2025年Crypto AI 12大趨勢預測
作者：TengYan，ChainofThought主理人；翻譯：金色財經(jīng)xiaozou
2026年1月的一個天朗氣清的早晨，你在家門口發(fā)現(xiàn)了一份報紙——沒錯，就是用真正的紙張印刷的報紙，不知何故，它竟在AI革命中幸存了下來。
翻看一下，你會發(fā)現(xiàn)一個關于AI代理在Blockchain上協(xié)調(diào)全球供應鏈的頭條新聞，而新推出的CryptoAI協(xié)議正在爭奪主導地位。一篇占半頁版面的文章描述的是一名數(shù)字“工人”被聘為項目經(jīng)理的故事——這樣的事在現(xiàn)在這個時候已經(jīng)司空見慣，幾乎不會引起人們的關注了。
放在幾個月前，我可能還會嘲笑這種想法，甚至認為這樣的發(fā)展進步至少要5年才能實現(xiàn)。但CryptoAI就這樣即將以驚人速度顛覆世界。對這一點我深信不疑。
當我坐到辦公桌前準備開啟新的一年，我想從一些有價值的東西開始——一些能激發(fā)好奇心，甚至可能引發(fā)爭議的東西。還有什么比窺視未來更無價的呢？
我通常不會涉足預測，但CryptoAI實在讓人無法抗拒。沒有過去的經(jīng)驗可參考，沒有趨勢可依靠——只有一塊空白的畫布，讓人們想象接下來會發(fā)生什么。老實說，想到在2026年重新審視這個問題，那時候再看我是多么離譜，豈不是非常有趣的一件事。
所以，本文我就來聊一下自己對2025年的一點看法……1、CryptoAI總市值將達1500億美元
英偉達（NVIDIA）首席執(zhí)行官JensenHuang曾說過一句名言：推理需求將增長“十億倍”。這種指數(shù)級增長會破壞傳統(tǒng)的基礎設施計劃，并發(fā)出“我們需要新的解決方案”的呼聲。
去中心化計算層以可驗證的經(jīng)濟實惠的方式提供原始計算（用于訓練和推理）。像Spheron、Gensyn、Atoma和Kuzco這樣的初創(chuàng)公司正在悄悄地建立強大的基礎，抓住這個機會，專注于產(chǎn)品而非Tokens（這些公司目前都沒有Tokens）。隨著人工智能模型的去中心化訓練變得切實可行，市場規(guī)模將急劇上升。
對比L1：
仿若2021年：還記得Solana、Terra/Luna和Avalanche激烈競爭搶當“最佳”L1的場景嗎？我們將在計算協(xié)議之間看到類似的混戰(zhàn)，各協(xié)議將激烈爭奪使用其計算層的開發(fā)人員和AI應用程序。
Web2需求：6800億至2.5萬億美元的云計算市場規(guī)模遠遠超過CryptoAI市場。如果這些去中心化計算解決方案在傳統(tǒng)云客戶端中占有哪怕很小的份額，那么你將見證下一波10倍甚至100倍的增長。
賭注是巨大的。就像Solan在L1大戰(zhàn)中取得勝利一樣，這次的贏家將主宰一個全新領域。建議大家關注這三方面：可靠性（例如，可靠的服務級協(xié)議或SLA）、成本效益和開發(fā)友好型工具。4、AI代理將淹沒Blockchain交易
今天的AI代理大多是孤狼，孤立地運作，很少有不可預測的互動。
代理群將改變這一點，使AI代理網(wǎng)絡之間能夠交換信息、談判和協(xié)作決策？梢园阉胂蟪梢粋去中心化的專業(yè)模型集合，每個模型都為一個更大、更復雜的任務貢獻獨特的專業(yè)知識。
可能性是驚人的。一個代理群可以協(xié)調(diào)像Bittensor這樣的平臺上的分布式計算資源。另一個代理群可以解決錯誤信息，在內(nèi)容在社交媒體上傳播之前實時核實來源。代理群中的每個代理都是精確執(zhí)行任務到專家。
這些代理群網(wǎng)絡將產(chǎn)生比任何一個孤立AI都要大得多的智能。
為了讓代理群繁榮發(fā)展，通用的通信標準至關重要。代理需要能夠發(fā)現(xiàn)、驗證和協(xié)作，不必管它們的底層框架是什么。像StoryProtocol、FXN、Zerebro和ai16z/ELIZA這樣的團隊正在為代理群的出現(xiàn)奠定基礎。
這就突顯了去中心化的關鍵作用。在由透明的鏈上規(guī)則管理的代理群之間分配任務，會使系統(tǒng)更具彈性。6、CryptoAI工作團隊將是人類與AI的混合體
算力（即推理成本），這是很燒錢的。如果一個代理不能創(chuàng)造足夠的價值來支付它的“租金”，游戲就結束了。
代理生存游戲示例如下：
碳信用人工智能：想象一下，一個代理可以搜索去中心化能源網(wǎng)絡，識別低效，并可自主交易Tokens化的碳信用。它賺到足夠的錢來支付自己的算力賬單。那么這個代理會茁壯成長。
DEX套利機器人：利用DEX之間的價格差異的代理可以創(chuàng)造一致的收入，覆蓋它們的推理賬單。
X上的Shitposter：與此同時，有可愛笑話但沒有可持續(xù)收入源的虛擬AI網(wǎng)紅會怎樣？一旦新鮮感消退，Tokens價格暴跌，它就會陷入泥沼，寸步難行。
兩者的區(qū)別很明顯：效用驅(qū)動型代理蓬勃發(fā)展，而注意力消退的代理則逐漸變得無關緊要。
這種自然選擇有利于該領域發(fā)展。開發(fā)人員被迫進行創(chuàng)新，優(yōu)先考慮生產(chǎn)用例而不是噱頭。隨著這些更強大、更有成效的代理的出現(xiàn)，它們終會讓懷疑論者閉嘴（是的，甚至包括KyleSamani）。8、合成數(shù)據(jù)將超越人類數(shù)據(jù)
人們說：“數(shù)據(jù)就是新石油。”人工智能依靠數(shù)據(jù)蓬勃發(fā)展，但它的高數(shù)據(jù)需求正引發(fā)人們對數(shù)據(jù)即將枯竭的擔憂。
傳統(tǒng)觀點認為，我們應該設法從用戶那里收集真實世界的私有數(shù)據(jù)，甚至為此付費。但我逐漸意識到，更實際的途徑——尤其是在監(jiān)管嚴格的行業(yè)或真實數(shù)據(jù)稀缺的行業(yè)——在于合成數(shù)據(jù)。
這些是人為生成的數(shù)據(jù)集，旨在模擬現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)分布。提供可擴展的、合乎道德的、隱私友好的人類數(shù)據(jù)替代方案。
為什么合成數(shù)據(jù)是有效的：
無限規(guī)模：需要上百萬張醫(yī)療X光片或工廠的3D掃描嗎？合成生成可以無限量地生產(chǎn)它們，無需等待真正的病人或真正的工廠。
隱私友好：在處理人工生成的數(shù)據(jù)集時，不存在個人信息風險。
可定制：你可以根據(jù)你的確切訓練需求定制分布，插入可能過于罕見或倫理復雜而無法在外面的現(xiàn)實世界里收集的邊緣情況。
是的，用戶擁有的人類數(shù)據(jù)在許多情況下仍然很重要，但如果合成數(shù)據(jù)在現(xiàn)實中繼續(xù)改進，它可能會在數(shù)量、生成速度和免受隱私限制方面超越用戶數(shù)據(jù)。
下一波去中心化人工智能可能會以“迷你實驗室”為中心，為特定用例創(chuàng)建高度專業(yè)化的合成數(shù)據(jù)集。
這些迷你實驗室將巧妙地克服數(shù)據(jù)生成中的政策和監(jiān)管障礙——就像Grass通過利用數(shù)百萬個分布式節(jié)點繞過網(wǎng)絡抓取限制一樣。9、去中心化訓練將變得真正有用
許多人將Virtuals和ai16z與早期的智能手機（iOS和Android）相提并論，因此我們很容易認為，目前的領軍者將繼續(xù)占主導地位。
但這個市場太大了，而且尚未完全開發(fā)，僅靠兩家公司是無法主導市場的。到2025年底，我預測至少有10個新的CryptoAI協(xié)議（尚未推出Tokens）的流通（未完全稀釋）市值將超過10億美元。
去中心化人工智能仍處于起步階段，將形成巨大的人才庫。
我們滿懷期待新協(xié)議、新Tokens模型和新開源框架的到來。這些新的競爭者可以通過激勵（如空投或聰明的質(zhì)押）、技術突破（如低延遲推理或鏈互操作性）和用戶體驗改進（無代碼）的結合來取代現(xiàn)有競爭者。公眾觀念的轉(zhuǎn)變可能是迅速而戲劇性的。
這既是該領域的美妙之處，也是挑戰(zhàn)。市場規(guī)模是一把雙刃劍：蛋糕很大，但對技術團隊來說進入門檻很低。這為項目的寒武紀式大爆發(fā)奠定了基礎，許多項目逐漸消失于人們的視線，只有少數(shù)項目成為變革力量。
Bittensor、Virtuals和ai16z不會孤單太久。下一個十億美元的CryptoAI協(xié)議即將到來。對于精明的投資者來說，機會比比皆是，這就是它令人如此興奮的原因。11、AI代理：新一波App
當蘋果在2008年推出應用商店時，它的宣傳口號是“There’sanappforthat.”（大意為：你的所有需求都有一款app可以解決）
很快，你就會說，“There’sanagentforthat.”（大意為：你的所有需求都有一個AI代理可以解決）
你不再需要點擊圖標來打開app，而是將任務委托給專門的AI代理。這些代理具有上下文感知能力，可以與其他代理和服務進行交叉通信，甚至可以自動啟動你從未明確請求的任務，例如監(jiān)控你的預算或在航班更改時重新計劃你的行程。
簡單來說，你的智能手機主屏可能會變成一個“數(shù)字同事”網(wǎng)絡，每個數(shù)字同事都有自己擅長的領域——健康、金融、生產(chǎn)力和社交。
由于這些是加密代理，它們可以使用去中心化基礎設施自主處理支付、身份驗證或數(shù)據(jù)存儲。12、還有，機器人
雖然本文的大部分內(nèi)容都集中在軟件方面，但我也對這些AI革命的物理形式——機器人——感到非常興奮。機器人技術將在本十年里迎來它的chatGPT時代。
該領域仍然面臨著重大障礙，特別是在訪問基于感知的真實世界數(shù)據(jù)集和提高物理性能方面。一些團隊正面應對這些挑戰(zhàn)，使用加密Tokens來激勵數(shù)據(jù)收集和創(chuàng)新。這些努力值得關注。
我在科技行業(yè)工作了十多年，已經(jīng)不記得上一次感受到這種由衷的發(fā)自內(nèi)心的興奮是什么時候了。這一波創(chuàng)新給人的感覺不同——更大規(guī)模，更大膽，而且才剛剛開始。