖励系统的游戏，预计到 2030 年市场规模将达到 1.08 万亿美元。

数据揭示真相​

除了技术创新，硬核数据也揭示了 GameFi 的真正复苏：

  • 市场复苏： 2026 年初，每周 NFT 销售额激增超过 30%，达到 8500 万美元，标志着市场在多年下滑后开始复苏。
  • 游戏主导地位： 游戏类 NFT 占据了全球 NFT 活动的 30%，同时在 2025 年占 NFT 总交易额的约 38%。
  • 边玩边赚（P2E）的演进： 边玩边赚 NFT 游戏市场预计到 2026 年将达到 63.7 亿美元，而仅仅五年前这一数字几乎为零。
  • 区域优势： 北美地区占 NFT 交易额的 44%，该地区贡献了全球约 41% 的游戏 NFT 购买量。
  • 质重于量： 2025 年 NFT 年化交易额约为 55 亿美元，流动性日益集中在少数优质项目和平台中。

最后一点至关重要。市场正在经历所谓的“K 型”复苏，即具有明确效用和社区支持的成功项目持续增长，而大多数其他项目则走向衰落。每个游戏都发行代币的时代已经结束，品质正在胜出。

可持续代币经济学：新范本​

代币经济学的革命将 2026 年的 GameFi 与其前身区分开来。在成功作品中出现的一个有效模式是将奖励与基于技能的里程碑挂钩，而不是重复性活动。这一简单的改变转化了经济激励：玩家因精湛技艺和成就而获得奖励，而非单纯消耗时间的“搬砖”。

开发者还在实施多层经济体系。成功的游戏不再使用单一代币来承担所有功能（治理、奖励、交易、质押），而是将这些需求分离开来。治理代币奖励社区的长期参与；游戏内货币促进交易；NFT 代表独特资产。这种专业化分工创造了更健康的经济环境，并使激励机制更加一致。

账户抽象（Account Abstraction）正使区块链对玩家变得“隐形”。没有人愿意为了玩游戏而去管理 Gas 费、批准交易或了解复杂的钱包安全知识。领先的 GameFi 平台现在在后台处理区块链交互，在保持资产真实所有权的同时，创造出与传统游戏无异的体验。

与早期周期相比，关键改进包括更好的代币经济学、真正的游戏品质以及代币奖励之外的多种收入来源。在 2026 年，开发者更加注重可持续性，与早期靠炒作驱动的项目相比，他们提供了更强的游戏性、社区参与度和公平的获利模式。

这对行业意味着什么​

GameFi 的复苏影响深远，超出了游戏本身。该行业证明了区块链可以在不要求用户理解区块链的情况下增强用户体验。这一教训同样适用于 DeFi、社交媒体以及无数仍在为普及而挣扎的 Web3 应用。

向基于技能的奖励和真实效用的转变表明，可持续的加密经济学是可能的。代币排放不需要是无限的或天文数字。奖励可以基于表现而非参与度。社区可以在不陷入财阀统治的情况下进行治理。

跨游戏互操作性展示了区块链如何促成传统竞争实体之间的合作。游戏开发者开始将其他作品视为共享生态系统中的合作伙伴，而非威胁。这种协作方式可能会重塑整个游戏行业的经济结构。

通往 1560 亿美元之路​

要达到 2033 年预计的 1560 亿美元市场规模，需要继续贯彻目前行之有效的基本原则。这意味着：

游戏性第一： 再复杂的代币经济学也无法弥补枯燥的游戏。2026 年胜出的作品真正具有可玩性，区块链功能旨在增强而非定义游戏体验。

真实所有权： 玩家需要真正控制其资产。这意味着去中心化市场、跨游戏兼容性，以及无需平台许可即可自由交易的能力。

可持续经济： 代币供应必须与实际需求匹配。奖励应源于价值创造，而非仅仅来自新玩家的投入。经济系统必须在均衡状态下运行，而不仅仅是在增长阶段。

隐形基础设施： 区块链应该是被“感知”到，而不是被“看到”。玩家不应需要了解 Gas 费、交易确认时间或私钥管理。

社区治理： 投入时间和金钱的玩家应该在游戏开发、经济政策和生态系统方向上拥有发言权。

践行这些原则的公司——Immutable、Gala Games 以及越来越多注重品质的开发者——正在为 GameFi 的下一个十年奠定基础。投机驱动的繁荣已经结束，可持续增长阶段已经开启。

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Somnia 2026 年路线图：1M+ TPS 基础设施如何重新定义实时区块链应用

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

大多数区块链都声称自己很快。Somnia 通过每秒处理超过一百万次交易证明了这一点，同时实现了竞争对手尚未解决的目标：真正的链上实时反应。随着 2026 年区块链基础设施竞争的加剧，Somnia 押注于原始性能与革命性的数据传输机制相结合，将解锁区块链最雄心勃勃的使用场景——从极细颗粒度的预测市场到完全链上的元宇宙。

改变一切的性能突破​

当 Somnia 的开发者网络（DevNet）展示了超过 1,000,000 次的每秒交易处理量（TPS）、亚秒级的最终性以及仅为几分钱的费用时，它不仅仅是在打破记录。它正在消除开发者数十年来为了避免构建完全链上应用而使用的主要借口。

这一成就背后的技术栈代表了 Improbable 多年来的创新。Improbable 是一家游戏基础设施公司，通过构建虚拟世界学会了如何扩展分布式系统。通过应用来自游戏和分布式系统工程的知识，Somnia 破解了长期以来阻碍区块链技术发展的可扩展性难题。

三项核心创新实现了这一前所未有的性能：

多流共识（MultiStream Consensus）： Somnia 的新型共识协议不再按顺序处理交易，而是并行处理多个交易流。这种架构转变改变了区块链处理吞吐量的方式——可以将其想象为从单车道公路切换到多车道高速公路，每条车道同时处理交易。

IceDB 超低延迟存储： Somnia 速度优势的核心是 IceDB，这是一个定制构建的数据库层，可在 15-100 纳秒内提供确定性读取。这不仅是快——它快到足以基于实际资源使用情况而非最坏情况的估计来实现公平的 Gas 定价。该数据库确保每次操作都以可预测的速度执行，消除了困扰其他区块链的性能波动。

定制 EVM 编译器： Somnia 不仅仅运行标准的以太坊虚拟机（EVM）代码，它还编译 EVM 字节码以优化执行。结合比竞争区块链传输效率高出 20 倍的新型压缩算法，这创造了一个开发者可以构建复杂应用而无需担心 Gas 优化技巧的环境。

结果如何？一个能够支持数百万用户在链上完全运行实时应用程序的区块链——从游戏到社交网络，再到沉浸式虚拟世界。

数据流：无人提及的基础设施革命​

原始交易吞吐量令人印象深刻，但 Somnia 在 2026 年最具变革性的创新可能是数据流（Data Streams）——一种应用程序消费区块链数据的根本性不同方法。

传统的区块链应用程序面临着一个令人沮丧的悖论：它们需要实时信息，但区块链的设计初衷并不是主动推送数据。开发者只能求助于不断的轮询（成本高且效率低）、第三方索引器（中心化且昂贵）或定期发布更新的预言机（对于时间敏感型应用来说太慢）。每种解决方案都涉及妥协。

Somnia 数据流（Data Streams）通过引入基于订阅的 RPC 解决了这一难题，每当区块链状态发生变化时，这些 RPC 就会直接向应用程序推送更新。应用程序不再需要反复询问“是否有任何变化？”，而是订阅特定的数据流，并在发生相关的状态转换时收到自动通知。

这种架构转变是深远的：

  • 不再有轮询开销： 应用程序消除了冗余查询，大幅降低了基础设施成本和网络拥塞。
  • 真正的实时反应能力： 状态变更会即时传播到应用程序，实现感觉像原生应用而非受区块链限制的响应式体验。
  • 简化开发： 开发者不再需要构建和维护复杂的索引基础设施——区块链原生处理数据传输。

当这种基础设施与 Somnia 对事件（Events）、计时器（Timers）和可验证随机数（Verifiable Randomness）的原生支持相结合时，其威力尤为强大。开发者现在可以完全在链上构建反应式应用程序，使用与传统 Web2 开发相同的架构模式，同时享有区块链的安全性和去中心化保证。

具有完整链上反应能力的 Somnia 数据流将于明年年初推出，基于订阅的 RPC 将在未来几个月内率先上线。这种分阶段发布允许开发者开始集成新范式，同时 Somnia 为生产规模微调反应式基础设施。

预测市场的“市场之市”愿景​

预测市场长期以来一直有望成为全球最准确的预测机制，但基础设施的限制使其无法发挥全部潜力。Somnia 的 2026 年路线图通过一个大胆的愿景瞄准了这一差距：将预测市场从少数备受瞩目的事件转变为一个“市场之市（Market of Markets）”，任何人都可以在这里围绕几乎任何事件创建极细颗粒度的、利基的预测市场。

这一愿景的技术要求揭示了现有平台挣扎的原因：

高频更新： 体育博彩需要在比赛进行过程中进行秒级的赔率调整。电竞投注需要实时跟踪游戏内事件。传统的区块链无法在不牺牲成本或中心化的情况下提供这些更新。

细颗粒度市场创建： 想象一下，不再只是投注“谁赢了比赛”，而是投注具体的表现指标——哪个球员进下一个球，哪个赛车手跑完最快的一圈，或者某个主播在接下来的一个小时内是否能达到特定的观众里程碑。创建和结算成千上万个微型市场需要能够高效处理大规模状态更新的基础设施。

即时结算： 当条件满足时，市场应立即结算，无需人工干预或延迟的预言机确认。这需要区块链原生支持自动化的条件检查和执行。

Somnia 数据流解决了每一个挑战：

应用程序可以订阅结构化的事件流，同时跟踪现实世界的发生情况和链上状态。当订阅的事件发生时——进球、完成一圈、超过阈值——数据流会立即推送更新。智能合约会自动反应，更新赔率、结算投注或触发保险赔付，无需人工干预。

“市场之市”的概念延伸到了金融之外。游戏工作室可以在链上跟踪游戏内的成就，在达到特定里程碑时即时奖励玩家。DeFi 协议可以根据市场情况实时调整仓位。保险产品可以在触发事件被验证的那一刻执行。

使这一切特别引人注目的是成本结构：低于一分钱的交易费用意味着创建微型市场在经济上变得可行。主播可以为每一个直播里程碑提供预测市场，而无需担心 Gas 费用消耗奖池。锦标赛组织者可以针对每一场比赛细节运行数千个并发的投注市场。

Somnia 正在寻求合作伙伴关系和基础设施开发，以在整个 2026 年实现这一愿景，将其定位为下一代预测市场平台的骨干，使传统的体育博彩公司相比之下显得原始过时。

游戏与元宇宙基础设施：构建虚拟社会​

当许多区块链在投机热潮减退时纷纷转向远离游戏叙事，Somnia 依然专注于解决那些让游戏和元宇宙应用长期无法实现大规模链上运行的技术难题。该项目始终坚信，游戏将是区块链走向主流应用的主要驱动力之一 —— 但前提是基础设施必须能够真正支持大规模虚拟世界的独特需求。

数据说明了其中的原因：

传统的区块链游戏一直在妥协。由于链上执行成本太高或速度太慢，他们将关键的游戏玩法放在链下。由于状态同步在大规模情况下会崩溃，他们限制了玩家数量。由于复杂的交互会产生高昂的 Gas 费用，他们简化了机制。

Somnia 的架构消除了这些妥协。凭借 100 万+ TPS 的处理能力和亚秒级的最终性，开发者可以构建完全链上的游戏，其中：

  • 每一位玩家的操作都在链上执行： 不再采用战斗在链下、掉落物在链上的混合架构。所有的游戏逻辑、玩家互动、状态更新 —— 一切都在区块链上运行，并拥有密码学保证。

  • 大规模并发用户数： 虚拟世界可以在不降低性能的情况下，支持数千名玩家在共享环境中同时在线。MultiStream 共识机制可同时处理来自不同游戏区域的并行交易流。

  • 复杂的实时机制： 物理模拟、AI 驱动的 NPC、动态环境 —— 当交易成本降至几分钱，延迟缩短至毫秒级时，以前在链上无法实现的复杂游戏机制变得可行。

  • 可互操作的游戏经济： 道具、角色和进度可以在不同的游戏和体验之间无缝转移，因为它们都运行在相同的高性能基础设施上。

虚拟社会基金会 (Virtual Society Foundation) —— 由 Improbable 发起并目前负责 Somnia 开发的独立组织 —— 将区块链设想为连接不同元宇宙体验、构建统一数字经济的纽带。Somnia 的全链 (omnichain) 协议不再是由单个公司拥有的封闭式虚拟世界，而是实现了开放且可互操作的虚拟空间，价值和身份可以随用户一起迁移。

这一愿景得到了雄厚资金的支持：Somnia 生态系统受益于来自 Improbable、M² 和虚拟社会基金会的总计 2.7 亿美元资金，并获得了包括 a16z、SoftBank、Mirana、SIG、Digital Currency Group 和 CMT Digital 在内的领先加密货币投资者的支持。

AI 集成：Somnia 2026 战略的第三大支柱​

在数据流 (Data Streams) 和预测市场备受关注的同时，Somnia 的 2026 路线图还包含了第三个同样具有变革性的战略元素：为自主区块链代理 (autonomous blockchain agents) 提供 AI 驱动的基础设施。

AI 与区块链的融合面临着一个核心挑战：AI 代理需要实时数据访问和快速执行环境才能有效运作，但大多数区块链两者都无法提供。理论上可以优化 DeFi 策略、管理游戏经济或协调复杂做市操作的代理，往往会因基础设施的限制而遇到瓶颈。

Somnia 的架构直接解决了这些限制：

用于 AI 决策的实时数据： 数据流为 AI 代理提供即时的区块链状态更新，消除了链上事件与代理感知之间的滞后。管理 DeFi 仓位的 AI 可以实时对市场波动做出反应，而无需等待周期性的预言机更新或轮询。

高性价比的代理执行： 低于一美分的交易费用使得 AI 代理执行高频小额交易在经济上变得可行。当每次操作的成本仅为几分钱而非几美元时，需要数十次或数百次微调的策略就变得实用。

确定性的低延迟操作： IceDB 的纳秒级确定性读取确保了 AI 代理能够以可预测的时效查询状态并执行操作 —— 这对于公平性和精准度至关重要的应用场景至关重要。

Somnia 架构原生的反应式能力与现代 AI 系统的运作方式高度契合。AI 代理不再需要不断轮询状态变化（昂贵且低效），而是可以订阅相关的数据流，仅在特定条件触发时激活 —— 这种事件驱动架构镜像了 AI 系统设计的最佳实践。

随着区块链行业在 2026 年迈向自主代理经济，以最低成本支持高频 AI 操作的基础设施将成为决定性的竞争优势。Somnia 正致力于成为这一基础设施。

生态系统初具规模​

技术能力就意味着开发者在其上构建。Somnia 的 2026 路线图在部署基础设施的同时，也强调了生态系统的发展，一些早期指标显示出良好的势头：

开发者工具： 完全的 EVM 兼容性意味着以太坊开发者无需重写代码即可将现有的合约和应用迁移到 Somnia。熟悉的开发环境降低了采用门槛，而性能优势则为迁移或多链部署提供了直接动力。

合作伙伴策略： Somnia 并非直接与每一个垂直应用领域竞争，而是寻求与游戏、预测市场和 DeFi 领域的专业平台建立合作伙伴关系。其目标是将 Somnia 定位为一种基础设施，使应用能够扩展到竞争链无法支持的规模。

资本分配： 凭借 2.7 亿美元的生态系统资金，Somnia 可以为极具潜力的项目提供赠款、投资和技术支持。这笔资金使该生态系统能够吸引那些愿意将区块链能力推向新极限的雄心勃勃的开发者。

技术就绪度与财务资源的结合，为一旦主网启动且数据流达到全面生产能力后的生态系统快速扩张创造了条件。

挑战与竞争格局​

Somnia 雄心勃勃的路线图面临着几个挑战，这将决定该技术是否能实现其变革潜力：

去中心化疑问： 极端的性能通常需要在去中心化方面做出权衡。虽然 Somnia 保持了 EVM 兼容性并声称拥有区块链安全特性，但其 MultiStream 共识机制相对较新。随着采用率的提高，网络如何在性能与真正的去中心化之间取得平衡将面临审查。

网络效应竞争： 像 Base、Arbitrum 和 Optimism 这样的以太坊 L2 已经占据了 L2 交易量的 90%。Solana 已经通过成熟的生态系统牵引力展示了高性能区块链的能力。Somnia 必须说服开发者，迁移到一个新平台是值得放弃现有网络效应和流动性的。

数据流（Data Streams）的采用曲线： 基于订阅的响应式区块链数据代表了开发者构建应用方式的范式转移。即使在技术上处于领先地位，其采用也需要开发者教育、工具成熟以及能展示其优于熟悉架构的引人注目的参考实现。

游戏领域的质疑： 多个区块链平台都曾承诺要彻底改变游戏产业，但大多数加密游戏仍在留存率和参与度方面苦苦挣扎。Somnia 不仅要提供基础设施，还要提供真正引人入胜的游戏体验，以证明链上游戏可以与传统游戏抗衡。

市场时机： 在加密市场热情减退期间推出雄心勃勃的基础设施，是对产品市场匹配（PMF）是否存在于投机狂潮之外的考验。如果 Somnia 能够在低迷的市场中吸引严肃的建设者和用户，这将验证其价值主张。

这对 2026 年的区块链基础设施意味着什么​

Somnia 的路线图不仅仅是一个平台的技术演进——它预示着随着行业成熟，区块链基础设施竞争的走向。

原始 TPS 数字作为主要差异化因素的时代即将结束。Somnia 实现 100 万+ TPS 并非营销噱头，而是为那些在较慢的基础设施上无法存在的应用类别奠定基础。对于下一代区块链平台来说，性能将成为基本门槛。

更重要的是，Somnia 的数据流（Data Streams）倡议指向了一个未来：区块链将在开发者体验和应用赋能上展开竞争，而不仅仅是协议层面的指标。如果一个平台能让构建响应迅速、用户友好的应用变得最简单，无论其理论吞吐量是否绝对最高，它都能吸引开发者。

预测市场的“市场中的市场”愿景说明了区块链的下一波浪潮将聚焦于特定用例的主导地位，而非通用型平台地位。成功的平台将识别出其独特能力能提供决定性优势的垂直领域，并统治这些细分市场，而不是试图成为所有人的万能工具。

AI 集成作为 Somnia 路线图中的战略重点，反映了行业更广泛的共识：自主代理将成为区块链的主要用户。为人类发起的交易而设计的基础设施可能无法最优地服务于 AI 驱动的经济。专门为代理操作构建架构的平台可能会占领这一新兴市场领域。

总结​

Somnia 的 2026 年路线图通过超越渐进式改进的技术架构重构，应对了区块链最持久的挑战。该平台能否实现其雄心勃勃的愿景取决于多个层面的执行：数据流（Data Streams）基础设施的技术部署、吸引引人入胜应用的生态系统开发，以及推动新区块链交互范式采用的用户教育。

对于构建实时区块链应用的开发者，Somnia 提供了其他地方无法获得的能力——真正的响应式基础设施结合了支持完全链上体验的性能。对于预测市场平台和游戏工作室，其技术规范精确地契合了现有基础设施无法满足的要求。

接下来的几个月将揭示 Somnia 的技术能否从令人印象深刻的测试网指标过渡到生产环境部署，从而真正开启新的应用类别。如果数据流和响应式基础设施兑现了其承诺，我们回首 2026 年时，可能会将其视为区块链基础设施最终赶上开发者一直想构建的应用的一年。

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来源：

Ambient 的 720 万美元博弈：Proof of Logits 如何通过 AI 推理取代基于哈希的挖矿

· 阅读需 20 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

如果保障区块链安全的计算工作同时也能训练下一代 AI 模型，会怎样？这并非遥远的愿景——它是 Ambient 背后的核心论点。Ambient 是一家 Solana 分叉项目，刚刚从 a16z CSX 筹集了 720 万美元，旨在构建全球首个 AI 驱动的工作量证明（PoW）区块链。

传统的工作量证明通过解决任意的加密谜题来消耗电力。比特币矿工竞相寻找具有足够前导零的哈希值——这种计算工作除了维护网络安全之外没有其他价值。Ambient 完全颠覆了这一模式。其 Logits 证明（Proof of Logits, PoL）共识机制用 AI 推理、微调和模型训练取代了哈希运算。矿工不再解决谜题，而是生成可验证的 AI 输出。验证者无需重新计算整个工作负载，而是检查被称为 Logits 的加密指纹。

结果如何？一个安全性与 AI 进步在经济上达成一致的区块链：0.1% 的验证开销使共识检查近乎免费，且训练成本比中心化替代方案降低了 10 倍。如果取得成功，Ambient 可能会通过将挖矿转化为生产性的 AI 劳动，从而回应加密货币领域最古老的批评之一——即工作量证明浪费资源。

Logits 证明的突破：无需重新计算的可验证 AI​

理解 PoL 需要了解 Logits 究竟是什么。当大型语言模型（LLM）生成文本时，它们并不直接输出单词。相反，在每一步中，它们会对整个词汇表生成一个概率分布——即代表每个可能的下一个 Token 置信水平的数值分数。

这些分数被称为 Logits。对于一个拥有 50,000 个 Token 词汇量的模型，生成一个单词意味着要计算 50,000 个 Logits。这些数字充当了独特的计算指纹。只有特定的模型、特定的权重、运行特定的输入，才会产生特定的 Logit 分布。

Ambient 的创新在于将 Logits 用作工作量证明：矿工执行 AI 推理（生成对提示词的响应），而验证者通过检查 Logit 指纹而不是重新进行整个计算来验证这项工作。

以下是验证过程的工作原理：

矿工生成输出：矿工接收到一个提示词（例如，“总结区块链共识原则”），并使用一个拥有 6000 亿参数的模型生成 4,000 个 Token 的响应。这将产生 4,000 × 50,000 = 2 亿个 Logits。

验证者抽样验证：验证者无需重新生成所有 4,000 个 Token，而是随机抽取一个位置——例如，第 2,847 个 Token。验证者在该位置运行单步推理，并将矿工报告的 Logits 与预期的分布进行比较。

加密承诺：如果 Logits 匹配（在考虑到浮点精度的可接受阈值内），矿工的工作就会得到验证。如果不匹配，该区块将被拒绝，矿工将失去奖励。

这将验证开销降低到原始计算量的约 0.1%。检查 2 亿个 Logits 的验证者只需验证 50,000 个 Logits（一个 Token 位置），从而将成本降低了 99.9%。将其与传统 PoW 相比，后者的验证意味着重新运行整个哈希函数——或者与比特币的方法相比，对比特币而言，检查单个 SHA-256 哈希是微不足道的，因为谜题本身是任意的。

Ambient 的系统比需要完全重新计算的天真“有用工作证明”方案成本呈指数级降低。它更接近比特币的效率（廉价验证），但提供了实际效用（AI 推理而非无意义的哈希）。

10 倍训练成本降低：没有数据中心垄断的去中心化 AI​

中心化 AI 训练非常昂贵——对大多数机构来说高不可攀。训练 GPT-4 规模的模型需要数千万美元，数千块企业级 GPU，并将权力集中在少数科技巨头手中。Ambient 的架构旨在通过将训练分布在独立矿工网络中，使这一过程民主化。

10 倍的成本降低源于两项技术创新：

PETALS 风格的分片：Ambient 借鉴了 PETALS 的技术，这是一个去中心化推理系统，其中每个节点只存储大型模型的一个分片。Ambient 不要求矿工持有整个 6000 亿参数的模型（这需要数 TB 的显存），而是让每个矿工拥有一组层子集。提示词按顺序流经网络，每个矿工处理其分片并将激活值（Activations）传递给下一个。

这意味着拥有单块消费级 GPU（24GB 显存）的矿工也可以参与模型训练，而这类模型通常需要数据中心的数百块 GPU。通过将计算图分布在数百或数千个节点上， Ambient 消除了对传统机器学习集群中使用的昂贵高带宽互连（如 InfiniBand）的需求。

受 SLIDE 启发的稀疏性：大多数神经网络计算涉及矩阵乘法，其中大多数条目接近于零。SLIDE（亚线性深度学习引擎）利用了这一点，通过对激活值进行哈希处理来识别哪些神经元对特定输入真正起作用，从而完全跳过不相关的计算。

Ambient 将这种稀疏性应用于分布式训练。网络不再让所有矿工处理所有数据，而是根据节点的逻辑分片与当前批次的相关性动态路由工作。这减少了通信开销（分布式机器学习中的主要瓶颈），并允许硬件性能较弱的矿工通过处理稀疏子图来参与。

这种结合产生了 Ambient 所声称的比 DiLoCo 或 Hivemind 等现有分布式训练方案高出 10 倍的吞吐量。更重要的是，它降低了准入门槛：矿工不需要数据中心级别的基础设施——一台拥有不错 GPU 的游戏电脑就足以做出贡献。

Solana 分叉架构：高 TPS 与非阻塞 PoW 的结合​

Ambient 并非从零开始构建。它是 Solana 的完整分叉，继承了 Solana 虚拟机 (SVM)、历史证明 (PoH) 时间戳和 Gulf Stream 内存池转发。这赋予了 Ambient Solana 级别的 65,000 TPS 理论吞吐量和亚秒级最终确认性。

但 Ambient 做出了一个关键改进：它在 Solana 的共识之上增加了一个 非阻塞工作量证明 (PoW) 层。

以下是这种混合共识的工作原理：

历史证明 (PoH) 为交易排序：Solana 的 PoH 提供了一个加密时钟，无需等待全局共识即可为交易排序。这实现了跨多核的并行执行。

Logit 证明 (Proof of Logits) 保护链的安全：矿工通过竞争产生有效的 AI 推理输出。区块链接受那些生成最有价值 AI 成果（通过推理复杂度、模型大小或质押声誉衡量）的矿工提交的区块。

非阻塞集成：与比特币不同（比特币在找到有效 PoW 之前会停止区块生产），Ambient 的 PoW 采用异步运行。验证者继续处理交易，而矿工则竞争提交 AI 成果。这防止了 PoW 成为性能瓶颈。

其结果是，该区块链既保持了 Solana 的速度（对于需要低延迟推理的 AI 应用至关重要），又确保了核心网络活动（推理、微调和训练）中的经济竞争。

这种设计还避免了以太坊早期在 “有用功” (useful work) 共识上犯下的错误。Primecoin 和 Gridcoin 曾尝试将科学计算作为 PoW，但面临一个致命缺陷：有用功的难度并不均匀。有些问题易于解决但难以验证；有些则易于不公平地并行化。Ambient 通过使 logit 验证在计算上变得廉价且标准化，巧妙地避开了这一点。每个推理任务，无论复杂度如何，都可以使用相同的抽查算法进行验证。

训练链上 AGI 的竞赛：还有谁在竞争？​

Ambient 并非唯一瞄准区块链原生 AI 的项目。该领域挤满了声称要实现机器学习去中心化的项目，但很少有项目能提供可验证的链上训练。以下是 Ambient 与主要竞争对手的对比：

人工超级智能联盟 (ASI)：由 Fetch.AI、SingularityNET 和 Ocean Protocol 合并而成，ASI 专注于去中心化 AGI 基础设施。ASI 链支持并发代理执行和安全模型交易。与 Ambient 的 PoW 方法不同，ASI 依赖于市场模型，开发者支付计算积分。这适用于推理，但无法对齐训练的激励机制——矿工没有理由贡献昂贵的 GPU 工时，除非预先获得明确补偿。

AIVM (ChainGPT)：ChainGPT 的 AIVM 路线图 目标是在 2026 年启动主网，将链外 GPU 资源与链上验证集成。然而，AIVM 的验证依赖于乐观汇总 (Optimistic Rollups)（即除非受到挑战，否则假设正确），这引入了欺诈证明延迟。Ambient 的 logit 检查是确定性的——验证者可以立即知道工作是否有效。

互联网计算机 (ICP)：Dfinity 的 互联网计算机 可以在不依赖外部云基础设施的情况下，在链上原生托管大型模型。但 ICP 的容器 (Canister) 架构并非为训练而优化——它是为推理和智能合约执行而设计的。Ambient 的 PoW 在经济上激励持续的模型改进，而 ICP 则要求开发者在外部管理训练。

Bittensor：Bittensor 使用子网模型，其中专门的链训练不同的 AI 任务（文本生成、图像分类等）。矿工通过提交模型权重进行竞争，验证者根据表现对它们进行排名。Bittensor 在去中心化推理方面表现出色，但在训练协作方面面临挑战——它没有统一的全局模型，只是独立子网的集合。Ambient 的方法将训练统一在单个 PoW 机制下。

Lightchain Protocol AI：Lightchain 的白皮书 提出了智能证明 (PoI)，节点通过执行 AI 任务来验证交易。然而，Lightchain 的共识在很大程度上仍处于理论阶段，尚未宣布测试网发布。相比之下，Ambient 计划在 2025 年第二/第三季度发布测试网。

Ambient 的优势在于将可验证的 AI 成果与 Solana 经过验证的高吞吐量架构相结合。大多数竞争对手要么牺牲了去中心化（中心化训练配合链上验证），要么牺牲了性能（等待欺诈证明的缓慢共识）。Ambient 基于 logit 的 PoW 同时提供了这两点：去中心化训练与近乎瞬时的验证。

经济激励：像挖掘比特币区块一样挖掘 AI 模型​

Ambient 的经济模型镜像了比特币：可预测的区块奖励 + 交易费用。但矿工生产的不是空区块，而是应用程序可以消耗的 AI 输出。

以下是激励结构的工作原理：

基于通胀的奖励：早期矿工因贡献 AI 推理、微调或训练而获得区块补贴（新铸造的代币）。与比特币的减半计划类似，补贴随时间减少，确保了长期稀缺性。

基于交易的费用：应用程序为 AI 服务付费——推理请求、模型微调或访问训练好的权重。这些费用流向执行工作的矿工，在补贴下降时建立可持续的收入模型。

声誉质押：为了防止女巫攻击 (Sybil attacks)（矿工提交低质量工作以骗取奖励），Ambient 引入了质押声誉。矿工必须锁定代币才能参与；产生无效 logit 会导致惩罚 (Slashing)。这使激励机制对齐：矿工通过生成准确、有用的 AI 输出而不是钻系统空子来最大化利润。

适度的硬件门槛：与 ASIC 矿场占据主导地位的比特币不同，Ambient 的 PETALS 分片允许使用消费级 GPU 参与。拥有单个 RTX 4090（24GB VRAM，约 1,600 美元）的矿工可以通过拥有一个分片来为 6000 亿参数模型的训练做出贡献。这使参与变得民主化——无需耗资百万美元的数据中心。

这种模型解决了去中心化 AI 中的一个关键问题：搭便车问题。在传统的 PoS 链中，验证者质押资金但不贡献计算。在 Ambient 中，矿工贡献实际的 AI 工作，确保网络的效用与其安全预算成比例增长。

270 亿美元的 AI 代理板块：为什么 2026 年是转折点​

Ambient 的时机与更广泛的市场趋势相吻合。AI 代理加密板块 估值已达 270 亿美元，其动力源于管理链上资产、执行交易以及跨协议协调的自主程序。

但当前的代理面临信任问题：大多数代理依赖于中心化的 AI API（如 OpenAI、Anthropic、Google）。如果一个管理着 1,000 万美元 DeFi 仓位的代理使用 GPT-4 进行决策，用户无法保证该模型未被篡改、审查或存在偏见。目前还没有审计追踪能证明该代理是自主行动的。

Ambient 通过链上验证解决了这一问题。每一次 AI 推理都记录在区块链上，通过 Logits 证明所使用的确切模型和输入。应用程序可以：

审计代理决策：DAO 可以验证其国库管理代理使用的是特定的、经社区批准的模型，而不是秘密修改过的版本。

强制合规：受监管的 DeFi 协议可以要求代理使用具有经验证安全护栏的模型，且这些护栏在链上可证明。

启用 AI 市场：开发者可以将微调后的模型作为 NFT 出售，由 Ambient 提供训练数据和权重的加密证明。

这使 Ambient 成为下一波自主代理的基础设施。随着 2026 年成为转折点，即“AI、区块链和支付汇聚成一个单一的、自我协调的互联网”，Ambient 的可验证 AI 层将成为关键的底层设施。

技术风险与悬而未决的问题​

Ambient 的愿景宏大，但仍有几个技术挑战尚未解决：

确定性与浮点漂移：AI 模型使用浮点运算，这在不同硬件之间并不是完全确定的。在 NVIDIA A100 上运行的模型产生的 Logits 可能与 AMD MI250 上的略有不同。如果验证者因细微的数值漂移而拒绝区块，网络就会变得不稳定。Ambient 需要设定严格的容差范围——但如果太严，使用不同硬件的矿工就会受到不公平的惩罚。

模型更新与版本控制：如果 Ambient 协作训练一个全局模型，它如何处理更新？在比特币中，所有节点运行相同的共识规则。在 Ambient 中，矿工不断微调模型。如果一半网络更新到 2.0 版本，而另一半留在 1.9，验证就会失效。白皮书并未详细说明模型版本控制和向后兼容性如何运作。

提示词多样性与工作标准化：比特币的 PoW 是统一的——每个矿工解决相同类型的谜题。Ambient 的 PoW 则是多样的——有些矿工回答数学问题，有些编写代码，有些总结文档。验证者如何比较不同任务的“价值”？如果一名矿工生成了 10,000 个乱码 Token（简单），而另一名矿工在困难数据集上微调模型（昂贵），谁应该获得更多奖励？Ambient 需要一种类似于比特币哈希难度的 AI 工作难度调整算法，但衡量“推理难度”并非易事。

分布式训练中的延迟：PETALS 样式的分片对推理（顺序层处理）效果很好，但训练需要反向传播——梯度在网络中向后流动。如果各层分布在网络延迟各异的节点上，梯度更新就会成为瓶颈。Ambient 声称吞吐量提高了 10 倍，但实际性能取决于网络拓扑和矿工分布。

中心化风险与模型托管：如果只有少数节点能负担得起托管最有价值的模型分片（例如 6000 亿参数模型的最后几层），他们将获得不成比例的影响力。验证者可能会优先将工作分配给连接良好的节点，从而在一个本应去中心化的网络中重现数据中心的中心化现象。

这些并非致命缺陷，而是每个区块链 AI 项目都会面临的工程挑战。但 Ambient 在 2025 年第二/第三季度的测试网发布将揭示其理论在现实条件下是否成立。

下一步：测试网、主网与 AGI 终局​

Ambient 的路线图目标是在 2025 年第二/第三季度启动测试网，主网随后于 2026 年上线。来自 a16z CSX、Delphi Digital 和 Amber Group 的 720 万美元种子轮融资为核心开发提供了资金保障，但该项目的长期成功取决于生态系统的采用。

值得关注的关键里程碑：

测试网挖矿参与度：有多少矿工加入网络？如果 Ambient 吸引了成千上万的 GPU 所有者（类似于早期的以太坊挖矿），则证明了其经济模式的可行性。如果只有少数实体挖矿，则预示着中心化风险。

模型性能基准：Ambient 训练的模型能否与 OpenAI 或 Anthropic 竞争？如果一个去中心化的 6000 亿参数模型达到了 GPT-4 级别的质量，就验证了整个方案的可行性。如果性能落后太多，开发者仍会选择中心化 API。

应用程序集成：哪些 DeFi 协议、DAO 或 AI 代理会构建在 Ambient 之上？只有当真实应用消耗链上 AI 推理时，其价值主张才能实现。早期用例可能包括：

  • 具有可证明决策逻辑的自主交易代理
  • 去中心化内容审核（AI 模型过滤帖子，链上可审计）
  • 可验证的 AI 预言机（链上价格预测或情绪分析）

与以太坊和 Cosmos 的互操作性：Ambient 是 Solana 的一个分叉，但 AI 代理经济跨越多个链。连接以太坊（用于 DeFi）和 Cosmos（用于 IBC 连接的 AI 链，如 ASI）的桥接将决定 Ambient 成为孤岛还是枢纽。

最终的目标宏伟：训练 去中心化的通用人工智能 (AGI)，且没有任何单一实体控制该模型。如果成千上万的独立矿工协作训练一个超智能系统，并对每个训练步骤进行加密证明，这将代表第一条真正开放、可审计的 AGI 之路。

Ambient 能否实现这一目标，还是成为又一个承诺过度的加密项目，取决于执行力。但其核心创新——用可验证的 AI 工作取代无意义的加密谜题——是一项真正的突破。如果工作量证明可以是有产出的而非浪费的，Ambient 将率先证明这一点。

Proof-of-Logits 范式转移​

Ambient 的 720 万美元融资不仅仅是另一场加密货币融资。这是一场赌注，赌的是区块链共识和 AI 训练可以融合成一个经济利益一致的单一系统。其影响远不止于 Ambient：

如果基于 Logit 的验证行之有效，其他链将会采用它。以太坊可以引入 PoL 作为 PoS 的替代方案，奖励那些贡献 AI 工作而非仅仅质押 ETH 的验证者。比特币可能会通过分叉来使用有用的计算，而不是 SHA-256 哈希（尽管比特币极大化主义者永远不会接受这一点）。

如果去中心化训练实现了具有竞争力的性能，OpenAI 和 Google 将失去他们的护城河。在一个任何拥有 GPU 的人都可以为 AGI 开发做出贡献，并因其工作赚取代币的世界里，中心化的 AI 寡头垄断将被根本性地颠覆。

如果链上 AI 验证成为标准，自主代理将获得可信度。用户不再信任黑盒 API，而是在链上验证确切的模型和提示词。这将解锁受监管的 DeFi、算法治理和 AI 驱动的法律合约。

Ambient 并不保证一定会赢。但它是迄今为止技术上最可靠的一次尝试，旨在让工作量证明（PoW）发挥实际效用，去中心化 AI 训练，并将区块链安全与文明进步结合起来。测试网的启动将展示理论是否符合现实——或者 Proof-of-Logits 是否会加入那些雄心勃勃的共识实验坟场。

无论如何，训练链上 AGI 的竞赛现在已不可否认地真实开启。而 Ambient 刚刚在起跑线上投入了 720 万美元。

来源：

Gensyn 的 Judge：位级精确的可复现性如何终结不透明 AI API 时代

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Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

每次当你查询 ChatGPT、Claude 或 Gemini 时，你都在信任一个看不见的黑盒。模型版本？未知。精确权重？专有。输出是由你认为正在使用的模型生成的，还是由悄悄更新的变体生成的？无法核实。对于询问食谱或琐事的普通用户来说，这种不透明性仅仅是令人恼火。但对于高风险的 AI 决策——金融交易算法、医疗诊断、法律合同分析——这是一种根本性的信任危机。

Gensyn 的 Judge 于 2025 年底推出，并于 2026 年进入生产阶段。它提供了一种激进的替代方案：加密可验证的 AI 评估，每次推理都可以复现到比特级别。Judge 允许任何人验证特定的、预先商定的 AI 模型是否针对真实输入进行了确定性执行，而不是信任 OpenAI 或 Anthropic 会提供正确的模型——加密证明确保结果无法伪造。

技术突破在于 Verde，这是 Gensyn 的验证系统，它消除了浮点非确定性——这是 AI 可复现性的克星。通过在不同设备上强制执行逐比特精确的计算，Verde 确保在伦敦的 NVIDIA A100 和东京的 AMD MI250 上运行相同的模型会产生完全相同的结果，并可在链上证明。这为去中心化金融（DeFi）、自主代理（Autonomous Agents）以及任何透明度不是可选项而是生存条件的应用程序开启了可验证 AI。

不透明 API 问题：没有验证的信任​

AI 行业运行在 API 之上。开发者通过 REST 终端集成 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 或 Google 的 Gemini，发送提示词并接收响应。但这些 API 在根本上是不透明的：

版本不确定性：当你调用 gpt-4 时，我得到的是哪个确切版本？GPT-4-0314？GPT-4-0613？还是一个悄悄更新的变体？供应商经常在不发布公告的情况下部署补丁，一夜之间改变模型行为。

无审计追踪：API 响应不包含生成它们的模型的加密证明。如果 OpenAI 为特定的地区或客户提供经过审查或有偏见的变体，用户无法检测到。

无声退化：供应商可以为了降低成本而对模型进行“性能阉割”——在保持相同 API 协议的同时降低推理质量。用户反映 GPT-4 随着时间的推移变得“变笨了”，但由于缺乏透明的版本控制，此类说法仍停留在轶事层面。

非确定性输出：由于温度设置、批处理或硬件级浮点舍入误差，即使使用相同的输入两次查询同一个模型，也可能产生不同的结果。这使得审计变得不可能——当输出不可复现时，你如何验证其正确性？

对于普通应用，这些问题只是不便。对于高风险决策，它们则是阻碍。考虑到：

算法交易：一家对冲基金部署了一个管理着 5000 万美元 DeFi 头寸的 AI 代理。该代理依靠 GPT-4 分析来自 X 帖子的市场情绪。如果模型在交易环节中途悄悄更新，情绪评分会发生不可预测的偏移——从而触发意外的清算。该基金没有证据证明模型表现异常；OpenAI 的日志是不公开审计的。

医疗诊断：一家医院使用 AI 模型来推荐癌症治疗方案。法规要求医生记录决策过程。但如果 AI 模型版本无法验证，审计追踪就是不完整的。医疗事故诉讼可能取决于证明是 哪一个 模型生成了该建议——而这对于不透明的 API 来说是不可能的。

DAO 治理：一个去中心化组织使用 AI 代理对国库提案进行投票。社区成员要求证明该代理使用的是经过批准的模型——而不是一个有利于特定结果的篡改变体。没有加密验证，投票就缺乏合法性。

这就是 Gensyn 瞄准的信任差距：随着 AI 被嵌入到关键决策中，无法验证模型的真实性和行为成为了“在高风险环境中部署代理化 AI 的根本障碍”。

Judge：可验证 AI 评估协议​

Judge 通过针对真实输入执行预先商定的确定性 AI 模型，并将结果提交到区块链（任何人都可以发起挑战）来解决不透明问题。以下是该协议的工作原理：

1. 模型承诺：参与者就 AI 模型达成一致——包括其架构、权重和推理配置。该模型被哈希处理并提交到链上。哈希值充当加密指纹：任何偏离商定模型的行为都会产生不同的哈希值。

2. 确定性执行：Judge 使用 Gensyn 的可复现运行时 运行模型，该运行时保证了跨设备的逐比特精确可复现性。这消除了浮点非确定性——这是我们稍后将探讨的一项关键创新。

3. 公开承诺：推理完成后，Judge 将输出（或其哈希值）发布在链上。这为模型针对给定输入产生的内容创建了一个永久的、可审计的记录。

4. 挑战期：任何人都可以通过独立重新执行模型来挑战结果。如果他们的输出不同，他们可以提交欺诈证明。Verde 的 受仲裁的委托机制 可以精确定位计算图中结果发生分歧的具体操作员。

5. 欺诈罚没：如果挑战者证明 Judge 产生了错误结果，原始执行者将受到惩罚（罚没抵押的代币）。这统一了经济激励：执行者通过正确运行模型来最大化利润。

Judge 将 AI 评估从“信任 API 供应商”转变为“验证加密证明”。模型的行为是公开的、可审计的和可强制执行的——不再隐藏在专有终端后面。

Verde：消除浮点非确定性​

可验证 AI 的核心技术挑战在于确定性。神经网络在推理过程中执行数十亿次浮点运算。在现代 GPU 上，这些操作并非完全可复现：

非结合性 (Non-associativity)：浮点加法不满足结合律。由于舍入误差，(a + b) + c 的结果可能与 a + (b + c) 不同。GPU 在数千个核心上并行执行求和运算，而部分和累加的顺序会因硬件和驱动程序版本的不同而变化。

内核调度变异性 (Kernel scheduling variability)：GPU 内核（如矩阵乘法或注意力机制）可能会根据工作负载、驱动程序优化或硬件架构以不同的顺序执行。即使在同一块 GPU 上运行两次相同的模型，如果内核调度不同，也可能产生不同的结果。

批次大小依赖性 (Batch-size dependency)：研究发现 LLM 推理具有系统级非确定性，因为输出取决于批次大小 (batch size)。许多内核（如 matmul、RMSNorm、attention）会根据同时处理的样本数量改变数值输出——批次大小为 1 的推理产生的值与在批次大小为 8 的同一输入中产生的值不同。

这些问题使得标准 AI 模型不适用于区块链验证。如果两个验证者重新运行相同的推理并得到略有不同的输出，谁才是正确的？如果没有确定性，共识就无法达成。

Verde 通过 RepOps (可复现算子) 解决了这一问题。这是一个通过控制所有设备上浮点运算顺序来消除硬件非确定性的库。其工作原理如下：

规范归约顺序 (Canonical reduction orders)：RepOps 在执行矩阵乘法等运算时，强制执行部分结果求和的确定性顺序。RepOps 不再由 GPU 调度器决定，而是明确指定：在所有硬件上“先对第 0 列求和，然后是第 1 列，接着是第 2 列……”。这确保了 (a + b) + c 始终按相同的序列计算。

定制 CUDA 内核 (Custom CUDA kernels)：Gensyn 开发了优化的内核，将可复现性置于原始速度之上。与标准的 cuBLAS 相比，RepOps 矩阵乘法的额外开销不到 30%——对于实现确定性来说，这是一个合理的权衡。

驱动程序与版本锁定 (Driver and version pinning)：Verde 使用锁定版本的 GPU 驱动程序和规范配置，确保在不同硬件上执行的相同模型产生完全一致的位级输出。在一个数据中心的 NVIDIA A100 上运行的模型，其输出与另一个数据中心 AMD MI250 的输出在位级别上完全匹配。

这是实现 Judge 验证的突破：位级精确的可复现性 意味着验证者可以在不信任执行者的情况下独立确认结果。如果哈希值匹配，推理就是正确的——这在数学上是可证明的。

仲裁委托：无需完整重新计算的高效验证​

即便拥有确定性执行，通过朴素方式验证 AI 推理的成本也极其高昂。一个拥有 700 亿参数、生成 1,000 个 token 的模型可能需要 10 个 GPU 小时。如果验证者必须重新运行每一次推理来验证正确性，那么验证成本将等于执行成本——这违背了去中心化的初衷。

Verde 的 仲裁委托机制 (refereed delegation mechanism) 使验证效率呈指数级提升：

多个不可信执行者：Judge 不再只分配给一个执行者，而是将任务分配给多个独立的提供者。每个执行者运行相同的推理并提交结果。

分歧触发调查：如果所有执行者达成一致，结果将被接受——无需进一步验证。如果输出不一致，Verde 会启动挑战博弈。

计算图上的二分查找：Verde 不会重新运行整个推理。相反，它在模型的计算图上执行二分查找，以找到结果产生分歧的第一个算子。这能精准定位导致差异的具体层（例如，“第 47 层注意力机制，第 8 个头”）。

极小化仲裁计算：仲裁者（可以是智能合约或计算能力有限的验证者）仅检查有争议的算子，而不是整个前向传播过程。对于一个拥有 80 层、70B 参数的模型，这在最坏情况下将验证工作量减少到仅需检查约 7 层 (log₂ 80)。

这种方法比朴素复制（即每个验证者重新运行所有内容）效率提升超过 1,350%。Gensyn 结合了加密证明、博弈论和优化流程，在不进行冗余计算的情况下保证了执行的正确性。

结果是：Judge 可以大规模验证 AI 工作负载，从而实现去中心化推理网络，让数千个不可信节点贡献算力——同时捕获并惩罚不诚实的执行者。

高风险 AI 决策：透明度为何至关重要​

Judge 的目标市场并非普通的聊天机器人，而是那些可验证性不是“锦上添花”而是监管或经济要求的应用场景。在以下场景中，不透明的 API 可能会导致灾难性的失败：

去中心化金融 (DeFi)：自主交易代理管理着数十亿资产。如果代理使用 AI 模型来决定何时重新平衡投资组合，用户需要证明该模型未被篡改。Judge 实现了链上验证：代理提交特定的模型哈希值，根据其输出执行交易，任何人都可以挑战其决策逻辑。这种透明度防止了恶意代理在没有证据的情况下声称“是 AI 让我平仓”的撤资 (Rug Pull) 行为。

监管合规：将 AI 用于信用评分、欺诈检测或反洗钱 (AML) 的金融机构面临审计。监管机构要求提供解释：“为什么模型会标记这笔交易？”不透明的 API 无法提供审计追踪。Judge 创建了模型版本、输入和输出的不可变记录，满足了合规性要求。

算法治理：去中心化自治组织 (DAO) 使用 AI 代理来提议治理决策或进行投票。社区成员必须验证代理使用的是经过批准的模型，而不是被黑客篡改的变体。通过 Judge，DAO 在其智能合约中编码模型哈希，每一项决策都包含正确性的加密证明。

医疗与法律 AI：医疗保健和法律系统需要问责制。医生在 AI 辅助下诊断癌症时需要记录所使用的确切模型版本。律师使用 AI 起草合同时必须证明输出源自经过审核、无偏见的模型。Judge 的链上审计追踪提供了这些证据。

预测市场与预言机：像 Polymarket 这样的项目使用 AI 来结算投注结果（例如，“这件事会发生吗？”）。如果结算取决于分析新闻文章的 AI 模型，参与者需要证明模型未被操纵。Judge 验证预言机的 AI 推理，防止产生争议。

在每种情况下，共同点在于 缺乏透明度的信任是不够的。正如 VeritasChain 所指出的，AI 系统需要“加密飞行记录仪”——即在发生争议时证明事实经过的不可变日志。

零知识证明的替代方案：Verde 与 ZKML 的对比​

Judge 并不是实现可验证 AI 的唯一方法。零知识机器学习 (ZKML) 使用 zk-SNARKs 实现了类似的目标：通过加密证明确保计算正确执行，而无需透露输入或权重。

Verde 与 ZKML 相比如何？

验证成本：ZKML 生成证明所需的计算量大约是原始推理的 1,000 倍（研究预估）。一个拥有 70B 参数的模型如果推理需要 10 个 GPU 小时，那么证明可能需要 10,000 个 GPU 小时。Verde 的仲裁委托是对数级的：检查约 7 层而不是 80 层，实现了 10 倍的缩减，而不是 1,000 倍的增加。

证明者复杂度：ZKML 需要专门的硬件（如用于 zk-SNARK 电路的定制 ASIC）才能高效生成证明。Verde 可以在通用 GPU 上运行——任何拥有游戏电脑的矿工都可以参与。

隐私权衡：ZKML 的优势在于隐私——证明过程不会泄露任何关于输入或模型权重的信息。Verde 的确定性执行是透明的：输入和输出是公开的（尽管权重可以加密）。对于高风险的决策，透明度通常是更受欢迎的。一个对金库分配进行投票的 DAO 需要的是公开的审计追踪，而不是隐藏的证明。

证明范围：ZKML 在实际应用中仅限于推理——以当前的计算成本，证明训练过程是不可行的。Verde 同时支持推理和训练验证（Gensyn 更广泛的协议验证分布式训练）。

现实世界采用：像 Modulus Labs 这样的 ZKML 项目已经取得了突破（在链上验证了 18M 参数的模型），但仍局限于较小的模型。Verde 的确定性运行时已经在生产环境中处理 70B+ 参数的模型。

ZKML 在隐私至上的场景中表现出色——例如在不暴露虹膜扫描的情况下验证生物识别身份 (Worldcoin)。Verde 在以透明度为目标的场景中表现出色——证明特定的公开模型已正确执行。这两种方法是互补的，而非竞争关系。

Gensyn 生态系统：从 Judge 到去中心化训练​

Judge 是 Gensyn 宏伟蓝图中的一个组件：一个用于机器学习计算的去中心化网络。该协议包括：

执行层：在异构硬件（消费级 GPU、企业级集群、边缘设备）之间实现一致的机器学习执行。Gensyn 标准化了推理和训练工作负载，确保了兼容性。

验证层 (Verde)：使用仲裁委托进行无需信任的验证。不诚实的执行者会被检测并受到惩罚。

点对点通信：在没有中心化协调的情况下跨设备分配工作负载。矿工接收任务、执行任务并直接向区块链提交证明。

去中心化协调：以太坊 Rollup 上的智能合约无许可地识别参与者、分配任务并处理支付。

Gensyn 的公共测试网于 2025 年 3 月启动，主网计划于 2026 年发布。 $AI 代币公开销售于 2025 年 12 月进行，为矿工和验证者建立了经济激励机制。

Judge 作为评估层融入此生态系统：虽然 Gensyn 的核心协议处理训练和推理，但 Judge 确保这些输出是可验证的。这创造了一个飞轮效应：

开发者在 Gensyn 的去中心化网络上训练模型（由于闲置的消费级 GPU 提供算力，成本比 AWS 更低）。

模型在 Judge 的保证下部署以确保评估的完整性。应用程序通过 Gensyn 的 API 消费推理结果，但与 OpenAI 不同，每一个输出都包含加密证明。

验证者通过检查证明和捕获欺诈行为赚取费用，使经济激励与网络安全保持一致。

信任随着更多应用采用可验证 AI 而扩展，减少了对中心化供应商的依赖。

最终目标：实现可证明正确、去中心化且任何人都能访问的 AI 训练和推理——而不仅仅属于大型科技公司。

挑战与开放性问题​

Judge 的方法具有开创性，但仍面临一些挑战：

性能开销：RepOps 30% 的性能损耗对于验证来说是可以接受的，但如果每次推理都必须以确定性方式运行，那么对延迟敏感的应用（实时交易、自动驾驶汽车）可能会倾向于更快、不可验证的替代方案。Gensyn 的路线图可能包括进一步优化 RepOps——但在速度和确定性之间存在根本性的权衡。

驱动程序版本碎片化：Verde 假设使用固定版本的驱动程序，但 GPU 制造商不断发布更新。如果某些矿工使用 CUDA 12.4 而其他矿工使用 12.5，位级复现性就会失效。Gensyn 必须执行严格的版本管理——这增加了矿工加入的复杂性。

模型权重保密性：Judge 的透明度对于公开模型是一个特性，但对于私有模型则是一个缺陷。如果一家对冲基金训练了一个有价值的交易模型，将其部署在 Judge 上会通过链上承诺将权重暴露给竞争对手。对于秘密模型，基于 ZKML 的替代方案可能更受青睐——这表明 Judge 的目标是开放或半开放的 AI 应用。

争议解决延迟：如果挑战者声称存在欺诈，通过二分查找解决争议需要多次链上交易（每一轮都会缩小搜索范围）。高频应用无法等待数小时来达成最终性。Gensyn 可能会引入乐观验证（除非在窗口期内受到挑战，否则假设正确）以降低延迟。

仲裁委托中的抗女巫攻击：如果多个执行者必须达成一致，如何防止单个实体通过女巫身份控制所有执行者？Gensyn 可能会使用基于质押权重的选择（优先选择声誉高的验证者）结合罚没 (Slashing) 机制来威慑共谋——但经济阈值必须经过精心校准。

这些并不是无法逾越的障碍——它们是工程挑战。核心创新（确定性 AI + 加密验证）是可靠的。随着测试网向主网过渡，执行细节将会趋于成熟。

可验证 AI 之路：采用路径与市场契合度​

Judge 的成功取决于采用率。哪些应用将率先部署可验证 AI？

带有自治代理的 DeFi 协议：Aave、Compound 或 Uniswap DAO 可以集成经 Judge 验证的代理进行国库管理。社区投票批准模型哈希，所有代理决策都包含证明。这种透明度建立了信任——这对 DeFi 的合法性至关重要。

预测市场与预言机：Polymarket 或 Chainlink 等平台可以使用 Judge 来结算投注或交付价格喂价。分析情绪、新闻或链上活动的 AI 模型将产生可验证的输出——消除关于预言机操纵的争议。

去中心化身份与 KYC：需要基于 AI 的身份验证（如自拍年龄估算、文件真实性检查）的项目可以从 Judge 的审计轨迹中受益。监管机构可以接受合规性的加密证明，而无需信任中心化身份提供商。

社交媒体的内容审核：去中心化社交网络（Farcaster、Lens Protocol）可以部署经 Judge 验证的 AI 审核员。社区成员可以验证审核模型是否存在偏见或被审查——从而确保平台的中立性。

AI 即服务（AI-as-a-Service）平台：开发 AI 应用的开发者可以提供“可验证推理”作为一项高级功能。用户为证明支付额外费用，从而使服务区别于不透明的替代方案。

其共同点是：在这些应用中，信任的成本很高（由于监管、去中心化或高风险），且验证成本是可接受的（与确定性的价值相比）。

Judge 不会在消费者聊天机器人领域取代 OpenAI——用户在询问食谱建议时并不关心 GPT-4 是否可验证。但在金融算法、医疗工具和治理系统领域，可验证 AI 才是未来。

可验证性成为新标准​

Gensyn 的 Judge 代表了一场范式转移：AI 评估正从“信任提供商”转向“验证证明”。其技术基础——通过 Verde 实现的位精确（bitwise-exact）可复现性、通过裁判委托（refereed delegation）实现的高效验证以及链上审计轨迹——使这一转变变得切实可行，而不仅仅是愿景。

其影响远超 Gensyn 本身。如果可验证 AI 成为标准，中心化提供商将失去其护城河。OpenAI 的价值主张不仅在于 GPT-4 的能力，还在于无需管理基础设施的便利性。但如果 Gensyn 证明去中心化 AI 能够匹配中心化性能并增加可验证性，开发者就没有理由被锁定在专有 API 中。

竞赛已经开始。ZKML 项目（Modulus Labs、Worldcoin 的生物识别系统）押注于零知识证明。确定性运行时（Gensyn 的 Verde、EigenAI）押注于可复现性。乐观方案（区块链 AI 预言机）押注于欺诈证明。每条路径都有权衡，但终点是一致的：即输出是可证明的、而不仅仅是看似合理的 AI 系统。

对于高风险决策，这不再是可选项。监管机构不会接受金融、医疗或法律应用中 AI 提供商的“相信我们”。DAO 不会将国库管理委托给黑箱代理。随着自主 AI 系统变得越来越强大，公众将要求透明度。

Judge 是第一个实现这一承诺的生产就绪系统。测试网已上线。加密基础扎实。市场——价值 270 亿美元的 AI 代理加密货币、算法管理的数十亿 DeFi 资产以及不断增加的监管压力——已经准备就绪。

不透明 AI API 的时代即将结束。可验证智能的时代正在开启。而 Gensyn 的 Judge 正照亮前路。

参考资料：

Layer 2 整合之战：Base 与 Arbitrum 如何夺取以太坊 77% 的未来

· 阅读需 17 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

当 Vitalik Buterin 在 2026 年 2 月宣布以太坊以 Rollup 为中心的路线图“不再有意义”时，他并不是在批评 Layer 2 技术——他是在承认一个已经显而易见数月的残酷市场事实：大多数 Layer 2 Rollup 已经消亡，只是它们自己还没意识到。

Base（占据 Layer 2 DeFi TVL 的 46.58%）和 Arbitrum（30.86%）现在控制了 Layer 2 生态系统总锁仓量的 77% 以上。Optimism 又贡献了约 6%，使得前三名占据了 83% 的市场主导地位。对于剩下的 50 多个还在争夺残羹剩饭的 Rollup 来说，数学逻辑是无情的：没有差异化，没有用户，没有可持续的经济模型，灭绝不是一种可能——而是已经注定的。

数据揭示生存现状​

The Block 的 2026 年 Layer 2 展望描绘了一幅极端整合的图景。Base 在 2025 年成为了 TVL、用户和活跃度方面的明确领导者。与此同时，大多数新的 Layer 2 在激励周期结束后出现了使用量崩塌，这表明积分驱动的 TVL 投资并不是真实需求——它是租来的注意力，一旦奖励停止就会烟消云散。

交易量实时展示了这种统治地位。Base 经常在日交易量上领先，每月处理超过 5,000 万笔交易，而 Arbitrum 为 4,000 万笔。在成熟的 DeFi 协议、游戏和 DEX 活动的推动下，Arbitrum 每天仍处理 150 万笔交易。Optimism 以 80 万笔日交易量紧随其后，尽管它展现出了增长势头。

日活跃用户方面，Base 拥有超过 100 万个活跃地址——这一指标反映了 Coinbase 将散户用户直接引导至其 Layer 2 的能力。Arbitrum 保持着约 250,000-300,000 的日活跃用户，主要集中在 DeFi 资深用户和早期迁移的协议中。Optimism 在 OP Mainnet 上平均每天有 82,130 个活跃地址，周活跃用户达到 422,170 个（增长 38.2%）。

赢家和输家之间的鸿沟是巨大的。前三大 Layer 2 占据了 80% 以上的活动，而其他数十个 Layer 2 加起来也无法突破两位数的百分比。许多新兴的 Layer 2 遵循了完全相同的轨迹：在代币生成事件（TGE）之前出现激励驱动的活动激增，随后随着流动性和用户迁移到成熟生态系统，在 TGE 后迅速下降。这是 Layer 2 版本的“拉高出货”（pump-and-dump），只不过这些团队真心相信他们的 Rollup 是与众不同的。

第一阶段欺诈证明：至关重要的安全门槛​

2026 年 1 月，Arbitrum One、OP Mainnet 和 Base 在 L2BEAT 的 Rollup 分级中达到了“第一阶段”（Stage 1）状态——这一里程碑听起来很专业，但它代表了 Layer 2 安全运行方式的根本转变。

第一阶段意味着这些 Rollup 现在通过了“离场测试”：即使存在恶意运营者，甚至即使安全委员会消失，用户也可以退出。这是通过无许可欺诈证明实现的，它允许任何人在链上挑战无效的状态转换。如果运营者试图窃取资金或审查提款，验证者可以提交欺诈证明，撤销恶意交易并惩罚攻击者。

Arbitrum 的 BoLD（受限流动性延迟）系统允许任何人参与验证链状态并提交挑战，消除了中心化验证者的瓶颈。BoLD 已在 Arbitrum One、Arbitrum Nova 和 Arbitrum Sepolia 上线，使其成为首批实现完全无许可欺诈证明的主要 Rollup 之一。

Optimism 和 Base（运行在 OP Stack 上）已经实施了无许可欺诈证明，允许任何参与者挑战状态根。欺诈证明过程的去中心化消除了困扰早期乐观 Rollup（Optimistic Rollups）的单点故障问题，即在早期只有白名单验证者才能对欺诈交易提出异议。

重要意义：第一阶段的 Rollup 不再需要信任多签（multisig）或治理委员会来防止盗窃。如果 Arbitrum 的团队明天消失，该链将继续运行，用户仍然可以提取资金。对于大多数仍处于“第零阶段”（Stage 0）的 Layer 2 来说并非如此——它们仍然是中心化的、由多签控制的网络，退出取决于运营者的诚信。

对于评估 Layer 2 的企业和机构来说，第一阶段是基本要求。你不能在要求用户信任 9 分之 5 多签的同时推销去中心化基础设施。到 2026 年年中仍未达到第一阶段的 Rollup 面临着信誉危机：如果你已经上线超过 2 年仍然无法实现安全去中心化，你的借口是什么？

Layer 2 大灭绝事件​

Vitalik 在 2026 年 2 月的声明不仅是哲学上的——它是有链上数据支持的现实检查。他认为，以太坊 Layer 1 的扩展速度超过了预期，更低的费用和更高的容量减少了对泛滥的通用 Rollup 的需求。如果以太坊主网通过 PeerDAS 和数据可用性采样可以处理超过 10,000 TPS，为什么用户要分散在数十个相同的 Layer 2 中？

答案是：他们不会。Layer 2 空间正在收缩为两类：

  1. 商品化 Rollup：在费用和吞吐量上进行竞争（Base、Arbitrum、Optimism、Polygon zkEVM）
  2. 专业化 Layer 2：具有根本不同的执行模型（zkSync 为企业提供的 Prividium、Immutable X 用于游戏、dYdX 用于衍生品）

介于两者之间的一切——没有分发渠道、没有独特功能、除了“我们也是 Layer 2”之外没有存在理由的通用 EVM Rollup——都面临灭绝。

数十个 Rollup 在 2024-2025 年间推出，使用了近乎相同的技术栈：OP Stack 或 Arbitrum Orbit 的分叉、乐观或 ZK 欺诈证明、通用的 EVM 执行。它们在积分计划和空投承诺上展开竞争，而不是产品差异化。当代币生成事件结束、激励枯竭时，用户集体流失。TVL 在几周内萎缩了 70-90%。日交易量跌至三位数。

这种模式重复得如此频繁，以至于成了一个梗：“激励测试网 → 积分耕作 → TGE → 幽灵链”。

**以太坊域名服务（ENS）**在 Vitalik 发表评论后，于 2026 年 2 月放弃了其计划中的 Layer 2 推出，认为推出一条独立链的复杂性和碎片化不再能抵消边际扩展收益。如果 ENS——这个最成熟的以太坊应用之一——都无法证明 Rollup 的合理性，那么更新、差异化程度更低的链还有什么希望呢？

Base 的 Coinbase 优势：分发即护城河​

Base 的主导地位并非纯粹源于技术 —— 而是分发。Coinbase 可以直接将数百万零售用户引入 Base，而无需让他们意识到自己已经离开了以太坊主网。当 Coinbase 钱包默认设置为 Base，当 Coinbase Commerce 在 Base 上进行结算，当 Coinbase 超过 1.1 亿的验证用户收到“尝试使用 Base 以降低费用”的提示时，飞轮旋转的速度将超过任何激励计划所能匹配的速度。

Base 在 2025 年处理了超过 100 万的日活跃地址，这是其他 L2 望尘莫及的。这些用户群并不是投机性空投猎人（mercenary airdrop farmers） —— 他们是信任 Coinbase 并遵循提示的零售加密用户。他们并不关心去中心化阶段或欺诈证明机制。他们只关心交易费用只需几分钱并且能够即时结算。

Coinbase 还受益于其他 L2 所缺乏的监管明确性。作为一个上市的、受监管的实体，Coinbase 可以直接与银行、金融科技公司和企业合作，而这些机构通常不会接触伪匿名（pseudonymous）的 Rollup 团队。当 Stripe 集成稳定币支付时，它优先选择了 Base。当 PayPal 探索区块链结算时，Base 也在讨论之列。这不仅仅是加密货币 —— 这是大规模的传统金融（TradFi）引入。

潜在问题：Base 继承了 Coinbase 的中心化属性。如果 Coinbase 决定审查交易、调整费用或修改协议规则，用户的追诉权有限。第一阶段（Stage 1）安全性有所帮助，但实际情况是，Base 的成功取决于 Coinbase 作为一个值得信赖的运营方。对于 DeFi 纯粹主义者来说，这是一个原则性问题。对于主流用户来说，这是一个特性 —— 他们想要带有“辅助轮”的加密货币，而 Base 满足了这一点。

Arbitrum 的 DeFi 堡垒：为什么流动性比用户更重要​

Arbitrum 走了一条不同的道路：它没有直接招揽零售用户，而是早期捕获了 DeFi 的核心协议。GMX、Camelot、Radiant Capital、Sushi、Gains Network —— Arbitrum 成为了衍生品、永续合约和高成交量交易的默认链。这创造了一个几乎无法撼动的流动性飞轮。

Arbitrum 在 DeFi 中的 TVL 主导地位（30.86%）不仅关乎资金 —— 更关乎网络效应。交易者会去流动性最深的地方。做市商会部署在交易量最高的地方。协议会在用户已经进行交易的地方进行集成。一旦这个飞轮旋转起来，竞争对手需要 10 倍好的技术或激励措施才能将用户拉走。

Arbitrum 还通过与 Treasure DAO、Trident 等合作伙伴在游戏和 NFT 领域进行了大量投资。2026 年启动的 2.15 亿美元游戏催化剂计划针对的是需要高吞吐量和低费用的 Web3 游戏 —— 这些用例是 Layer 1 以太坊无法竞争的，且与 Base 的零售重点不完全契合。

与 Base 不同，Arbitrum 没有企业母公司引流用户。它通过先吸引开发者，再吸引用户的方式有机增长。这使得增长速度较慢，但粘性更高。迁移到 Arbitrum 的项目通常会留下来，因为他们的用户、流动性和集成已经在那儿了。

面临的挑战：Arbitrum 的 DeFi 护城河正受到 Solana 的攻击，后者为同样的高频交易用例提供了更快的最终性和更低的费用。如果衍生品交易者和做市商认为以太坊的安全性保障不值得这些成本，Arbitrum 的 TVL 流向竞争性 L1 的速度可能会超过新 DeFi 协议取代它的速度。

zkSync 的企业级转型：当零售端受挫，转向银行​

zkSync 进行了所有主要 L2 中最大胆的转型。在多年针对零售 DeFi 用户并与 Arbitrum 和 Optimism 竞争之后，zkSync 在 2026 年 1 月宣布，其主要重点将通过 Prividium（一个基于 ZK Stack 构建的保护隐私、带权限的企业层）转向机构金融。

Prividium 通过保护隐私、锚定以太坊的企业网络将去中心化基础设施与机构需求连接起来。德意志银行（Deutsche Bank）和瑞银集团（UBS）是首批合作伙伴，共同探索链上基金管理、跨境批发支付、抵押资产流动和代币化资产结算 —— 所有这些都具备企业级的隐私和合规性。

价值主张：银行在获得区块链效率和透明度的同时，无需在公共链上暴露敏感的交易数据。Prividium 使用零知识证明来验证交易，而无需透露金额、参与方或资产类型。它符合 MiCA（欧盟加密监管），支持权限访问控制，并将安全性锚定在以太坊主网。

zkSync 的路线图优先考虑了 Atlas（15,000 TPS）和 Fusaka（30,000 TPS）升级，并得到了 Vitalik Buterin 的认可，将 ZK Stack 定位为公共 Rollup 和私人企业链的基础设施。$ZK 代币通过 Token Assembly 获得实用性，该议会将 Prividium 的收入与生态系统增长联系起来。

风险：zkSync 押注企业级采用将抵消其不断下降的零售市场份额。如果德意志银行和瑞银的部署取得成功，zkSync 将捕获一个 Base 和 Arbitrum 尚未触及的蓝海市场。如果企业对链上结算犹豫不决，或者监管机构拒绝基于区块链的金融，zkSync 的转型将变成死胡同，并同时失去零售 DeFi 和机构收入。

导致 Rollup 走向消亡的因素：三种失败模式​

回顾 L2 的“坟墓”，我们可以总结出 Rollup 失败的三种模式：

1. 缺乏分发能力。 即使构建了一个技术上更优越的 Rollup，如果没有人使用，也毫无意义。开发者不会在“幽灵链”上部署应用，用户也不会向没有应用的 Rollup 跨链。冷启动问题非常残酷，大多数团队都低估了启动一个双边市场所需投入的资本和精力。

2. 激励枯竭。 积分计划在失效之前确实有效。依赖流动性挖矿、追溯性空投和收益农场来启动 TVL 的团队会发现，一旦奖励停止，投机资本就会立刻撤离。可持续发展的 Rollup 需要的是有机需求，而不是租赁来的流动性。

3. 缺乏差异化。 如果你的 Rollup 唯一的卖点是“我们比 Arbitrum 更便宜”，那么你正在进行一场走向终点的价格战。以太坊主网正在变得更便宜，Arbitrum 正在变得更快，Base 拥有 Coinbase。你的护城河是什么？如果答案是“我们拥有一个伟大的社区”，那么你已经离失败不远了——只是你还没承认而已。

到 2026 年还能存活下来的 Rollup 必定已经彻底解决了上述问题中的至少一个。其余的将逐渐沦为“僵尸链”：技术上仍在运行，但在经济上已无足轻重；它们运行着每天仅处理少量交易的验证者，等待着一场永远不会到来的优雅关停，因为根本没有人关心到要去“关灯”。

企业级 Rollup 浪潮：机构即分发​

2025 年标志着“企业级 Rollup”的兴起——大型机构开始推出或采用 L2 基础设施，通常标准化使用 OP Stack。Kraken 推出了 INK，Uniswap 发布了 UniChain，索尼（Sony）推出了用于游戏和媒体的 Soneium，Robinhood 则集成了 Arbitrum 作为准 L2 结算通道。

这一趋势在 2026 年继续延续，企业意识到他们可以根据特定需求部署定制化的 Rollup：许可访问、自定义费用结构、合规挂钩以及与遗留系统的直接集成。这些并不是与 Base 或 Arbitrum 竞争的公有链——它们是恰好使用了 Rollup 技术并向以太坊结算以保证安全性的私有基础设施。

这意味着：Layer 2 的总数可能会增加，但真正重要的“公有” L2 数量却在萎缩。大多数企业级 Rollup 不会出现在 TVL 排名、用户统计或 DeFi 活动中。它们是不可见的基础设施，而这正是其核心意义所在。

对于在公有 L2 上构建的开发者来说，这创造了一个更清晰的竞争格局。你不再是与每一个 Rollup 竞争——你是在与 Base 的分发能力、Arbitrum 的流动性以及 Optimism 的 OP Stack 生态系统竞争。除此之外的其他项目大多只是噪音。

2026 年的格局：三大平台主导的未来​

到年底，Layer 2 生态系统可能会围绕三个主导平台进行整合，每个平台服务于不同的市场：

Base 占据了散户和主流采用。对于通用型竞争对手来说，Coinbase 的分发优势是无法逾越的。任何针对普通用户的项目都应该默认选择 Base，除非有必须不选的理由。

Arbitrum 占据了 DeFi 和高频应用。流动性护城河和开发者生态系统使其成为衍生品、永续合约和复杂金融协议的首选。如果 2.15 亿美元的催化剂计划取得成效，游戏和 NFT 仍将是其增长引擎。

zkSync/Prividium 占据了企业和机构金融。如果德意志银行（Deutsche Bank）和瑞银（UBS）的试点取得成功，zkSync 将捕获公有 L2 因合规和隐私要求而无法触及的市场。

Optimism 作为 OP Stack 提供商而存活——与其说它是一条独立链，不如说它是驱动 Base、企业级 Rollup 和公共产品的基础设施层。其价值通过超级链（Superchain）愿景实现，几十条 OP Stack 链在其中共享流动性、消息传递和安全性。

其他所有项目——Polygon zkEVM、Scroll, Starknet, Linea, Metis, Blast, Manta, Mode 以及其他 40 多个公有 L2——将争夺剩余 10-15% 的市场份额。一些项目会找到利基市场（如游戏领域的 Immutable X，衍生品领域的 dYdX），但大多数则不会。

开发者为何应关注（以及该在哪里构建）​

如果你在以太坊上构建，2026 年对 L2 的选择不是技术性的，而是战略性的。Optimistic Rollups 和 ZK Rollups 已经趋于一致，对于大多数应用来说，性能差异已微乎其微。现在重要的是分发、流动性和生态契合度。

在 Base 上构建，如果： 你的目标是主流用户、构建消费级应用或与 Coinbase 产品集成。这里的用户入驻摩擦最低。

在 Arbitrum 上构建，如果： 你正在构建需要深厚流动性和成熟协议的 DeFi、衍生品或高吞吐量应用。这里的生态效应最强。

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参考来源​

超越 X-to-Earn：Web3 增长模型如何学会停止追逐炒作

· 阅读需 16 分钟
Dora Noda
Dora Noda
Software Engineer

Axie Infinity 曾拥有 200 万日活跃玩家。到 2025 年，这一数字已暴跌至 20 万——跌幅达 90%。StepN 的用户群从数十万蒸发至不足 1 万。全面来看，Play-to-Earn (P2E) 和 X-to-Earn 模式被证明是披着创新外衣的金融庞氏骗局。当音乐停止时，那些比起玩家更像“矿工”的用户一夜之间消失殆尽。

但在最初的崩盘三年后，Web3 正基于根本不同的假设进行重建。SocialFi、PayFi 和 InfoFi 正在从 2021-2023 年的残骸中吸取教训，将留存置于榨取之上，效用置于投机之上，社区置于雇佣兵资本之上。这不仅仅是品牌重塑。这是一个为超越炒作周期而构建的留存优先框架。

发生了什么变化，新规则是什么？

无法扩展的庞氏骗局：为什么 X-to-Earn 会崩溃​

零和经济​

Play-to-earn 模式创造了零和经济，游戏中没有产生任何资金。任何人能提取的资金，只能是别人投入的资金。这种结构性缺陷保证了最终的崩溃，无论营销或初始吸引力如何。

当 Axie Infinity 的 SLP (Smooth Love Potion) 代币在 2021 年中期开始下跌时，整个玩家经济体系便分崩离析。玩家更像是短期“矿工”，而非可持续生态系统的真正参与者。一旦代币奖励下降，用户留存便立即崩溃。

无上限的代币供应 = 必然的通胀危机​

销毁机制薄弱且无上限的代币供应，注定了最终的通胀危机。尽管最初看起来是可持续的，但这正是摧毁 Axie Infinity 玩家经济的缺陷。StepN 也遭遇了同样的命运——当盈利动力减弱时，用户流失呈指数级加速。

正如 Messari 的 2025 年加密货币状况报告所揭示的，缺乏明确效用的代币在代币发行（TGE）后的 90 天内会失去近 80% 的活跃用户。过多的团队通过膨胀早期排放量来人为推高 TVL 和用户数量。这虽然快速吸引了关注，但吸引的是错误的人群——那些刷取排放量、抛售代币并在激励放缓时立即退出的奖励猎人。

浅层游戏玩法，深层价值榨取​

2025 年 GameFi 融资下降了超过 55%，导致大量工作室倒闭，并暴露了基于代币的游戏结构的重大缺陷。主要的游戏代币贬值超过 90%，揭露了伪装成游戏的投机经济。

根本问题在于？当代币奖励被要求去补偿不完整的游戏玩法、薄弱的成长回路以及缺乏经济控制时，P2E 便宣告失败。只要收益保持高位，玩家就会忍受二流的游戏。一旦数学模型破裂，参与度便消失了。

机器人大军与虚假指标​

链上指标有时显示出强劲的参与度，但深入分析表明，大量活动来自自动化钱包而非真实玩家。虚假参与扭曲了增长指标，给创始人和投资者带来了对不可持续模式的虚假信心。

到 2025 年，结论已经很明确：仅凭经济激励无法维持用户参与。对快速流动性的追求破坏了长期的生态系统价值。

SocialFi 的第二次机会：从参与度挖矿到社区权益​

SocialFi——社交互动转化为经济奖励的平台——最初遵循与 Play-to-Earn 相同的榨取式套路。早期模式（Friend.tech、BitClout）如昙花一现，依赖于一旦投机退潮就会消失的反射性需求。

但 2026 年的 SocialFi 看起来截然不同。

转变：权益重于参与度​

随着 Web3 市场的成熟和用户获取成本的飙升，团队意识到留住用户比获取用户更有价值。忠诚度计划、声誉系统和链上活动奖励正走向舞台中央，标志着从炒作驱动的增长黑客向战略性留存模式的转变。

与其奖励原始输出（点赞、发帖、关注），现代 SocialFi 平台越来越多地奖励：

  • 社区治理 — 标记垃圾信息、解决争议或维持质量标准的用户将获得治理代币
  • 内容策展 — 算法会奖励那些推荐能带来真实参与（停留时间、重复访问）而非简单点击的用户
  • 创作者支持 — 长期支持者根据持续的支持力度获得专属访问权、收入分成或治理影响力

代币化忠诚度计划已成为 2026 年最具影响力的 Web3 营销趋势之一，传统的忠诚度积分被具有真实效用、流动性和治理权的区块链代币所取代。

可持续设计原则​

基于代币的激励措施在推动 Web3 领域的参与度方面发挥着至关重要作用，原生代币被用于奖励用户的各种形式参与，例如完成特定任务和质押资产。

成功的平台现在会限制代币发行量，实施归属计划（vesting schedules），并将奖励与可证明的价值创造挂钩。设计不当的激励模型会导致投机行为，而深思熟虑的系统则能培养真正的忠诚度和支持。

市场现状检查​

截至 2025 年 9 月，SocialFi 的市值达到了 15 亿美元，证明了其在最初的热潮之后仍具有持久的生命力。该行业的韧性源于转向可持续的社区建设，而非榨取式的参与度刷量（engagement farming）。

InfoFi 的艰难起步：当 X 关上大门时​

InfoFi —— 即信息、注意力和声誉成为可交易的金融资产 —— 成为继 SocialFi 之后的下一个进化阶段。但它的启动并非一帆风顺。

2026 年 1 月的崩盘​

2026 年 1 月 16 日，X（前 Twitter）禁止了奖励用户参与度的应用程序。这一政策转变从根本上破坏了“信息金融”（Information Finance）模式，导致 KAITO（下跌 18%）和 COOKIE（下跌 20%）等领先资产的价格出现两位数下跌，迫使项目迅速调整其业务策略。

InfoFi 最初的蹒跚是市场的失败。激励机制针对的是产出而非判断进行了优化。由此产生的内容看起来像是内容套利 —— 自动化、SEO 式的优化以及类似于早期 SocialFi 和空投刷量（airdrop-farming）周期的短期参与指标：快速参与、反射性需求和高流失率。

信誉转型​

正如 DeFi 在链上开启了金融服务，SocialFi 为创作者提供了社区变现的方式，InfoFi 通过将信息、注意力和声誉转化为金融资产迈出了下一步。

与将粉丝和原始参与度变现的 SocialFi 相比，InfoFi 走得更深：它试图为见解和声誉定价，并为对产品和协议产生重要影响的结果支付报酬。

崩盘后，InfoFi 正在发生分化。一个分支继续作为拥有更好工具的内容农场。另一个分支则在尝试更难的事情：将信誉转化为基础设施。

2026 年可信的 InfoFi 模型不再奖励病毒式传播的帖子，而是奖励：

  • 预测准确性 —— 正确预测市场结果或项目发布的个人将获得声誉代币
  • 信号质量 —— 产生可衡量结果（用户转化、投资决策）的信息将获得比例奖励
  • 长期分析 —— 提供持久价值的深度研究比病毒式的热门言论获得更高的报酬

这种转变将 InfoFi 从注意力经济 2.0 重新定位为一种新的原语：可验证的专家市场。

PayFi：无声的赢家​

在 SocialFi 和 InfoFi 占据头条新闻的同时，PayFi —— 可编程支付基础设施 —— 从第一天起就一直在悄悄地构建可持续模型。

为什么 PayFi 避开了庞氏陷阱​

与边玩边赚（play-to-earn）或早期的 SocialFi 不同，PayFi 从不依赖反射性的代币需求。其价值主张简单明了：可编程、即时、全球支付，摩擦和成本低于传统渠道。

核心优势：

  • 原生稳定币 —— 大多数 PayFi 协议使用 USDC、USDT 或挂钩美元的资产，消除了投机性波动
  • 真实效用 —— 支付解决了眼前的痛点（跨境汇款、商家结算、工资发放），而不是依靠未来的投机
  • 已证实的需求 —— 到 2025 年，稳定币月交易量超过 1.1 万亿美元，证明了除加密原生用户之外的真实市场匹配度

稳定币日益增长的作用提供了一个潜在的解决方案，实现了低成本的微交易、可预测的定价和全球支付，而不会让玩家暴露在市场波动中。这一基础设施已成为下一代 Web3 应用程序的基石。

GameFi 2.0：从 34 亿美元的错误中吸取教训​

2025 年的重置​

GameFi 2.0 强调互操作性、可持续设计、模块化游戏经济、真实所有权和跨游戏代币流。

一种被称为 Web2.5 游戏的新型游戏体验正在兴起，它利用区块链技术作为底层基础设施，同时避开代币，强调收入生成和用户参与度。

留存优先设计​

2026 年引领潮流的 Web3 游戏通常具有玩法优先的设计、有意义的 NFT 效用、可持续的代币经济学、跨平台的互操作性，以及企业级的可扩展性、安全性和合规性。

多个相互关联的游戏模式共享 NFT 和代币，支持留存、交叉互动和长期资产价值。限时比赛、季节性 NFT 和不断演变的玩法环境（Metas）有助于保持玩家兴趣，同时支持可持续的代币流动。

现实案例：Axie Infinity 的 2026 年大修​

Axie Infinity 在 2026 年初对其代币经济学进行了结构性调整，包括停止 SLP 排放并推出了 bAXS（一种与用户账户绑定的新代币），以抑制投机交易和机器人打金。这一改革旨在通过鼓励有机参与并将代币效用与用户行为相结合，创造一个更可持续的游戏内经济。

核心见解：2026 年最强大的模型扭转了旧秩序。玩法首先确立价值。代币经济学仅在能够增强努力、长期承诺或生态系统贡献的地方进行分层。

2026 框架：留存胜过收割​

可持续的 Web3 增长模型有什么共同点？

1. 效用先于投机​

每一个成功的 2026 模型都提供独立于代币价格的价值。SocialFi 平台提供更好的内容发现。PayFi 协议减少支付摩擦。GameFi 2.0 提供真正值得玩的玩法。

2. 限制排放，真实消耗​

代币经济学专家设计可持续的激励措施，且需求日益增加。以社区为中心的代币模型显著提高了采用率、留存率和长期参与度。

现代协议实施：

  • 固定最大供应量 —— 不再有通胀惊喜
  • 归属计划 (Vesting schedules) —— 创始人、团队和早期投资者在 3-5 年内解锁代币
  • 代币消耗机制 (Token sinks) —— 协议费用、治理参与和专属访问权限创造了持续的需求

3. 长期利益对齐机制​

用户不再是“挖提卖”，持续参与的用户将获得复合收益：

  • 声誉乘数 —— 具有持续贡献历史的用户将获得更高的奖励
  • 治理权 —— 长期持有者获得更大的投票权重
  • 专属访问权限 —— 为长期参与者保留的高级功能、早期投放或收入分成

4. 真实营收，而非仅仅是代币价值​

成功的模型现在依赖于平衡用户驱动的治理与协调的激励措施、可持续的代币经济学以及长期的营收可见性。

2026 年最强大的项目通过以下方式产生收入：

  • 订阅费 —— 使用稳定币或法币进行的定期付款
  • 交易量 —— 支付、交易或资产转移产生的协议费用
  • 企业服务 —— B2B 基础设施解决方案（API、托管、合规工具）

杀掉 X-to-Earn 的因素不会杀掉 Web3​

Play-to-Earn、早期 SocialFi 和 InfoFi 1.0 的崩溃不是 Web3 的失败 —— 而是伪装成创新的不可持续增长黑客手段的失败。2021-2023 时代证明，仅凭财务激励无法创造持久的参与度。

但教训正在被吸取。到 2026 年，Web3 的增长模型优先考虑：

  • 留存胜过获取 —— 可持续的社区击败雇佣兵式的用户
  • 效用胜过投机 —— 解决实际问题的产品比炒作周期更长久
  • 长期对齐胜过快速退出 —— 归属、声誉和治理创造了生态系统的耐用性

SocialFi 正在构建公信力基础设施。InfoFi 正在为可验证的专业知识定价。PayFi 正在成为全球可编程货币的轨道。而 GameFi 2.0 终于让游戏变得值得一玩 —— 即便没有收益。

庞氏时代已经结束。接下来会发生什么取决于 Web3 建设者能否抵制短期代币拉升的诱惑，并致力于创造即便没有代币用户也会选择的产品。

早期迹象表明行业正在学习。但真正的考验来自于下一个牛市诱惑创始人放弃“留存优先”原则而追求投机性增长时。2026 年的教训会深入人心，还是循环往复？

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