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贪婪 79
整理 & 编译:深潮TechFlow
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
播出日期:2024年10月30日
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?
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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 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。
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。
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 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。
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。
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 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。
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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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