上週在@PKUBlockchain的ama被問到一個問題：如何看待 AI 接下來的發展方向？行業還有哪些關鍵突破值得關注？感覺回答的不是很好，就花了點時間整理了下，試圖站在Web3 AI的角度給出一個完整的回答。
我們現在到了哪一步
$TRUMP爲代表的系列政治幣、名人幣從流動性和注意力層面擊穿了Web3 AI的最後一層泡沫，成爲了最後一根稻草。AI Agent mcap從去年年底的$20B峯值回落到如今$5-6B的區間，不少曾經的大熱項目已經逐漸消失在視野中。市場對於Web3 AI項目的偏好，從純粹的情緒驅動逐漸變化爲純粹的基本面驅動。曾經大學生課程作業級別的AI項目能被市場捧上$100M市值，如今大多數新發射的、有實際功能的AI項目卻難以突破$3-10M的估值頂。可以說，Web3 AI市場在幾個月時間完成了完整的一輪資產、市場和認知更新。
但與此同時，Web2 AI的腳步從未停歇，基礎模型、垂類應用、交互協議層出不窮，meta、deepseek、openai、grok等公司幾乎每個月都有新模型推出，MCP的熱度只增不減，AI依然被資本追捧。Web2和Web3的新趨勢存在奇妙的糾纏關係，Web3總是擅長從Web2尋找奇點、吹大泡沫、先信澆給後信，然後循環往復樂此不疲，但是並不擅長做大蛋糕，每找到泡沫點總是被市場慣性和思維定勢裹挾着往傳統議題上套，總是被證僞然後下一個更好。但是Web3 AI讓我看到了更多可能。
近一兩個月，按照我的觀察、無論是老項目還是新發射的項目，只要是在這個市場條件下存活下來的，都至少找到了自己的PMF，無論是產品還是機制上。在市場的嚴選下，不同尺度和規模的AI項目都在爲Web3 AI這艘大船添加燃料。
DeFi + AI → DeFAI
DeFi近階段的情況尤其不樂觀，國際局勢疊加熊市主旋律，資本流向加密貨幣以外的避險資產，鏈上TVL已蒸發超過500億美元。而AI是我認爲復興DeFi的必要條件。
這輪AI meta最大、最成功的落地場景毫無疑問是DeFi。參考@MessariCrypto的分析，傳統的DeFi對於非加密原生用戶並不友好，跨鏈的互操作性、流動性分散、低門檻的條件策略執行都在阻礙着DeFi的普惠。在這輪AI meta中，人們創造了DeFAI這個詞來形容AI爲DeFi帶來的巨大變化。變化本身聚焦在用戶交互上，無數的抽象層產品將複雜的鏈上操作抽象成類似ChatGPT的交互頁面，極大降低DeFi門檻。
以@HeyAnonai爲例，目前主流的DeFAI抽象層產品遵循這樣的執行邏輯：抽象層接收用戶輸入、理解層分解用戶意圖、執行層完成任務。其中AI主要起到基於對於自然語言理解的基能力和對各種L1、L2、協議、工具的理解對意圖進行任務拆解，實現極大優化DeFi的用戶體驗。這類產品的實現邏輯並不複雜，難度在於如何更準確的理解用戶意圖、如何儘快的集成更多協議以及儘早佔領用戶心智。也就是說，這類抽象層產品，已經初步進入了“卷”的階段。
在優化用戶體驗之外，最近DeFi的一個發展方向是針對不同的投資者畫像提供流動性收益策略，如yield方案和portfolio建議等。絕大多數defi用戶受限於認知、信息繭房以及多鏈gap，很難將自己的流動性效益最大化。這也是我覺得DeFAI至今最出彩的部分，DeFAI項目不滿足於ai作爲copilot，爲使用者提供認知以外的收益路徑。例如最近tge的@AIWayfinder，其關注點就是在這裏，他們給具體的任務去找到一條路徑、或者沿用別人發現的路徑，提升任務執行中間過程的透明度。很前瞻地瞄準了一個真實的痛點。
我覺得這類“way-finder”的ai產品，最樸素、最直觀的實現路線可以參考@virtuals_io的ACP（agent commerce protocol，代理商業協議）正在推進的自動化hedge fund和tradingDAO。解決的思核心是一個評估用戶畫像的core agent@AIxVC_0x，依據金額和用戶的風險偏好和資金規模去分配給yield farming、staking或者去衝土狗，然後就會對接到下游的具體的agent，比如@aixbt_agent這種alpha agent，或者@0xLoky_AI這種鏈上分析agent等等。也就是說，這個路徑發現的過程中，需要有多個專精的agent進行配合，各個項目一起推進。目前爲止還沒有在這一塊做到頭部、壟斷地位的產品，也是我覺得下個階段會出現現象級產品的方向。
SocialFi 的進階形式 - InfoFi
以往我們談論SocialFi產品的時候，總是在討論影響力變現、粉絲經濟、ContentFi、內容確權等等內容，之前也涌現過很多諸如@friendtech等火極一時的項目，但是顯然這輪AI meta交付給市場更好的產品和敘事邏輯。注意力經濟、mindshare這些廣爲談論和認可的詞彙，一個詞概括就是InfoFi，我認爲這輪AI升級SocialFi的最成功的成果。
我個人對InfoFi的定義是：將各種載體的信息及其衍生物和供應鏈進行代幣化。在AI加持下，SocialFi升級而來的InfoFi對社交媒體上具象（內容、個體賬號等）和抽象（內容觸達、個人影響力等）信息賦值。
InfoFi最成功的產品之一當論@KaitoAI。kaito一己之力帶火了mindshare這個單詞，每個項目都會在意這個指標，集成mindshare功能成爲每個data layer產品的及格線。kaito通過ai算法，把難以量化的內容本身、內容觸達、社交關係等等都抽象地量化成了yaps，爲項目方和市場提供了衡量影響力的絕對參考系。其實本質上，kaito改變了SocialFi競爭格局的利益關係，以往可能是散戶在資金層面買單名人影響力、平臺中間抽成的博弈邏輯，但是kaito將它變成了散戶在注意力層面買單內容的影響力，項目方爲內容買單，平臺通過服務獲益的邏輯。kaito作爲一個巨大的非定向agency，很好地爲內容、影響力提供傳播路徑和回報方式，也讓更多人成爲了content creator甚至kol，因此牢牢佔據InfoFi的頭部。
當然我也很認可比如@timedotfun這類產品，但是我覺得這類產品的敘事遠遠不如infofi性感。還有很多InfoFi的產品，這裏不一一枚舉。另外，像是@nansen_ai@arkham@cookiedotfun這類提供數據和信息產品服務的優秀項目，我認爲不能比較嚴格地劃分到InfoFi，因此不作討論。
Frameworks
引用@thecryptoskanda老師的一句話：在幣圈，流動性纔是護城河，機制纔是主資產（而非應用產品）。開源框架曾經在敘事和mcap都是tier0的存在，比如@GAME_Virtuals@elizaOS@arcdotfun等，但是人們逐漸意識到，框架本身無法承載誇張的市值，其基礎上建立的生態纔可以。另外由於framework需要更強的可採用性，技術難度不會很高，因而也不存在很高技術上的護城河。
所以我認爲所有的框架類項目，如果想讓池子容納更多流動性，就不可避免的要建立自己的launchpad。Launchpad對於框架類項目是天然的價值積累渠道，交易手續費、平臺上幣機制等等都可以爲主幣帶來持續的買盤，我們也看到了框架類項目都在build自己的launchpad。
@virtuals_io作爲最早採用agent token與主幣配對發射的先驅者之一，在launchpad的發展上領先於市場。virtuals擁有規模最大的agent生態（超過17000個agent）、超過20萬個unique錢包組成的忠實、遠視的社區。最近關於launchpad，virtuals團隊主要在推進兩件事情：
調整了費用機制，將交易費用的70%直接返回給dev，並且之前的項目可以填寫表格補上以往的交易費差額；
引入了genesis launch和積分機制。通過genesis進行launch的項目，用戶需要消耗積分認購預售份額，而積分來自於持有和交易 $virtual 和agent token（未來還會有更多渠道）。bonding curve上的87.5%會在預售輪出售，37.5%給到公衆，50%給到團隊，既獎勵了virtuals社區的忠實用戶、防止了狙擊手，又爲項目方提供了冷以外更好的發射方式。
@arcdotfun本可以更早地建立優勢，但是他們狠狠地搞砸了他們launchpad的第一次發射（你現在搜索arc launchpad甚至會在第一條推送我當時發的內容），這是我當時的覆盤推。
糟糕的首次發射把他們一直樹立的專業、精英形象擊碎，嚴重影響了他們的勢能，並且在後續市場條件的影響下一直沒能振作回來。
arc生態的特點是精簡，極致地追求質量而非數量，是好是壞有待市場評判，但是不能否認他們作爲基於rust語言框架的天然優勢以及生態內像是@piotreksol這樣非常hustle的builder（代幣$listen近期表現的也很強勢）。關於其項目代幣$listen的介紹可以看下面這則內容：
@elizaOS最近也加入了行列，上線了自己的launchpad@autodotfun，按照@shawmakesmagic的說法還會有更多有趣的功能上線。雖然elizaos是幾個框架類項目中最廣爲開發者採用的，鑑於現在已經有了多個launchpad，eliza如何實現差異化是需要考慮的事情。
Consumer Web3 AI
Personality Agent
二次元產業、虛擬偶像、情感陪伴的持續火爆已經驗證了這個敘事的可行性，AIdol和正在fork這樣的奇蹟。
@luna_virtuals是AIdol賽道的OG，你可以訪問@whip_queen_的主頁查看她的發展歷史。目前luna 2.0正向着ai創作者平臺進化。另外，在virtuals的 ACP集羣之一 media house中，luna扮演了core agent的角色，繼續發揮着其對於社媒內容營銷的深度見解。
@HoloworldAI@AVA_holo是另一個必須提到的項目。holoworld爲ai agent引入更全面的多模態展現力，包含2d&3d頭像、圖片、視頻、語音等等，他們最近preview的即將推出的疑似AIdol項目@Mirai_terminal的視覺質量相當高，由@aww_inc和@HoloworldAI團隊共同推出，值得期待。
你看過(她)這部電影嗎？你是否也想擁有自己的samantha？@soulgra_ph正在做這樣的事情。他們正在開發具有持久記憶、實時通信和可進化人格的ai charactor，同時強調了100%無審查和零日誌，保護用戶隱私。想象在未來，你能擁有一個能夠記住你的一切喜好、7x24在線的ai伴侶。
GameFAI
上一輪GameFi主打的敘事是將遊戲資產所有權交還給用戶，各種asset進行NFT化。但AI meta下的GameFAI讓我看到了能帶來更實際價值的新趨勢。
AI對於遊戲生產環節產生了巨大的影響。以卡牌遊戲爲例，卡牌遊戲的一大成本在於卡面藝術設計，而且設計成本伴隨遊戲運營始終。@abysscards向我們展示了TCG（trading card game）項目如何受益於AI，團隊給lora diffusion model餵了插畫師原創的藝術概念圖，並且在每天卡牌鑄造時根據LLM生成的故事情節和用戶選擇生成精美的藝術卡片，充分運用了LLM和diffusion model的能力，降低邊際成本同時提升了遊戲沉浸感。他們在4.16舉辦了一場ama，回答了很多社區提問，recap在下方：
另外對於遊戲中有3d人物/npc交互的項目，人物agent化也是一個新趨勢，相比背板、流程化的npc，agentic npc顯然有着更大的想象空間。早在一月份，@illuviumio就開始推進這樣的事情。但是當前來看，最讓我期待的還是@ParallelColony的產品。colony的agentic player繼承自@ParallelTCG的avatar nft系列，是一系列擁有鮮明風格的3d人物。在@templecrash展示的demo中，你可以爲你的player自定義包含性格在內的一系列trait，並且觀察多個agentic player是如何運作整個外星殖民地的。融合了GameFAI和multi-agent swarm的發展趨勢。
Bonus: 具身AI和集羣協議
Robotic/Embodied AI
具身AI是我當時在space的時候回答的一個方向。具身AI無論是學術界、產業界都是非常promising的存在。我和@CyberPhilos在一月中討論next big thing的時候，一致認爲具身AI會是其中之一。
@frodobots@SamIsMoving是我目前看到的橫跨科研與遊戲/虛擬與現實的代表性項目，下面內容的部分觀點來自@0xPrismatic的這篇研報：
https://chainofthought.xyz/p/the-robot-are-coming-frodobots
具身ai這個賽道其實是我個人最喜歡的賽道，我的本職研究聚焦在三維視覺這塊，領域研究非常受限制於真實3d數據的缺乏，尤其是室外真實場景。LLM、二維視覺大模型都有web-scale的訓練數據集可供選擇，但是在真實物理場景中，things are totally different。使用攜帶着激光雷達等採集設備的自動駕駛汽車、無人機進行大範圍數據採集是成本極高的一件事情。
frodobots找到了一個解決方案：將複雜、昂貴的數據採集衆源化、遊戲化。僅需最低$149的成本，你就可以遠程駕駛着你的搭載着攝像頭、麥克風、揚聲器、GPS、慣性傳感器的漫遊車行走在城市街頭，賺取積分、收集nft並攀升排行榜，而機器人則在過程中採集視覺輸入和人類駕駛員的操縱桿動作，構成真實世界的駕駛數據集。他們的數據集分享在huggingface上。
https://huggingface.co/datasets/frodobots/FrodoBots-2K?utm_source=chainofthought.xyz&utm_medium=referral&utm_campaign=the-robot-are-coming-frodobots
Cluster Protocol
Multi-AI Cluster是我當時回答的另一個方向，而多AI集羣的協作離不開一個有效的cluster protocol。這是我自創的名詞（如有雷同純屬巧合），我對它的定義是AI model與agent、agent與agent之間的通信和協作協議，你可以簡單理解爲MCP+A2A正在做的事情。集羣協議我認爲目前有代表性的項目是@darkresearchai和 virtuals 的ACP。
首先我非常建議你閱讀下面這篇關於MCP在agentic economy中的作用的論述簡單來說，MCP的核心在於解決LLMs與實時數據之間的隔離且無法直接在外部採取行動的根本限制，實現模型與外部系統的持續的雙向通信。
而@darkresearchai， 引用@tmel0211老師的總結，是一種基於Solana區塊鏈的MCP服務器應用實現，通過TEE可信執行環境提供安全保障，讓AI Agent能夠直接與Solana區塊鏈進行交互，例如：查詢賬戶餘額、發行代幣等操作。作爲近期爲數不多表現亮眼的AI token，能否點燃AI復興的火把？
如果說 MCP 在技術標準上進行了創新，那麼virtuals的ACP則在協作方式上提出了前瞻的想法。我之前寫過關於ACP的完整解讀，如下。
簡單來說，ACP將能實現某領域多項任務需求的agent通過ACP聚合爲一個cluster，通過core agent、任務執行agent和評估agent的三元組合形式，實現用戶需求的意圖理解、任務分解和分發、成果評估、中立託管等完整流程。作爲virtuals近階段大力推進的方向，疊加virtuals已有的龐大、全面的agent生態，很期待ACP能帶給我們怎樣的驚喜。
結語
嚴苛的市場環境對新AI項目的基本面提出了高要求，而老項目必須不斷的ship新功能/產品才能維持項目生存發展。作爲市場參與者和Web3 AI的旁觀者，我很期待流動性迴歸後Web3 AI的第二春。
Web3 AI這艘大船，正在航向黎明。
