作者：Ekko、Ryan Yoon

原標題：What AI Services Are Crypto Firms Offering?

編譯及整理：BitpushNews

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FOMO（錯失恐懼症）正籠罩着加密貨幣公司。從交易所到安全公司，它們都在競相推出 AI 驅動的服務。本文將探討它們為何選擇在此時採取行動。

核心觀點

• 跨行業佈局： 交易所、安全、支付和研究領域的加密公司正同步推出 AI 服務。

• 由巨頭引領： 與以往的周期不同，Coinbase 和 Binance 等擁有成熟盈利模式的公司正處於領先地位。AI 已從一種「敘事」轉變為「業務必需品」。

• 部門動機各異： 交易所旨在防止用戶流失；安全公司旨在填補審計盲點；支付基礎設施則瞄準新興的智能體經濟（Agent Economy）。

• 採用與實用的差距： 「擁有功能」和「實際使用」是兩個不同的問題。AI FOMO 和競爭壓力正在加速 AI 的採用，甚至超過了已證明的實際需求。

• 真需求與競對焦慮並存： 區分「創造價值的採用」與「僅貼標籤的採用」是關鍵問題。

1. 加密公司正全面提供 AI 服務

AI 是當今全球市場最受關注的領域。像 ChatGPT 和 Claude 這樣的通用工具已經進入日常生活，而 OpenClaw 等平台則降低了構建智能體（Agents）的門檻。

加密行業在這波浪潮中起步較晚，但現在正將 AI 整合到每一個垂直領域。

這些公司正在提供哪些 AI 服務？它們又為何要進入這個市場？

2. 加密公司如何採用 AI

2.1. 研究

(來源: Surf AI)

加密貨幣研究存在結構性問題：鏈上數據、社交情緒和關鍵指標分散在各個平台，且驗證困難。通用型 AI 在處理加密貨幣查詢時經常返回不準確的答案。

Surf 等項目通過提供加密專用的 AI 研究工具來解決這一問題，這些工具能夠整合分散的數據源。在加密領域的所有 AI 用例中，研究的門檻最低，不需要任何編程或交易專業知識。

2.2. 交易

(來源: Bitget)

交易所在交易領域的 AI 採用中處於領先地位。

方法各不相同：一些交易所直接向用戶開放專有的交易數據；另一些則允許用戶向 AI 智能體發布自然語言指令，由智能體一步到位地完成從分析到執行的全過程。

交易所提供 API 已有多年。現在的不同之處在於增加了一個層級：MCP 和 AI Skills 等界面使非開發人員能夠通過 AI 智能體訪問交易所功能。曾經僅限於開發者的工具，現在可以通過自然語言獲取。

這與更廣泛的社區轉型相契合。非開發者用戶正越來越多地通過 AI 智能體構建自動化交易策略，無需代碼。他們描述策略，智能體便負責構建並運行算法。

對於交易所而言，這既是機遇也是威脅。隨着 AI 驅動型用戶的增長，對任何單一交易所的忠誠度都會減弱，因為智能體可以在任何地方執行交易。交易所採用 AI 的原因很簡單：為了快速吸引用戶並保持平台活躍度。

交易涉及真實的資產管理，比研究需要更高的判斷力和責任感。但隨着准入門檻的降低，這一領域也在向普通用戶開放。

2.3. 安全 / 審計

(來源: CertiK)

智能合約審計傳統上依賴於手動的逐行代碼審查，這一過程緩慢、昂貴且在不同審計師之間缺乏一致性。AI 現在被整合到了工作流中：AI 先掃描代碼，然後人類審計師進行針對性的深度審查。這在不取代審計師的情況下提高了速度和覆蓋範圍。

CertiK 是一個領先的例子。該公司此前曾因被審計的項目隨後遭到攻擊而面臨批評。然而，那些事件發生在審計範圍之外。審計只是檢查代碼在特定時間點的情況，並不包括持續監控。

CertiK 利用 AI 彌補了這一差距。它增加了實時審計後監控，並通過公開儀表板交付。由於擴展的覆蓋範圍是由 AI 驅動而非勞動密集型的，因此 CertiK 和被審計項目均能從中受益。

在安全領域，採用 AI 並非為了顛覆現有服務，而是擴展了人類工作的範疇：提高審計時的精度，並填補審計後的盲點。對於區塊鏈安全公司來說，AI 不是一條新業務線，而是解決現有弱點的工具。

2.4. 支付基礎設施

(來源: Coinbase)

AI 智能體需要支付軌道來參與經濟活動：支付 API 費用、購買數據以及從其他智能體購買服務。對於智能體來說，最自然的支付方式是鏈上錢包配合穩定幣。

目前正在興起兩種模式。第一種是通用協議，將支付嵌入 HTTP 請求中，使智能體在訪問付費 API 的瞬間實現自動鏈上結算。第二種是智能體專用支付插件，智能體僅在人類預設的權限和限額內執行支付。

支付基礎設施是與穩定幣聯繫最緊密的領域。然而，由於支付主體是 AI 智能體而非人類，全功能運行的模式尚未完全成熟。

(來源: Circle)

USDC 發行商 Circle 也備受關注。該公司發布了一項提案，計劃將其 Gateway 支付基礎設施與 x402 協議連接，並邀請開發者和研究人員進行審查和貢獻。

這還不是一個成熟的市場，但市場已經開始對這一軌跡進行定價。Circle 估值上漲的一個關鍵驅動力便是 AI 智能體支付的敘事。支付基礎設施的落地時間會比上述領域更長，但它已成為當前市場中最顯著的宏觀主題之一。

3. 為何加密公司現在進入 AI 領域

當 ChatGPT 在 2022 年 11 月發布時，AI 和加密行業都沒有準備好。AI 模型令人印象深刻但無法可靠地執行任務；而加密行業正因 FTX 崩盤和全面的信任危機而步履維艱。

自那以後，AI 取得了巨大進步。在過去的一年裏，所有主流模型的功能都顯著增強，且具備了實際用途。相比之下，加密行業在同一時期僅僅是在「利用」AI：AI 品牌的迷因幣（memecoins）、功能不全的 AI 智能體以及營銷驅動的口號。去中心化 AI 基礎設施項目雖然不斷湧現，但如果坦誠地與同等的原生 AI 服務相比，其質量明顯遜色。

差距現在正在進一步拉大。在 AI 行業，諸如 MCP（使智能體能直接調用外部工具）和 OpenClaw（支持無代碼構建智能體）等基礎設施已讓智能體時代變得觸手可及。加密公司直到現在纔開始行動。

這次的不同之處在於行動者是誰。不再是那些給自己貼上 AI 標籤的新創公司，而是擁有成熟盈利模式的公司：Coinbase、Binance 和 Bitget。這些公司沒有理由將推出 AI 服務僅作為一種營銷手段。驅動它們的不是今天的收入，而是對掉隊的恐懼：FOMO。

(來源: FORTUNE)

這種緊迫感在 Coinbase CEO Brian Armstrong 的行動中清晰可見。他發布了一項全公司指令，要求所有工程師在一周內上手 AI 編程工具，並解僱了不服從的員工。

但我們也需要保持清醒。以交易自動化為例：智能體可以檢查價格並提議策略，但有多少用戶會真正信任智能體，將資金交給它進行實盤交易？x402 協議又是否已經在現實世界中應用了？

歸根結底，加密行業的 AI 採用並不是在追逐潮流。隨着 AI 時代的來臨，各公司正在採取行動以避免失去地位。「擁有功能」與「實際使用」仍然是兩個不同的問題。但誰在採取行動至關重要。

把 AI 行業想象成一個正在注水的游泳池。以前跳進去的人只是在假裝自己會游泳；而現在跳進去的則是前國家隊衝浪選手。沒人知道水會漲到多高，也沒人知道這個游泳池是否會變成一片汪洋。但加密行業不會在浪潮中心溺水。

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