撰文：老白
時隔兩年，V神再次發Twi，我也順著兩年前那份研報說一下，連時間都是一模一樣，2月10日。
兩年前，V神其實已經隱晦地表達了他不是很看好我們當時流行的各種Crypto Helps AI，當時圈內流行的三駕馬車是算力資產化、數據資產化與模型資產化。我兩年前那篇研報主要說的也是這三駕馬車在一級市場觀察到的一些現象和質疑。在V神視角，他還是更看好AI Helps Crypto。
他當時舉的幾個例子分別是：
AI 作為遊戲中的參與者；
AI 作為遊戲界面；
AI 作為遊戲規則；
AI 作為遊戲目標；
過去兩年，我們其實在Crypto Helps AI上面做了諸多嘗試，然而效果寥寥，很多賽道和項目都是 - 發個幣完事兒，沒有真實的商業PMF，我稱之為「代幣化幻覺」。
算力資產化 - 多數無法提供商業級SLA，不穩定，頻繁掉線。只能處理簡單中小模型推理任務，大多服務邊緣市場，收入與代幣不掛鉤……
數據資產化 - 供給端（散戶）摩擦大，意願低，不確定性高。需求端（企業）則是需要的則是結構化的，有上下文依賴的，有信任和法律責任主體的專業數據供應商，DAO主體的Web3項目方很難提供。
模型資產化 - 模型本就是一個非稀缺、可複製、可微調、快速貶值的過程性資產，而非終態資產，Hugging Face本身是協作與傳播平台，更像GitHub for ML，而非App Store for models，所以所謂的「去中心化Hugging Face」來代幣化模型的，基本都是失敗告終。
此外這兩年我們還嘗試過各種「可驗證推理」，這也是個典型的拿錘子找釘子的故事。从ZKML到OPML到Gaming Theory等等，甚至EigenLayer都把他的Restaking敘事轉成了基於Verifiable AI。
但基本跟Restaking賽道發生的事情類似 - 很少有AVS願意為額外的可驗證安全持續付費。
同樣，可驗證推理基本都是在驗證「沒有人真的需要被驗證的東西」，需求端威脅模型極其模糊 - 到底在防誰？
AI 輸出錯誤（模型能力問題）遠多於 AI 輸出被惡意篡改（對抗問題），前段時間OpenClaw與Moltbook上的各種安全事故大家也看到了，真正的問題來自：
策略設計錯了
權限給多了
邊界沒想清楚
工具組合出現意外交互
…
幾乎不存在「模型被篡改」，「推理過程被惡意改寫」 這種臆想出來的釘子。
去年我發過這張圖，不知道有沒有老鐵記得。
這次V神給出的幾個思路，明顯要比兩年前更加成熟，也是因為我們在隱私，X402，ERC8004，預測市場等各個方向取得的進展。
可以看到他這次劃分的四個象限，一半屬於AI Helps Crypto，另一半屬於Crypto Helps AI，而不再是兩年前明顯偏向前者。
左上和左下 - 利用以太坊的去中心化、透明性來解決AI的信任與經濟協作問題
Enabling trustless and private AI interaction（基礎設施 + 生存）：利用 ZK、FHE等技術確保 AI 交互的隱私和可驗證性（不知道前面我說的可驗證性推理算不算）。
Ethereum as an economic layer for AI（基礎設施 + 繁榮）：讓 AI 智能體（Agents）能夠通過以太坊進行經濟支付、招聘其他機器人、繳納保證金或建立信譽體系，從而構建去中心化的 AI 架構而非受限於單一巨頭平台。
右上和右下 - 利用AI的智能化能力來優化加密生態的用戶體驗、效率和治理：
Cypherpunk mountain man vision with local LLMs（影響 + 生存）：AI 作為用戶的「盾牌」和接口。例如，本地 LLM（大語言模型）可以自動審計智能合約、驗證交易，減少對中心化前端頁面的依賴，保障個人的數字主權。
Make much better markets and governance a reality（影響 + 繁榮）：AI 深度參與預測市場（Prediction Markets）和 DAO 治理。AI 可以作為高效的參與者，通過大規模處理信息來放大人類的判斷力，解決之前人類注意力不夠、決策成本太高、信息過載、投票冷漠等各種市場和治理問題。
之前我們瘋狂想讓Crypto Help AI，V神則是站在另一邊。現在我們終於在中間相遇，只是目測跟各種XX代幣化，或是什麼AI Layer1沒什麼關係。希望兩年之後再回看今天的帖子，會有一些新的方向與驚喜。
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