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原文作者：Adrian

原文编译：Luffy，Foresight News

历史上每个加密周期中，最丰厚的投资回报都是通过早期押注新的底层基础设施原语（PoW、智能合约、PoS、高吞吐量、模块化等）而实现的。如果看看 CoinGecko 上排名前 25 的代币，我们会发现只有两种不是 L1 区块链原生代币（不包括挂钩资产）：Uniswap 和 Shiba Inu。这一现象在 2016 年由 Joel Monegro 首次理论化，他提出了「」 。Monegro 认为，Web3 和 Web2 在价值累积方面最大的区别在于，加密货币基础层累积的价值比建立在之上的应用程序所捕获的价值之和还要大，而价值来源于：

• 区块链具有一个共享数据层，交易在该层上进行结算，从而促进正和竞争并实现无需许可的可组合性。

• 代币升值 -> 引入投机参与者 -> 初始投机者转化为用户 -> 用户 + 代币升值吸引开发者和更多用户等等，这个路径形成了正向飞轮。

快进到 2024 年，最初的论点经历了无数次行业争论，同时行业动态也发生了几次结构性变化，这些变化对肥胖协议理论的原始主张提出了挑战：

1.区块空间的商品化：在以太坊区块空间溢价的情况下，竞争性 L1 崛起并成为资产类别定义者。竞争性 L1 通常估值数十亿美元，建设者和投资者几乎每个周期都被竞争性 L1 所吸引，每个周期都会出现新的「带来差异化」的新区块链 ，它们让投资者和用户兴奋不已，但最终成为「鬼链」（比如 Cardano ）。虽然存在例外，但总体而言，这导致了市场上区块空间过于丰富，而没有足够的用户或应用程序来支持。 

2.基础层的模块化：随着专用模块化组件数量的增加，「基础层」的定义变得越来越复杂，更不用说解构堆栈每一层所产生的价值了。然而，在我看来，这种转变可以肯定的是：

• 模块化区块链中的价值在整个堆栈中是分散的，并且对于单个组件（例如 Celestia）来说，要获得高于集成基础层的估值，就需要其组件（例如 DA）成为堆栈中最有价值的组件，并在其上构建「应用程序」，从而比集成系统拥有更多的使用量和费用收入；

• 模块化解决方案之间的竞争推动了更便宜的执行 / 数据可用性解决方案，进一步降低了用户的费用

3. 走向「链抽象」的未来：模块化本质上会在生态系统中造成碎片化，从而导致繁琐的用户体验。对于开发人员来说，这意味着在何处部署应用程序的选择过多；对于用户来说，这意味着要克服重重障碍才能从链 X 上的应用程序 A 转到链 Y 上的应用程序 B。幸运的是，我们很多聪明的人正在构建一个新的未来，用户在不知道底层链的情况下就可以与加密应用程序交互。这一愿景被称为「链抽象」。现在的问题是，在链抽象的未来中，价值将在何处累积？

我认为，加密应用程序是我们构建基础设施方式转变的主要受益者。具体来说，以意图为中心的交易供应链，具有订单流排他性和用户体验、品牌等无形资产，将日益成为杀手级应用的护城河，使它们能够比现在更有效地实现商业化。

订单流的排他性

自从以太坊合并和引入 Flashbots、MEV-Boost 以来，MEV 格局发生了巨大变化。曾经由搜索者主导的黑暗森林现在已经演变成一个部分商品化的订单流市场，当前的 MEV 供应链主要由验证者主导，验证者以供应链中每个参与者的出价形式捕获了约 90% 的 MEV。

以太坊的 MEV 供应链

验证者从订单流中获取了大部分可提取价值，这让交易供应链中的大多数参与者都感到不满。用户希望因生成订单流而获得补偿，应用希望从用户的订单流中保留价值，搜索者和构建者希望获得更大的利润。因此，追求价值的参与者已经适应了这种变化，他们尝试了多种策略来提取 alpha，其中之一就是搜索者 – 构建者集成。这个想法是，搜索者打包区块的被包含确定性越高，利润就越高。大量数据和文献表明，排他性是竞争市场中获取价值的关键，拥有最有价值流量的应用程序将拥有定价权。

这与 Robinhood 的商业模式类似。Robinhood 将订单流出售给做市商并获取回扣，以此维持「零费用」交易模式。像 Citadel 这样的做市商愿意为订单流付费，因为他们能够通过套利和信息不对称获利。

越来越多的交易通过私人内存池进行，这一点进一步显现出来，最近在以太坊上创下了 30% 份额的历史新高。应用程序意识到所有用户订单流的价值都被提取并泄露到 MEV 供应链中，而私人交易允许围绕粘性用户实现更多的可定制性和商业化。

https://x.com/mcutler/status/1808281859463565361

随着链抽象时代到来，我预计这一趋势将继续下去。在以意图为中心的执行模型下，交易供应链可能会变得更加分散，应用程序会将其订单流导向能够提供最具竞争力的执行的解算器网络，从而推动解算器竞争以压低利润率。然而，我预计大部分价值获取将从基础层（验证器）转移到面向用户的层，中间件组件很有价值但利润率很低。能够生成有价值订单流的前端和应用程序将拥有对搜索者 / 解算器的定价权。

未来可能的价值累积方式

今天我们已经看到这种情况在发生，利用应用程序的特定排序（例如预言机可提取价值拍卖，Pyth、API 3、UMA Oval）的利基订单流形式，借贷协议重新获得了原本会流向验证者的清算出价订单流。

用户体验和品牌作为可持续护城河

如果我们进一步细分上面提到的 30% 的私人交易，它们大多数来自 TG Bots、Dexes 和钱包等前端：

尽管人们一直认为加密原生用户的注意力并不集中，但最终还是看到了一定程度的留存率。品牌和用户体验都可以成为一条有意义的护城河。

用户体验：通过在 Web 应用程序上连接钱包来引入全新体验的替代前端形式，毫无疑问会吸引需要特定体验的用户的注意力。一个很好的例子是 BananaGun 和 BONKbot 等电报机器人，它们已经产生了 1.5 亿美元的，它们使用户可以在舒适的电报聊天中交易 Memecoin。

品牌：加密货币领域的知名品牌可以凭借赢得用户的信任来提高收费。众所周知，钱包应用内交换的费用非常高，但却是杀手级的商业模式，因为用户愿意为便利而付费。例如，MetaMask swap 每年产生 2 亿多美元的费用。Uniswap Labs 的前端费用交换自推出以来已经净赚了 5000 万美元，以官方前端以外的任何方式与 Uniswap Labs 合约交互的交易都不会收取这笔费用，但 Uniswap Labs 的收入却还在增长。

这表明，应用程序中的林迪效应与基础设施一致甚至更明显。通常，新技术（包括加密货币）的采用遵循某种 S 曲线，随着我们从早期采用者转变为主流用户，下一波用户将不那么成熟，因此对价格的敏感度也会降低，这使得能够达到临界规模的品牌能够以创造性的方式获利。

加密货币的 S 曲线

结束语

作为一名主要关注基础设施研究和投资的加密货币从业者，这篇文章绝不是要否定基础设施作为加密货币中可投资资产类别的价值，而是在思考全新基础设施类别时，思维方式的转变。这些基础设施类别使下一代应用程序能够为 S 曲线上方的用户提供服务。新的基础设施原语需要在应用程序级别带来全新用例，以吸引足够的注意力。同时，有足够的证据表明应用程序级别存在可持续的商业模式，其中用户所有权直接引导价值的累积。不幸的是，我们可能已经过了 L1 的市场阶段，在这个阶段，押注每一个新的闪亮的 L1 都会带来指数级的回报，尽管那些具有有意义的差异化可能仍然值得投资。

即便如此，我也花了很多的时间思考和理解不同的「基础设施」：

• 人工智能：自动化和改善终端用户体验的代理经济、持续优化资源分配的计算和推理市场，以及扩展区块链虚拟机计算功能的验证堆栈。

• CAKE 堆栈（https://frontier.tech/the-cake-framework）：我上面的许多观点都表明，我相信我们应该朝着链抽象的未来发展，而堆栈中大多数组件的设计选择仍然很大。随着基础设施支持链抽象，应用程序的设计空间会自然增长，并可能导致应用程序 / 基础设施之间的区别变得模糊。

• DePIN ：一段时间以来，我一直认为 DePIN 是加密货币的杀手级现实世界用例（仅次于稳定币），这一点从未改变。DePIN 利用了加密货币擅长的一切：通过激励措施实现资源的无许可协调、引导市场和去中心化所有权。虽然每种特定类型的 DePIN 网络仍然存在需要解决的特定挑战，但验证冷启动问题的解决方案是巨大的，我非常高兴看到具有行业专业知识的创始人将他们的产品带入加密领域。

演讲：爱德华·斯诺登

整理：善欧巴，金色财经

2024 年 9 月 18 日，曾揭露「棱镜门」事件的爱德华·斯诺登在 Token2049 大会上发表了题为《The Next Threat to Speech》的演讲。他指出，尽管世界已经发生了翻天覆地的变化，但情报机构对公民隐私的侵犯并没有减少，反而随着科技的发展变得更加隐蔽和广泛。大规模监控已经成为现实。然而，这也正是加密技术，尤其是比特币的独特之处和力量所在。它是一种从最坏的可能情况出发设计的系统，旨在避免不可避免的结果。金色财经将斯诺登演讲内容整理如下，以飨读者。

以下为斯诺登演讲全文（小标题为编者所加）：

首先，致敬所有在 Token 2049 新加坡的朋友们。自从我上次来到新加坡已经很久了，大概是 2009 年。当时我在离这里不远的大使馆为 CIA 工作。

情报机构的监视无处不在

我想在过去的 15 年里，世界发生了很多变化，但情报机构的做法其实没有太大改变。我想从这一点开始，因为虽然情报机构的行为没有变化，但其规模却发生了巨大的扩展。这就是推动我站在这里的原因。

问题不在于政府是否在监视某些人，事实上，他们一直在这么做。过去的区别在于，他们没有能力监视每一个人。而如今，他们不仅有了这种能力，还将其付诸实践。过去，这只是一些无法实现的幻想。如今，我们看到这种监视无处不在。

杜罗夫、Telegram 和加密技术

Telegram 创始人保罗·杜罗夫是我几周前在推特上提到的人。我原本希望在这里讨论他，因为他的遭遇很好地象征了当今世界正在发生的深刻变化。就在几周前，我们目睹了一次老牌势力协调的行动，试图通过在法国扣押杜罗夫来控制 Telegram。

多年来，这些势力一直公开抱怨 Telegram，尽管 Telegram 其实并不是一个真正安全的通讯工具。顺便说一句，请不要把它当作安全通讯工具推荐给你的朋友。它更像是一个附带私人消息功能的普通聊天室。Telegram 确实有一个叫做「秘密聊天」的加密消息功能，但几乎没有人使用。无论如何，美国和欧洲的国家机器一直在抱怨 Telegram 没有给予他们足够的控制权，无法像 Facebook 等平台那样随意关闭频道或公开用户信息。

由于 Telegram 的设计存在一些缺陷，它确实有能力实现这些控制。因此，政府知道，如果 Telegram 愿意，他们可以做这些事。Telegram 显然曾做出一些抵抗的努力，但这并不足以改变局面。那么接下来发生了什么呢？杜罗夫被诱骗到法国，在某个编造的借口下被关进监狱。几天后，Telegram 更改了其服务条款。这就是当你没有在协议层面设计出抵御国家干预的服务时，所面对的残酷现实。这也正是加密技术，尤其是比特币的独特之处和力量所在。它是一种从最坏的可能情况出发设计的系统，旨在避免不可避免的结果。

杜罗夫被释放后，他一到达一个自由的地方，便开始修复那个最初让他陷入困境的设计问题。他创建了一种服务，不会将过多的权力和数据置于易受国家干预的人类手中。你必须设计你的系统，使其永远不会有一个可以被操控的「接触点」，否则他们会找到办法来操纵它。

曾经拥抱古典自由主义的国家如今却最努力想推翻它

然而，真正重要的教训不仅仅关于杜罗夫或 Telegram，而是关于我们所有人。我们正进入一个历史的新阶段。过去被认为是更开明的国家群体曾经拥抱古典自由主义的理念。我想澄清一下，我所说的自由主义，是指个人对自我权利的至高无上——个人有权决定并指导自己的人生，而不是今天政党所标榜的自由主义。那些曾经倡导这一理念的国家，如今却是最努力推翻它的国家。他们通过官僚手段、政策干预和引导来塑造和最终控制每一个人在其领土内乃至更广范围内的生活。科技的进步几乎让这一切成为可能。与 2015 年的情况相比，这些问题并没有发生本质上的改变。

如果为这些国家辩护，可以说它们确实真心相信这条道路通往乌托邦，认为它们比你自己更了解什么对你是最好的。他们是「专家」。每个人都被告知应该如何生活，比如是否应该吃昆虫等等。但需要记住的是，这种故事在历史上已经上演过无数次。专家曾告诉你去田地里杀麻雀，而现在我们正处于一个等待下一步发展的时刻。

关于 Telegram 的争斗，尤其是欧盟最近提出的新聊天控制提案，如果你还没听说过，真的应该去了解一下。因为欧盟将在接下来的几周内再次推动这些提案的通过。在我看来，这些提案与其说是关乎监控，不如说是关乎控制。他们正在为全球控制每一个声音奠定程序框架。这才是真正的目的。

政府并不担心某些秘密对话，也不是试图获取某些对话的密钥。他们只是看到人们以他们不喜欢的方式交流，认为这些交流可能是虚假信息、虚构信息，或者是他们认为有害的社会内容，因而想要封杀。这非常危险，一旦失去控制，将无法挽回。

黎巴嫩 BP 机爆炸案

这让我想到现代性的变化。这并不是我昨天醒来时预期会进行的对话。我昨天花了大部分时间阅读关于以色列总统的报道，根据所有的报告，某些行动看起来与恐怖分子手法无异：消费者电子设备（编者注：BP 机）在多个国家同时爆炸，口袋、手、脸，甚至汽车都失去了控制。

虽然这不是我们第一次看到类似现象，但这是我们第一次看到如此规模的「广播式」炸弹攻击。通过公共通讯系统发送的一条消息，能够触发处于待命状态的电子设备。设备并不知道持有者是谁、在哪，更不知道是成人还是孩子在使用它们。显然，爆炸案制造者并不关心这些问题。

即使没有植入炸药，手机、笔记本电脑或电动车的电池都含有大量能量。这些设备可能不会以同样的方式爆炸，但它们完全有可能起火。未来，你的设备可能会因为充电时的故障在你睡觉时引发火灾，只需按下一个按钮。但我们该怪谁呢？

我们必须讨论加密货币的核心规则和价值

最近我看到有人提出，不需要再讨论比特币的无政府主义根源，也不需要再谈论隐私、无法拦截的设计，或是无法被审查、无法被阻止的事实，因为这会让亿万富翁感到不安。他们希望投资的是一些可以被监管、控制，为他们服务的东西。

我认为这完全是错误的。我们必须讨论加密货币的核心规则和价值——这正是它特别的地方。我不在乎这是否会让亿万富翁感到不安，也不在乎这是否会让摩根大通放慢资金分配的速度。他们没有投票权。坦率地说，不管他们喜欢与否，他们都已经在这列车上了。美元的时代已经结束。正如奥尔顿所说，货币贬值已经内置在我们的经济模型中。我们可以看到货币发行量和赤字支出的变化。这可能不会在今年发生，可能不会在明年发生，甚至可能不会在未来五年内发生。

但从历史的发展来看，结果已经非常清楚了。我们处在纸币时代的末期，它正在衰退，并将走向终结。这与任何国家的旗帜无关，关键在于系统的运作方式，其没有坚实的基础，没有强大的根基。

加密社区必须控制赌博或者骗局

因此，作为一个社区，我们需要专注于保持让货币繁荣的因素，而不是那些导致其他货币失败的因素。我认为这也意味着我们要认识到，很多其他加密项目实际上并没有多大意义，除了稀释货币基数之外，尽管并非所有项目都如此。当然，仍然有一些好的项目。

但在座的每一个人都能想到一些例子，即使我们把它们包装得很好，它们也只不过是骗局。这些现象一次又一次地发生。

人们把它看作赌博，或者像是买彩票。

但想想这对系统的影响。如果我们不对其加以控制，它将变成有毒废物。每个人都应该认识到它的真相。许多人还没有意识到，我认为人们正作为一个社区逐渐觉醒，但参与者也越来越多了。正如人们常说的，每天都有新的「傻瓜」诞生。但我们不该这样利用这些人，而是应该致力于构建新的世界。

如果这个社区只是帮助某些无用之徒买了一块更无用的昂贵手表，我们要问自己，哪个系统更好？我们必须能够回答这个问题，因为我们已经占据了世界显著的位置。我们必须做得更好。如果我们想要过得更好，那么就必须专注于不成为现有系统的一部分。

我们有一个非凡的机会，我们已经以许多方式改变了世界，而世界也开始倾听并接受这些改变。他们开始认可加密货币的价值，开始参与其中。我们甚至不需要争论。我们有责任成为这个历史时刻的好管家，这是由我们为我们创造的时刻，并且我们将把它传递给未来的人。

拥抱创造了加密货币行业的传统

总结来说，当你看着这一切的发生，看着对言论控制的渴望，看着这些新兴颠覆性技术的崛起时，你会意识到它们可能成为巨大的力量，也可能成为可怕的力量。这取决于谁掌握了权力杠杆，以及我们如何去中心化它们。

当你看到消费电子产品从个别的、针对性的案例发展到大规模的广播式攻击时，你会看到我们领域的领导者试图拒绝我们过去那些有价值的传统，这些传统创造了加密货币行业。我认为这些教训已经非常清楚了。

因此，我们应该反抗官僚主义，拒绝现代性，拥抱传统，这样你就能拯救世界。这就是我们需要做的一切。

如果说 AIGC 开启了内容生成的智能时代，那么 AI Agent 则有机会把 AIGC 的能力真正产品化。

AI Agent 像一位更具象的全能员工，被称为是人工智能机器人的初级形态，能够如同人类一般观察周遭环境、做出决策，并自动采取行动。

比尔·盖茨曾直言，“掌控 AI Agent，才是真正的成就。届时，你将不再需要亲自上网搜索信息。”AI 领域的权威专家们同样对 AI Agent 的前景寄予厚望。微软 CEO 萨提亚·纳德拉曾预言，AI Agent 将成为人机交互的主要方式，能够理解用户需求并主动提供服务。吴恩达教授亦预测，在未来的工作环境中，人类和 AI Agent 将以更加紧密的方式协作，形成高效的工作模式，提高效率。

AI Agent 不单是技术的产物，更是未来生活与工作方式的核心。

这不禁让人回想，当 Web3 和区块链刚引起广泛讨论时，人们也常常用”颠覆”一词来形容这项技术的潜力。回顾过去几年，Web3 从最初的 ERC-20、零知识证明，逐渐发展到了与其他领域相融合的 DeFi、DePIN、GameFi 等。

若将 Web3 与 AI 这两大热门数字科技相结合，会不会产生 1+ 1>2 的效果呢？融资规模越来越庞大的Web3 AI 项目，能否为行业带来新的用例范式，创造新的真实需求？

AI Agent：人类最理想的智能助手

AI Agent 的想象力到底在哪里？网上盛传一个高分答案，“大语言模型只能编个贪吃蛇，而 AI Agent 可以编出一整个王者荣耀。”听起来很夸张，但并未言过其实。

Agent，国内通常翻译为“智体”。这一概念由“人工智能之父” Minsky 在 1986 年出版的《思维的社会》一书中提出，Minsky 认为社会中的某些个体经过协商之后可得出某一问题的解，这些个体就是 Agent。多年来，Agent 一直是人机交互的基石，从微软的剪辑助手 Clippy 到 Google Docs 的自动建议，这些早期形态的 Agent 表现出了个性化交互的潜力，但在处理更复杂任务方面能力仍然有限。直到大语言模型（LLM）的出现，Agent 的真正潜力才得以被挖掘。

今年 5 月，AI 领域权威学者吴恩达教授在美国红杉 AI 活动上分享了关于 AI Agent 的演讲，在其中，他展示了其团队做的一系列实验：

让 AI 去写一些代码并运行，对比不同 LLM 和工作流程得出的结果。结果如下：

• GPT-3.5 模型：准确率 48% 

• GPT-4 模型：准确率 67% 

• GPT-3.5 + Agent：高于 GPT-4 模型的表现

• GPT-4 + Agent：远高于 GPT-4 模型，非常出色

的确。大多数人在使用 ChatGPT 这种 LLM 时，方式通常是：输入一段提示词，大模型会立即生成答案，不会自动识别和纠正错误删除重写。

相比之下，AI Agent 工作流程是这样的：

首先，先让 LLM 写一个文章大纲，如有必要，先在互联网上搜索内容进行调研分析，输出初稿，然后阅读草稿并思考如何优化，如此循环往复、多次迭代，最终输出一篇逻辑严谨、错误率最低的高质量文章。

我们可以发现，AI Agent 与 LLM 的区别在于，LLM 与人类之间的交互基于提示词（prompt）进行。而 AI Agent 仅需设定一个目标，它就能够针对目标独立思考并做出行动。根据给定任务详细拆解出每一步的计划步骤，依靠来自外界的反馈和自主思考，自己给自己创建 prompt，来实现目标。

因此 OpenAI 对 AI Agent 的定义是：以 LLM 为大脑驱动，具有自主理解感知、规划、记忆和使用工具的能力，能自动化执行完成复杂任务的系统。

当 AI 从被使用的工具变成可以使用工具的主体，就成为了 AI Agent。这也正是 AI Agent 可以成为人类最理想智能助手的原因所在。例如，AI Agent 能够基于用户历史线上互动，了解并记忆用户的兴趣、偏好、日常习惯，识别用户的意图，主动提出建议，并协调多个应用程序去完成任务。

就如同在盖茨的构想中，未来我们不再需要为不同的任务切换到不同的应用中，只需用平常的语言告诉电脑和手机想做什么，根据用户愿意共享的数据，AI Agent 将提供个性化的响应。

单人独角兽公司正在成为现实

AI Agent 还能够帮助企业打造以“人机协同”为核心的智能化运营新模式。越来越多的业务活动将交由 AI 来完成，而人类则只需要聚焦于企业愿景、战略和关键路径的决策上。

就像 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 曾在采访中提到过这样一个引人注目的观点，随着 AI 的发展，我们即将进入“单人独角兽”时代，即由单人创办并达到 10 亿美元估值的公司。

听起来天方夜谭，但在 AI Agent 的助力下，这个观点正在成为现实。

不妨做个假设，现在我们要创办一家科技初创公司。按照传统方法，显然我需要雇佣软件工程师、产品经理、设计师、营销人员、销售和财务人员，各司其职但都由我来协调。

那么如果使用 AI Agent 呢，我可能甚至都不需要雇佣员工。

• Devin — 自动化编程

替代软件工程师，我可能会使用今年爆火的 AI 软件工程师 Devin，它能帮我完成所有前端和后端的工作。

Devin 由 Cognition Labs 开发，被称为是“世界上第一个 AI 软件工程师”。它能够独立完成整个软件开发工作，独立分析问题、做出决策、编写代码并修复错误，均可自主执行。大大减轻了开发人员的工作负担。Devin 在短短半年内就获得了 1.96 亿美元的融资，估值迅速飙升至数十亿美元，投资方包括 Founders Fund、Khosla Ventures 等知名风险投资公司。

虽然 Devin 仍未推出公开版本，但我们可以从另一个最近爆火 Web2 的产品 Cursor 一窥潜力。它几乎可以为你完成所有工作，将一个简单的想法在几分钟内转化为功能性代码，你只需要发号施令，就能「坐享其成」。有报道称，一个八岁的孩子，在没有任何编程经验的情况下，居然使用 Cursor 完成代码工作并建起了一个网站。

• Hebbia — 文件处理

替代产品经理或财务人员，我可能会选择 Hebbia，它能帮我完成所有文档的整理和分析。

与 Glean 侧重企业内文档搜索不同，Hebbia Matrix 是一个企业级的 AI Agent 平台，借助多个 AI 模型，帮助用户高效地提取、结构化、分析数据和文档，从而推动企业生产力的提高。令人印象深刻的是，Matrix 能一次性处理多大数百万份文档。

Hebbia 在今年 7 月完成了 1.3 亿美元 B 轮，a16z 领投，Google Ventures、Peter Thiel 等知名投资者参投。

• Jasper AI — 内容生成

替代社媒运营和设计师，我可能会选择 Jasper AI，它能帮我完成内容的生成。

Jasper AI 是一个 AI Agent 写作助手，旨在帮助创作者、营销人员和企业简化内容生成流程，提高生产力和创作效率。Jasper AI 能够根据用户要求的风格生成多种类型的内容，包括博客文章、社交媒体帖子、广告文案和产品描述等。并根据用户的描述生成图片，为文本内容提供视觉辅助。

Jasper AI 已获得 1.25 亿美元的融资，并在 2022 年达到了 15 亿美元的估值。根据统计数据，Jasper AI 已帮助用户生成超过 5 亿个单词，成为使用最广泛的 AI 写作工具之一。

• MultiOn — 网页自动化操作

替代助理，我可能会选择 MultiOn，帮我管理日常任务、安排日程、设置提醒，甚至是规划出差行程，自动预订酒店，自动安排网约车。

MultiOn 是一个自动化的网络任务 AI 代理，能够帮助在任何数字环境中自主执行任务，例如帮助用户完成在线购物、预约等个人任务，提升个人效率，或帮助用户简化日常事务，提高工作效率。

• Perplexity — 搜索、研究

替代研究员，我可能会选择英伟达 CEO 都在每天使用的 Perplexity。

Perplexity 是一个 AI 搜索引擎，能够理解用户的提问，拆分问题，然后搜索和整合内容，生成报告，以向用户提供清晰的答案。

Perplexity 适用于各类用户群体，例如学生和研究人员可以简化写作时的信息检索流程，提高效率；营销人员可以获取可靠数据支持营销策略。

以上内容仅为想象，当下这些 AI Agent 的真正能力和水平尚不足以替代各行各业中的精英人才。正如 Logenic AI 联合创始人李博杰所言，目前 LLM 的能力还只是入门级水平，远远达不到专家级，现阶段的 AI Agent 更像是一个干活比较快但不太可靠的员工。

然而，这些 AI Agent 凭借各自的特长，正在助力现有用户在多样化场景中提高效率和便利性。

不仅仅限于科技公司，各行各业都可以在 AI Agent 的浪潮中获得益处。在教育领域，AI Agent 可以根据学生的学习进度、兴趣和能力提供个性化的学习资源和辅导；在金融领域，AI Agent 可以帮助用户管理个人财务，提供投资建议，甚至预测股票走势；在医疗领域，AI Agent 可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定；在电商领域，AI Agent 还可以作为智能客服，通过自然语言处理和机器学习技术自动回答用户咨询，处理订单问题和退货请求，以此提高客户服务效率。

Multi-Agent：AI Agent 的下一步

在上一节关于单人独角兽公司的设想中，单一的 AI Agent 在处理复杂任务时面临着局限性，难以满足实际需求。而运用多个 AI Agent 时，由于这些 AI Agent 基于异构 LLM，集体决策困难，能力有限，以至于还需要人类充当这些独立 AI Agent 之间的调度员，协调这些服务于不同应用场景的 AI Agent 去工作。这便催生了“Multi Agent（多智体框架）”的兴起。

复杂问题往往需要融合多方面的知识和技能，而单个 AI Agent 的能力有限，难以胜任。通过将不同能力的 AI Agent 进行有机组合，Multi-Agent 系统可以让 AI Agent 发挥各自的长处，取长补短，从而更有效地解决复杂问题。

这非常类似于我们实际中的工作流程或组织结构：由一个领导者分配任务，拥有不同能力的人，负责不同的任务，每个工序执行的结果给到下一个工序，最终得到最后的任务成果。

在实现过程上，由较低级别 AI Agent 执行各自的任务，而由级别较高的 AI Agent 分配任务，并对它们的完成情况进行监督。

Multi-Agent 还能模拟我们人类的决策过程，就像我们遇到问题时会找人商量一样，多个 AI Agent 也可以模拟集体决策的行为，为我们提供更好的信息支持。例如由微软开发的 AutoGen 就满足了这一点：

• 能够创建不同角色的 AI Agent。这些 AI Agent 具有基本的对话能力，能够根据接收到的消息，生成回复。

• 通过 GroupChat 来创建由多个 AI Agent 参与的群聊环境，在这个 GroupChat 有一个管理员角色的 AI Agent 管理其他 AI Agent 的聊天记录、发言者顺序、终止发言等。

如果应用到单人独角兽公司的设想里，我们可以通过 Multi-Agent 架构创建几个不同角色的 AI Agent，比如项目经理、程序员或者主管。把我们的目标告诉它们，让它们任意去想办法，我们只要在一旁听汇报，如果觉得有意见或者它们做得不对的地方，就让它们改，直到满意为止。

相比单一的 AI Agent，Multi-Agent 可以实现：

• 可扩展性：通过增加 AI Agent 的数量来处理更大规模的问题，每个 AI Agent 处理任务的一部分，使得系统能够随着需求的增长而扩展。

• 并行性：天然支持并行处理，多个 AI Agent 可以同时在问题的不同部分上工作，从而加速了问题解决。

• 决策改进：通过聚合多个 AI Agent 的洞察力来增强决策制定，因为每个 AI Agent 都有自己的视角和专业知识。

随着 AI 技术的不断进步，可以想象 Multi-Agent 框架将在更多行业发挥更大的作用，并推动 AI 驱动的各类新解决方案的发展。

AI Agent 之风，吹向 Web3

迈出实验室，AI Agent 和 Multi-Agent 道阻且长。

暂且不论 Multi-Agent，即便是当下最先进的单一 AI Agent ，其需要的算力资源和计算能力在物理层面仍有明确的上限，无法做到无限扩展。一旦面临极其错综复杂、计算量密集的任务，AI Agent 无疑将会遭遇算力瓶颈，性能大打折扣。

再者，AI Agent 和 Multi-Agent 系统本质上是一种集中式的架构模式，这决定了它存在着极高的单一故障风险。更重要的是，OpenAI、微软、谷歌等公司基于闭源大模型的垄断商业模式，严重威胁独立、单一的 AI Agent 创业公司的生存环境，使得 AI Agent 无法顺利利用庞大的企业私有数据来使它们变得更聪明、更有效率。AI Agent 之间亟需民主化的协作环境，使得真正有价值的 AI Agent 得以服务更广阔的需求人群，为社会创造更大的价值。

最后，虽然与 LLM 相比，AI Agent 更贴近产业，但其发展基于 LLM，而当前大模型赛道的特点是技术门槛高、资金投入多、商业模式尚且发展不成熟，AI Agent 通常很难获得融资以持续更新迭代。

Multi-Agent 的范式是 Web3 助力 AI 的绝佳角度，已经有不少 Web3 开发团队正在这些方面投入研发提供解决方案。

AI Agent 和 Multi-Agent 系统通常需要大量的计算资源来进行复杂的决策和处理任务。Web3 通过区块链和去中心化技术，可以构建去中心化的算力市场，使得算力资源可以在全球范围内更加公平和高效地分配和利用。Akash、Nosana、Aethir、 IO.net 等 Web3 项目可以对 AI Agent 决策和推理提供计算能力。

传统的 AI 系统往往是集中式管理，导致 AI Agent 面临单点故障和数据隐私问题，Web3 的去中心化特性可以使得 Multi-Agent 系统更加分散和自治，每个 AI Agent 可以独立地运行在不同的节点上，自主执行用户提出的需求，增强了鲁棒性和安全性。通过 PoS、DPoS 等机制建立针对质押者、委托者的激励惩罚机制，可以促进单一 AI Agent 或 Multi-Agent 系统的民主化。

在这方面，GaiaNet、Theoriq、PIN AI、HajimeAI 都有非常前沿的尝试。

• Theoriq 是一个服务于“AI for Web3”的项目，希望通过 Agentic Protocol 建立  AI Agents 的调用和经济系统，普及 Web3 的开发和许多功能性场景，为 Web3 dApp 提供可验证的模型推理能力。

• GaiaNet 以节点为基础的 AI Agent 创建和部署环境，以保护专家、用户的知识产权与数据隐私为出发点，抗衡中心化的 OpenAI GPT Store。

• HajimeAI 则在两者基础上发力 AI Agent 工作流在实际需求中的建立和针对意图本身的智能化、自动化，呼应 PIN AI 提到的“AI 智能的个性化”。

• 同时，Modulus Labs 与 ORA Protocol 分别在 AI Agent 的 zkML 和 opML 的算法方向取得了进展。

最后，AI Agent 和 Multi-Agent 系统的开发和迭代往往需要大量的资金支持，而 Web3 可以通过前置流动性的特点帮助有潜力的 AI Agent 项目获取宝贵的早期支持。

Spectral 和 HajimeAI 均提出了支持发行链上 AI Agent 资产的产品构想：通过 IAO（Initial Agent Offering）发行代币，AI Agent 可以直接从投资者获得资金，同时成为 DAO 治理的一员，为投资者提供参与项目发展和分享未来收益的机会。其中 HajimeAI 的 Benchmark DAO 希望通过众筹加代币激励的方式，将去中心化的 AI Agent 评分和 AI Agent 资产发行有机结合起来，打造 AI Agent 依托 Web3 融资和冷启动的闭环，也是比较新颖的尝试。

AI 潘多拉魔盒已然开启，置身其中的每个人既兴奋又迷茫，热潮下是机遇还是暗礁，无人知晓。如今，各行各业都已不再是 PPT 融资时代，无论多么前沿的技术，也只有落地才能实现价值。AI Agent 的未来注定是一场漫长的马拉松， 而 Web3 正确保它不会在这场竞赛中黯然退场。

整理：Weilin，PANews

“It’s fucking fed day”， 9 月 18 日在新加坡举办的 Token 2049 上，Maelstrom Fund 的 CIO Arthur Hayes 发表了围绕宏观经济环境的主旨演讲，他的第一句话就引得全场尖叫。北京时间 9 月 19 日凌晨，美联储即将召开议息会议，这也是今年来最重要的决议，美联储对降息的决议直接关系到未来市场走向。

Hayes 表示，有大约 60% 到 70% 的可能性，美联储会选择 75 或 50 个基点的降息。Hayes 对 ETH 的前景做出了有趣的预测，认为美国国债利率下降确实可能使高收益代币更具吸引力。他将以太坊比作“互联网债券”，并进一步分析了其潜力。他多次强调日元，并提醒大家关注美元对日元的汇率，“这才是唯一重要的事情”。

以下是 PANews 现场整理的演讲内容（参考 AI 翻译）：

我认为有大约 60% 到 70% 的可能性，美联储会选择 75 或 50 个基点的降息。在谈论加密货币之前，我想表达一下我的看法，我认为美联储在当前美国政府加大干预力度的情况下选择降息是一个巨大的错误。我认为在美联储降息后的几天内，市场将会崩溃，因为这将缩小美元和日元之间的利率差。几周前我们看到，日元在大约 14 天的交易中从 162 降到 142 ，几乎引发了一次小型的金融崩溃。现在，美联储和市场预计他们会非常快速地继续降息，我们将再次看到类似的金融压力。

回到加密货币。这是我非加密货币投资组合中最喜欢的交易之一。我持有我的短期国库券，并收取利息。这是 1 个月期国库券的收益率，过去一年多以来，美联储停止加息后，它一直徘徊在 5.5% 左右。

当你有足够的资本并获得 5.5% 的回报时，你不需要做太多事。为什么要冒风险？为什么要在冒着资本保全风险的情况下试图增值？当人们拥有大量资产时，他们会因为能轻松通过持有短期国库券赚钱而不愿意采取某些行动。这种情况在金融市场，包括加密货币市场，产生了连锁反应。我想问你，在利率环境改变的情况下，谁是输家？当短期国库券利率下降时，持有最安全的无风险资产所能产生的利息收入，是一个值得深思的问题。

首先的反应是以太坊五个资产之间的比较——我披露一下，我持有大量这些资产。幸运的是，我没有投资任何公寓，但归根结底，这个投资组合非常适应利率下降的环境。基本上，这意味着我投资了很多项目，这些项目以不同形式为用户提供利息收入。

目前，这些收益率要么略高于，要么略低于短期国库券的利率，这对价格表现造成了压力。毕竟，为什么要投资于更具风险的 DeFi 应用呢？你完全可以打个电话给经纪人，把钱放进国库券里赚取 5.5% 的收益。

现在，有些项目在高利率环境中表现非常好。我这里只是以 Ondo 为例，实际上还有很多其他类型的现实世界资产（RWA）项目。基本上，这些项目的模式是这样的：“你需要购买国库券，我们会买入它们，放在某种法律结构中，然后给你一张支付利息的凭证。” 这些项目是基于利率上涨并维持高位的单向押注。但当利率下降时，这类产品就没有什么存在的必要了。

首先，以太坊。很多人听到以太坊，可能会觉得它没做出什么大的改变。关于 ETH 的主要讨论点是它被视为“互联网债券”。如果它是一个年收益率为 4% 的互联网债券，而短期国库券的收益率高于此，那么投资者自然更倾向于国库券。但如果国库券收益率快速下降（我认为会下降），那么以太坊就会变得更有吸引力，而且我通过持有以太坊所获得的收益可能会超过持有美元所能获得的回报。

正如你所看到的，利率迅速下降，因为美联储将要降息，市场将下跌。然后他们会说：“让我们继续这么做，因为这是解决问题的方法。” 目前，我们可以看到的情况是，收益率基本保持在一条线上，而以太坊的收益率在 3% 到 4% 之间，这对持有者来说并不足够，这也是为什么我没有持有它的原因。

正如你所看到的，在当前的牛市中，以太坊的表现远远不及比特币。通过 ETH 质押（ETHfi），你可以质押你的以太坊，但显然这一策略也遭遇了打击。因为质押后的收益率大约只有 3% ，扣除费用后，这样的回报并不理想。我们需要国债收益率更快下降，这样以太坊的收益才会变得更加有吸引力。

为什么这是个小问题？因为交易者使用杠杆，并且他们为了这种杠杆支付费用。这种情况已经持续了很多年。这也是我在加密货币领域起步的方式：创建基础交易，应用这些策略。这种方法相对简单，只需投入资金即可赚取收益。再次提醒，这是一种风险贷款，无法与美国国债的安全性相提并论。如果你是追求收益的投资者，而以太坊提供的收益相对于国债不够吸引人，你可能不会把资产投入这种协议中。

这里是一个图表，展示 Ethena 收益率与国债的对比，数据来自今年早些时候。这非常吸引人。我们看到 30% 、 40% 、 50% 、 60% 等的收益率相对于 5.5% 的收益率。我会把我的钱投到这个产品中。但现在，它的实际收益率大约在 4.5% 左右。因此，价格受到了打压，因为人们在问，为什么我要把钱投入到一个收益率不如国债的协议中？

另一个我们要讨论的事情是利率衍生品协议，允许你交易固定和浮动利率。这里有刚刚推出的一款新产品，它允许你通过贷款买方协议将加密货币质押并赚取固定收益。尽管这种收益具有吸引力，但它伴随着一定的风险。我认为收益率还不够高，无法吸引大批人从 5.5% 的国债收益转向这个产品。类似的情况是，如果收益率下降，更多人可能不愿承担这种利率风险。

再一次，你现在可以通过这种策略赚取高达 9% 的收益。这是几周前才推出的。这个收益率很高，相比于 4.5% 来说非常吸引人。对于一些人来说，虽然有风险和智能合约风险，很多对利率敏感的投资者可能认为这个收益率还不够高，但如果我能赚取 5.5% 的利率，你可以尝试 Pendle。显然，它已经回吐了 50% 到 60% 的涨幅，但如果收益率大幅超过国债收益率，将会有很大的吸引力。

我曾经谈论过，很多加密货币项目其实很糟糕。主要原因是利率问题，我可以用更简洁、更便宜的方式来做这些事情，而不是支付高价买入一些低流动性的代币。但最终，这些协议为没有美国经纪账户或无法获取传统投资的人提供了有价值的服务。在这个房间里有很多非常富有的人，如果你去找你的私人银行家，他们可能会给你推荐一些与美国国债无关的东西，因为他们从中赚不到很多钱。国债的持有成本非常低。

这些协议对于某些类型的投资者来说非常有吸引力，尤其是那些希望轻松获得 5.5% 收益的人。但如果我们预期央行会在经济环境恶化或金融危机中积极降息，那么将钱投到这些 RWA（真实世界资产）协议中的理由就不存在了。为什么我要承担智能合约风险来赚取 1% 或 2% 的收益？因此，我相信很多依赖高收益国债的 TVL（总价值锁定）项目会在利率下降时遭受损失。我用 Ondo 作为例子。我昨晚刚从网站上取下它的信息。它的市值为 600 万美元，FDV（完全稀释后的市值）非常低，你可以在他们的稳定币中获得 5.35% 的收益。我们预计现在收益率会下降 25 到 50 个基点，并且未来还会有更多的变化。

根据相对情况来看，若你查看他们发布的其他图表，你会发现它们的交易价格低于今年早些时候上市时的价格，而我认为这是因为我们处于高利率环境中。他们的产品是合理的，但正如我快速提到的，现在有约五分钟的时间。我现在想深入讲一下为什么我认为美联储降息越多，市场对接下来发生的事情就会越不满。我真的希望大家，如果你们今晚只记住一个事情，那就是：当你在某个派对上喝醉了，打开手机，查看美元兑日元的汇率。这是唯一重要的事情。因为如果美联储突然降息 50 或 75 个基点，你将会看到美元出现非常负面的反应。

再次强调，由于日本央行正在加息而美国央行在降息，理论上，汇率应会反映利率差异。因此，美元兑日元的汇率应该会升高，这意味着你在屏幕上看到的名义价格应该会下降。如果我预期央行会出乎意料地大幅降息，或者如果他们在点阵图中表现出非常激进的降息预期（点阵图是央行查询每位官员对未来一段时间内利率的预期的工具），我们将看到日元大幅升值。

这意味着什么？日元套利交易可能是过去三十年里最常用的交易策略之一。作为个人投资者、公司或中央银行，我会借入几乎没有利息成本的日元，有时甚至无需支付任何费用。然后，我将这些借来的资金投资于回报率较高的资产。

这些资产可能包括美国的股票、纳斯达克、标普 500 指数，甚至房地产和美国国债。这种交易方式被估计在全球范围内涉及高达 20 万亿美元的敞口，都是通过借入日元进行投资的人。

如果这种利率快速升值，你的利润会很快被抹去。因此，你的风险管理者会提醒你“覆盖风险”。这意味着你会抛售资产，抛售股票（流动性强），抛售国债（流动性强）。日本是世界上最大的债权国，因此，美国财政部长鲍威尔和耶伦需要对此保持关注。我认为距离美国大选还有大约 40 到 50 天。最后他们不希望发生的事就是特朗普支持率高，而 SP 下跌 20% 。这就是为什么我相信他们会积极降息。他们会看到日元升值并提供更多的货币供应，这应该会推动我今天在演讲中谈到的所有交易。因此，尽管我谈论了很多加密货币，但我希望你们记住的重点是：关注美元对日元的汇率。这才是唯一重要的事情。