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赵长鹏（CZ）直言不讳：为何大多数AI代理都失败了
在迪拜举行的Token2049大会上，币安创始人兼前首席执行官赵长鹏（CZ）发表了一番震撼人心的言论，引发了关于加密AI代理的热烈讨论。他直言不讳地指出，当前99.99%的加密AI代理“毫无用处”。这不仅仅是一个随意的观察，更是对行业转向构建具有真正实用价值的应用程序的强烈呼吁。
面对满座的观众，CZ毫不避讳地指出了AI与加密结合中的巨大脱节。尽管许多项目迅速将“AI”标签贴在其名称或代币上，但很少有项目真正利用人工智能来提升用户体验、提高效率或解决加密生态系统中的实际问题。CZ的观点很明确：行业需要超越由流行词驱动的投机性代币发行，专注于创建能够执行必要功能的AI工具。
AI在加密领域的真正实用价值是什么？
如果大多数现有的AI代理都无用，那么什么才是有用的呢？CZ提供了一些他设想的加密实用案例：
增强客户支持：能够为使用复杂加密平台的用户提供智能、上下文感知的支持，高效解决问题并提供指导的AI代理。
主动风险监控：能够分析大量链上和链下数据，检测欺诈活动，识别安全漏洞，并实时向用户或平台发出潜在风险警报的AI系统。
这些例子表明，AI被用于解决加密领域中的具体操作挑战，从而提高安全性、可访问性和用户满意度。AI应作为一种功能性工具，而不仅仅是一个营销标签。
AI在加密领域的变革潜力
尽管对当前状态持批评态度，CZ对AI在加密领域的长期影响仍持乐观态度。他认为，人工智能将从根本上改变用户与区块链和去中心化应用程序的互动方式。想象一下未来：
AI代理作为个人加密助手，管理投资组合，根据用户目标执行复杂的交易策略，并提供个性化的市场洞察。
AI通过自动审计和漏洞检测，在部署前增强智能合约的安全性。
AI为运营数字资产的企业简化合规流程。
AI通过优化资源分配和共识机制，提高去中心化网络的效率。
潜在应用广泛，从改进交易算法和市场分析，到增强安全协议和自动化区块链上的复杂任务。正如CZ所强调的，关键在于构建能够有效且可靠地执行这些功能的代理。
构建有用的区块链AI：挑战与前进之路
创建真正有用的区块链AI代理并非没有挑战。区块链数据的独特性（通常不可变且透明，但也复杂且有时非结构化）需要专门的AI方法。其他障碍包括：
数据可访问性和质量：训练强大的AI模型需要大量高质量的数据集。访问和处理相关的链上和链下数据可能很复杂。
集成复杂性：将复杂的AI模型与现有的区块链基础设施和去中心化应用程序无缝集成是一个重大的技术挑战。
信任和透明度：用户需要信任与其数字资产互动的AI代理。在某些AI模型的“黑箱”性质下，这在加密这种信任至上的环境中可能是一个障碍。可解释的AI（XAI）将至关重要。
安全风险：AI模型本身可能成为攻击或操纵的目标，对其管理的系统构成新的安全风险。
监管不确定性：AI和加密的监管环境仍在演变，为构建集成解决方案的开发者带来了不确定性。
克服这些挑战需要专注于构建坚实的技术基础，促进AI研究人员和区块链开发者之间的跨学科合作，并优先考虑解决现实问题而非投机性功能。
未来的可操作见解
CZ的言论为行业提供了重要的方向修正。对于开发者来说，这是一个以目的和实用性为导向的呼吁。对于投资者来说，这是一个超越炒作、基于实际用例和技术实质评估项目的信号。对于用户来说，这是一个鼓励他们要求更多而不仅仅是流行词，并寻找真正增强其加密体验的工具。
加密领域AI的未来不在于带有投机性代币的无用代理，而在于使与去中心化世界的互动更安全、更简单、更高效的强大智能工具。这需要集体从投机转向真正的创新和实用性创造。
结论：对实用性驱动的AI的迫切需求
赵长鹏在Token2049上的批评是一个重要的警钟。尽管AI与加密的结合具有巨大的潜力，但当前的环境充斥着缺乏真正加密实用性的项目。前进的道路需要专注于构建解决具体问题、增强用户体验并为生态系统做出有意义贡献的加密AI代理。AI在加密领域改变与区块链AI互动的潜力是不可否认的，但实现这一未来取决于行业超越炒作、构建真正有用的解决方案的承诺。
