Web3 病了，但解藥不是 AI

作者：Zhou, ChainCatcher

過去一年，AI 技術的突破速度遠超預期。從 GPT-4o 到各類 AI Agent 工具的湧現，每隔幾個月就有新的能力邊界被打破。

尤其是 OpenClaw 等新一代 AI Agent 產品的爆火，更是讓不少加密從業者第一次真切感受到，AI 已經開始觸碰自己的工作邊界。

於是，一股"AI 焦慮"在加密圈蔓延開來。

從宏觀戰略到微觀工作方式，從頭部機構到一線從業者，不少加密項目與從業者開始重新審視自身的價值與工作模式------自己做的事會不會被替代？行業還有沒有未來？這些問題，在過去一年裡被反復提起。

一、項目方和機構們先慌了

產品上的應對

當 AI Agent 能直接接管鍵鼠、在電腦上執行任務，用戶未來完全可以通過 AI 直接完成鏈上操作，根本不需要打開交易所或錢包。那麼，交易所們的入口價值將在哪裡體現？

本月初，OKX、幣安、Coinbase 等頭部交易所密集宣布 AI 產品佈局。

其中，OKX 推出 Onchain OS AI 升級，支持 AI Agent 跨越 60 多條區塊鏈和 500 多個去中心化交易所自主運行；幣安宣布將為每個 AI Agent 提供幣安級大腦，把交易所級別的交易智能直接嵌入 AI Agent；Coinbase 則推出了面向 AI 自主操作的 Agentic Wallet。

這些動作背後的邏輯很簡單：用戶可以用 AI 操作，但只要基礎設施還在我這裡，入口就還在我這裡。

不過，熱鬧歸熱鬧，實際數據要冷靜得多。

a16z 報告提到，此前報導數據稱 AI 代理 30 天內完成 2400 萬美元支付，獨立核查剔除刷量後實際約為 160 萬美元，縮水近 15 倍。

這說明 AI Agent 的鏈上支付規模，目前還遠沒有外界渲染的那麼大，更多是情緒和敘事跑在了實際數據前面。

Inception Capital 創始人 David Gan 在接受 ChainCatcher 采訪時表示，不是所有 AI 都需要 Crypto，今天大多數 AI 應用本質上還是在做信息處理、內容生成和工作流提效。但一旦 AI Agent 從會說走向會做，開始調用服務、管理預算、發起交易、完成結算，Crypto 才會從一個可選項慢慢變成基礎設施。

人員上的收縮

今年 2 月，金融科技公司 Block 裁員約 4000 人，CEO Jack Dorsey 此前承認裁員決策可能存在失誤，並表示 AI 技術的快速發展促使公司對 6000 人規模的團隊進行重組。但沒想到打臉來得如此之快，一個月後 Block 悄然召回部分員工，原因是文書錯誤和基礎設施崗位人手不足。

加密行業內部也沒能倖免。近日，Crypto.com 宣布裁減約 12% 的崗位，推進企業級 AI 整合；Gemini 員工規模自年初裁員以來縮減約 30%，並正在引入 AI 工具提升生產效率；Algorand 基金會宣布裁減約 25% 員工，Messari 也宣布人員優化。

AI 替代這股風已經不只是在科技圈蔓延，而是實實在在落到了加密行業頭上。強制推行 AI 工具、壓縮招聘規模、重新評估崗位必要性，都已經擺上台面。

不過，也有更為客觀的觀點，加密從業者 Forest Bai 向 ChainCatcher 表示，裁員是熊市和 AI 使用的雙重影響，對於企業主而言，當 AI 帶來的成本收益比低於人的時候，替代就會發生，這個邏輯在 LLM 出現之前就已經存在了。

二、個體從業者的焦慮，藏得更深

交易所們的焦慮還能用產品動作來掩蓋，對於從業者個體來說，現在似乎不用 AI 工具就跟時代脫節了。

CZ 發推稱，號稱安裝龍蝦 (OpenClaw) 後就啥也不用做了，之後所有的時間都在調整那個啥也做不了的龍蝦。

這番自嘲引發了廣泛共鳴，一位加密 builder 直言，非技術出身的人去玩 OpenClaw 基本沒機會，調試難度極高。

對於普通從業者來說，光是配置所需的數據調用和技能模塊，門檻就已經勸退了大多數人。熱鬧是真的，但真正能落地的場景，目前還是少數人的遊戲。

更深的焦慮，來自那些已經離開的人。

過去兩年，加密圈一批最聰明、最不安分的人陸續出現在了 AI 世界裡。

• OpenSea 聯合創始人 Alex Atallah 創辦了 OpenRouter，把他在加密行業積累的整合思維直接平移到了 AI 基礎設施。
• FTX Future Fund 核心成員 Leopold Aschenbrenner，如今掌管著規模達數十億美元的 AI 投資基金，專門押注電力基礎設施、半導體和算力中心。
• 同樣出身 FTX Future Fund 的 Avital Balwit，現在是 Anthropic CEO Dario Amodei 的幕僚長，參與公司最高層的戰略決策。

這些人的離開，並不是因為加密失敗了。或者說，加密是他們的集訓營，給了他們對風險的嗅覺、對權力結構的敏感、以及在高度不確定環境下做判斷的能力。他們帶著這些能力，去了更大的戰場。

對於留下來的人，與其說是被 AI 淘汰的焦慮，不如說是一種更無力的困境。知名加密 KOL0xSun坦言，對於大部分普通人而言，AI 行業是否蓬勃發展，跟你是否能享受到行業紅利，其實關係不大。大部分人因為數理能力、教育、成長經歷等原因，壓根無法真正進入 AI 行業。

Forest Bai 則指出，目前加密從業者的焦慮，更多來自市場價格的持續下跌，而不僅僅是新技術的顛覆。另一位加密 KOL 也提出，人在 AI 時代的核心能力會從生產力轉變為決策力，AI 替代的不是人，是人身上那些已經可以被標準化、複製、自動化的部分。留下來的人，或許恰好有機會重新定義自己在這個行業裡的位置。

三、敘事困境是真實的，但 AI 不是解藥

整個加密圈對 AI 的反應，有一個共同的預設：Crypto 需要 AI 來救敘事。這個邏輯可以理解，卻經不起推敲。

用新敘事掩蓋老問題

加密行業這兩年的敘事困境是真實的。Web3 的願景很大但留存下來的用戶規模始終有限，DeFi 對傳統金融行業的改造還在進行，NFT 的創作者經濟泡沫破裂，元宇宙更是早早涼透。

每一條敘事哑火之後，行業都需要找新故事撐場面，這一次輪到了 AI。

David Gan 指出，很多項目會犯一個典型錯誤，先假設 AI 和 Crypto 一定應該結合，再反過來給這個結合找場景。真正好的項目，應該是拿掉任何一方，產品價值都會明顯下降，這個門檻非常高。

去中心化 AI 算力網絡 Gonka 聯合創始人 David 和 Daniil Liberman 在 ChainCatcher 的采訪中也表示，大多數項目試圖在敘事或代幣經濟層面整合 AI，而非在基礎設施層面。真正的挑戰不是把 AI 加入加密，而是構建能夠提供開放且可擴展的計算資源訪問的系統。

AI 基礎設施 Axis Robotics CEO Chris Feng 接受 ChainCatcher 采訪時補充道，給產品貼上 AI 標籤本質上是試圖趕上情緒紅利，而不是解決真實問題，關鍵的分水嶺只有一個：你有沒有在解決現實世界的問題。

加密行業真正的困境從來不是敘事不夠好，而是真實應用場景太少、留不住用戶，產生不了可持續的商業價值。

AI 改變不了這一點。交易所上線 AI 功能，不會讓更多人需要加密；項目方貼上 AI 標籤，不會讓鏈上活動真正活躍起來。

AI 與 Crypto 真正的交叉點在哪裡？

當然，也有人在認真思考 AI 與 Crypto 的真實交叉點。

AI Agent 從對話走向執行之後，開始需要自主支付、鏈上結算，傳統金融體系的賬戶體系和 KYC 流程並不適配，穩定幣和可編程合約在這個場景裡有真實的用武之地。

Chris Feng 認為，Agent 需要自主支付能力、可驗證的身份、可追溯的操作日誌，這些在傳統 Web2 系統裡沒有天然的解決方案，Crypto 正好補上這一塊。

這個趨勢在數據裡有所顯現，隨著 AI 代理支付需求的增長，USDC 供應量反彈至接近歷史峰值，調整後交易量同比增長超 90%，越來越多地被用於加密交易之外的場景。同時，Stripe、Cloudflare、Google 也已將鏈上支付標準嵌入各自的 AI 代理協議。

長期深耕 AI 領域的研究者 Bill Sun 在 ChainCatcher 的采訪中直言，Circle 真正的對手應該是 Stripe 而不是 USDT，在類金融層需要的是像 Stripe 那樣嚴肅對待戰略價值的公司，去創造真正有價值的基礎設施。他還提到，加密行業過去幾年過於專注於短期零售交易和炒作，浪費了大量有意義的開發能量，這些能量本應被用在真正有價值的事情上。

鏈上支付這個方向是真實的，但它解決的或許是 AI 的問題，不是加密的問題。正如 Forest Bai 所說，儘管認可穩定幣作為 AI 支付軌道的方向，但目前佔比非常小，穩定幣和區塊鏈支付網絡都是已有的基礎設施，未必需要全新的東西。

David Gan 則表示，AI 對 Crypto 的價值，不在於給行業再提供一個熱門標籤，而在於它有沒有機會讓鏈真正服務於軟件、服務於機器、服務於自動化執行。

如果行業能借這個機會真正進入機器經濟和開放網絡協作的底層，這是結構性機會；如果只是把 AI 當成新敘事往舊模型上貼，它很快也會和過去幾輪敘事一樣降溫。

結語

歸根結底，加密圈的 AI 焦慮，是一個敘事透支的行業遭遇外部衝擊之後的應激反應。焦慮是真實的，但 AI 不是解藥。

過去幾年，每一條大敘事破滅之後，加密行業都用同樣的方式自我修復：找新故事，造新概念，吸引新一批人進場。

這次也不例外，交易所們密集推出 AI 功能，從業者們扎堆測評龍蝦，項目方爭相貼標籤，熱鬧的背後，卻始終沒有回答：鏈上世界，究竟能為真實用戶解決什麼問題？

這個問題，恐怕 AI 回答不了。

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