a16z：11大用例洞察AI與加密的交叉融合

來源：a16z crypto；翻譯：金色財經xiaozou

互聯網的經濟模式正在發生變革。當開放的互聯網坍縮成一個簡單的提示框時，我們不禁要問：AI將引領我們走向開放的互聯網，還是構築起新的付費牆迷宮？而掌控這一切的，將是高度中心化的巨頭企業，還是廣大的用戶社區？

這正是加密技術大顯身手的領域。我們已多次探討過AI與加密技術的交叉。簡而言之，區塊鏈爲構建互聯網服務和網路提供了全新範式——去中心化、可信中立以及真正被用戶擁有。通過重構當前系統的經濟模型，區塊鏈能有效制衡AI系統中日益明顯的中心化趨勢，助力打造更開放、更可靠的互聯網。

加密技術能優化AI系統，反之亦然——這一理念雖非新創，卻常被模糊定義。某些交叉領域已吸引建設者和用戶，例如在低成本AI泛濫的當下驗證"人類證明"。但其他用例看似仍需數年乃至數十年才能實現。本文我們將分享11個加密與AI融合的實際用例，旨在激發關於可行性、待解挑戰等問題的討論。這些案例均基於當下正在開發的技術，從處理海量微支付到確保人類掌控與未來AI的關係，皆有涉及。

1**、AI交互中的持久化數據與上下文**

作者：Scott Duke Kominers，a16z crypto研究合夥人

生成式AI依賴數據蓬勃發展，但對許多應用而言，上下文（即與交互相關的狀態和背景信息）的重要性不亞於數據，甚至更爲關鍵。

理想情況下，AI系統（無論是智能體、大語言模型接口還是其他應用）應當能記住你正在進行的項目類型、溝通風格、偏好的編程語言等大量細節。但現實中，用戶往往需要在單個應用內的不同交互中（比如每次啓動新的ChatGPT或Claude會話時）重新建立這些上下文，更不用說跨系統切換時了。

目前，生成式AI應用的上下文幾乎無法在不同系統間遷移。

借助區塊鏈技術，AI系統可將關鍵上下文要素轉化爲持久化數字資產。這些資產能在會話開始時加載，並跨AI平台無縫傳輸。更重要的是，區塊鏈可能是唯一同時具備前向兼容性和互操作性承諾的解決方案——因爲這些特性正是基於區塊鏈協議的核心屬性。

遊戲和媒體領域是天然的應用場景：用戶的偏好設置可跨不同遊戲和環境持續存在。但真正的價值在於知識應用領域（AI需要理解用戶的知識結構和學習方式）以及編程等專業化AI用例。當然，企業早已開始開發具有業務專屬全局上下文的定制機器人——但這類上下文通常無法遷移，甚至在同一機構內使用的不同AI系統間也不行。

各機構剛剛開始意識到這個問題。目前最接近的通用解決方案是具備固定持久化上下文的定制機器人。但平台內用戶間的上下文可移植性已開始在鏈下萌芽：例如Poe平台允許用戶出租自己的定制機器人。

將這類活動引入鏈上，將使我們交互的AI系統能共享一個包含所有數字活動關鍵要素的上下文層。它們能立即理解我們的偏好，更精準地優化使用體驗。反之，正如鏈上知識產權註冊機制，讓AI引用持久化鏈上上下文還能催生圍繞提示詞和信息模塊的新型市場交互——例如用戶可直接授權或變現自身專業知識，同時保持對數據的掌控權。當然，共享上下文還將實現許多我們尚未設想的可能性。

2**、智能體的通用身分系統**

作者：Sam Broner，a16z crypto投資團隊合夥人

身分——記錄事物本質的權威憑證——是支撐當今數字發現、聚合與支付系統的隱形基礎設施。由於平台將這套基礎設施封閉在圍牆內，我們感知到的身分只是成品的一部分：亞馬遜爲商品分配標識符（ASIN或FNSKU），集中展示商品並協助用戶發現與支付。Facebook亦是如此：用戶身分構成其信息流的基礎，貫穿應用內的所有場景，包括Marketplace商品列表、自然帖文與付費廣告。

隨着AI智能體的發展，這一切即將改變。當更多企業將智能體用於客服、物流、支付等場景時，其平台將越來越不像單一界面的應用，而是會跨越多個載體和平台運行，積累深層上下文，爲用戶執行更多任務。但若將智能體身分綁定至單一市場，則其在其他重要場景（郵件線程、Slack頻道、其他產品內部）將無法使用。

因此智能體需要統一的"數字護照"。沒有它，我們將無法支付智能體費用、驗證其版本、查詢其功能、確認其代理對象，或追蹤其跨應用聲譽。智能體身分需兼具錢包、API註冊表、更新日志和社交憑證功能——使任何界面（郵件、Slack或其他智能體）都能以統一方式識別並與之交互。缺乏"身分"這一共享基礎元件，每次集成都需從頭重建基礎設施，發現機制始終處於臨時狀態，用戶切換渠道時還會丟失上下文。

我們有機會從第一性原理設計智能體基礎設施。那麼如何構建比DNS記錄更豐富的可信中立身分層？與其再造將身分與發現、聚合、支付捆綁的一體化平台，不如讓智能體能夠接收付款、列明功能，並存在於多個生態系統中，而無需受制於特定平台。這正是加密技術與AI交叉的價值所在——區塊鏈網路提供無需許可的可組合性，使開發者能創造更有用的智能體和更佳用戶體驗。

目前，Facebook或亞馬遜等垂直整合解決方案確實提供更好的用戶體驗——打造優秀產品的內在復雜性本就包含確保各環節自上而下的協調統一。但這種便利的代價高昂，尤其當構建智能體聚合、營銷、變現和分發軟件的成本下降，而智能體應用場景持續擴張時。雖然匹配垂直整合提供商的用戶體驗仍需努力，但可信中立的智能體身分層將讓創業者真正擁有自己的數字護照，並激勵他們在分發與設計領域大膽創新。

3**、前向兼容的人類證明機制**

作者：Jay Drain Jr.，a16z crypto投資合夥人；Scott Duke Kominers，a16z crypto研究合夥人

隨着AI日益滲透至各類網路交互（從深度僞造到社交媒體操控，爲各種機器人和智能體提供支持），辨別線上交互對象是否爲真實人類變得愈發困難。這種信任危機並非未來隱患，而是當下現實——從X平台的水軍評論區到交友軟件的機器人，真實與虛擬的界限正在模糊。在此環境下，人類證明成爲關鍵基礎設施。

數字身份證（包括美國運輸安全管理局使用的中心化ID）是驗證人類身分的一種方式。這類ID包含用戶名、PIN碼、密碼、第三方認證（如公民身分或信用評級）等所有能證明個人身分的憑證。去中心化的價值在此顯而易見：當這些數據存儲在中心化系統中時，發行方可隨時撤銷訪問權限、收取費用或協助監控。去中心化徹底扭轉了這一權力結構：用戶而非平台守門人掌控自身身分，使其更安全且抗審查。

不同於傳統身分系統，去中心化人類證明機制（如Worldcoin的Proof of Human）允許用戶在保護隱私和可信中立的前提下，自主保管並驗證其人類身分。就像駕照不受籤發時間地點限制隨處可用那樣，去中心化PoP（Proof of Personhood）可作爲可復用的基礎層服務於任何平台，包括尚未誕生的平台。換言之，基於區塊鏈的PoP具有前向兼容性，因其具備：

**可移植性：**協議作爲公共標準可供任何平台集成。去中心化PoP通過公共基礎設施管理，完全由用戶控制。這使其具備徹底的可移植性，任何平台現在或未來都能兼容。

**無許可訪問性：**平台可自主選擇承認PoP ID，無需經過可能歧視不同用例的守門人API。

該領域面臨的挑戰是採用率。雖然尚未出現大規模的人類證明應用案例，但我們預計臨界用戶量、早期合作夥伴和殺手級應用將加速其普及。每個採用特定數字ID標準的應用都會提升該ID對用戶的價值，從而吸引更多用戶獲取該ID，進而促使更多應用集成該ID作爲人類認證方式（由於鏈上ID天生具備互操作性，這種網路效應可快速形成）。

我們已看到遊戲、交友和社交媒體領域的主流消費應用宣布與World ID合作，幫助用戶確認自己在與真實人類（且是預期中的特定對象）遊戲、聊天和交易。今年還湧現了Solana Attestation Service（SAS）等新身分協議——雖然不直接發行人類證明，但SAS允許用戶將鏈下數據（如合規所需的KYC檢查或投資資質認證）與Solana錢包隱私關聯，以此構建去中心化身份。這些跡象表明去中心化PoP的轉折點或許不遠。

人類證明不僅關乎禁止機器人，更在於劃定AI智能體與人類網路的明確邊界。它使用戶和應用能區分人機交互，爲更優質、更安全、更真實的數字體驗創造空間。

4**、面向AI的去中心化物理基礎設施網路****(DePIN)**

作者：Guy Wuollet， a16z crypto投資團隊合夥人

AI雖屬數字服務，但其發展正日益受制於物理基礎設施瓶頸。去中心化物理基礎設施網路(DePIN)——這種構建和運營實體系統的新模式——能夠幫助普及AI創新所需的計算基礎設施，使其成本更低、韌性更強、抗審查能力更優。

如何實現？能源與芯片獲取是AI發展的兩大核心障礙。去中心化能源可提升電力供給，而建設者們還通過DePIN整合遊戲PC、數據中心等場景的閒置芯片。這些計算機可共同構成無許可的計算資源市場，爲AI新產品開發創造公平競爭環境。

其他應用場景包括大語言模型的分布式訓練與微調，以及模型推理的分布式網路。去中心化訓練與推理能大幅降低成本，因其利用了原本閒置的計算資源。同時提供抗審查能力，確保開發者不會被超大規模雲服務商（提供可彈性擴展計算基礎設施的中心化雲服務巨頭）剝奪平台使用權。

AI模型集中於少數企業的問題長期存在；去中心化網路有助於打造更具成本效益、更抗審查且更可擴展的AI系統。

5**、AI智能體、終端服務提供商與用戶間交互的基礎設施及防護機制**

作者：Scott Duke Kominers，a16z crypto研究合夥人

隨着AI工具執行復雜任務與多層級交互鏈的能力提升，智能體間自主交互的需求將顯著增長。

例如，某AI智能體可能需要獲取特定計算數據，或調用專業智能體執行專項任務——如指派統計機器人開發運行模型模擬，或在營銷素材制作中啓用圖像生成機器人。AI智能體還能通過代表用戶完成交易全流程創造巨大價值——比如根據偏好搜索預訂機票，或發現並訂購某類型新書。

目前尚未形成通用的智能體間市場，此類跨系統查詢主要通過顯式API連接實現，或局限於支持內部智能體調用的封閉生態。

廣泛來看，當前大多數AI智能體運行於孤島式生態，API相對封閉且缺乏架構標準化。而區塊鏈技術能幫助協議建立開放標準，這對短期採用至關重要。長期而言，這也支持前向兼容：新型AI智能體出現時可無縫接入現有底層網路。得益於互操作性、開源、去中心化及易升級的架構特性，區塊鏈能更好適應AI創新迭代。

隨着市場發展，多家公司已開始構建智能體間交互的區塊鏈基礎設施：例如Halliday近期推出支持AI工作流交互的標準化跨鏈架構協議，通過協議級防護確保AI行爲不偏離用戶意圖。Catena、Skyfire和Nevermind則利用區塊鏈實現智能體間自主支付，無需人工介入。更多類似系統正在開發中，Coinbase甚至已開始爲這些嘗試提供基礎設施支持。

6**、保持****AI/**氛圍編碼應用的同步性

作者：Sam Broner，a16z crypto投資團隊合夥人；Scott Duke Kominers，a16z crypto研究合夥人

生成式AI的革命性進展使軟件開發變得前所未有的簡單。編碼效率呈數量級提升，更重要的是——現在可以用自然語言編程，即便缺乏經驗的開發者也能分叉現有程序或從零構建新應用。

但AI輔助編碼在創造新機遇的同時，也爲程序內外引入了大量熵增。"氛圍編碼"（Vibe coding）雖然抽象掉了軟件底層的復雜依賴網路，但隨着源庫和其他輸入的變化，這種編程方式可能導致程序在功能性和安全性方面存在隱患。此外，當人們使用AI創建個性化應用和工作流時，這些系統與他人系統的對接難度也隨之增加。事實上，兩個執行相同任務的氛圍編碼程序，其操作邏輯和輸出結構可能截然不同。

一直以來，確保一致性與兼容性的標準化工作首先由文件格式和操作系統承擔，後來則由共享軟件和API集成實現。但在軟件實時演化、變形和分叉的世界裏，標準化層需要具備廣泛可訪問性和持續可升級性，同時還需維持用戶信任。更重要的是，單靠AI無法解決激勵人們建立和維護這些連結的問題。

區塊鏈技術可同時解決這兩個問題：通過協議化同步層（synchrony layers）嵌入用戶定制軟件構建，動態更新以確保變化中的跨平台兼容性。過去大型企業可能花費數百萬美元聘請德勤等"系統集成商"定制Salesforce實例，如今工程師一個周末就能創建查看銷售信息的定制界面。但隨着定制軟件數量激增，開發者需要協助來保持這些應用的同步運行。

這與當前開源軟體庫的開發模式類似，但區別在於持續更新而非定期發布——並增加了激勵層。這兩點在加密技術的加持下更易實現。正如其他基於區塊鏈的協議，同步層的共同所有權激勵着各方持續投入改進。開發者、用戶（及其AI代理）和其他參與者都能因引入、使用和發展新功能與集成而獲得獎勵。

反之，共享所有權讓所有用戶都與協議的整體成功利益攸關，這成爲抵御惡意行爲的緩衝機制。正如微軟不會破壞.docx文件標準以免影響用戶和品牌聲譽，同步層的共同所有者同樣沒有動機向協議引入拙劣或惡意代碼。

與此前所有軟件標準化架構一樣，該領域存在巨大的網路效應潛力。隨着AI編碼軟件的"寒武紀大爆發"持續，需要保持互聯的異構系統網路將急劇擴張。簡言之：氛圍編碼要保持同步，不能僅靠Vibe。加密技術正是答案所在。

7**、支持收益共享的微支付系統**

作者：Liz Harkavy，a16z crypto投資團隊合夥人

以ChatGPT、Claude和Copilot爲代表的AI工具與智能體，爲暢遊數字世界提供了全新便利方式。但無論利弊，它們正在動搖開放互聯網的經濟基礎。現實影響已然顯現——教育平台因學生轉向AI工具面臨流量銳減，多家美國報社正以版權侵權起訴OpenAI。若不能重構激勵機制，我們將目睹互聯網日益封閉化，付費牆增多而內容創作者減少。

政策手段固然存在，但在法律程序推進的同時，多項技術解決方案正在浮現。最具前景（也最復雜）的方案或許是在網路架構中植入收益共享系統：當AI驅動的行爲促成交易時，參與決策過程的內容源應獲得分成。聯盟營銷生態已實現類似的歸因追蹤與收益分配，更先進的版本則可自動追蹤信息鏈所有貢獻者並給予獎勵——區塊鏈顯然能在溯源鏈條中發揮作用。

但此類系統需要配備特殊功能的新型基礎設施：能處理多源微交易的微支付系統、公平評估各類貢獻的歸因協議、確保透明公正的治理模型。現有區塊鏈工具已展現潛力，如Rollup與Layer2方案、AI原生金融機構Catena Labs、金融基礎設施協議0xSplits等，它們能實現近乎零成本的交易與更精細的支付拆分。

區塊鏈將通過以下機制賦能智能支付系統：

• 納米支付可拆分至多個數據提供商，單次用戶交互即可通過智能合約自動向所有貢獻源分發極小額支付。

• 智能合約支持基於完成交易的可執行追溯支付，以完全透明可追溯的方式補償交易發生後被確認影響購買決策的信息源

• 支持復雜可編程的支付分配方案，通過代碼強制規則而非中心化決策實現收益公平分配，在自主智能體間建立免信任的財務關係

隨着這些新興技術成熟，它們將爲媒體行業創造捕捉完整價值鏈的新型經濟模型——從創作者到平台再到用戶。

8**、作爲知識產權與溯源登記簿的區塊鏈**

作者：Scott Duke Kominers，a16z crypto研究合夥人

生成式AI的興起，迫切需要高效且可編程的知識產權註冊與追蹤機制——既要確保內容來源可溯，也要支持圍繞IP訪問、共享與remixing的商業模式。現行IP框架依賴高成本中介與事後追責，已無法適應AI即時消費內容、一鍵生成變體的新時代。

我們需要開放、公開的登記系統，能提供明確所有權證明，讓IP創作者便捷高效地交互，並允許AI及其他網路應用直接對接。區塊鏈堪稱完美解決方案：無需中介即可完成IP註冊，提供不可篡改的溯源證明，還能讓第三方應用輕鬆識別、授權和調用這些IP。

當互聯網前兩個時代（以及正在發生的AI革命）常與知識產權保護弱化相關聯時，技術能保護IP的理念自然引發諸多質疑。問題在於，當前多數IP商業模式聚焦於排除衍生作品，而非激勵和貨幣化這些創作。但可編程IP基礎設施不僅讓創作者、特許經營方和品牌能在數字空間明確IP所有權，更爲以生成式AI等數字應用爲中心的IP共享商業模式打開大門——這實際上將生成式AI對創意工作的主要威脅轉化爲了機遇。

我們已看到創作者在NFT領域早期試水新模型，有公司利用以太坊上的NFT資產在CC0品牌建設下實現網路效應與價值積累。近期更出現專爲標準化、可組合IP註冊與授權構建的協議乃至專用區塊鏈（如Story Protocol）。部分藝術家已開始通過Alias、Neura和Titles等協議，授權其藝術風格與作品用於創意remixing。而Incention的Emergence系列則讓粉絲參與科幻宇宙及角色的共同創作，通過基於Story構建的區塊鏈登記簿追蹤每位貢獻者的創作內容。

9**、助力內容創作者變現的網路爬蟲**

作者：Carra Wu，a16z crypto投資團隊合夥人

當下最具產品市場契合度的AI智能體並非編程或娛樂助手，而是網路爬蟲——這些自主穿梭於互聯網、收集數據並決定連結追蹤路徑的數字探員。

據估算，近半數網路流量已源自非人類主體。爬蟲程序慣常無視robots.txt協議（本應用以告知自動化爬蟲網站訪問權限，實則約束力薄弱），其採集的數據最終淪爲某些科技巨頭的競爭壁壘。更糟的是，網站不得不爲這些不速之客承擔帶寬與CPU資源成本，仿佛在服務永無止境的匿名數據收割者。Cloudflare等CDN（內容分發網路）服務商提供的攔截方案，實則是本不該存在的補救措施。

我們曾指出互聯網原始契約——內容創作者與分發平台間的經濟盟約——正面臨瓦解。數據印證了這一趨勢：過去12個月，網站主開始大規模封禁AI爬蟲。2024年7月全球TOP10,000網站中僅約9%屏蔽AI爬蟲，如今該比例已達37%。隨着網站主防御手段升級與用戶不滿累積，這一數字必將持續攀升。

倘若不依賴CDN全面封殺疑似爬蟲的訪問者，能否找到折中方案？與其濫用爲人類流量設計的系統，AI爬蟲或可付費獲取數據採集權。這正是區塊鏈的用武之地：在此設想中，每個爬蟲智能體都將持有加密貨幣，通過x402協議與網站的"bouncer"智能體或付費牆協議進行鏈上協商（當然挑戰在於自1990年代沿用至今的Robots Exclusion標準已根深蒂固，需要Cloudflare等CDN巨頭參與的大規模羣體協作才能突破）。

與此同時，人類用戶可通過World ID（參見前文）驗證真人身分繼續免費獲取內容。如此，內容創作者與網站主能在數據採集環節即獲得AI訓練集的合理補償，而人類仍可暢享信息自由的互聯網。

10**、既精準又隱私的廣告新範式**

作者：Matt Gleason，a16z crypto安全工程師

AI已開始改變我們的線上購物方式，但如果日常所見廣告能真正有用呢？人們厭惡廣告的理由顯而易見：不相關的廣告純屬噪音，而過度精準的AI廣告（基於海量消費數據）又令人毛骨悚然。其他應用則通過不可跳過的廣告牆（如流媒體服務或遊戲關卡）來變現。

加密技術能重構廣告機制，解決這些痛點。結合區塊鏈的個性化AI智能體，可在"無關廣告"與"恐怖精準"間找到平衡——根據用戶自定義偏好投放廣告。關鍵在於，這一切無需全局暴露用戶數據，還能直接補償數據分享者或廣告互動者。

所需技術要素包括：

• 低費率數字支付：爲補償用戶的廣告互動（觀看/點擊/轉化），企業需高頻發送小額支付。這要求高吞吐量、近乎零費用的支付系統。

• 隱私保護數據驗證：AI需能證明消費者符合某些人口統計特徵。零知識證明可在保護隱私前提下完成驗證。

• 激勵機制：若互聯網採用基於微支付的變現模式（如每次互動<0.05美元），用戶可選擇觀看廣告換取報酬，將現行"榨取模式"轉變爲"參與模式"。

人類追求廣告相關性已有數百年歷史（線下）和數十年歷史（線上）。而通過加密與AI視角重構廣告，終將使其真正有用：精準卻不驚悚，實現多方共贏——對建設者和廣告主而言，解鎖更可持續、利益一致的新激勵結構；對用戶而言，提供更多探索數字世界的途徑。

這不僅不會貶損廣告位價值，反而能提升其含金量。更有望顛覆當前根深蒂固的榨取式廣告經濟，代之以更人性化的系統：用戶被視爲參與者，而非產品。

11**、人類擁有並掌控的AI夥伴**

作者：Guy Wuollet，a16z crypto投資團隊合夥人

現代人花在電子設備上的時間已超過面對面交流，其中越來越多時間用於與AI模型及AI篩選的內容互動。這些模型本質上已提供某種陪伴——無論是娛樂消遣、信息獲取、興趣滿足還是兒童教育。不難想象，在不久的將來，基於AI的教育助理、健康顧問、法律助手和情感夥伴將成爲人類的主流交互方式。

未來的AI夥伴將具備無限耐心，並能深度適配個體用戶的特定需求。它們不僅是助手或機器人僕從，更可能發展爲備受珍視的"關係"。因此，這些關係的所有權與控制權歸屬（用戶還是企業及其他中介）變得至關重要。若您曾擔憂過去十年社交媒體內容審核與審查制度，這個問題在未來將變得指數級復雜且更具私人性。

抗審查的托管平台（如區塊鏈）爲實現用戶可控、不可審查的AI提供了最有力路徑——這並非新論點（前文已有論述）。雖然個人可運行本地模型或自購GPU，但多數人要麼負擔不起，要麼缺乏技術能力。

盡管AI夥伴的普及尚需時日，相關技術正快速演進：基於文本的擬人夥伴已相當成熟，虛擬形象顯著改進，區塊鏈性能持續提升。要確保抗審查助手的易用性，需依賴加密應用更好的用戶體驗。值得慶幸的是，Phantom等錢包已大幅簡化區塊鏈交互，嵌入式錢包、通行密鑰和帳戶抽象技術讓用戶無需記憶助記詞即可自托管錢包。借助高吞吐量免信任計算機（使用樂觀證明和ZK協處理器等技術），與數字夥伴建立有意義且持久的關係將成爲可能。

不久的將來，討論焦點將從"何時能見到逼真數字夥伴"轉爲"誰能控制它們以及如何控制它們"。