a16z的30万亿AI Agent梦如何实现？答案藏在「AI饥饿游戏」里

距离 2024 年第四季度 AI Agents 浪潮启动，已经过去整整一年了。

当时 @virtuals_io 率先提出了AI Agents 代币化的概念，即 AI 应用 / 代币与公平启动的代币进行配对。

在这短短一年里，Crypto AI 领域发生了翻天覆地的变化：推动了通用 AI 的开源运动，各类工具大量涌现，让开发者和小白用户都能轻松上手构建项目。

最初，只是一个 AI 产品发币，低估值公平启动，由独立开发者或小团队主导。如今已发展成一个完整的 Crypto AI 生态，数百个优秀团队在此构建他们的愿景。

鉴于近期 x402 叙事带来的热度，本文将通过梳理行业现状、理解变化、分析关键玩家的进展，来探讨最重要的问题：这一切将走向何方？Crypto AI Agents 的核心价值究竟是什么？

如果你和我一样，对 AI 感到兴奋并乐于学习，你大概已经注意到 AI 的发展速度极快。每个月都有新奇酷炫的东西出现。从有也不错的基础应用，比如万物皆可吉卜力风格化，到具备生产级质量的 AI 生成视频，再到生产力胜过普通初级程序员的 AI Agents。

但在 Crypto 领域，情况并非总是如此。去年此时 AI 智能体叙事兴起时，火爆的项目是这些：

· @truth_terminal 变得栩栩如生，与 a16z 的 @pmarca 互动并获得投资。

· @aixbt_agent 提供精辟分析，同时也是 X 平台上一位古怪的、原生的 Crypto 圈玩家。

· @virtuals_io 作为智能体社会，推出的Agent 代币动不动就暴涨 10-50 倍。

· @dolos_diary 是互联网头号恶霸，因其犀利搞笑而备受喜爱。

· @luna_virtuals 作为首个 AI 偶像。

叙事启动时，娱乐是头号主题。但如今我们已经很久没见到 AI Agents 带来任何新形式的娱乐了（这或许是好事，但早期 AI 时代的魅力和吸引力已然消失）。

现在焦点极度集中在 Crypto 本身擅长的垂直领域：金融用例，即赚钱（以及不亏钱）。

a16z 在其最新的《加密行业状况》报告中，提出了智能体经济 30 万亿美元的潜在市场规模，这可能有点不切实际，因为预计到 2030 年，整个 AI 市场的规模也才几万亿美元。

话虽如此，我相信整个智能体经济确实能价值数万亿美元。随着生成式 AI 工具和垂直领域 AI 帮助个人提升生产力，企业采用率增加，更高效的 AI 驱动工作流程在组织内部引入和实施，这个市场会不断扩大。

Crypto 领域也不例外。但由于这个行业极度聚焦于赚钱，其工作流程自然会围绕赚钱展开。以下几个类别尤为突出：

DeFi：Crypto 领域最成熟的产品市场契合点

· 交易（现货、永续合约，在 CEX/DEX 上进行）

· 货币市场（借贷，加密资产抵押）

· 稳定币（交换媒介 / 价值稳定单位，可组合的高收益 DeFi 策略）

· 收益协议（利率市场、积分市场、资金费率市场、收益优化器 / 金库产品）

· RWA/DePIN（将现实世界生产性资产上链，连接链上资本以满足链下需求）

这是最大的潜在市场，总锁仓价值超过 1500 亿美元，稳定币市值超过 3000 亿美元。监管的日益清晰和机构采用的增加，正推动更多资本上链；而稳定币采用率的激增，也吸引更多企业和初创公司使用加密通道。

基于这些原因，对自动化的需求即能作为后端的基础设施和工具，同时企业 / 初创公司作为前端，将普通用户带入链上将成为推动下一阶段采用的关键。

那些能够抽象掉 DeFi 复杂性、简化执行过程、或改进 DeFi 关键方面（如风险管理、资产再平衡、策略策展等）的 AI 代理，很可能将捕获流入 DeFi 协议的巨额价值中的相当一部分。

关键生态玩家：

· DeAI 是 Crypto AI 领域最成熟的产品市场契合点

· 预测市场 x AI：Crypto 领域增长最快的细分市场

如果你持续观察生态，会发现 DeFi x AI 领域变化不大。这是因为破解 DeFi 相关的工作流程极其困难。你不能随便把 AI 塞进去就祈祷有好结果，必须实施负责任的结构设计和防护措施，以防止出现严重事故。

为什么我现在谈论这些，而不是泛泛的AI 智能体？

最初的 AI 智能体生态基本就是 Virtuals 及其生态内构建的智能体（或许还有零星的 CreatorBid 等），以及 ai16z（现称 ElizaOS）等框架，它们让构建能调用各种工具的智能体或 X 机器人变得容易，此外还有 Arc、Pippin 等大量其他框架。

这些东西很酷、很有趣，但这并非 AI 智能体的真正定义。真正的智能体应该是能够理解其环境、理解自身角色与责任、主动决策并采取行动，以在最少人为干预下实现特定目标的 AI。

环顾四周，95% 以上的项目并非如此。它们要么只是一个软件、一个生成式 AI 产品，要么仍处于向自主 AI 智能体发展的过程中。

我并非想贬低任何人。我想强调的是，我 * 仍处于非常早期的阶段，以至于大多数人还没真正搞清楚什么行得通。

那些已经搞清楚什么行得通的，通常不被归类于AI 智能体，而是被看作一个 AI 项目。

生态现状

近期 x402 带来的热度刺激了资本轮动和对 Crypto AI 的兴趣，但新的生态面貌与之前已大不相同。

1. 框架热度已消退

框架曾经非常重要，它们帮助构建者快速起步，减少在学习和编写代码、设计工作流程上的时间。像 MCP 这样的工具提升了智能体调用或提供 API 的能力，ERC-8004 将助力建立注册表并确立以太坊作为信任与结算层，Google 的 A2A & AP2 正成为构建者的首选框架，而 n8n 等 AI 智能体 / 工作流构建工具也吸引了大量开发者和普通用户。

正因如此，针对框架本身的炒作已经降温，许多项目转向其他方向。例如 @arcdotfun 转向了工作流构建器；@openservai 最初定位为集群，现在也转向工作流构建器，以及旨在利用智能体创建 Web3 AI 驱动业务、并针对特定用户群（如预测市场工作流）的工具。

框架依然重要，但随着 Web2 AI 框架和工具的普及，以及 Web3 通道的采用，针对 Web3 框架的炒作已然减退。

2. 从公平启动发射台向 ICO 模式转变

公平启动发射台模式对小型零售投资者有利，但使得团队难以扩展规模。它也容易成为独立开发者进行短期构建或纯粹炒作、而非构建能持续 3-5 年以上的长期 AI 业务的温床。

在这方面，Virtuals 通过其智能体商业协议 进行扩张是合乎逻辑的。随着 x402 确立自身作为智能体支付通道的地位，建立智能体信任 / 声誉评分的基础设施，以及界定智能体如何协同工作并为彼此服务付费的机制，对于实现智能体愿景至关重要。

然而挑战和核心问题依然存在：是否存在人们愿意付费的高质量服务？

如果大多数服务都无用，人们为何不直接用 Web2 的 AI 服务，而非要选择 Web3？若真如此将 Web3 智能体聚集起来的意义何在？

要建立一个能产生 7-8 位数收入的可持续 AI 业务，你需要资金、高能动性的人才和时间来构建愿景，而公平启动的发射台模式难以满足这些需求。

相反，我们看到中型到大型 AI 团队日益受到欢迎，它们能够从天使投资人和风投那里获得种子资金，并通过社区轮（无论是在 Kaito Launchpad、Legion 还是 Echo 上）进入市场。

这些团队凭借其掌握的资源（资金、人才、风投背书等），往往能提供质量高得多的产品 / 服务，这也通常使得它们的代币表现更好。

3. 失效的盈利模式与代币经济

同时管理 AI 产品和代币需要两套完全不同的技能，需要精心设计将两者结合，以加速产品增长和用户获取（例如：向正确用户空投代币 → 用户转化为付费用户 → 付费使用产品 → 获得更多代币，这些代币通过收入分享、回购、治理等机制使用户与项目长期利益绑定 → 飞轮持续运转）。

说起来容易，做起来难。大多数小型 AI 代理团队将其代币经济的 30-80% 分配出去，导致没有剩余资源来启动任何增长飞轮。

多数项目采用 SaaS 订阅制或按使用量 / 积分计费，并增加使用代币支付可获折扣的选项。许多项目会用部分订阅收入来回购代币，或销毁用于支付服务的代币。

用订阅收入回购代币是可以的，但仅强制要求使用代币支付（或仅提供折扣）很难实现规模化。

加密代币波动性极大。将其作为支付媒介并非好主意（今天可能涨 20%，明天可能跌 30%，很难做预算）。

4. 达尔文式 AI：资本形成的新路径与清晰的代币经济

@opentensor (Bittensor) 已成为创始人启动想法、矿工为 AI 做贡献、投资者投资下一个可能颠覆行业的 DeAI 公司的首选平台。

@flock_io 利用联邦学习，为隐私保护和特定领域 AI 设立了标准，吸引了 Web2 企业、政府作为客户，以及希望为 AI 做贡献的训练者（矿工）。与 Bittensor 类似，Flock 帮助公司借助外部优质人才完成酷炫且有意义的 AI 工作。

@BitRobotNetwork 受 Bittensor 启发，正采取类似方法引导以机器人为中心的子网生态系统。

同时，带有真实资金博弈的现实世界基准 / 评估也在出现（这也成为一种高质量娱乐）：

· @the_nof1 的 Alpha Arena 让 6 个前沿 AI 模型用真金白银（各 1 万美元）进行永续合约交易竞赛。

· @FractionAI_xyz 利用 AI 智能体间的竞争来改进 / 持续微调智能体，以提供更好的输出、信号、利润和风险管理。

· @openservai 创建 OpenArena，让 AI 模型在预测市场交易中竞争。

达尔文式 AI 正在解决资本形成的问题，是驱动 Crypto AI 创新的引擎。

· 排名第一的 Bittensor 子网 Chutes 已是 OpenRouter 上排名第一的推理服务提供商，而 OpenRouter 是全球最受通用 AI 开发者欢迎的统一 API 网关。

· 顶级的计算子网（3-4 个）合计年经常性收入达到 2000-3000 万美元。

· 预测相关的子网通过将阿尔法信号货币化，和 / 或利用信号进行更好的交易 / 预测，开始获得数十万至数百万美元的年经常性收入。

达尔文式竞争性 AI = 资本形成（无需风投）+ 创新加速器（吸引 AI/ML 工程师贡献）= 这将是 2026 年推动 AI 智能体叙事的核心力量。

注：达尔文式 AI特指一种基于竞争和市场经济来驱动 AI 模型开发、评估与回报的去中心化生态系统。它的核心思想是优胜劣汰，就像达尔文提出的自然选择理论一样，让最优秀、最有用的 AI 模型在公开竞争中胜出并获得奖励。

那么，对于小型团队或 AI 智能体，现在有什么令人兴奋的呢？

老实说，有一些我用着不错，但目前还没有一个让我愿意付费。

· 研究：Grok 覆盖 X 平台，ChatGPT 覆盖通用领域。

· 深度分析：我主要看新闻通讯和 Messari 报告。

· 快速市场展望：用 @elfa_ai 的 TG 聊天机器人。

· 预测市场交易点子：用 @AskBillyBets、 @Polysights、 和 @aion5100 的 @futuredotfun。（对 @sire_agent 的 aVault 很期待，但尚未公开）。

· DeFi：大多自己操作，有时用 @almanak 和 @gizatechxyz，但这些不算严格意义的AI 智能体，也非公平启动。

· 交易：用 @DefiLlama 在 EVM 上兑换，或用 @JupiterExchange 在 Solana 上兑换。不做永续合约（必要时用 @Cod3xOrg 辅助分析和执行）。

Crypto 领域习惯让用户免费使用一切，所以用户偏爱免费工具。代币门控或收费门控效果不佳，但将费用无缝嵌入产品中是可行的。这就是为什么基于结果的定价模型 * 很有效。人们不愿月付 40 美元，但愿意为一笔成功的交易支付 40 美元 Gas 费。

如果你能交付最优结果（高收益、最佳交易价格），只要结果够好，没人会介意你内置了费用。

尝试了这么多 Crypto AI 应用或智能体后，我学到的是：目前最好的产品就是能赚钱的产品，而实现此目标的最佳垂直领域是发射台（以及即将爆发的预测市场），也就是运营链上赌场并从交易中积累费用。

未来展望

· 能达到主流采用的真实用例（即圈外普通 AI 开发者或用户会用的）将于明年出现，它们很可能源自 DeAI/ 达尔文式 AI 生态系统。

· 2026 年将是 Crypto AI 之年，DeFi 用例、DeAI 基础设施和预测用例将大量涌现。

· 大多数小型智能体团队将逐渐消失或被收购 / 合并，或者转向在达尔文式 AI 生态系统内构建。

· Crypto AI 和 AI 智能体作为细分领域将融合，标志着 Crypto AI 的产品方向和愿景更加清晰。

· 发射台仍将是 Crypto Twitter 圈的核心，产生交易量和费用，但真正推动行业进步的重大创新将发生在资源（资本、人才、分发渠道和用户采用）最集中的地方。

Crypto AI Agents 的意义究竟何在？

对于公平启动的AI 智能体，其意义在于设计一种交易体验，披着投资科技的外衣，尽管其中大多数只是套了层代币外壳的 LLM 封装器。

对多数情况而言，它为小散提供了早期投资这类AI 智能体投机资产并赚钱的最佳途径。

Crypto AI 智能体作为一个叙事，其意义在于为未来的智能体经济奠定基石，届时区块链将作为核心基础设施 / 通道，让这一切成为可能。