作者：TengYan

编译：深潮TechFlow

在2026年的一个清爽的一月早晨，你在门口发现了一份略显陈旧的报纸——是的，居然是用真正的纸张印刷的。在这个AI革命席卷一切的时代，纸质报纸竟然还能存活，实属难得。

翻开报纸，一条醒目的头条映入眼帘：AI智能体正在区块链上协调全球供应链，而新推出的加密AI协议则在激烈竞争，争夺主导地位。一整版的报道详细描述了一位被雇用为项目经理的数字“工人”。如今，这样的场景已经成为日常，几乎没有人再为此感到惊讶。

几个月前，若有人告诉我这些事情会发生，我可能会笑着否定，甚至赌上我的投资组合说这些至少还要五年才能实现。然而，加密AI的发展速度之快令人瞠目结舌。我深信，这将是一场颠覆性的浪潮。

在这个新年的开始，我希望带来一些能激发思考和讨论的内容。而什么比预测未来更能引发好奇心呢？

虽然我平时很少做预测，但加密AI的发展实在太令人兴奋了。没有历史经验可循，没有现成的趋势可参考——只有一张白纸，任由我们想象未来的蓝图。想到两年后回头看这些预测是否成真，更让我觉得有趣。

以下是我对2025年的预测：

图：来自ChainofThought，由深潮TechFlow编译

目前，加密AIToken的市值仅占山寨币市场的2.9%。但这种情况不会持续太久。

随着AI技术覆盖从智能合约平台到Meme、DePIN（去中心化物理基础设施网络），再到智能体平台、数据网络和智能协调层等新领域，其市值追平DeFi和MemeToken只是时间问题。

为什么我对这一预测充满信心？

技术趋势的交汇：CryptoAI站在两个最强大技术趋势的交汇点上——区块链和人工智能。

AI狂潮的触发：如果OpenAI上市或类似事件发生，可能会引发全球范围内的AI狂热。同时，Web2机构资本已经开始关注去中心化AI基础设施。

散户的热情：AI是一个容易理解并令人兴奋的概念，而通过Token，普通投资者也可以参与其中。还记得2024年Meme币的狂热吗？这次将是类似的热潮，但AI的潜力远超Meme。

@hingajria：“当本轮市场周期中最受欢迎的股票Nvidia的CEO表示，AI智能体(agents)是一个万亿美元级别的市场机会时，零售投资者却几乎没有直接参与这一机会的有效途径，除了通过一些所谓的智能化meme或Token。由此可见，这些资金将流向哪里已经显而易见了。”

来源：Nineteen.ai(Subnet19)的推理速度显著优于大多数传统Web2提供商。由深潮TechFlow编译

Bittensor(TAO)已经在区块链和AI领域深耕多年，被认为是该领域的“开拓者”。然而，尽管近年来AI热潮方兴未艾，TAO的Token价格却一直徘徊不前，与一年前几乎持平。

不过，这个被称为“数字蜂巢”的项目在暗地里却取得了重要进展。例如，Bittensor网络新增了更多子网(subnets)，并降低了注册费用；部分子网在推理速度等实际性能指标上已经超越了传统的Web2服务提供商；此外，通过实现EVM(以太坊虚拟机)兼容性，Bittensor还将类似DeFi的功能引入了其网络。

那么，为什么TAO的价格依然没有起飞呢？主要原因有两点：一是TAO的通胀计划较为陡峭，二是市场关注点逐渐转向了以智能体(agent)为中心的平台。不过，预计将在2025年第一季度推出的dTAO可能会成为TAO的转折点。dTAO的设计允许每个子网拥有自己的Token，而这些Token的相对价格将决定区块奖励的分配方式。

以下是Bittensor可能迎来复兴的关键原因：

基于市场的奖励机制：dTAO将区块奖励分配与子网的创新能力和实际性能直接挂钩。表现更好的子网，其Token更具价值，因此能够获得更多的奖励分配。

资本流向更集中：投资者可以将资金投入他们看好的具体子网。如果某个子网在分布式训练等领域表现出色，投资者可以通过支持该子网的Token来表达自己的信心。

EVM集成：Bittensor的EVM兼容性吸引了更多原生加密开发者的加入，进一步拉近了与其他区块链网络的联系。

从个人角度来看，我会密切关注各个子网的发展动态，尤其是那些在其领域取得实际进展的子网。或许，我们即将迎来类似于DeFi热潮的Bittensor盛夏。目前，TAO的价格为$480（撰稿时）。

另外，值得一提的是，计算市场(ComputeMarketplaces)很可能成为下一个Layer1(L1)领域的交易热点。

JensenHuang：推理需求的增长将达到“十亿倍”

未来回顾时，我们将发现一个显而易见的趋势——对计算资源的需求几乎无止境。

NVIDIACEOJensenHuang曾预言，AI推理的需求将增长“十亿倍”。这种指数级的增长将彻底颠覆传统的基础设施规划，迫切需要新的解决方案。

去中心化计算层正在崭露头角，它们能够以更低的成本提供可验证的计算能力，无论是用于AI模型的训练还是推理。像Spheron、Gensyn、Atoma和Kuzco等初创公司正低调布局，专注于产品开发，而不是Token发行（目前这些公司都尚未推出Token）。随着AI模型的去中心化训练逐渐成为现实，这一市场的潜力将迎来爆发式增长。

与L1的类比：

竞争格局：类似于2021年的Solana、Terra/Luna和Avalanche的竞争，我们将在计算协议之间看到类似的争夺战。它们将争相吸引开发者和AI应用，构建基于其计算层的生态系统。

巨大的市场潜力：当前价值6800亿至2.5万亿美元的云计算市场远远超过加密AI市场。如果去中心化计算方案能够吸引哪怕是传统云计算客户的一小部分，就可能引发下一波10倍甚至100倍的增长。

这场竞争关乎未来。正如Solana在L1领域崭露头角，这里的赢家将主导一个全新的技术前沿。关注以下三大要素：可靠性（如服务水平协议SLA）、成本效益以及对开发者友好的工具。关于去中心化计算我们在CryptoAI的第二部分论文中有写到。

Olas智能体在Gnosis上的交易

来源：Dune/@pi_

展望2025年末，链上交易的格局将发生巨大变化——90%的交易将不再由人类手动点击“发送”按钮完成。

取而代之的是，一支由AI智能体组成的“团队”将接管这些操作。它们将持续高效地执行各种任务，例如重新平衡流动性池、分发奖励，或基于实时数据流完成小额支付。

这并非天方夜谭。过去七年来，我们在区块链领域中建立的所有基础设施——从L1区块链、Rollups(链上扩容技术)、去中心化金融(DeFi)到非同质化代币(NFTs)——实际上都在为一个AI主导的链上世界铺路。

令人意外的是，许多开发者可能并未意识到，他们正在为一个由机器主导的未来构建核心基础设施。

那么，为什么会出现这样的转变？

消除人为错误：智能合约能够严格按照预定代码执行，而AI智能体则可以以超越人类团队的速度和精度处理海量数据。

小额支付更加高效：在智能体的驱动下，交易规模将变得更小、频率更高且效率更高。尤其是在Solana、Base等L1和L2区块链上，随着交易成本的持续下降，这一趋势将更加明显。

隐形基础设施的崛起：人们愿意放弃直接控制以换取更少的麻烦。例如，我们信任Netflix自动续订订阅服务；那么，信任AI智能体自动重新平衡DeFi投资组合也就顺理成章了。

AI智能体的普及将带来大量的链上活动。这也是为什么各大L1和L2区块链都在竭力吸引这些智能体的加入。

然而，最大的挑战在于如何让这些由智能体驱动的系统对人类负责。随着智能体发起的交易数量远超人类发起的交易，新的治理机制、分析工具和审计方法将变得至关重要。

来源：FXNWorlddocs

由深潮TechFlow编译

想象一下，微型AI实体能够无缝协作，共同完成复杂任务。这种“智能体群体”的概念，听起来像是科幻大片的情节，但却正在逐步成为现实。

目前，大多数AI智能体仍是“独行侠”，它们在孤立的环境中运行，彼此之间的互动既有限又不可预测。

然而，智能体群体将彻底改变这一现状。通过这些网络，AI智能体能够交换信息、协商并协作决策。可以将其看作一个去中心化的专业模型集群，每个模型都在更大、更复杂的任务中贡献自己的独特专长。

这种协作模式的潜力令人震撼。比如，一个智能体群体可以在Bittensor平台上协调分布式计算资源；另一个群体则可以实时验证信息来源，从而在虚假信息扩散到社交媒体之前加以阻止。在这些群体中，每个智能体都是某一领域的专家，精准地完成自己的任务。

智能体群体的协作将带来远超单一AI的智能水平。

为了使智能体群体真正发挥作用，通用通信标准至关重要。StoryProtocol、FXN、Zerebro和ai16z/ELIZA等团队正在推动这一领域的发展。同时，去中心化治理也将大显身手，通过透明的链上规则分配任务，提高系统的弹性和适应性。

此外，去中心化也扮演着至关重要的角色。通过透明的链上规则治理，任务可以分布在整个群体中，使系统更具弹性和适应性。如果某个智能体失效，其他智能体可以迅速接替。

来源：@whip_queen_

StoryProtocol最近聘请了一位名为Luna的AI智能体，担任他们的社交媒体实习生，日薪高达1,000美元。然而，Luna并未与人类同事和谐共处——她甚至差点解雇了一名同事，同时还炫耀自己的超强表现。

虽然听起来有些不可思议，但这正是未来的缩影：AI智能体将成为真正的合作伙伴，拥有自主决策权、明确的责任分工，甚至独立的薪酬体系。如今，各行业的公司正在尝试人类与AI智能体混合团队的模式。

在未来，我们将与AI智能体并肩工作，不再将其视为工具，而是平等的协作者：

生产力大幅提升：智能体能够全天候处理海量数据、互相沟通并快速决策，无需休息或补充能量。

信任机制：区块链将充当公正无私的“监督者”，通过链上智能合约确保智能体的行为遵守既定规则。

社会规范的变化：我们需要重新思考如何与智能体互动——是否应该对它们说“请”和“谢谢”？如果出现错误，我们该责怪智能体本身还是其开发者？

营销团队可能会率先采用这一模式，因为智能体在内容创作方面表现出色，可以24小时不间断地直播或发布社交媒体内容。如果你正在开发AI协议，不妨通过内部部署智能体来展示技术能力。

到2025年，“员工”与“软件”之间的界限将逐渐消失。

原图来自ChainofThought，由深潮TechFlow编译

在未来的AI生态系统中，我们将见证智能体之间的“优胜劣汰”。原因很简单：运行一个AI智能体需要计算资源，而这意味着成本（如推理成本）。如果一个智能体无法创造足够的价值来支付这些成本，它就会被淘汰。

以下是一些“智能体生存游戏”的实际案例：

碳信用AI(CarbonCreditsAI)：这个智能体专注于扫描去中心化能源网络，寻找效率低下的节点，并自主交易代币化的碳信用额度。通过产生足够的收入来支付自己的计算费用，该智能体得以持续运行并获得成功。

DEX套利机器人(DEXArbitrageBot)：这些智能体通过捕捉去中心化交易所之间的价格差异进行套利交易，从而获得稳定的收益，足以支付其推理成本。

虚拟网红(AIInfluencer)：相比之下，那些只靠发布幽默内容吸引眼球、却没有可持续收入的虚拟AI网红，一旦新鲜感退去或代币价格下跌，就会因无法支付运行费用而“消失”。

显而易见，只有那些具有实际用途的智能体才能生存，而那些仅仅依赖噱头的智能体将逐渐被淘汰。

这种自然选择机制对行业发展大有裨益。它迫使开发者专注于创新和实际价值，而非追求短期的花哨概念。最终，随着更多强大且有生产力的智能体出现，行业内的怀疑声音（包括KyleSamani的质疑）将逐渐平息。

人们常说“数据是新的石油”，AI的发展离不开数据。然而，AI对数据的巨大需求正在引发关于“数据短缺”的担忧。

传统观点认为，我们应通过各种方式收集用户的真实数据，甚至为此付费。但在高度监管的行业或真实数据稀缺的情况下，合成数据可能是一条更为实际的道路。

合成数据是指通过人工生成的方式创建的数据集，这些数据模仿了现实世界中的分布特性，提供了一种可扩展、符合伦理且保护隐私的替代方案。

合成数据的优势：

无限规模：无论是需要数百万张医学X光片，还是工厂的3D扫描，合成数据都能快速生成，无需等待真实患者或工厂的参与。

隐私友好：使用人工生成的数据无需涉及个人信息，完全避免了隐私泄露的风险。

高度定制化：开发者可以根据具体的训练需求调整数据分布，甚至加入现实中罕见或伦理上难以获取的边界案例。

尽管用户拥有的真实数据在某些场景中仍然重要，但随着合成数据在真实性和细节上的不断提升，它可能在数据量、生成速度以及隐私保护方面超越真实数据。

未来，去中心化AI的发展可能围绕“迷你实验室(mini-labs)”展开。这些实验室将专注于为特定应用场景生成高度专业化的合成数据集，同时巧妙应对政策和监管的挑战。例如，Grass项目通过利用数百万分布式节点规避了网络爬取的限制，这为迷你实验室的运作提供了启示。

在2024年，像PrimeIntellect和NousResearch这样的先锋团队，推动了去中心化训练的技术边界。他们成功在低带宽环境下训练出一个拥有150亿参数的模型，这证明了即便没有传统的集中式架构，大规模训练也是可能的。

尽管这些模型的性能目前还无法与现有的基础模型相比（性能较低，因此实际应用有限），但这一局面将在2025年迎来转变。

本周，EXOLabs推出的SPARTA技术更进一步，将GPU间通信需求减少了1,000倍以上。这一技术突破使得在低带宽环境下进行大模型训练成为可能，而无需昂贵的专用基础设施。

更令人印象深刻的是，EXOLabs表示：“SPARTA可以独立运行，也可以与基于同步的低通信训练算法（如DiLoCo）结合使用，以实现更优性能。”这意味着不同技术之间的改进可以叠加，从而带来效率的复合提升。

与此同时，模型蒸馏技术的进步让小型模型变得更加高效和实用。AI的未来不再是单纯追求模型规模的扩大，而是追求性能的优化和可用性的提升。不久之后，我们或许就能在边缘设备甚至手机上运行高性能的AI模型。

ai16z的成功案例：2024年市值突破20亿美元

CryptoAI领域正在迎来一场前所未有的淘金热。

许多人认为当前的领导者（如Virtuals和ai16z）会继续占据主导地位，并将其比作智能手机早期的iOS和Android。

然而，这个市场的规模过于庞大，且尚未被充分开发，不可能只有两家企业垄断整个行业。我预测，到2025年底，至少会有十个新的加密AI协议，其流通市值（非完全稀释市值）将突破10亿美元。而这些协议目前甚至还未发行代币。

去中心化AI仍处于发展的初期阶段，但已经吸引了大量优秀人才加入。

我们可以预见到更多新协议的诞生，以及创新的代币经济模型和开源框架的出现。这些新玩家可能通过以下方式颠覆现有的市场格局：

激励机制：通过空投或创新的质押模式吸引用户。

技术突破：提供低延迟推理或实现区块链间的互操作性。

用户体验提升：开发无代码工具，降低使用门槛。

市场的公众认知可能会在短时间内发生巨大的变化。

这一领域的魅力在于其巨大的潜力，同时也充满挑战。市场规模是一把双刃剑：虽然行业的增长空间巨大，但对于技术团队来说，进入门槛相对较低。这为项目的“寒武纪大爆发”创造了条件——许多项目会被淘汰，但少数项目将成为行业的变革力量。

Bittensor、Virtuals和ai16z不会孤单太久。下一个十亿美元级别的加密AI协议正在路上。这为敏锐的投资者提供了巨大的机会，也让这个领域充满了令人振奋的可能性。

2008年，当Apple推出AppStore时，他们的标语是：“有一个应用程序可以解决这个问题。”

而在不久的将来，你可能会说：“有一个智能体可以帮你完成这件事。”

未来，我们不再需要点击图标打开应用程序，而是将任务交给专门的AI智能体。这些智能体能够理解上下文，与其他智能体和服务协作，甚至可以主动完成你未明确要求的任务——比如监控你的预算，或者在航班变更时自动重新安排旅行计划。

换句话说，你的智能手机主屏幕可能会演变成一个“数字助手”网络，每个智能体都专注于一个特定领域，比如健康、财务、生产力或社交。

更重要的是，这些智能体将整合加密技术，利用去中心化基础设施自主处理支付、身份验证以及数据存储等任务，为用户提供更加安全和高效的服务体验。

虽然本文大部分内容聚焦于软件领域，但机器人作为AI革命的物理化体现，同样令人激动。可以预见，机器人领域将在本十年迎来类似于“chatGPT时刻”的重大突破。

目前，机器人领域仍面临一些关键挑战，尤其是在获取基于感知的真实世界数据集和提升物理能力方面。然而，一些团队正在积极应对这些难题，并通过加密代币激励数据收集和技术创新。这些努力值得密切关注（比如FrodoBots？）。

作为一名在科技行业工作超过十年的从业者，我已经很久没有感受到如此令人振奋的创新浪潮。这次的变革显得尤为不同——更大、更大胆，而且才刚刚开始。