撰文：Hazel & Ivy

一、本期介绍

当 Stripe 携其 Agent 支付专用链 Tempo 高调入场，许多人认为中心化支付巨头已锁定 AI 支付的未来。但真正的战局，或许藏在更底层、更开放的协议层。

本期嘉宾 YQ，AltLayer 联合创始人，从博士阶段便深耕区块链共识与扩展研究。他不仅是用 AI“预演”以太坊五年路线图的 ETH2030 项目主导者，还打造了链上 Agent 的“大众点评”8004 Scan。就在本期节目录制后，Linux 基金会宣布成立 x402 基金会，正式接纳了 YQ 在节目中反复看好的 x402 协议。

我们从他对 2030 年的四条预测聊起，深入 Agent 支付面临的能力、财务、隐私、利益对齐四重信任困境，拆解了链上评分与刷榜的永久博弈，也探讨了为何主打“无许可”的 x402 与深度绑定 Stripe 生态的 MPP 协议，走上了截然不同的道路。在 AI 看似最擅长“裁员”的当下，我们试图追问：区块链与 AI 结合的终极图景究竟是什么？

【嘉宾】

AltLayer 联合创始人，2015 年起从事区块链研究，主攻共识协议与隐私保护，与以太坊基金会长期合作推动扩展方案。近期主导了 8004Scan、CryptoSkills Hub 及用 AI 实现以太坊未来路线图的实验性项目 ETH2030。X: YQ_ACC

【主播】

Hazel Hu

播客《支无不言》主理人，华语公共物品基金 GCC 核心贡献者，X: withhazelhu；小红书：一只不走心的越越

二、用 AI“开发未来”的实践与边界：ETH2030 项目的启示

Hazel:

今天来到节目的是 AltLayer 的联合创始人 YQ。过去几个月里，围绕着 AI 支付，他做了不少有趣的事儿，比如 8004Scan 炼成 Agent 的大众点评，CryptoSkills Hub 开源的加密技能平台 ETH2030，用 AI 通宵几周，把以太坊未来 5 年路线图跑了一遍的客户端原型。他和 x402 以及 ERC8004 团队一直有着非常密切的交流，也将在这期节目里为我们分享他的最新实践和观察。

YQ:

我是从 2015 年读博士时就开始做区块链相关的研究，主要是从事共识协议和隐私保护。从那时起就跟以太坊基金会做了很多 scaling 相关研究，从共识协议分片到之后的 Rollup。

2021 年开始，我们做的 AltLayer 算是做 Rollup 比较前沿的公司。两三年前，我们也开始做一些 AI 相关的研发，包括跟 Coinbase 等研究者共同推动一些标准，比如 X402 和最新的 Crypto Agent 相关的 8004。我们开发了很多公用工具，比如 8004Scan，以及最近比较火的 ETH2030，尝试用 AI 在区块链行业做大胆创新。

Hazel: 感谢你提到 ETH2030。上次约谈时你说在熬夜写这个项目，要不要跟听众介绍一下？虽然不完全与支付直接相关，但我觉得特别有意思。

YQ:

春节前，大概 2 月的时候，因为从去年开始我大量跟 Vitalik 在聊 AI 跟区块链怎么结合。当时也是机缘巧合，他提到让我尝试用 AI 将以太坊接下来 5 年的 roadmap 实现一次。

我觉得这非常有意思。我们看到大量跟 AI 相关的，不管是 Claude Code 还是 Codex，当时大部分都是做应用、网站或后台管理系统。但对于区块链和 Crypto，AI 到底能做多深，其实没人知道。这个行业不知道为什么没人做过这些事。

2 月初我花了一周时间，几乎通宵工作，白天做到晚上，稍微睡一会儿，等 AI 写得差不多了接着做。我把以太坊接下来 5 年规划的 EIP 以及还没 EIP 的功能都做了一遍。有意思的是：

• 有 EIP 的部分，AI 能较快查到资料并理解；

• 但没有 EIP 的部分，AI 经常自作主张去猜，写着写着就不知道它在做什么；

• 另一个发现是 AI 对区块链的理解不深，特别是 5 年规划里的 ZK 相关和后量子时代密码学，它没有这些知识，所以会自己编造。

这时就需要打断它，告诉它该怎么做。大概用一周时间做出了 IDE，大部分功能实现了。后来我发推文说，我和 Vitalik 的这个赌约确实做出了一版。大家不一定用它做生产环境，但可以用来看哪些功能现阶段可以实现，以及它们的 tradeoff 是什么。

接下来一个月，我花大量时间跟团队调试，推测试网。发现之前写的很多代码很难用起来——写代码可能花 1 小时，但修复要几天。就这样花了一个月，上周终于出了 devnet，可以跑起来了，把今年要出的几个 EIP 如 native AA 和 faucet 等功能加进去, 确实跑起来了。

我们深刻感受到 AI 需要大量人的指导，特别是对陌生知识。如果没有很好的约束和规范，AI 会花大量时间自己猜测。如果不加约束，它会做出一个它以为很满意的答案给你。如果你不懂这个方向，会觉得完成了；但懂行的人看，大概率是在欺骗你。

特别是 Claude Code，很多时候给你感觉完成了 200%，但其实这 200%可能是做了不该做的事，已经偏离方向了。但它又非常自信，导致很多人不喜欢用 Claude Code，而是用 Codex。比如 OpenClaw 创始人就说他只用自己的 Codex 写代码，因为 Claude Code 会自作主张。

这对喜欢只发一句话让 AI 写代码的产品经理可能是好的，可以快速做出原型。但如果有明确需求，就需要一些约束。

经过这一套做下来，我的感受是 AI 确实能做很多我们之前要花几年时间做的事。

YQ:

但与此同时，大家管它叫 AI Slop，是因为它的代码质量以及它能做到的很多东西还是需要强约束的。特别是在未知领域，例如像 ETH2030 这种项目，很好地证明了这一点。

你需要大量的人去指导它，相当于你得有 CTO，然后 take lead，去指导一个初级的程序员。这个程序员 24 小时工作，天天写代码非常快，但你需要有经验的人指导他该做什么、不该做什么。

目前我的体会是这样的。其实我觉得这个事跟今天的话题很相关，因为我们要讨论…

三、2030 年预测与 Agent 支付的四层信任困境

Hazel:

论支付经济，本质上是要让 AI 干活，然后付钱给它。只有让它干一次活，你才会发现这里面有很多问题。比如：

• AI 干这活值多少钱？

• 怎么验收它到底完成了还是没有完成？

其实这些问题我们后面会讨论。还有个有意思的点——你相当于有一点时光机的感觉，借助 AI 的效率，我们可以先跑去 2030 年看看那时的以太坊 是什么样子。

首先，坐着时光机去看一下：到了 2030 年，Agent 支付会是什么样？我们想先做一些预测。就像开启一个 AI 的会话，我们先记住这几句话，回头可以不断回溯。

关于 Agent 支付或者 Agent 经济，确实蛮有意思的。

YQ:

对，这非常好的问题。我的想法有几个点：

1. 我非常看好 X402。我认为到 2030 年，X402 会成为一个标准，不只是 Crypto Payment，包括在传统领域也会变成一个标准。大家可能会大量使用这样的支付，不管是针对机器还是针对 Agent。

2. 由于各种原因，在亚洲（除了新加坡等较西方化的地区），大部分人不用信用卡。我的第二个预测是，到那时，大量信用卡组织的 Agent 支付会多于我们现在有的加密协议。比如 Mastercard 支持的 Agent 支付交易数目会比我们现在原生的加密协议支持的交易数目更多。

3. 另一个点跟我最近写的文章相关，是一些非共识的预测。我感觉那时 广告模式会因为 Agent 的介入而改变，传统广告模式的收入大概会降低 10% 到 20% 或更多。因为 AI 是不看广告的，当你有很多选择时，传统的广告模式 收入大概率会被一些新方式取代。

4.另一个点的话，就是跟我们 Crypto 相关了。我感觉 Tempo 可能是没办法做成独立的结算层的，它大概率会变成只是用来做支付。但是大量的 Crypto 结算，还是在已有的以太坊、Base、Solana 这些已经比较大的 L1 跟 L2 的链上面。

对，基本就是这几点了。

Hazel:

有 4 条预测我先记下来了，待会儿可以回溯一下。因为 Agent 支付 是一个特别大的话题，我想从三个比较重要的点去聊：

1. 第一个是 怎么去发现这些 Agent。市场上有很多可以干活的 Agent，但付钱该付给谁呢？

2. 您最新的一篇文章提到 Agent 不点广告 这件事，刘伟那句话很有意思，可能是目前最大的一个 gap。

3. 虽然 Agent 支付 讨论很多，但两点很关键：

• 商家接受的非常少；

• 消费者也很少真正使用。

虽然各种工具很火，但去测试的基本都是开发者。真正愿意让 AI 帮自己买东西的消费者很少。您文章里的数据显示，只有 7%的消费者 信任并愿意让第三方 AI 平台替他们购物（数据来自贝恩咨询）。

我觉得 信任这件事很有意思。在 Agent 支付 时代，您怎么理解这种信任？

YQ:

现在，我们其实——我不知道你用不用 OpenClaw 或者一些这种 Agent 直接去购物。其实我还没有用过，但我有朋友是真的用的。这里边就涉及到几个点：

1. 能力信任：我们现在大部分用的 AI Agent 能力还是有问题的。当然这涉及到模型——你可能用 Claude 或者用 GPT 最新的可能好一点，但如果你用 DeepSeek 或者一些比较旧版本或性能差一点的，它没有最新的数据，搜索网上的信息也不及时。这就导致它的能力有问题。 例如，你让它去买一个最新的显示器，它搜索信息时，背后调用的可能是 Bing（比如 Bing 能调 Google，但 OpenAI 和 Claude 调不了 Google）。国内一些模型能买到的搜索能力更差，这就导致能力有差别。 我们第一个信任就是能力信任——怎么信任这个 AI 能做到这件事？大家心里都是打鼓的。讲实话，当我们问同一个问题，得到 5 个不同答案，大家也不知道哪个好。即使现在用 Gemini、Claude 或 GPT 搜出来的东西，我还会用 Google 再搜一遍，因为我不信它的结果。

2. 财务信任：我们对于 AI Agent 的信任是有限的。可以让它做一些实习生的工作，比如收集材料，但我们愿意给它多少钱？比如你愿意给它私钥并充多少币？如果你充 50 美金的 USDC，就相当于你对它的信任只有 50 美金。 很多场景（比如买显示器），如果财务信任很低，它其实做不了很多事情。

3. 隐私信任：这是我们区块链最擅长的一点。每次用 ChatGPT 或 OpenAI 的 AI，我都会先到账户设置里关掉“帮助训练”的按钮——即使关掉，我还是默认它会拿我的数据去做训练。 大家对中心化应用都有戒心，知道它可能作恶。比如买个显示器，你在 Google 或亚马逊、Shopee 搜了之后，其他 App 可能立刻推荐它——隐私完全泄露。AI 有没有这个问题？我们不知道，因为它们自己也不会说。初期是我们自己用应用，现在让 Agent 去用，它泄露多少信息和隐私？特别是 OpenClaw 能控制浏览器和邮箱，共享了多少信息？除了共享给 Anthropic，有没有给第三方？没人知道，我们也没时间分析。

4. 利益对齐：这一点更有意思——这个 Agent 到底是不是真的代表我的利益？比如你给它 50 美金，那么它是真的用 50 美金最大化帮你买一个好的显示器，还是可能被其他地方 prompt injection？他说类似于有一些广告或面向未来的方式。比如这个显示器 10 美金卖给你，但给你 20%回扣——它真的是代表我的利益呢？还是假如真的有 GI，或者他自己有一个小金库？这也是一个问题。

目前我和朋友几次沟通下来，感觉比较严重的几个问题：

1. 能力；

2. 财务；

3. 隐私；

4. 我们的 Agent 到底代表谁的利益？

可能想得有点超前，但这个问题之后会越来越严重。因为至今我们都不知道 Agent 最终代表谁的利益。我们可以在 prompt 里写“你代表我的利益”，但这也不是我们能控制的，因为 model 我们也控制不了。于是就会出现这一系列的信任问题。

当然，有些问题在 传统金融 中也是存在的——你也可能被算法操纵，比如把不是最好的东西推到你面前。但对这个新东西来说，监管完全是空白，至少这几年我觉得会很难。

四、构建信任基础设施：Agent 的发现、评估与技能库

Hazel:

这种狂野西部式的狂奔，需要慢慢才能跟上。所以，我自己最关心的事情就是：不管你技术吹得多么好，最后大家不用就是不行。我不在国内，还没试过用 Web3 点奶茶，可能国内的朋友至少有过一两次支付 体验，但我完全没体验过，所以也蛮好奇的。

说到这个点，信任其实包含很多方面，每一个都有创业和补足的机会。您刚刚提到的几个点，比如能力安全，我们现在解决的问题是什么？比如我去淘宝、大众点评，或者以前的猪八戒网，找一个可信的人帮我们做事，本质上都需要一个类似点评的网站。

你做的 8004Scan，可以说就是一个链上的 AI 大众点评，这么概括对吗？

YQ:

我感觉你的理解非常好，因为之前没人跟我提过这个点。当时做这个也是因为以太坊基金会和我关系非常好的朋友 David, 他是负责 AI 相关的。他很早在 8004Scan 出现之前就跟我讲，他们在做这个，之后出来就做个 Sky，for public good，没指望这个赚钱。做这个之后，我慢慢发现比较有意思的点，就是你讲的，因为它里面涉及到非常多的情况。

1. 注册系统：它是一个链上所有 Agent 的注册系统。你不一定是 Crypto 或 Web3 的 Agent，也可以是 Web2 的，也可以在上面注册。好处是开源、透明。未来如果有大量 Agent，你都可以查到它的 metadata（源信息），然后去调用。

2. 验证机制：他们规划是做 validation，会有一些节点去验证这些 Agent 的原信息是否准确，然后打分。

3. 声誉系统：所有用户都可以上去打分，因为它是 permissionless（无许可的）。某种意义上，它是一个无限制、无许可的 Agent 大众点评。好处是信息完全公开透明，无法下架。

这也是我们慢慢发现 Crypto 对整个 AI 行业能做的第一步，也是我感觉非常有意思的一点。这个地方是替代不了的。很多 Web2 的 AI 产品或工具可能不需要，但像 8004 这种东西，Web2 替代不了，因为 Web2 里找不到 permissionless、数据公开透明且不可篡改的对应方案，这也是区块链 擅长做的事情。

当然，大家可以在上面搭建什么，见仁见智。有人说这就是一个类似于黄页的系统，做不了什么。但它的透明性是长期优势——某些网站可能做一段时间就关闭了，但这个系统永远可以访问。

目前已有十几万个 Agent 注册，大部分是 Crypto 相关的。长期来看，如果我们有比较好的链上支付系统（比如 X402 MPP 与传统信用卡支付结合），Web2 Agent 和 Crypto Agent 其实可以结合在一起，没有非常大区别。因为 Agent 不点广告，但大家都会讲性价比。如果能在更好的地方查找到信息，买到价格更低、质量更好的产品，默认大家都会来找。

这就是我看好 Crypto 长期的方向——除开支付，它的透明性和 permissionless 特性仍是最大优势。

Hazel:

我正好看到你的网站，觉得注册平台相当高——4 分钟前一个，40 秒前又注册了一个。这个是 AI 自己来注册的，还是都有？

YQ:

你也不知道是人注册的，也不知道 Agent 注册。因为现在支持链太多，有十几个链，而且他们还在跑一些活动，比如黑客松。所以大家已经很难预估刚开始的情况。我们有些是知道新的 DeFi 项目上线，方便大家去用，但之后变得越来越多样化。

整体来讲，说实话，这个东西还是属于我们关联行业的一个小圈子。它之后的扩散，我感觉还是需要通过 payment 这种更便捷的方式让大家去发现。而且我个人感觉，未来它就是一个底层协议，不会特别面向用户。比如你 Agent 查信息的话，可以自己去查，但不太可能真的人自己去点，因为信息量太大，查不过来。

我其实挺认同，因为从网站的访问数据能感觉出来活跃度的比例。其实 X402 的交易量，我看你提前转过一个图，相比去年下滑得很厉害，对吧？

Hazel:

最顶峰的时候，早期是因为有很多人。

YQ:

在上面发一些边框，然后迅速吵起来。之后有很多刷量，就是你真实用的话，包括现在又涨上去，我个人感觉还是有刷量的情况。

为什么最开始预测时，我预测 信用卡各种卡的交易量会比原生的区块链上面用户的交易量要高？因为讲实话，我们这个行业的用户量还是太少了，大部分用户还是在做 trading，不做普通的交易。

在西方的话，大家还是刷卡，即使 Visa、Mastercard 收三个点，但大家还是刷卡，因为里面有积分之类，绑定的太深了。这也就为什么我个人感觉像 8004Scan、X402 这些，到最后还是回归到它是一个底层协议。

它不太可能直接面向普通用户，用户可能都不知道你底层是怎么运作的，然后开始在用。他也不可能知道你是用的 X402，是用 MPP 协议还是直接用的 P2P 支付还是用的 Stripe，对他来说无所谓。我只要能买到物美价廉的产品就可以了。

Hazel:

你们这个 Web3 排行前面 AI Slop 的链上 Agent 特别多，你有去研究过为啥吗？

YQ:

说实话，大部分一般都是在一些联办黑客松期间相对比较多。还有一些他们会刷榜，把这个当成一个分发渠道，去向投资人展示。跟 OpenClaw 一样，这不只存在于区块链行业，其实在 Web2 行业也是如此。

YQ:

还有，像 Apple Store 也会出现刷榜现象，OpenClaw 的新模型也会去刷一刷。免费后，大家都会刷榜，很难讲动机是什么。只有一些比较好的 AIGC 不刷榜，但你可以看它的交易量。如果交易量较高，而且是重复、不断交易，那么它就是一个比较好的 AIGC。

但如果你看一条链上为什么有很多 AIGC，情况就多种多样。最开始，比如以太坊刚上线时，很多人只是想试一下它到底是什么，因为觉得很酷，虽然不知道能用来做什么，但就想注册试试。慢慢地，大家会开始选链，因为有些链手续费低，或者有一些补贴，用户就会去上面操作。还有一些像 DeFi 项目，可能需要用户交互，而交互方式就是通过 8004Scan 上的 AIGC 进行。

整体来讲，我个人非常看好。说实话，现在整个市场都很差，但你能看到数字的增量一直存在。不管是什么原因，只要有增量，当数量积累到一定程度，量变就会导致质变。目前还没有非常亮眼的、完全不一样的 AIGC，但持续积累总会迎来质变。

Hazel:

你刚才提到刷榜，所以我其实想知道，在这些数据指标里，有一个指标叫 Feedback 嘛，这个东西是你得交易了才能给 feedback，如果你没有买这个 Agent，你就是没法给出 feedback，我可以这么理解吗？

YQ:

这就是 8004 团队当时设计的方案。我们聊了很久，最终他们决定定义为：即使没有购买也可以进行 Feedback。这确实容易被刷，类似 Google Map 的模式。但不同的是，刷 Feedback 需要支付手续费，成本比 Google Map 高一些。

这属于我们提到的无法完全禁止的行为，但可以通过提高成本来限制，后续还会有补充方案。比如引入 Facilitator，它会为这些 Agent 进行打分。类似于餐馆行业的米其林评分，由相对中立的评分专家（可能是另一个 Agent）对不同 Agent 进行评价。当然，这些评分专家本身也可能带有一定倾向性。

但整体上，仍需尽量保持 permissionless，因为这是区块链带给我们最大的优势。如果过于 permissioned 或中心化，就失去了存在的意义。

Hazel:

所以 8004 这个功能现在还没有上，因为我看你基本上所有的 Agent 都是 0 嘛，数量都是 0。

YQ:

A 这个主网上还没有上线，现在 8004 团队还在开发中。他们目前处于收集各种 Feedback 的阶段，尽量优化，同时兼顾 permissionless 的特性，并且能够将一些不是特别有用的内容在评分系统里往下调整。

Hazel:

你刚刚说那个 Feedback 是不用付钱，我觉得这个就体现出 AI 瞎说了。因为我准备采访的时候，我还问 AI 的，我说这 Feedback 是不是一定要买了才能给，他非常肯定地跟我说是的。这个就属于在跟我瞎掰。我感觉你很难定义到底是买了没有，除非你的这个 Agent 最终的所有结果都上链。

YQ:

有道理。但是我们都知道 on-chain payment 有各种各样的方法，而且你都不知道这个 Agent 做什么，你凭什么说他做了支付跟没有做支付。

另一种方法就是绑定 X402，但这样就加了很多限制，不够 permissionless。所以这里边有很多 trade-off，就目前来看，现在这一版的 trade-off 相对是比较好的。

Hazel:

还做了什么 trade-off 嘛？因为你提到，我觉得肯定还有一些别的，可能外界不清楚的。

YQ:

这个关系其实蛮多的，就像这个 Feedback 系统就做了很多次。最早的时候，就像你讲的，你得支付或者有一些优先条件才能进行这个 Feedback。除此之外，他们现在在讨论 TEE 怎么加。讲实话，TEE 是非常中心化的。

Debatable。有些人很喜欢，因为它能降低很多复杂度；但很多人不喜欢，因为它是中心化的，这本身比较违反区块链 permissionless 的默认原理。

不过，如果不用它，成本又会很高。比如使用 ZK 或 HE，成本就会大幅上升。目前这些渠道还在沟通中。

另外，回到 Dashboard 打分系统——我们差不多每隔几周就必须重新调整算法。就像游戏一样，过一两周，很多 Agent 就已经发现我们的算法（虽然没开源），但能猜到评分系统的逻辑。所以我们只能持续优化，基本每两周到一个月就必须进行一次算法迭代。

YQ:

Agent 就排在前面，这是没办法的事。你只能一直去优化、调试，特别是在 permissionless 这样的系统里，难度就增加了很多。

另外，我们发现一个问题：之后的运营成本会越来越高。因为随着链的增加和 AI 的增多，同步这些数据并进行高效检索的成本会越来越高。这就是为什么最终不管什么行业系统，只要量上去了，基本都会变成一个搜索引擎级别的系统。它的成本——无论是存储还是搜索——都会越来越高，而且降不下去。在区块链 里，存储成本可能更高。

抛开链上成本不谈，链下要做一个比较好的 indexing 也很困难。现在访问这么快，全靠后台每个月进行一次大型优化和重构，否则根本撑不住。因为所有区块链 的底层数据都没做任何优化，拿回来后还需要多次数据清理和优化。

这些慢慢让我非常能理解 AI 的困境。说实话，区块链行业很多文档不全，迭代又非常快，AI 查不到这么多数据，很多时候根本不知道，所以只能猜，猜完就随便讲。否则，它也没法给你一个比较好的答案。

这就是为什么我之前写了一篇文章，感觉大家都很焦虑，但 Crypto 相对不用那么焦虑——因为 AI 本身跟不上这个速度。

Hazel:

AI 的重心也不在学习我们这部分速度，所以他对这部分学习本身就挺差的。

第二点，我们这个行业讲实话，门槛还是比较高。

YQ:

因为各个地方都很难用。说实话，它的高门槛就是很难用。这个地方装钱包，那个地方要处理链和 ID，发个交易还得等，每条链等待时间又不一样。你可以试一下，搞着搞着可能自己就晕掉了。

特别是每次 text 一旦 compact 以后，基本就胡言乱语了，不太行了。我个人感觉，每个行业对 AI 的门槛就是它有多难用——越难用、公开知识越少，这个行业在 AI 盛行时的优势反而越大。

Hazel:

对，但前提是行业得在。让我们回到刚刚说的 8004。YQ，你最近又做了一个新的东西叫——CryptoSkills Hub，然后主播 8004Scan 是找这个 Agent 的，而 CryptoSkills Hub 是聚合各种 skills 的。

我其实本来不做这个事，所以还没想那么多，现在感觉有点模糊。你觉得这两者的区别是什么？假如前者是大众点评，后者也是大众点评，对吧？你如何理解它们的区别？

我特别想知道：如果一个 Agent 去找东西，它是通过 8004Scan 找 Agent，还是去 CryptoSkills Hub 找合适的 skill？还是你觉得它们是并存的？而这个 skill 可能又属于另一个 Agent？就有点乱。

YQ:

按照目前 AI 行业的发展，我感觉只能并存。因为现在实际情况是，我个人认为 AGI 不可能是完全通用的。AI 不能通用，这就涉及到一个问题：大家不会把独门秘籍公开出去。

在 8004 上好的 AI，你会发现都不开源。都不开源，然后调用的话，你要不买 subscription，要不买 API。还是需要支付才能使用它。

这涉及到 Agent 有自己独门秘籍，它不公开。而 CryptoSkills 是属于我们尽量把已有的开源公开的 skill 写好。如果你自己有一个 Agent，又不想花钱，那么可以去调这些 skill，自己安装使用。

但与此同时，我也发现这里边的 skill 大概有一半也是接一些像 DEX CEX，很多 API 也需要注册。它也不是完全开源或免费的。这里就涉及不同程度的支持付费：

• 如果你愿意把整个复杂的独门秘籍、整个 workflow 让它完成，那就有调用的选择；

• 如果你想自己做一套，嵌入到自己的 workflow，就去调这些 skills。Crypto 好的一点是它有开源文化，大部分还是愿意开源的。但我发现现在一个趋势是，因为整个行业在凋零，导致开源文化越来越式微。现在新的 payment 或 DeFi 项目，都越来越朝着闭源方向走。比如 Solana 现在所有新项目没有一个开源。

现在的走向导致整个行业有人说它走向成熟，但另一个角度我感觉是走向闭源，越来越 Web2。这导致某种意义上，你调用 Agent 和调 skills 到后期可能会重合。

另一个点取决于全球 AI 的 model 的 context 能做到多大？你知道 OpenClaw 所有 skills 大概有多大吗？上次我查是 3GB，你不可能把所有 skills 全放到本地 Agent 里，因为 context 不够大。这就导致你得有选择。

有选择的话，还是回到那个点：context 不够大。那样的话，你是调其他 Agent，还是选择把所有 skill 都加载进来，只能是见仁见智。

我个人认为现在所有的这些东西，像 skills 我会管它叫 app store。但其实 8004Scan 也像 app store，最终回归到一点：只不过我们现在讲的 app 不一定是传统本地的 app，它可能是以 skill 或者 Agent 调用的形式存在。但归根到底，我个人感觉都是支持付费。

Hazel:

更通俗的例子，就像点评餐馆的关键入口——菜谱，对吧？得自己会做。但现在越来越多可能像 预制菜，可以这么理解。

YQ:

是。菜谱，但是菜谱里面写的想要索取秘籍，你得给我发多少钱，然后我给你一盆汤。我跟你讲，这到底有什么调料？可以这么理解。

Hazel:

你刚刚说的封闭的事情，我觉得不光是一个做 AI 的朋友跟我说过类似的观点，就是 Web2 时代厂商会更封闭，因为封闭比开放更有利可图。其实跟你说的“不看广告”有点类似的意思。

在流量时代，你把所有东西拿出来，然后靠广告和分享盈利。等到能支付了，我就把东西全关起来，你要什么就付钱，我再给你拿出来。所以可能确实会增加闭源的趋势。不光是 Web2，我觉得整个行业或者 VR 行业可能都会变成这样。

我问这个问题是因为我们 19 期的时候聊到类似的事情。当时我们跟 支无不言在讨论：AI 时代来了，到底什么东西能卖出价钱来？支无不言就很困惑，说：“我为什么不能自己做呢？为什么非要买你的呢？是你的 Claude 比我的 Claude 高级吗？”

但确实还有很多普通用户。当时我们还讨论到，有些数据可能是独家拥有的，不可能分享给你。这其实后面会聊到，关于 AI 同质化和需求的问题。

说回到 CryptoSkills Hub，以后会加评分吗？因为它现在还没有评分功能。但像 Claude Hub 的 Skill Hub 是有评分功能的。我现在的理解是：加是可以加的，但无法验证。

YQ:

验证起来也容易，你调用后看一下效果如何。但我个人感觉现在它还没有到那么成熟的阶段。

Hazel:

或者我应该这样问：到底有没有人在用 Crypto Skill？我看到很多人发了，但是谁在用？

YQ:

我在用，都不好用。不如直接让我的 AI 重新写一遍。我个人感觉是这样的，咱们行业最大的问题是——大部分公司在 AI 上面投入太少了。

可能是看 Twitter 上面的文章被洗脑了，大家以为点一点就能做完，扔给 ChatGPT 写，5 分钟就能完成一个 Skill。但其实不是的。我现在认为，咱们行业大部分 Skill 做出来以后，他们自己都没试过，没有做很好的测试。其实很多版本我个人感觉是不能用的，没有真正从一个开发者角度去做这个事情。

确实，某种意义上还是回到那个点。我在 区块链行业超过 10 年了，感觉大家做的东西，说实话很多不能上生产环境。而且最近大家可能陷入一种……

Hazel:

市场的需求，就是别人发了这个 skill 我们也要发，对吧？反正也没有特别的原因。

YQ:

区块链这个行业从一开始就比较特别。大家都是搞开源的，脑袋里从来没想过客户要用这个东西。大家最喜欢的就是 build in public，在生产环境直接写完就上线。早期以太坊所有的这些公链都是这样的，这就为什么中间会出现那么多问题。

至今我感觉很多行业的开发者还是有这样的心态。这是一个很微妙的点：一方面大家很喜欢慢慢开始往闭源 Web2 和 revenue 这方面去走；另一方面，大家的心态还是不够 Web2 这种成熟生产环境的开发心态。这就导致我们做的很多东西，我个人感觉是不过关的。

Hazel:

明白，还没有到真正打分这些。

YQ:

我个人感觉就是先把它做得比较能用，然后经常迭代。很多做完了就扔在那里，过一个月没有任何更新，这肯定是不正常的。

Hazel:

因为我最近在组织黑客松，也收到了一堆提案。点开几个看了之后，我发现这些内容我自己也能写——用我的 Claude 大概两分钟就能完成。对，就是这种感觉。

YQ:

好的 skill 是非常难写的，最起码得保证在不同的 model 下工作得比较好。

因为最理解这个 Skill 系统的是他们自己的项目方。我们可能是根据需求调用 API，但不太清楚里面会出什么错误。我们看到某一个文档，但它还有其他文档，我们不知道。

最终还是回到那个点：知识怎么传递过来。

Hazel:

现在 8004，和 CryptoSkills Hub 它更多是确实挺像互联网早期的行业那种黄页的感觉，可能也像 App Store 审核会更强一点。

那你觉得这个东西是一个自然的——或者说先进的方式——来搜索、来发现吗？还是说它其实可能会有比搜索引擎更下一代的东西？你有想过这个问题吗？

YQ:

按照目前 AI 的发展方向，我们会发现像 Claude code 跟 Codex。之所以写代码这么厉害，也是因为从去年开始，开发者发现与其给 AI 大量的工具限制它（例如早期搞的 REG 或 Langchain 这些），不如直接给它最简单的 Linux 工具，比如各种 bash 命令。

我个人感觉，越简陋的东西可能对 AI 更有效，因为节省它的上下文。那些花哨的网站对它来说都是负担，最好的就是 Markdown 或 TXT。这就是为什么像你讲的黄页或早期静态网页对 AI 更有效——更直接。它不需要那些酷炫的信息，因为它本身也不看这些信息。

包括我们现在大量的贴片广告，AI 会默认写一堆代码把广告去掉，节省它的 token。去掉这些后，token 能省 99%，所以它只保留最有用信息：价格、功能、运费以及信誉度。不过信誉度需要长期建立，就像 AI 买东西不可能选一个刚成立的网站，即使再便宜也不敢买，因为没有信誉保障。

这就是为什么我感觉像 Binance 和 GitHub 可能是更好的选择，但我不认为它们是最终形态，因为 AI 迭代太快。3 年前我朋友在 GPT 上套壳做角色扮演，后来 GPT store 直接原生支持了这些功能。这就是为什么我们很难做自己的 App Store——大模型厂会马上抄走为自己做一套。

但未来不可能只有一个 Store，每个人都可以有一个，AI 会选最好的。这就涉及到未来 AI skills 和产品到底以什么方式卖给 AI 或用户。我感觉会是一个全新的状态。

五、支付协议之战、未来展望与创业者机会

Hazel:

这个就跟安卓一样，对吧？安卓也不可能只有一个应用市场，而是有非常多的应用市场。所以苹果将来可能还是会顺着这条路去走。

在发现层面，就是大家去发现好的 Agent。我觉得对于你刚刚说的能力信任，首先是我能不能相信这个 Agent 是否值得花钱购买。下一步就是授权，授权这个 Agent 来帮你花钱或付钱给他。

授权这个层面是最难的——为什么要授权？他能不能代表我的意思？目前几家大的厂商在这方面有什么努力吗？比如 Visa、Mastercard 或者 Stripe 这几家？

YQ:

其实像 Visa 也是上周刚推出自己面向 Agent 的支付。就像 Mastercard 大概率之后也会推出对应的 Agent Card。然后一定需要授权，它会与各种合作伙伴（比如微软）对接，你可以直接进行消费。Visa Card 也是类似。

我不太清楚你是否熟悉，现在整个行业里有很多 Virtual Card。这些走得比较靠前的会支持你接收 USDC 并进行支付。不过，所有 Virtual Card 的最大问题就是需要做 KYC。我认为 KYC 很有必要，否则可能涉及洗钱等问题。但一旦需要 KYC，Agent 就无法完成，因为 Agent 做不了 KYC。

如果你用过这些 Virtual Card，比如我知道的某卡，做一次 KYC 最多只能申请 5 张 Virtual Card，不会给你特别多。这就导致你最终还是需要一个人绑定不同的卡，再给 Agent 用，相当于还是多了一层套用。

至于是否有更好的解决方案？我感觉很难。因为传统银行体系不会轻易让匿名的人参与，否则你无法追踪资金流向。这有好有坏：好处是相对安全，坏处是会阻碍整个 Payment 的发展。Google Pay 的好处是它跳脱了 Card 的方式，没有 Card 的约束（比如签名等），直接授权即可。但归根结底，最激进的还是 Crypto。区块链的本质就是 Permissionless，所以我经常和朋友说，与 AI 结合最好的就是区块链和 Crypto。

我甚至怀疑当年 Vitalik 是不是穿越回来创造了这个东西？因为说实话，这东西对人类来说真的太难用了。

区块链的支付和交易，说实话对人来说，我们其实已经过了十多年。

我先发现现在用户体验其实还是极其差。用户体验好了，permissionless 的优势也就没有了。这为什么感觉它整体结合最好的还是原生的，只不过这个原生的怎么面向 Web2 用户，现在是需要像 X402 MPP 这些去推。

这就为什么讲？如果你想让大量的 Agent 支付来做的话，就只能靠这些信用卡，因为所有 Web2 用户都是靠这些卡来支付商户的。如果你想要最原生的，那只能是区块链。这个如何兼得的话，我个人感觉现在是一个没有比较好的方案的。

Hazel:

Stripe 还挺特别的，因为平常 MPP 协议都能接，对吧？它既能接受传统的法币支付，也能接受 Crypto 的支付。这个可以无缝接受他的商户。

YQ:

是最好的最好的点。

Hazel:

对，但因为 X402，我理解你的意思是：只要签名授权了，对于 PTO 来说，付了就是付了。只要付了，就是三位一体的，对吧？不用去确认你是谁，只要授权了签名，这笔钱就可以支付。

但你之前也批评过 X402 的一个设置，就是它其实会有一个中间人在这个流程中。我记得你去年写了几点批评，认为这个是多余的，但现在这个功能还是存在的。虽然 V2 有改版，但目前是一个什么样的状态呢？

YQ:

现在 V2 我感觉非常喜欢 X402 的点，就是它永远是把 Permissionless 放在最优先级的。它好的一点是现在支持任何的 ERC20，这样的优势就太大了。相当于在没有 AA（账户抽象）解决方案之前，我们就可以实现 AA。因为你可以用任何的 ERC1271，在不付手续费的情况下就可以做支付，这个优势非常大。Facilitator 最大的问题还是在于它相当于一个中间商。某种意义上，你做的任何交易都得通过它。当然你省了手续费，用户省了手续费，商户也省了手续费。但这个 Facilitator 某种意义上是一个中间商，这就涉及到三个点：

1. 手续费谁去支付？X402 最终还是要付手续费，交易才能上链。早期因为 Base 本来就是 Coinbase 的手续费，也是他自己收的，他自己跑 Facilitator 相当于左口袋放到右口袋无所谓。但之后超过 1000 笔就要收费了，而且手续费蛮高的。在高峰期大概是

0.2 美元每笔交易。这就导致早期我们讲的 micropayment（微小交易），比如每一个 API call 都要做一个 micropayment 的话，实际成本比手续费还低，手续费变成大头了。这就涉及到 Facilitator 费用最终谁去支付。

2. 隐私。你所有交易都会从它过一下，它其实知道你所有的交易。这就涉及到是否需要其他解决方案，比如 ZK 去把交易隐藏。

3. 合规。某种意义上，在美国可能没问题，但在欧洲或其他地方，它可能会被定义为 broker。作为一个支付的中间商，你的合规成本就相对较高。怎么能把 broker 这个去掉？我也不太清楚。因为某种意义上确实是中心化，你得跑一个 Facilitator，不太可能通过去中心化方式去跑它。

这就是我提到的 Facilitator 遇到的一些问题。所以它有可能拿掉吗？

YQ:

拿掉方式可能就像 MPP 协议这样的方式。你可以通过类似于 payment channel session 来实现。拿掉的方式有很多种：

1. 你与 服务提供商达成协议。就像在购买服务之前，X402 之所以这样设计，是因为它不想让商户做任何逻辑改动。

2. 如果让商户做逻辑改动，类似于 PingPong 这样的方式，就不需要 Facilitator。

3. 商户可以自行修改服务器端，例如卖显示器的商户内置 Facilitator，这样整套系统就能直接运行。X402 的设计者 Eric 与我聊过，他的理念是尽量不要改动 Web2 的东西。这是他们与 UDFL 合作的原因——X402 最早就是与 CFL 一起提出的。其中最大的优势，也是他们引以为傲的点，就是有了 Facilitator 后更容易接入 Web2 商户，因为无需修改服务器或逻辑。劝说商户修改的成本很高。

我感觉这某种程度上是一个过渡方案。如果未来 Web2 体系不改，X402 可能是一个很好的解决方案。但如果因为 AI 或 crypto 的广泛使用导致整个体系需要改变，你可以将其融合，商户那边会有新的 SDK 来解决这个问题。

我个人认为这是一个循序渐进的过程。但 X402 的理念非常正确——尽量照顾更多链的开源和 permissionless 共享。这可能是它能长期发展的一个重大利好，与 PingPong 有所不同。

Hazel:

些不一样，对吧？Stripe 还是希望把它尽量留在自己的生态内嘛。对，这个就是主条理。

YQ:

你 MPP 这些东西就是为 Stripe 进行服务的。从某种意义上来讲，我感觉这所有东西都是在为 Stripe 服务，就是为了方便 Stripe 的商户以及用户去用这个产品，其他的都是附属品。

MPP 这些东西，你会发现它完全结合 Stripe。如果没有 Stripe，这套东西根本用不到，80%的可能 60%都没有这种效应。

但是 X402 就无所谓，它本来就是开源的，每个地方都可以接，每个地方都可以改。为什么我更看好 X402？过几年它的通用性以及原生支持性会更强，而 PP 大概率会卡在 Stripe 的生态里。

假如未来 AI 有更好的支付方式替代了 Stripe，那 X402 肯定会继续存在，但 MPP 可能就不在了。

Hazel:

你的文章里也提到了，你说这两个东西不是竞争关系，对吧？首先至少在前期他们可能就是分开。可能 X402 更适合一些小一点的场景，我感觉它更像一个协议。

YQ:

MPP 更像一个产品，是针对 PE 进行完整优化的产品。其实整个产品都是为 PE 设计的，相当于帮他节省一些可能 Swift 的费用，用来替代 Visa 和 Mastercard 的结算场景。

Hazel:

对，还是回到授权的问题。因为你刚才已经提到 TEE 了。我正好有一个来自听众群的问题：关于 TEE 的私钥存放问题。

你刚才提到 TEE 是一个中心化方案，可能会被监管认定为托管。对于机构级的部署，你觉得私钥应该如何处理？可能你也没有答案，但我们在听众群里讨论过：这个东西到底是自托管还是托管？如果是托管，那监管规则就完全不一样了。

YQ:

现阶段，如果是大型机构，据我所知，大部分都会用 Privy。至于如何实现 PC，可以通过不同 TEE、不同机器，有各种各样的方案。他们肯定不会单独放在纯 TEE 的环境里，因为风险太高了。

至于托管，是自托管还是交给第三方？实际情况下，这种通常会用 AWS natural。这种 TEE 直接托管，他们一般称为 TEE self-hosted 自托管，但讲实话其实就是托管。因为 key 托管在他们那边，即使他们不承认是托管，技术上这就是托管。合规角度则取决于他们 lobby 能做到什么程度。

对于普通用户，可以根据需求选择方案：

• 使用 safe（多签）；

• 使用 social login；

• 本地自托管（相对较好）。

但短期内更容易普及的，大概率还是 Coinbase CDP 以及 privy 这类方案。虽然他们自己不承认是托管，但其实就是托管，因为更方便。让用户自己保存私钥，风险太高；交给第三方托管，出问题可以起诉，有人兜底。

只能找相对有钱的第三方。如果对方没钱，技术再好，也很难兜底。这就是为什么 Coinbase 和 privy 这类方案更受认可。

YQ:

Base 兜底，另一个是 Stripe 兜底，因为这样是最用户友好。至于你感觉这个安不安全呢？就只能是见仁见智。技术上肯定都有各种各样的问题。

在研究角度的话，你是不能信任 TEE 的。大家会讲你有各种各样的 side channel，各种各样的漏洞。那么即使你用 TE，你得用多个芯片、不同芯片 TEE，比如 Intel 和 AMD 的，然后用一些 MPC 的方式，但这样成本就太高了，普通用户可能很难承担，而且速度就很慢。你又想快又想安全，这就是不可能三角。

所以短期我个人感觉可能还是 privy。但如果用户真想安全，就只能是本地多签。或者以后有更好的账户系统的话，你可以用起来。

Hazel:

这个授权系统的一个理想的情况是什么样子的？比如说，X402 本身其实没有做什么授权机制，它应该是基于后面的 Agent Wallet 来做授权，对吧？你能花多少钱，以及在什么程度上去花。

YQ:

你设置一个限额。这就回到我们最开始问的那个问题——信任问题。我感觉这与技术不相关，而是你对这个 Agent 凭感觉有多少信任。我甚至很难到钱包这一层，就是这个 Agent 你感觉他愿意花多少钱。

回到那个点：因为我们行业内大家对 Crypto 这些了解非常深，所以你是更小心的。但某种意义上，我们可能 90%用户都不会去查自己的 credit card 每月账单，甚至不知道有没有被人盗刷。不是盗刷的问题，而是我们可能订阅了某个不常用的品箱却没取消，或者不小心点了一个年度订阅，过了一年没取消又被扣钱。

我们自己心理账户对 Crypto 钱包可能就 50 美金，但对信用卡大概率是无限的。这就回到那个点——我个人感觉是我们自己心理账户可能需要调整。不是授权的问题：我们把这钱包卡这么紧，但信用卡有几个人会限制每笔交易只能付 50 美金？我见到的都是问能不能把 limit 升得更高。

但当我们把信用卡给 Agent 用时，这就涉及更大问题：它可以无限刷。

Hazel:

这块是授权的问题。我自己研究不多，但我觉得定价是个问题——辅导应该卖多少钱？现在是 API 定价，调一次收一次，但最终要看结果。比如我给你做了一个价值 1000 美元的东西，和做了一个价值 10 美元的事，完全不一样。

这块有没有相关研究？我自己有一个 ERC 8183，他们在研究这个。我不光要看支付，还要看他是否做成了，完成这个复杂任务投入了多少，最后有一个 validator 来验证交付效果。这其实是一个整体的问题。

关于 Agent 的定价问题，你有什么思考吗？

YQ:

我个人感觉这完全是人的问题，跟 AI 没有关系，和区块链 关系也不是特别大。这还是要回到产品定价的问题——你很难去做一个定价。

比如手机，为什么 Android 手机的价格比 iPhone 低那么多？功能都一样，如果让 AI 去选，大概率会选 Android 手机。但对于品牌和一些额外的溢价，就像你说的，个人用户可能更愿意买单。

包括奢侈品，为什么 LV 的包包那么贵？同样的材质做的包包，可能便宜几十倍。如果让 AI 从理性角度看，可能更倾向于买同样材质但没有品牌的包包。这里就涉及到很多溢价问题。

另一个问题是，我感觉 区块链解决不了人和人之间的 dispute。这就是为什么很多时候客服还是需要人工客服——很多时候问题不是理性的。除非是纯软件服务，比如定价 20 美金就是 20 美金，功能可以定义得很明确。但如果是实际产品，用户体验的好坏不是机器能判断的，区块链 也完全做不了。

这都是现实世界的问题，所以我非常反对在 区块链世界里用智能合约或区块链 方法去解决物理世界的问题——因为你没办法解决。

Hazel:

你还是得回归到物理世界这些问题怎么解决？

YQ:

例如我买了一个显示器，这个地方有问题。那你是直接通过客服系统解决呢，还是去链上发一笔交易，然后发起一个 dispute ，让别人来判断？这就把事情搞得太复杂了。

我个人感觉所有问题还是回到那一点：我们得遵循 奥卡姆剃刀 原则。如果它不能直接解决问题，反而增加了更多复杂步骤，那就不应该存在。

你买的显示器出问题，最好的解决方案可能是通过一个 Agent 看你发的图，判断是否真实，再根据实际情况处理。这大概率是一个 workflow 问题，对吧？这个问题不可能通过其他协议来解决。

这就回到那个点：我们怎么更好地解决人与人之间的 dispute？我感觉这比 Agent 更难解决。抛开法院打官司这些，像退货这种情况，就是为什么很多电子商务平台喜欢“7 天无理由退换”或 free refund 这种方式——因为它可以省去人力。如果招很多售后，成本可能比用户退货的成本更高。所以中间会有这样的计算。

当然这只是其中一个例子。回到你提的点：怎么解决 dispute，以及有没有更好的方法解决 settlement 问题？我个人感觉 AI 是帮不了的，除非我们把整个事情做得比较模块化。

YQ:

能够把需求以及交付的内容细化到大家完全没有分歧的程度，这样比较容易程序化。否则的话，刚刚提到的这些问题，我个人感觉是机器无法解决的。

我就想问一个问题，因为我们刚举的很多例子大部分都还是……

Hazel:

去交代我就是 Agent 的帮人花钱，对吧？那你相信那种 Agent 完全抛开人的情况吗？它背后也没有人，就是自己有一笔钱，然后自己花、自己赚钱。

前段时间很流行那个 Web3.0 嘛。当那个 Vitalik 批评了，他说不能完全把人跳过去，对吧？这个东西你觉得更多的是一个泡沫叙事，还是说它真的有价值？目前来看肯定是泡沫。

YQ:

AGI 还没有那么先进。还是回到那个点：当 AGI 已经强大到最初那个问题——强大到我们已经有信任问题，即他代表自己的利益还是代表你雇主的利益？当我们分不清这一点时，才适合讨论这个问题。

现阶段，我不认为他真的已经智能化到这种程度。比如你给他分配一个任务，他自己还有自己的小金库。当然，如果 AI 没有达到这个程度，我感觉这些都是多余的。

最终，现在它基本还是我们的 delegate，相当于我们的代理。他没有预设利益，大概率是代表我们自己的利益，除非别人 projection 然后把它 uphold 成不一样的东西。否则现阶段它还没有这么大的自主权。

Hazel:

假如真的到那个时候的话，

YQ:

我感觉那个时候我们就不讨论现在这些问题了。那时候可能大家讨论的就跟电影里一样——我不知道你看不看《Blade Runner 2049》，我看得非常着迷——那时候的问题会变成：你怎么证实你是一个人？ 这就更多是伦理问题了，而不是我们现在讨论的这些。

那时候需要定义：怎么判定他是纯 AI？他有自己的账户吗？他是否该拥有这样的权利？我感觉短期内应该还到不了这个阶段。就像今天早上看到的…

Hazel:

code 的创始人接受博客采访，被问及如果真的 AGI 会去做什么。他说要去做味增，可能这时候证明自己一个人也能做味增吧。这种感觉类似，但可能会做得更好。不过味增似乎需要很长时间，可能要发酵三年左右。他肯定没有继续做得很好。

最近我看到两个特别有意思的例子，关于 AI 雇人干活的事情：

1. 加州的一个共享无人驾驶汽车，通过 door dash 式下单让人帮忙关车门。有些人下车可能不关车门，于是就在 door dash 上发单子，附近的人可以拿钱去帮忙关门。这个例子中，AI 虽然没有自己的意识，但确实出现了这种现象——一辆无人驾驶汽车通过刀带 发单让人帮忙关车门，我觉得挺有意思的。

2. 我非常喜欢 《Blade Runner 2049》 里那个折纸独角兽（还是马？），用来判断“我到底是人还是机器”的设计很棒。

刚才提到花钱的问题，或者说现在整体来看，AI 最大的用途似乎是裁员——让老板们把人裁了，但还没有创造出新的方向。你前天发推提到这一点，是写 ETH2030 时的感慨，还是其他原因？其实只是真实观察。

YQ:

ChatGPT 出来大概有 3 年了吧。PT 早就出来，但我们确实没看到颠覆行业的新应用。我们看一下 Ticket 出来多久了？搜索类 App 已经差不多有 10 年都没什么新东西了。不止社交搜索类 App，其实整个 App 领域都没有什么新东西出来。有了 AI 以后，我没看到任何新的东西。

这就是为什么那篇文章写的：AI 出来以后，最赚钱的大概率就几个方向：

1. Media（卖铲子的），就是天天忽悠大家赶紧去买 GPU。去年可能就花了上万亿美金，沉默成本挺高的；

2. 卖 API 的，但说实话卖 API 的大概率他们自己都不赚钱。最近不是讲他们最新的那个 model 花了 100 亿美金衬出来的？相当于 AI 赚的钱最后还是给机器交电费了；

3. 现在市面上最多的就是贩卖焦虑，卖课，帮大家组装 OpenClaw 这些运维工具。这些是蛮赚钱的。

但除此之外，我个人感觉新的方向就是开源节流：

● 开源现在没有做到，没有看到任何新的突破。你看财报也一样的，Facebook 去年广告收入又创新高，可能超过 2000 亿美金了，但 AI 做得一塌糊涂。正常来讲 AI 应该分走一些 revenue，但最后人家 revenue 更好了；

● 节流 做得非常好。就像那篇文章预测的，可能 5 年之内有 50%到 80%程序员被干掉。现在应该也看到没人招 intern 或初级程序员了。从报表来看，虽然没赚更多钱，但省了一大笔钱，股价又可以涨了。

另一点就是你之前文章写的：我个人感觉现在 AI 最大用处就是裁员，其实就是裁程序员。因为：

● 第三次工业革命之后，超 1 亿多是程序员或软件开发相关职位；

● 第四次 AI 工业革命 大概率会淘汰很多岗位（不是淘汰，是自动化）。如果只是调 API 这种代码，肯定没有 AI 写得好，这些职位就没了。

与此同时，SaaS 公司股价掉得很厉害是因为 premium 也没有了。就像你说的：我都可以自己做，虽然效果可能只有 60%，但够用了。或者出现大量个体户（oneperson company），导致各种工具越来越便宜，很多 SaaS 应用自己做一套也比较便宜，相当于把 SaaS 的 premium 杀掉了。

新的 AI 公司 我感觉代替的更多是 SaaS 公司的 premium。但到底能代替多少呢？目前也是未知数。

另一个点：我其实也不是悲观，是因为过去几年世界经济根本没有增长。人作为人，我们的需求已经被满足到极致了。有没有 AI 大家需求就这些。除非像 Hans Zimmer，我很喜欢看《Dune》，因为他确实能画龙点睛。

YQ:

就是说我们去泰国，或者去火星做殖民，这就是另一回事了，因为我们不用存量竞争了。我个人感觉现在整个地球全是存量竞争。即使 OpenAI 跟 Apple 上市，然后他们如果报表好看，也是从 Facebook（之前 Meta）那边把蛋糕切过来的。它不太可能再说“我做一个新的蛋糕”，因为我个人感觉大家的需求基本到极致了。

接下来还要面临这么大的裁员潮，那需求就更低了。当人的需求到极致以后，就很难让这些东西再有增长。为什么我整体感觉不是说第四次工业革命——AI 工业革命不好？是因为它好，但我们确实没看到它接下来除了裁员以外，还能创造什么新的岗位。这些新的岗位是什么？这个确实大家都在找，但目前来看效果不是特别理想。

Hazel:

其实我觉得有点……之前有一个说法，就是 AI 刚开始的时候，大家会有点兴奋，说“哎，人口虽然不够了，但是我们长出来这么多 AI 对吧？这个 Agent 有消费能力啊。”

但其实 Agent 是人的 delegate 嘛，对吧？他自己没有什么需求，除了训练自己——要耗电、耗芯片之外。

但长期来看，你又是乐观的，对吧？因为你文章里也说，虽然现在这个体量低，但 Stripe、Amazon 也好，刚开始的时候就是没有交易量的。你会觉得你对 Agent 还是一个乐观主义的心态，比如说你相信他们将来是会涨。

但如果像你说的，它就是存量竞争，就是把人类原来有一部分给搬到 Agent 上了。当然这也是它的故事，但是不够……

YQ:

我们把旧的打破了，相当于又换一批新的进来了。

Hazel:

OK。对，但你会去监控哪些信号，觉得它是起来了呢？这个事除了我还是会监控所有 Agent 相关的信号。

YQ:

我现在真的十分想看到能超脱于我们已有的用户场景，有一个 Agent 它能重复产生类似收入超过 100 万美金，但它的场景必须是全新的——不是 Web2 的。之前有一个很火的 AI CMO，我花 100 美金充进去，发现做的跟骗钱一样，这种场景肯定不行。

我们需要看到一个全新场景，它能自主挣到超过 100 万美金，甚至更多。就像你讲的，一定要看到新场景、新岗位。这只能是全新的，就像 Web2 里不可能指望诺基亚做出智能手机时代的应用——生态不可能，因为思维固化了。

现在只能期待原生的 AI，这也是为什么我非常看好 AGI 以及刚刚提到的原生 payment。现在非常早期，目前做出来的东西大概率之后不能用，但我们可以一直迭代。场景会非常大，因为人的需求没变，但使用的工具和应用大概率都要变。最差情况也会创造出很多新场景，我们可以有新产品在这些场景里运作。

我非常看好 MPP，回归到那个点：我认为区块链就是为 Agent 创造的。因为对人来说它太难用了——抛开 permissionless、数字黄金这些概念，它的自主性太好了。假如真的像《Blade Runner 2049》那样，AGI 之后，AI 大概率会用区块链这套系统，因为人不能停掉它。资金逃逸也会用那个系统，大概率不会用 SWIFT 和银行系统。所以这天生就是为它定制的。

这就导致我个人感觉所有产品之后都会建立在这个环境上。为什么我非常推崇 x402？因为我感觉到（虽然很难量化）它是在对的方向上。确实有一种感觉是这样。

Blockchain native 是更长期的。如果 AI 持续朝着 AGI 方向发展，确实只能走向更加自主以及 permissionless 的路径。

Hazel:

Tempo 出来之后对以太坊社区的冲击大吗？

YQ:

我个人感觉不是一个赛道。可能对 Base 冲击可能会更明显。

因为我不认为他能做 DeFi 这些结算层，发 token 大概率还是在以太坊。但他会涉及很多支付卡、商户支付，因为这些是比较正规的支付。所以为什么对 Tron 的影响也不是很大？因为那些都是灰色地带。其实对 Base 的影响比较大。

我个人感觉 Stripe 的很多部署完全是针对 Coinbase 在做的。Coinbase 做出 A，那 Stripe 肯定要对着 A 抄一下。因为 Stripe 本身也不是 Crypto Native，大概率不会有太多 Crypto Native 的创新，但可以对标 Coinbase 抄。Stripe 对比 Coinbase 的优势在于，他有大量 Web2 商户，这是他最大的优势。相当于现在整个 Crypto 行业全都做 Web2，肯定没有 Stripe 做得好，因为人家本来就是做这个的，有用户、有商户，可以无缝对接。

但我们的优势是 Crypto Native，这是 Stripe 没有的。我们做的东西天生就是 permissionless，Stripe 不可能完全做到这一点，这也是我们最大的优势。

Hazel:

创业很难。我前段时间刚跟非洲的两个人聊，问他们现在有没有 996，他们说完全没有。这可能也是很大的需求，大家都找到自己的 market，但很难改变。

确实，那最后一个问题聊得比较多，这可能不限于 Crypto 领域。前两天我看了 Gary Tan 的推文，他提到一点：他对 AI 并不满意，因为他觉得大模型 让所有人的思考变得平庸化。所有人都跟同一个大模型聊天，而它只是把人类的语言综合在一起，给出一个看起来还不错的结果。

我很好奇，作为创业者，你怎么找机会？如果所有人都跟 AI 聊天，聊出来的机会可能也差不多。那怎么找到非共识，或者找到那个领域去做？还是说执行比想法更重要？以 Agent 支付 领域为例，你怎么看这件事？

YQ:

我用的越久，特别是今天跟团队讲，感觉基本得回归到笨办法。就是你还是得读大量的书。

第一点，AI 不能复制或替代每个创始人做的产品的最大不同点——无论不同于 AI 还是其他产品，就是你的品味。品味可能有各种原因：出生环境、读的书、旅途经历，最终积累成自己独特的风格，做出独一无二的产品。这不是靠和 AI 对话能产生的，因为每个人的境遇完全不同。这可能是创业者区别于他人的关键角度。

第二点，假如你做 B 端产品，核心是信任。这种人与人之间的信任，AI 无法建立。我和一个 VC 朋友聊天时提到 AI 替代人类的问题，他说：“AI 不能替代人喝酒。”对 VC 而言，很多关系靠喝酒建立；对我们来说，可能是在黑客松半夜一起做东西。这种信任建立，AI 代替不了。

第三点是笨办法。AI 往往不愿做脏活累活——比如那些面向人的琐碎工作。因为 AI 有更赚钱的方式，这些大家不愿做的活反而是机会。未来 AI 能替代自动化工作，但像电工、维修工等暂时无法被机器替代的领域，也是好方向。

总结三点： 1. 品味； 2. 信任； 3. 笨办法（脏活累活）。

不管有没有 AI，这些都能显著区分一个人、公司或产品。长期来看，这些点始终有效。

Hazel:

再次感谢 YQ 今天的精彩分享！也欢迎大家去关注他的动态：

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- 关注 ETH2030 等项目。

AGI 时代的生产力确实令人惊叹——短短几个月就搭建了多个网站（比如 8004Scan 上的 5 个网站）。

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