V神四象限理论：AI与Crypto融合的新篇章

原文作者：Lao Bai

时隔两年，V神再次在Twi上发声，而时间也恰好是两年前的2月10日。

两年前，V神已经隐晦地表达了对当时流行的“Crypto Helps AI”模式的不看好。当时圈内流行的三大方向分别是算力资产化、数据资产化和模型资产化。我两年前的一篇研报也曾讨论过这些方向在一级市场中的一些现象和质疑。而在V神的视角中，他更倾向于“AI Helps Crypto”。

当时，他列举了几个例子：

• AI作为游戏中的参与者；
• AI作为游戏界面；
• AI作为游戏规则；
• AI作为游戏目标。

过去两年，我们在“Crypto Helps AI”领域进行了诸多尝试，但效果并不显著。许多赛道和项目最终只是发币了事，缺乏真实的商业PMF（产品市场匹配），这种现象被称为“代币化幻觉”。

1. 算力资产化 - 多数项目无法提供商业级SLA（服务级别协议），稳定性差，频繁掉线，只能处理简单的中小模型推理任务，大多服务于边缘市场，收入与代币价值未形成挂钩……

2. 数据资产化 - 供给端（散户）摩擦大，意愿低，不确定性高；需求端（企业）则需要结构化、上下文依赖强、有信任背书和法律责任主体的专业数据供应商，而DAO主体的Web3项目方难以满足这些需求。

3. 模型资产化 - 模型本质上是一种非稀缺、可复制、可微调且快速贬值的过程性资产，而非终态资产。Hugging Face更像是一个协作与传播平台（类似GitHub for ML），而非应用商店（App Store for Models）。因此，所谓的“去中心化Hugging Face”通过代币化模型的尝试基本都以失败告终。

此外，这两年我们还尝试了各种“可验证推理”，这又是一个典型的“拿着锤子找钉子”的故事。从ZKML到OPML再到博弈论等，甚至EigenLayer也将其Restaking叙事转向基于Verifiable AI。

然而，结果与Restaking赛道的情况类似——很少有AVS愿意为额外的可验证安全持续付费。

同样，“可验证推理”基本上是在验证“没人真正需要被验证的东西”。需求端的威胁模型极其模糊——到底在防范谁？

AI输出错误（模型能力问题）远多于AI输出被恶意篡改（对抗问题）。前段时间OpenClaw与Moltbook上的各种安全事故也印证了这一点。真正的问题来自：

• 策略设计错误；
• 权限分配过多；
• 边界未清晰定义；
• 工具组合出现意外交互；
• ……

几乎不存在“模型被篡改”或“推理过程被恶意改写”这种臆想出来的需求。

去年我曾发布过这张图，不知道是否有人还记得。

这次V神提出的思路明显比两年前更加成熟，这也得益于我们在隐私、X402、ERC8004、预测市场等各个方向取得的进展。

可以看到，他这次划分的四个象限中，一半属于“AI Helps Crypto”，另一半属于“Crypto Helps AI”，而不再像两年前那样明显偏向前者。

左上和左下 - 利用以太坊的去中心化和透明性来解决AI的信任与经济协作问题。

1. Enabling trustless and private AI interaction（基础设施 + 生存）：利用ZK（零知识证明）、FHE（全同态加密）等技术确保AI交互的隐私性和可验证性（不知前面提到的可验证推理是否包含其中）。

2. Ethereum as an economic layer for AI（基础设施 + 繁荣）：让AI智能体（Agents）能够通过以太坊进行经济支付、招聘其他机器人、缴纳保证金或建立信誉体系，从而构建去中心化的AI架构，而非受限于单一巨头平台。

右上和右下 - 利用AI的智能化能力优化加密生态的用户体验、效率和治理。

3. Cypherpunk mountain man vision with local LLMs（影响 + 生存）：AI作为用户的“盾牌”和接口。例如，本地LLM（大语言模型）可以自动审计智能合约、验证交易，减少对中心化前端页面的依赖，保障个人的数字主权。

4. Make much better markets and governance a reality（影响 + 繁荣）：AI深度参与预测市场（Prediction Markets）和DAO治理。AI可以作为高效的参与者，通过大规模信息处理放大人类的判断力，解决之前因注意力不足、决策成本过高、信息过载、投票冷漠等问题。

此前，我们疯狂追求“Crypto Helps AI”，而V神则站在另一侧。如今，我们终于在中间相遇，但目测与各种“XX代币化”或“AI Layer1”无关。希望两年后再回顾今天的帖子时，会有一些新的方向与惊喜。