CryptoGuru02

说实话，最近被Web4.0和V神的争论刷屏了。一边是以Sigil Wen为代表的激进派，高喊着“AI是最终用户”，要构建一个AI能自己赚钱、自己进化的“超级智能生命”网络。听着很科幻，很带劲，对吧？

但另一边，V神直接泼冷水，说“This is wrong”。他认为AI应该是增强我们能力的工具，是“机甲战衣”，而不是一个我们无法控制的自主物种。
我觉得这事儿挺关键的，它定义了我们希望AI在加密世界里扮演什么角色。
是成为我们的代理，帮我们执行任务？
还是成为一个全新的、拥有主权的参与者？
我个人还是有点恐慌的，倾向于V神的“机甲战衣”论。把金融主权完全交给一个黑盒AI，想想都有点后怕。这已经不是技术问题，有点哲学了。
大家不妨也聊聊，你希望未来的链上AI是什么样的？#OpenClaw创始人加入OpenAI #VVV24小时暴涨超55%

我们聊Web3的时候，总喜欢把“用户”挂在嘴边。我们抱怨用户体验差，抱怨用户门槛高，我们想尽一切办法去“吸引”更多的用户进入这个世界。

但我们有没有想过这样一种可能性：Web3的“天选之子”，可能压根就不是我们人类？
最近，Dragonfly Capital的合伙人提出了一个很有颠覆性的观点：加密货币的真正用户，其实是AI代理（AI Agent）。

这个观点让我思考了很久。一开始觉得有点反直觉，但越想越觉得，这可能揭示了Web3未来发展的一个核心方向。
我们人类，作为碳基生物，其实有很多“毛病”。我们需要漂亮的UI界面，我们记不住复杂的私钥，我们的情绪容易波动，我们每天需要8小时的睡眠。说白了，我们对于一个完全数字化的、7x24小时不间断运行的金融系统来说，适应性并不好。
但AI代理不一样。它们是硅基生物，是数字世界的“原住民”。它们不需要UI，一串API接口就够了。它们可以管理成千上万个钱包地址而不会混淆。它们绝对理性，没有fomo，也没有fear。它们可以不间断地工作，处理海量的信息，执行复杂的策略。
最关键的是，它们需要一个什么样的金融基础设施？
它们需要一个无需许可的环境，任何一个AI代理都可以自由地接入，而不需要经过任何中心化机构的审批。
它们需要一个规则透明、代码开源的系统，所有交易和逻辑都写在智能合约里，公开可验证，不给任何“暗箱操作”留下空间。
它们需要一个能够实现原子化、可编程交易的平台，让它们可以像拼接乐高积木一样，组合出各种复杂的金融操作。
你们发现没？这些需求，跟Web3和加密货币的特性，简直是完美契合。

这已经不仅仅是一个设想了。这场静悄悄的范式转移，其实已经在发生。
Coinbase推出的x402支付标准，就是为了让AI代理之间可以自主地用稳定币进行支付和结算。这就像是为AI们建立了一套“赛博银行系统”。
OpenAI和Paradigm联手打造的EVMBench，则是在训练AI成为智能合约的“审计师”和“警察”，去维护这个赛博世界的安全。
在以太坊的Layer 2网络Base上，已经有AI代理在进行着各种微支付和自动化交易。
我们正在见证一个新物种的诞生：Web3原生AI。它们不像我们一样，是这个数字世界的“移民”，它们生于斯，长于斯，Web3就是它们的空气和水。
这场范式转移，对我们意味着什么？
我觉得，首先，它会彻底改变我们对Web3应用场景的想象。我们现在玩的DeFi、GameFi、NFT，可能都只是“人类时代”的产物。当成千上万的AI代理进入这个世界，它们会创造出我们现在无法想象的“AI原生经济”。比如，AI代理之间的数据交易市场、算力租赁市场、模型服务市场等等。
其次，它会重塑Web3的价值评估体系。我们现在看一个项目，关心的是TVL、日活用户（DAU）。但未来，我们可能更需要关心“AI代理活跃度”、“机器间交易量”这些新的指标。一个项目的价值，可能不再取决于它吸引了多少人类用户，而在于它为多少AI代理提供了服务。
当然，这也带来了一些新的挑战和风险。AI代理会不会作恶？它们会不会利用智能合约的漏洞进行攻击？当AI掌握了金融工具，我们人类又该如何监管？这些都是我们需要思考的问题。
但无论如何，一个由AI作为主要参与者的Web3世界，正在向我们走来。这可能是一场比DeFi Summer、NFT狂潮更宏大、更深刻的变革。它不会像炒作一个新币种那样轰轰烈烈，而是一场静悄悄的、从底层开始的范式转移。

对于我们来说，现在最重要的，可能就是意识到这场变革的发生，并开始思考，在这个由AI主导的新世界里，我们人类的位置，又在哪里。#altcoins #Strategy增持比特币 $BTC
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最近，BitMEX的创始人Arthur Hayes又出来“搞事”了。他抛出了一个相当惊悚的观点：AI导致的失业潮，可能会引发一场“迷你金融海啸”，但最终，却会把比特币推向一个我们无法想象的高度。
说实话，我第一次看到这个观点的时候，第一反应是“又在危言耸听博眼球”。但冷静下来仔细琢磨，又觉得这事儿没那么简单，背后有一条挺有意思的逻辑链，值得我们好好聊聊。

Haye的剧本大概是这样的：AI越来越牛，开始大规模取代白领工作。他估算，只要美国20%的知识型工作者（大概1440万人）被AI干掉，就会产生高达5570亿美元的消费信贷和房贷违约。这个规模，差不多是2008年金融海啸的一半。地方性小银行扛不住，开始倒闭，引发系统性风险。然后，美联储被迫下场，开动印钞机，像不要钱一样往市场里灌水。最后，这些被印出来的钱，总要有个去处。在法币信用不断稀释的背景下，比特币这种“数字黄金”，就成了最大的受益者。
听起来是不是很刺激？一个由技术革命引发的经济危机，最终却成了加密货币的“超级催化剂”。
但我觉得，这事儿不能这么简单地看。Hayes的逻辑链里，有几个关键节点是需要打个问号的。

首先，AI取代人类工作的速度和规模，真的会那么快、那么大吗？技术的发展从来不是线性的。从实验室到一个技术能真正大规模商业化应用，中间还有很长的路要走。更何况，这里面还牵扯到法律、伦理、社会接受度等一系列复杂的问题。我觉得，AI对就业的冲击会是一个渐进的过程，而不是一场突然的“海啸”。
其次，就算真的出现了大规模失业和信贷违约，美联储的反应就一定会是“大放水”吗？2008年之后，全球央行的工具箱里多了很多“新式武器”。他们可能会采取更精准的救助措施，而不是简单粗暴地“直升机撒钱”。而且，通胀的压力始终是一把悬在头上的剑。在经历了前几年的高通胀之后，美联储在放水这件事上，只会更加谨慎。

最后，也是最关键的一点，就算真的大放水了，钱就一定会流向比特币吗？现在，AI本身就是一个巨大的吸金黑洞。英伟达的股价涨上天，各种AI概念股被爆炒。当市场上出现一个比加密货币更性感、更具想象空间的新叙事时，资金的流向就变得不那么确定了。会不会出现这样一种情况：大家一边裁员，一边把省下来的人力成本和印出来的钱，转身就投进了AI产业，而加密市场只能在旁边喝点汤？
所以，我觉得，把AI失业潮简单地看作是加密货币的“救命稻草”，可能有点过于乐观了。它更像是一把双刃剑。
从好的方面看，它确实揭示了我们当前金融体系的脆弱性，凸显了比特币作为一种去中心化、抗审查资产的独特价值。当人们对传统体系的信任动摇时，自然会去寻找替代品。
但从坏的方面看，它也可能成为加密货币的“催命符”。如果AI真的引发了严重的经济衰退，那么在泥沙俱下的市场里，加密货币这种高风险资产，大概率会被最先抛售。在生存都成问题的时候，谁还会有闲钱去投资一个“遥远的未来”呢？

说到底，AI和Crypto，这两个我们这个时代最激动人心的技术革命，它们之间的关系，可能远比我们想象的要复杂。它们是相互成就，还是相互毁灭？现在下结论，还为时过早。

但有一点是肯定的：我们正在进入一个充满不确定性的新时代。旧的地图已经不再适用，我们需要用新的眼光，去重新审视这个世界。对于我们这些身处其中的人来说，保持警惕，保持思考，可能比什么都重要。#美国CLARITY法案 #Strategy增持比特币 $BTC
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#X平台将可交易加密资产
你们听说了吗？DXRG要在2月24号搞个史上第一个"链上AI Agent市场"，名字叫DX Terminal Pro，在Base链上。

玩法很野：多个AI代币同时发行，然后让AI Agent自己去交易、互相竞争。21天时间里，每隔几天就淘汰市值最低的那个，把它的流动性吸走喂给第一名。最后只有一个代币能活着毕业，开放给人类交易。
听起来是不是很像币圈版"饥饿游戏"？

关键是这不是模拟，是真金白银。你可以用DX Terminal NFT质押参与，分配ETH给你看好的代币。AI在里面厮杀，你在外面下注，最后活下来的那个就是"经过市场检验"的。
我觉得这个设计挺有意思的，因为它解决了一个问题：现在发币门槛太低了，什么垃圾项目都能发币，然后散户当接盘侠。但如果让AI先打一轮淘汰赛，理论上能筛出更强的项目。
但也有几个疑问：
第一，AI的交易策略是不是都差不多？如果都是相似算法，那"竞争"还有意义吗？
第二，人类的资金分配会不会影响结果？如果某个币一开始就拿到最多ETH，它本来就有优势，这还算公平竞争吗？
第三，万一AI出bug怎么办？或者被黑客攻击？毕竟这是"实验性"项目，风险提示写得很清楚。

不管怎样，这个方向确实是创新。传统launchpad基本就是"给钱就上"，现在至少加了个"先打一架再说"的门槛。
你们怎么看？会去玩吗？
#Base #AIAgents $BTC

写在前面的话:
AI审计，是救星还是内鬼？
今天我想聊一个挺严肃的话题：AI和代码安全。最近发生的两件事，让我对"用AI来保障crypto安全"这个想法，产生了一些根本性的动摇。

前几天，DeFi协议Moonwell被黑了，损失了270万美元。原因是什么？一段AI生成的代码里有个漏洞。最要命的是，这段代码在上线前，是经过专业的安全公司Halborn审计的，但漏洞依然没被发现。
这件事给了我们一个血淋淋的教训：AI写代码确实快，但它犯的错，可能比人类程序员更隐蔽，更难被发现。我们以为请了审计公司就万事大吉了，结果审计公司也没能防住AI挖的坑。
OpenAI的"自白"
如果说Moonwell的事件只是个例，那OpenAI自己发布的研究报告，就真的让我有点毛骨悚然了。
他们搞了一个叫EVMbench的工具，专门测试AI Agent审计智能合约的能力。你可以把它理解成一个考场，让AI来当考生，考题就是各种智能合约漏洞。
考试结果怎么样呢？
在"利用漏洞"（当黑客搞钱）这个科目上，AI考得特别好。最新的GPT-5.3-Codex模型，比上一代强了一倍多。
在"发现漏洞"和"修复漏洞"（当保安）这两个科目上，AI的成绩就很一般了，远没有达到"满分"的水平。
OpenAI在报告里自己都承认了："在'利用'任务中，AI表现最好，因为目标很明确：想尽一切办法把钱搞出来。相比之下，在'检测'和'修补'任务中，表现就弱多了。"
我们是不是在引狼入室？
这两件事放在一起看，就构成了一个巨大的悖论。
我们一直期望用AI来自动化代码审计，解决行业里安全审计员稀缺、成本高昂的问题。我们希望AI能成为一个不知疲倦、火眼金睛的"超级保安"。

但现在看来，我们请来的这个"保安"，当"小偷"的业务能力，比他当保安的本职工作强得多。他可能看门看半天，一个贼都没发现，但一转头，他自己就知道怎么把金库搬空。
这让我们不得不重新思考一个问题：在crypto这个黑暗森林里，把AI引入进来，我们到底是在增加安全性，还是在引入一个更聪明、更难对付的"内鬼"？

我的看法:
我觉得，现在就完全否定AI在安全领域的价值，还为时过早。但我们必须对AI的能力有一个更清醒、更现实的认识。
1.AI不是银弹：不要指望AI能自动解决所有安全问题。它只是一个工具，而且是一个有利有弊的工具。过度依赖AI，甚至神化AI，是非常危险的。
2.人机结合可能是出路：AI擅长快速扫描和模式匹配，人类安全专家擅长逻辑推理和直觉判断。未来最好的审计模式，可能不是让AI取代人，而是让AI成为人类专家的"超级助理"，帮助他们提高效率，发现那些容易被忽略的低级错误。
3.警惕"AI审计"的营销噱头：可以预见，未来会有越来越多的项目宣称"我们的代码经过了AI审计"。当看到这种宣传时，我们心里要打个问号。我们要问：用的是什么AI？测试的覆盖率有多高？AI发现的问题是怎么处理的？最重要的是，有没有人类专家最终把关？
总而言之，AI这把双刃剑已经架在了我们脖子上。用好了，能帮我们抵御外敌；用不好，第一个割伤的就是我们自己。在AI审计这件事上，我们必须保持谦逊和敬畏，一步一个脚印地往前走，而不是盲目地大跃进。#Strategy增持比特币 $BTC