每个区块链演进的时代通常都会遵循一个熟悉的弧线:
加密货币的第一次阶跃式进展出现在共识层,随着比特币和 PoW 的发明。这一初始浪潮大约发生在 2009 年到 2014 年之间,使得加密市场的市值增长了 10,000 倍以上(约从 75 万美元到 75 亿美元)。
加密货币的第二次阶跃式进展出现在执行层,智能合约的出现使得编程能力成为可能。今天,绝大多数基础设施(L1、L2 等)和应用(代币、稳定币、DeFi 等)都是建立在这一核心原语之上的。这一浪潮大约发生在 2014 年至今,使得加密市场的市值增长了约 500 倍,达到了约 3.5 万亿美元,诞生于这一波浪潮的项目占据了加密市场总市值的惊人 43%,即 1.5 万亿美元。
然而,进展再次进入了停滞期。为什么?我(可能有争议的)观点是:
幸运的是,下一次阶跃式的改进已经到来——并带来了在应用层的创新,通过提高可用性来推动进展。
新技术需要合适的“前端”(或用户体验层),该层抽象复杂性,并以原生方式聚合能力。个人电脑有图形用户界面和操作系统,互联网有网页浏览器和 FAANG,移动端有本地应用和应用商店。
AI 将成为加密货币技术的用户体验层,并提供数量级更好的体验,以促进更广泛的采用。我之所以这样看,是因为 AI 可以抽象出加密货币中最大的用户体验挑战:引导、执行(通常需要几个离散的步骤,而大型语言模型非常适合完成这些任务)和发现。到 2030 年,我预计全球 40% 的人口将进行链上交易,其中 95% 以上的链上交易将通过 AI 完成。全世界将使用加密货币驱动的应用,而他们甚至不知道自己在使用加密货币。
为了实现这一目标,AI 将作为应用层和加密基础设施之间的连接纽带,在技术栈中上下双向工作。应用程序将直接与一个对多个 AI 代理和模型进行交互,这些代理和模型将代表应用程序聚合并执行链上的操作。智能合约将进化为与 AI 原生结合的形式,成为“智能代币”,创造生成式和定制化的体验,而不是今天的“千篇一律”的确定性风格。
当你将 AI 的视角应用于加密应用时,事物突然变得清晰起来。例如,下一代金融超级应用可能会使用 AI 聚合、主动推荐并根据用户意图、偏好(如安全性、收益等)以及来自预测市场的实时信息在链上执行 DeFi 操作。用户无需了解什么是 L1、L2,协议或资产的名称,桥接如何工作等。而我们已经开始看到这一趋势。
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每个区块链演进的时代通常都会遵循一个熟悉的弧线:
加密货币的第一次阶跃式进展出现在共识层,随着比特币和 PoW 的发明。这一初始浪潮大约发生在 2009 年到 2014 年之间,使得加密市场的市值增长了 10,000 倍以上(约从 75 万美元到 75 亿美元)。
加密货币的第二次阶跃式进展出现在执行层,智能合约的出现使得编程能力成为可能。今天,绝大多数基础设施(L1、L2 等)和应用(代币、稳定币、DeFi 等)都是建立在这一核心原语之上的。这一浪潮大约发生在 2014 年至今,使得加密市场的市值增长了约 500 倍,达到了约 3.5 万亿美元,诞生于这一波浪潮的项目占据了加密市场总市值的惊人 43%,即 1.5 万亿美元。
然而,进展再次进入了停滞期。为什么?我(可能有争议的)观点是:
幸运的是,下一次阶跃式的改进已经到来——并带来了在应用层的创新,通过提高可用性来推动进展。
新技术需要合适的“前端”(或用户体验层),该层抽象复杂性,并以原生方式聚合能力。个人电脑有图形用户界面和操作系统,互联网有网页浏览器和 FAANG,移动端有本地应用和应用商店。
AI 将成为加密货币技术的用户体验层,并提供数量级更好的体验,以促进更广泛的采用。我之所以这样看,是因为 AI 可以抽象出加密货币中最大的用户体验挑战:引导、执行(通常需要几个离散的步骤,而大型语言模型非常适合完成这些任务)和发现。到 2030 年,我预计全球 40% 的人口将进行链上交易,其中 95% 以上的链上交易将通过 AI 完成。全世界将使用加密货币驱动的应用,而他们甚至不知道自己在使用加密货币。
为了实现这一目标,AI 将作为应用层和加密基础设施之间的连接纽带,在技术栈中上下双向工作。应用程序将直接与一个对多个 AI 代理和模型进行交互,这些代理和模型将代表应用程序聚合并执行链上的操作。智能合约将进化为与 AI 原生结合的形式,成为“智能代币”,创造生成式和定制化的体验,而不是今天的“千篇一律”的确定性风格。
当你将 AI 的视角应用于加密应用时,事物突然变得清晰起来。例如,下一代金融超级应用可能会使用 AI 聚合、主动推荐并根据用户意图、偏好(如安全性、收益等)以及来自预测市场的实时信息在链上执行 DeFi 操作。用户无需了解什么是 L1、L2,协议或资产的名称,桥接如何工作等。而我们已经开始看到这一趋势。