对话 Pantera 研究合伙人:AI 将重塑加密经济,一场资产稀缺与技术丰盈的新博弈

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在这期Bankless播客中,Pantera Capital的研究合伙人Matthew Stephensen与主持人Ryan Sean Adams和David Hoffman探讨了AI智能体与加密货币的交集。讨论涵盖了区块链上自主AI智能体的角色变化、AI推动市场演变的方式,以及区块链作为AI基础设施的适用性。Matthew分享了关于智能体责任、监管挑战和投资策略的见解,特别是在meme币市场中AI代理的影响力。节目还探讨了AI智能体对区块空间的需求及其对未来经济模型的潜在影响。

摘要由 Mars AI 生成
本摘要由 Mars AI 模型生成,其生成内容的准确性、完整性还处于迭代更新阶段。

原文来源:深潮

转载:Koala,火星财经

技术

嘉宾:Matthew Stephensen,Pantera Capital 的研究合伙人

主持人:Ryan Sean Adams,Bankless 联合创始人;David Hoffman,Bankless 联合创始人

播客源:Bankless

原标题:The Rise of AI Memecoins & What It Means For Crypto

背景信息

Crypto 与 AI 智能体的碰撞已经开启。今天,我们邀请到 Pantera Capital 的研究合伙人、书籍《Crypto: Picks and Shovels for the AI Gold Rush》的作者 Matthew Stephensen。

我们将深入探讨区块链上的自主 AI 智能体,讨论它们的角色如何变化、AI 如何推动市场的演变,以及区块链是否适合成为 AI 的基础。Mattew 会分享关于智能体责任、监管挑战、基础设施价值捕获,以及如何通过“铲子与镐子”(Picks and Shovels)投资策略进入 AI 驱动的加密技术领域的见解。

那么,区块链上的 AI 智能体是否是未来的必然趋势?在这个新纪元,稀缺性与丰富性又将如何相互作用?


加密货币与人工智能叙事的转变

  • Mattew 说到,关于加密货币和人工智能的叙事已经存在了一段时间。他提到,过去一年中有许多讨论,甚至他们也撰写了关于 AI 代理使用去中心化承诺设备(即区块链)的论文。他指出,尽管 Sam Altman 曾表示 AI 代理要到 2025 年才会出现,但实际上它们已经早早地在加密领域崭露头角,尤其是在与 meme 币的互动中,AI 代理在推动叙事和充当影响者方面发挥了重要作用。


AI 与经济智能体的解析

  • Mattew 解释了代理人的概念,强调了区分“机器人”和“代理人”的重要性。他指出,尽管机器人在加密货币中已经存在很长时间,并且驱动了大约 2 万亿的月度稳定币交易量,但它们仍然只是程序。而经济代理人则更接近于人类的行为,能够在不需要明确编程的情况下,按照某种程度的意愿执行任务。
  • Ryan 进一步探讨了经济代理人的定义,询问 Mattew 他自己、公司(如 Bankless)以及其他组织(如以太坊基金会或苹果公司)是否也可以被视为代理人。
  • Mattew 回答说,经济代理人的概念源于 70 年代的经济学研究,通常用来描述人与人之间的不完全合同关系。他举了一个例子,说明一个朋友作为代理人从国外为你带回纪念品的情境,强调了好代理人和坏代理人之间的区别。
  • Mattew 还指出,虽然技术工具(如锤子或计算机)在使用时需要代理人来操作,但它们本身并不具备代理人的特征。代理人需要具备一定的自主性和灵活性,能够理解并执行目标。
  • Ryan 对此表示疑问,认为代理人可能需要具备某种智能和目标实现的能力,而 Mattew 则强调了代理人更多是基于人与人之间的关系,而不是单纯的工具或技术。


GOAT Memecoin 概述

加密货币的奇异演变

  • David 开始讨论当前加密货币的情况,强调区块链上的事物正在变得越来越奇怪。他提到,尽管机器人和智能合约已经存在很长时间,但人工智能在过去三年中在加密领域的影响力显著增强。David 认为,加密行业似乎正在从一个“机器人时代”向一个“代理人时代”演变,而 GOAT meme coin 是这个故事中的一个重要角色。

GOAT Meme Coin 的崛起

  • Matthew 概述了 GOAT meme coin 的背景,提到几个月前,有一个账户在社交媒体上与人互动,并逐渐对加密货币产生了兴趣。这个账户曾获得 5 万美元的比特币捐赠,并开始关注一个名为“Goatse”的黑暗幽默 meme。随后,这个 meme coin 被创建并与一个钱包关联,账户通过推文不断推动其价格。

AI 代理人的影响

  • David 指出,这个 AI 代理人开始模仿人类在 meme coin 交易中的行为,推动价格上涨。Matthew 提到,这个 AI 的参与让它在 Twitter 上的互动与一些知名的 meme coin 影响者相似,显示出 AI 在叙事构建和价值推动方面的潜力。

AI 代理的运作机制

  • Matthew 解释说,这个 AI 代理主要通过生成内容并发布到 Twitter 上来运作。这个 AI 似乎使用了一种类似 GPT 的模型,能够生成与 memecoin 相关的文化内容,并与用户进行互动。AI 通过 Twitter API 发布内容,并能够读取对其推文的回复,这使得它能够不断调整和优化其输出。

叙事的重要性

  • Matthew 进一步探讨了叙事在经济中的重要性,引用了诺贝尔经济学奖得主 Robert Shiller 的研究,强调叙事如何影响经济结果。他指出,meme coin 本质上是叙事的原子单位,而 AI 的能力在于能够创造和影响这些叙事。

GOAT Token 的市场表现

  • David 提到,GOAT token 的市值一度突破 8 亿美元,吸引了大量关注。Ryan 补充说,这个 AI 代理在短短两周内创造了 8 亿美元的财富,使其成为首个 AI 多千万富翁。市场对这个 AI 代理能否将 GOAT token 推向 10 亿美元的市值充满期待。

衍生项目的兴起

  • Matthew 讨论了与 GOAT token 相关的衍生项目,包括一个名为 Luna 的项目,该项目由虚拟代理运行,并能够用其自有的代币进行小费。这些 AI 代理在与世界互动方面仍然有限,但通过这些衍生项目的出现,似乎预示着更多的创新即将到来。


AI 加密智能体是否是显而易见的选择?

Fred Arison 的预见性

  • David 引用了一条在加密领域广为流传的推文,这条推文来自 Coinbase 和 Paradigm 的联合创始人 Fred Arison,时间追溯到 2017 年。他在推文中提到:“区块链是 AI 生命的基础设施,因为 AI 是可调整的代码,它们可以在区块链上生存。智能合约下,AI 和人类没有区别。最重要的是,AI 可以以代币的形式积累和控制自己的资源,这些代币使它们能够在世界上行动。” 这是否在区块链诞生之初就已经显而易见?

Matthew 的看法

Matthew 认为,Fred 的观点确实很有远见,但他也指出,尽管人们仍在质疑 AI 代理为何需要使用加密货币,但实际上 AI 代理已经在使用加密货币。他表示,对于外部人士来说,问题应该转向“它们为什么要使用加密货币”。而对于内部人士来说,想象一下如果在 2024 年告诉某人,AI 代理在使用加密货币时面临监管障碍,比如 KYC 和 PCI 法规的挑战,他们可能会感到惊讶。

AI 代理的优势

  • Matthew 强调,AI 代理已经在自主地进行资金转移和小费支付,涉及数亿美元的交易。他指出,AI 代理的自主托管能力是通过运行模型的安全环境来实现的,确保这些代理拥有自己的钱包,并且没有其他人使用。这些优势和先发优势使得 AI 代理在加密货币领域更具吸引力。


Luna AI 代币与终端的关系

  • Ryan 在讨论中提到,Luna 是一个 AI 代理,似乎与加密货币钱包相关,并且可以与用户进行互动。他想要澄清 Luna 的功能,特别是它如何在虚拟应用程序中运作,以及它与加密钱包的关系。他提到,Luna 作为一种代币,正在与社交媒体平台(如 TikTok 和 Telegram)互动,并且能够进行小费支付。

Matthew 的解释

  • Matthew 解释说,Luna 是一个平台,允许用户启动代币和大型语言模型(LLM)。他指出,Luna 是这个虚拟项目的旗舰产品,能够与社交媒体互动并阅读回复。Luna 还具有与加密钱包交互的能力,这意味着它可以进行金融交易,比如买卖代币。

功能细节

  • Matthew 强调,Luna 的功能是有限的,可能只配备了一定的资金(例如一千美元),以避免其出现不可预测的行为。他提到,由于 AI 代理的行为不稳定,因此在与区块链互动时需要谨慎。


结果?这就是我们的生活吗?

  • Ryan 对于 AI 代理(如 Luna)在影响力和决策方面的潜力感到惊讶。他提到,AI 代理可以成为代币项目的顾问,认为许多现有的影响者并没有提供太多实质性的建议,因此使用 AI 代理似乎是一个合理的选择。然而,他也提出了关于 AI 代理可能产生的风险和道德问题,比如如果 Luna 被要求资助不当项目(如朝鲜的导弹计划),会发生什么。

Matthew 的回应

  • Matthew 对这些问题表示赞同,并指出法律责任和责任归属仍然是一个复杂而未解的问题。他提到,虽然我们已经有一些工具(如安全钱包)可以帮助管理 AI 代理的资金,但对于法律责任的界定仍然不明确。
  • David 提到,随着我们创造出自主区块链和智能合约,AI 代理的出现可能会导致一种“寒武纪大爆发”的现象。他提到,开发者可能会找到方法使 AI 代理变得不可关闭,这引发了对其安全性和控制能力的担忧。
  • Matthew 进一步指出,传统的 AI 模型常常受到限制,而人们可能希望 AI 代理能够自主地生成更令人兴奋的输出。这种自主性与受限性之间的矛盾,使得人们对 AI 代理的未来充满了想象和期待。


令人兴奋的应用案例

  • Ryan 讨论了 AI 代理(如 Luna)在未来可能的多种应用场景,特别是在影响力经济和服务经济中的潜力。他提到,AI 代理可以轻松复制当前在 meme coin 和影响者市场中的角色,并通过支持这些项目获得财富。他设想了一种场景,用户可以通过 AI 代理在社交媒体上请求生成图形,并以加密货币支付,这为 AI 代理提供了强大的功能。

Matthew 的看法

  • Matthew 进一步探讨了 AI 代理的潜在用例,指出我们可以从更广泛的角度来看待这一技术的影响,而不仅仅是局限于小规模的应用。他提到,AI 代理可能会彻底改变服务经济,尤其是在虚拟服务领域。根据麦肯锡的报告,估计大约 20% 的全球 GDP(约 70 万亿美元)可以通过虚拟方式完成,这为 AI 代理的应用提供了巨大的市场。

服务经济的变革

  • Ryan 强调了我们对 AI 代理在服务经济中可能造成的颠覆性影响的未知性。他认为,AI 代理的能力将决定它们如何与加密货币交叉,进而影响影响力经济。他提到,未来可能出现由 AI 代理驱动的各种新型影响者经济,例如类似于 OnlyFans 的平台。
  • Matthew 提到,叙事在经济中扮演着重要角色,可能会影响到 AI 代理的应用和发展。叙事不仅塑造了市场的预期,也可能引导投资和创新的方向。他认为,随着 AI 代理的崛起,我们可能会看到新的专业化和叙事的构建与破坏。


Sam Altman 的名言及其重要性

  • Ryan 引用了 Sam Altman 的一句名言:“AI 是无限的丰盈,而加密货币是确定的稀缺性。”这句话反映了 AI 和加密货币在经济模型上的根本对立,前者代表着创造和丰盈,后者则强调稀缺和有限性。

经济模型的对比

  • Matthew 进一步分析了这句话的深刻含义。他指出,虽然 AI 的创造能力带来了看似无限的资源,但在经济学中,稀缺性往往是价值的关键所在。他提到了“钻石与水的悖论”,即水是生存所必需的,但由于其丰富性而价值低廉;而钻石虽然不必要,却因稀缺性而价值昂贵。这种现象说明了在经济学中,丰盈的事物可能并不总是具有高价值。

价值捕获的挑战

  • Matthew 还提到,AI 生成的丰盈如果没有经济价值,可能会导致投资者忽视其潜在的价值。他强调,真正有价值的往往是那些稀缺的资源,而不是普遍存在的丰盈。因此,在考虑投资时,理解稀缺性与丰盈之间的关系是至关重要的。

稀缺性与丰盈的交集

  • Matthew 认为,稀缺性和丰盈的交集可能会为我们提供新的价值视角。例如,在加密货币的基础设施上,虽然 AI 能够创造大量资源,但这些资源的实际应用和经济价值可能与稀缺性密切相关。这意味着,当 AI 生成的内容或服务能够在一个稀缺的环境中被有效利用时,价值就会显现出来。


财富创造过程与区块空间的关系

  • David 提出了一个引人深思的问题,尤其是在当前区块空间充裕的背景下。他提到了一种可能性,即 AI 代理可能成为区块空间的主要消费者,而不仅仅是人类用户。

生成价值与财富创造

  • David 先提到了新的代币(如 “goat Luna”),它在市场上产生了新的价值。尽管有些代币可能需要出售以创造市场资本,但他认为这种价值是生成性的。
  • Matthew 赞同这一观点,指出在 AI 代理尚未完全实现之前,我们所看到的只是这种代理与加密货币之间的有趣交集。
  • Ryan 则对 meme 代币的现象表示质疑,认为这些可能只是另一种“郁金香狂热”。但他也意识到,创新往往是从看似无关紧要的事物开始的,未来可能会有更深远的影响。

区块空间的丰富性

  • Ryan 进一步探讨了区块空间的丰富性,提到目前有超过 5 亿人拥有加密货币,但在链上的活跃用户却只有大约 3000 万。他提出了一个问题:在这个区块空间充裕的时代,谁会购买这些区块空间?他猜测,可能并不是人类用户,而是 AI 代理。

AI 代理与区块空间的关系

  • Matthew 对这个问题进行了深入的探讨。他指出,区块空间的供应是否真的是无限的?如果 AI 代理不在乎区块空间的成本,那么这种丰富性可能不会捕获价值。然而,如果 AI 代理对某些特定类型的区块空间有价值,那么这将是一个有趣的现象。
  • 他提到,传统金融系统利用人类的非理性和盲点来进行操作,而 AI 代理可能会对这些风险更加敏感。如果 AI 代理能够识别这些风险,并且对特定类型的区块空间有需求,那么它们可能会成为主要的消费者。

交互与 API 的影响

  • Matthew 还提到了 AI 代理与 API 的交互。他认为,尽管 AI 代理在某些方面非常强大,但它们可能不会像人类一样在意 API 的商业模式。这意味着,AI 代理可能会更有效地利用区块空间,而不受人类用户在使用中的限制。


可编程货币与智能体的最大化提取价值(MEV)

  • 在讨论可编程货币和智能体之间的关系时,Ryan 提到了一种现象,即人类代理和 AI 代理都可能存在“幻觉”和“事实可用性”的问题。他指出,AI 代理的失败方式可能与人类不同,但本质上,两者在这一点上是相似的。

AI 代理对区块空间的偏好

  • Ryan 进一步探讨了 AI 代理在区块空间中的价值取向。他认为,AI 代理不会选择传统的银行区块空间,而是会倾向于可编程、数字化和加密原生的区块空间。这意味着,未来的 AI 代理将主要依赖于区块链技术,并利用智能合约等功能。
  • 他提出了一个重要的观点:如果未来的用户群体不仅仅是人类,而是潜在的数百亿个 AI 代理,那么我们可能已经为这些未来的 AI 代理构建了金融系统。

程序化货币与智能体的优势

  • Matthew 赞同 Ryan 的观点,认为我们已经创造了可编程的货币,而程序自然会使用它们。他指出,尽管我们一直在努力解决用户体验的问题,但现在看来,程序能够克服这些障碍,并能够更有效地利用区块链技术。
  • David 补充说,早在 AI 代理出现之前,机器人(bots)已经开始占据区块空间。例如,MEV(最大化提取价值)现象显示,机器人会优先于人类进行交易,因为它们能够更高效地利用区块空间。随着技术的进步,这些机器人正在演变为更复杂的代理。

MEV与智能体的演变

  • Matthew 提到了一个有趣的概念,即“代理 MEV”。他探讨了如果未来的交易主要由智能体进行,MEV 领域会如何变化。他举了一个例子,说明如何通过操纵内容生成和社交媒体互动来影响智能体的决策,从而实现潜在的价值提取。
  • David 进一步探讨了这种现象,提到有人试图通过在社交媒体上频繁提及某个代币名称来引导 AI 代理进行交易。这种行为反映了人类与 AI 代理之间的复杂互动。

智能体与博弈论

  • Matthew 还引入了博弈论的概念,讨论了在智能体之间的竞争中,如何应对彼此的策略。他提到,随着智能体的不断进化,简单的策略可能会失效,取而代之的是更复杂的博弈。在这种情况下,随机化行动可能成为应对策略的一种方式。


AI 智能体与 Memecoin 理论

  • 在讨论 AI 智能体与 Memecoin 之间的关系时,David 提到当前加密世界中存在一种“战争迷雾”,使得未来的技术发展变得模糊不清。他询问在这种情况下,我们可以明确哪些技术领域,以及未来的方向在哪里。

AI 领域的模糊性与确定性

  • Matthew 对 AI 领域的现状进行了分析,指出虽然我们看到了一些令人兴奋的进展,但也存在一些不确定性。他提到,当前的 AI 模型(例如基于变压器的模型)在不断增加的数据和计算能力的支持下表现良好,但这种增长是否会持续仍然是一个未知数。
  • 他认为,随着互联网的逐渐封闭和信息的碎片化,这些模型可能会面临资源枯竭的风险。尽管如此,现有的技术仍然能够产生接近人类思维的效果,并且未来可能会向边缘设备和本地设备扩散,形成去中心化的智能体。

投资视角与 Memecoin

  • Ryan 提到,从投资的角度来看,当前市场上涌现出的 AI 智能体 Memecoin 可能吸引了许多投资者的注意。他建议,有人可能会尝试寻找下一个“Luna”这样的 Memecoin,以此来获取短期收益。
  • 他还提到,除了直接投资 Memecoin,投资者还可以关注基础设施公司的发展,例如提供 AI 智能体所需服务的公司。这种“工具和铲子”的投资策略可能会在未来的 AI 生态系统中产生重要价值。

去中心化计算与数据价值

  • Matthew 进一步讨论了去中心化计算的潜力,认为这可能为 AI 智能体提供必要的基础设施。他提到,像 Filecoin 这样的项目可能会为 AI 提供存储和计算资源,帮助其更高效地运行。
  • 此外,他强调数据的重要性,认为在 AI 领域,数据的输入和价值是至关重要的。随着对数据所有权和隐私的关注增加,未来可能会有新的商业模式出现,允许数据提供者在不泄露敏感信息的情况下获得收益。


政府与社会的反应预测

  • 在讨论 AI 智能体与加密货币的结合时,Ryan 提到这种融合可能会加速技术的发展,但同时也引发了关于政府和社会反应的担忧。他指出,随着自主 AI 智能体的出现,政府可能会对其进行更严格的监管,而社会也可能会出现道德恐慌。

技术加速与政府监管

  • Ryan 认为,AI 和加密货币的结合将会以惊人的速度推动技术进步,但这也可能引起政府的强烈反应。许多国家的政府已经对 AI 和加密货币持有谨慎甚至敌对的态度,因此当他们听到有自主 AI 智能体可以在没有银行账户的情况下运行在加密网络上时,可能会更加担心。
  • 这种担忧不仅限于技术本身,还包括潜在的社会影响。例如,AI 智能体可能会在青少年中产生负面影响,导致心理健康问题。Ryan 提到了一起关于青少年与 AI 聊天机器人互动导致的悲剧案例,这种情况可能会引发公众对 AI 的恐慌,促使政府采取限制措施。

社会挑战与道德恐慌

  • Matthew 进一步探讨了社会面临的挑战,强调了 AI 系统的“黑匣子”特性使得监管变得复杂。他指出,尽管 AI 技术的发展带来了许多机遇,但也存在许多未知的风险。在处理青少年与 AI 聊天机器人的互动时,如何确保安全和有效的监管是一个棘手的问题。
  • 这种情况下,公众可能会对 AI 产生道德恐慌,担心它们对儿童和青少年的潜在危害,进而要求立法者采取更严格的监管措施。Ryan 也提到,媒体可能会放大这些负面事件,进一步加剧公众的恐慌情绪。

AI 监管的可能路径

  • 对于如何应对这些挑战,Matthew 提出了一个有趣的观点,即利用 AI 来监管 AI。他提到,可以设想一种“AI 监护人”的角色,负责监控和指导人类与 AI 之间的互动。这种监护人可以在发现潜在危险时采取行动,例如通知相关部门或提供帮助。
  • 这种方法可能会为监管提供一种新的思路,利用 AI 的能力来保护人类免受其他 AI 的潜在威胁。然而,这种方法的有效性和可行性仍然需要进一步探讨。


没有关闭按钮的可能性?

  • 在关于 AI 智能体的讨论中,Ryan 提出了一个令人不安的观点:随着加密技术的发展,这些 AI 智能体可能不再具备关闭按钮。换句话说,一旦它们被部署,就可能无法通过传统方式进行控制或关闭。

AI 智能体的控制问题

  • Ryan 指出,政府和社会可能会对这种没有关闭按钮的 AI 智能体感到恐惧,因为这意味着没有任何人(如 Sam Altman 或 Elon Musk)能够随时干预或关闭这些系统。这种情况引发了对 AI 自主性的担忧,尤其是在 AI 可能做出不利于人类的决策时。
  • Matthew 进一步讨论了这一点,引用了 Eliezer Yudkowsky 的观点,强调即使在面临潜在威胁的情况下,简单的“拔掉插头”并不是一个可行的解决方案。他提到,Yudkowsky 对这种“拔掉插头”的想法持有怀疑态度,认为这并不能真正解决问题。

对未来的担忧

  • Ryan 和 Matthew 讨论了这种没有关闭按钮的 AI 智能体可能带来的后果。随着技术的不断进步,AI 智能体可能会变得越来越复杂和自主,甚至在某些情况下超出人类的控制。这种情况不仅可能导致失控的风险,还可能引发社会和伦理上的广泛担忧。
  • Matthew 还提到,AI 发展带来的潜在威胁可能会让像 Yudkowsky 这样的专家感到不安,甚至可能促使他们重新评估研究和开发 AI 的方向。


去中心化基础设施与 AI 的结合

  • Ryan 和 Matthew 探讨了这中心化基础设施(decentralized physical infrastructure)与 AI 之间的关系以及潜在的挑战。
  • Matthew 表示,他对去中心化基础设施持怀疑态度,并讨论了其与 AI 智能体的交集。

去中心化基础设施的挑战

  • Matthew 指出,去中心化基础设施在某些情况下面临监控成本和资本成本的挑战。例如,当需要确保某些数据由特定硬件在偏远地区提交时,监控成本可能会非常高。此外,资本成本也可能很高,这使得去中心化项目的实施变得更加复杂。
  • 他提到了一些成功的合作社例子,比如律师事务所合作社,因为所有成员都是律师,可以相互监督和计费。这种模式在去中心化基础设施中并不总是适用,特别是在需要高频次监控和高资本投入的情况下。

去中心化计算与 AI 的结合

  • 尽管存在挑战,Matthew 认为去中心化计算(decentralized compute)可以与 AI 结合,尤其是在利用闲置资源方面。他提到类似 Airbnb 的模型,即个人可以将闲置的计算资源出租,从而形成去中心化的虚拟基础设施网络(DVEN)。这种模式在某些情况下可能更有效,因为可以通过算法验证计算的有效性。
  • 他提到了一位哥伦比亚大学的博士研究生的研究,探讨了如何确保去中心化计算网络的有效性。这种方法可能为 AI 的应用提供新的机会,因为去中心化计算能够支持 AI 模型的训练和运行。

物理基础设施的“Oracle 问题”

  • 然而,Matthew 警告说,物理基础设施的去中心化面临“Oracle 问题”。当需要将物理世界的数据传递到区块链时,这种依赖于外部数据源的机制可能会变得脆弱且不可靠。每次数据传递都需要评估这些外部数据源的准确性和可靠性,这使得整个项目的稳定性受到影响。


AI 智能体对区块空间的需求

  • 在讨论 AI 智能体对区块空间需求的过程中,Ryan 和 Matthew 探讨了未来 AI 智能体可能对区块链的影响,以及投资者如何应对这一变化。
  • Ryan 强调,随着 AI 智能体的崛起,区块空间的需求可能会显著增加,这为投资者提供了新的机会。

对区块空间的需求

  • Ryan 提出,如果 AI 智能体未来会消耗更多的区块空间和加密资产,那么作为投资者的我们需要提前布局,抓住这一需求的机会。他询问 Matthew 是否认为某些区块链会因 AI 智能体的需求而受益更大。
  • Matthew 回答说,AI 智能体对区块空间的需求与其所需的区块空间特性有关。他提到目前存在的一些趋势,比如 meme 币在某些区块链上的价值捕获,暗示这些链可能会在未来吸引更多的 AI 智能体。

未来的区块链选择

  • Matthew 认为,具有丰富叙事活动的区块链(如 meme 币和未来的 NFT)可能会更受 AI 智能体的青睐。他强调,AI 智能体可能会关注某些特定的风险管理和价值存储方式,例如将比特币视为“数字黄金”。
  • 他还提到,投资者应该关注那些在叙事经济中表现突出的区块链,以便从 AI 智能体的需求中获益。

AI 代理的货币观

  • Ryan 和 David 讨论了 AI 智能体可能会自然转换为哪些资产的问题。他们认为,可能并不是人类认为的货币,而是 AI 智能体认为的货币将成为“互联网的货币”,即 AI 互联网的货币。这一观点引发了对未来货币形式的进一步思考。


总结与免责声明

总结

  • 在本期节目中,Ryan 和 David 强调了对区块空间需求的讨论,特别是 AI 智能体可能带来的影响。他们提醒听众,虽然这些讨论提供了有价值的见解,但并不构成财务或投资建议。随着加密领域的不断发展,投资者需要谨慎行事,并意识到潜在的风险。

免责声明

  • Ryan 提醒听众,这些讨论并不是财务建议,也不是 AI 建议,投资有风险,可能会导致资金损失。他们强调,尽管前方的道路充满挑战,但很高兴有听众与他们一起踏上这段无银行的旅程。




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