富蘭克林邓普顿：智能體 AI，才是區塊鏈的"殺手級應用"

作者：Sandy Kaul（富蘭克林邓普顿數位資產與創新主管）

編譯：佳歡，ChainCatcher

AI 進化，正主導投資敘事

AI 一直在進化。2010 年代前後，機器學習、自然語言處理和預測分析這些早期能力點燃了"大數據"時代，讓人們能以過去難以想像的速度和體量，去處理結構化和非結構化數據。那時的 AI，更像是給人類工作打下手的工具。

到了 2020 年代初，生成式 AI 出現，它的用途和角色都上了一個大台階。AI 從幫手變成了"共創者"，能生成內容、回應各種提問，甚至替人完成一部分工作。生成式 AI 的潛力還遠沒有釋放完，產品還在變強，也在滲透進日常生活的更多角落。

隨著影響力擴大，AI 作為投資主線的地位已經無可爭議。

2026 年 7 月 14 日，IBM 股價單日暴跌 25.2%。此前它發出警告：企業的技術預算正越來越多地投向 AI 基礎設施，對傳統軟體和 IT 項目的支出則被推遲或削減。

今天的標普 500 指數，集中度已是 1990 年代末科技泡沫以來的最高點。市值最大的 10 只股票全是 AI 概念股，合計占了整個指數總市值的近 40%。相比之下，互聯網泡沫時期這個數字只有 25%，1980 年更是只有 15%。

機構投資者尤其把 AI 看作一個結構性的大趨勢，重倉押注 AI 基礎設施、數據中心和半導體股。

但這樣的布局，可能還不足以抓住 AI 下一輪進化的紅利。

智能體 AI 的崛起

當年生成式 AI 相比早期 AI 工具，在能力、效果和應用場景上都是一次躍遷。如今智能體 AI 走向成熟、被廣泛採用，對日常生活的衝擊可能不亞於、甚至超過前者。

智能體 AI 把交互模式從一個被動應答的對話式聊天機器人，推進為一個能感知環境、自己制定計畫、並在沒有人體持續盯著的情況下執行多步驟任務、達成高層目標的自主系統。

Agent 可以直接和外部軟體系統、代碼倉庫打交道，AI 的角色正因此被重新定義。有 38% 的機構表示，到 2028 年，Agent 會像人類同事一樣成為團隊成員，一起提升生產力、推動創新。

順著這個趨勢，交給 AI 的任務也會越來越複雜。生成式 AI 擅長的是搜集知識、組織內容；Agent 則會越來越多地承擔"交易"類工作，自己發起、跟蹤、完成任務，並管理最終結果。

有預測認為，到 2030 年，Agent 商業的規模可能高達 3 萬億到 5 萬億美元。

對機構來說，這類交易大多會發生在企業軟體內部。有預測顯示，到 2028 年，33% 的企業軟體會內置智能體 AI，多達 15% 的日常決策將由這些 Agent 來處理。

軟體與軟體之間，會為了算力、API 調用、數據使用和各種服務而互相支付小額費用。這是一種全新的交互方式，能精確到按每一筆任務來記帳和結算。

讓"軟體給軟體付錢"的協議正在出現

支持這種"機器對機器"交易的協議，正在陸續出現。Stripe 和 Visa 已經推出了機器支付協議（MPP）。

開源方案也在升溫。1990 年代初，萬維網的設計者在制定瀏覽器與伺服器的通信規則時，專門留了一個編號為"402"的響應碼，標註為"需要付款"（payment required）。

Coinbase 基於此做了一套"x402"協議，讓 Agent 可以發起並完成這類支付指令，隨後又把相關知識產權交給了 Linux 基金會，讓它成為一個開放的行業標準。

如今，各大信用卡網絡，Stripe、Shopify、谷歌、亞馬遜雲（AWS）等 Web2 巨頭，以及越來越多的 Web3 服務商，都已經接入這一支付標準。目標就是讓"軟體給軟體付錢"，全程不需要人插手。

未來幾年，Agent 支付很可能會重塑消費者的交互方式。有預測認為，到 2030 年，Agent 將貢獻美國電商銷售額的 15% 到 25%。

眼下，ChatGPT 每天要處理 25 億次提問，其中通過 AI 平台發起的購物類查詢就有 5300 萬次。OpenAI 也在把結帳環節搬進第三方 ChatGPT 應用裡，比如 Target、DoorDash 和 Instacart。

區塊鏈，如何撐起機器間的交易

要支撐這些"機器對機器"的交易，就需要一套安全、自主、可驗證、且高吞吐的記帳系統。

傳統的信用卡和銀行體系，在費率結構上就不適合 Agent 的小額支付。一筆標準信用卡交易平均要收 2% 到 3% 的費率，外加約 0.3 美元的固定費用；而 Agent 買 1 秒算力或做 1 次數據查詢，平均花費只有 0.001 美元。

智能體 AI 要跑起來，很可能得依賴加密技術和區塊鏈，因為這套底層軌道天生就適合這類場景。事實上，憑藉下面這幾個特點，區塊鏈和加密技術有望成為這類交易的底層承載。

合約的自動生成與執行。 支付類 Agent 會生成代幣來完成購買和結算。每一枚代幣裡都寫好了一組交易規則：哪些商家能收這枚代幣、單筆最高能花多少、代幣的有效期是多久。一旦某筆購買完成，這種一次性代幣就會自動作廢。區塊鏈可以持有、發送、接收這些代幣，並像執行智能合約那樣，嚴格按代幣裡寫好的規則來辦。

去中心化的身份驗證。 每個 Agent 都有一個獨一無二、可用密碼學驗證的身份。它生成的每一枚代幣裡都帶著自己的憑證，憑這個憑證才能給區塊鏈交易簽名。區塊鏈在驗證交易時會核對這些憑證，一旦身份被判定為不合法，共識機制就會攔下這筆交易。

全程可審計。 Agent 在鏈上做的每一個決策、每一筆交易、每一次數據交換，都能記錄在不可篡改的帳本上，任何人都能通過區塊鏈瀏覽器公開調取，從而保證責任可追溯、過程透明。

接入去中心化的算力與數據。 通過區塊鏈，Agent 能調用分佈式的算力資源（比如 GPU 網絡）和數據，減少對中心化、私有雲基礎設施的依賴，也有助於壓低高頻交易模型的運行成本。

速度與結算。 比特幣每秒只能處理約 7 筆交易，以太坊約 75 筆，但更新的高速公鏈已經把峰值拉了上來：Aptos 最高能達到每秒 12933 筆（TPS），Solana 為 6284 TPS，BNB Chain 為 3252 TPS。

這個速度已經和 Visa 網絡相當，後者在正常運行時每秒處理 1700 到 10000 筆交易。但就算這麼比，也還是低估了鏈上系統。區塊鏈在那個 TPS 的時間窗裡，既記錄也完成了結算；而 Visa 只是記錄了這筆交易，真正的結算還要等 1 到 3 個工作日。

有了這些特點，區塊鏈在智能體 AI 落地消費級交易的過程中會扮演關鍵角色。反過來，智能體 AI 的增長，也很可能成為推動區塊鏈普及的那個"殺手級應用"。

如何投資智能體 AI 這個機會

眼下，投資者為了吃到 AI 增長的紅利，通常是買 AI 概念公司和相關產業鏈的股票，或者去做私募股權基金的 LP，又或者投向支撐 AI 運轉的能源商和數據中心。

但要抓住智能體 AI 的機會，這些組合可能還得把敞口延伸到公鏈原生代幣，以及鏈上應用和項目所發行的項目代幣上。推動這一轉變的幾股力量，大致如下。

加密貨幣需求會上升。 要在某條鏈上記錄一筆交易，Agent 得用這條鏈的原生代幣來付手續費。比如想在 Solana 上記帳，就得付 SOL。隨著 Agent 支付變多，支撐這些業務的公鏈，其原生代幣的需求可能會激增，從而為每一位持幣者創造價值。最開始，這股需求大概率來自企業軟體系統之間的機器對機器小額支付。

區塊鏈生態會擴張。 一條鏈上的交易越多、原生代幣需求越旺，流進這條鏈金庫的錢也就越多。區塊鏈基金會會拿這些金庫資金給開發者發撥款、鼓勵他們在鏈上開發應用，給發現安全漏洞的開發者發"漏洞賞金"，也用來激勵那些為網絡驗證交易的人。手裡能分配的錢越多，生態就越可能長大、越來越安全，進而吸引更多開發者進來搭建應用、發行自己的代幣來給項目融資，並把應用的所有權分享出去。

Web3 應用會從 Web2 手裡搶份額。 隨著上鏈的應用越來越多、開發人才不斷湧入，Web3 應用相比 Web2 的優勢會越來越明顯。這在 Web3 遊戲裡已經發生了：遊戲業正從 Web2 那種"單機玩家"模式，轉向 Web3 的"玩家擁有經濟"。

點擊賺幣（Tap-to-earn）類應用已經在全球吸引了數億用戶。玩家現在可以在二級市場、跨平台交易和買賣遊戲道具（NFT），真正擁有並變現自己在遊戲裡積累的資產。類似的體驗和所有權變革，可能會在一大批消費級應用裡上演，這也會帶動市場對這些項目所發代幣的興趣。

飛輪效應會轉起來。 把 Agent 支付嵌入區塊鏈應用的協議已經有了，它們可能給這些新發行的代幣帶來飛輪效應。用戶只需要吩咐自己的 Agent 去處理交易和付款，不用自己再去建錢包、買幣、管理各種代幣和加密貨幣。

對用戶來說，用一個 Web3 應用的體驗，看起來和用 Web2 產品沒什麼兩樣。但因為這裡的代幣既有實用價值、又代表所有權，他們能在 Web3 生態裡拿到更多實惠。

某種程度上，這次轉變會很像當年從 Web1 到 Web2 的過渡：從 Web1 的網頁伺服器和靜態網站，走向 Web2 的雲端業務和互動式應用。兩次轉變裡，無論是底層技術提供方，還是建在這些軌道上的業務，主角都從原來的老牌玩家，換成了一批推動新時代增長的新玩家。這一次，接棒的會是區塊鏈，以及各種去中心化的應用和項目。

眼下，投資者對"怎麼捕捉區塊鏈及其生態創造的價值"還沒太想明白。他們習慣了中心化、由公司主導的商業世界：想分享一家公司創造的價值，就去買它的股票。

但我認為，未來幾年會越來越清楚的一點是：想捕捉去中心化網絡和業務的價值，投資者需要買入相關的加密資產。這類資產很可能會成為投資組合裡的重要持倉，對那些想抓住智能體 AI 新機會的人來說尤其如此。

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