When Billions Begin to Operate Everything by Voice, How Far is ‘All Assets on Chain’?

marsbitPublicado a 2026-06-25Actualizado a 2026-06-25

Resumen

In June 2026, WeChat began a limited rollout of "Xiaowei," its native AI assistant. This move is more than an upgrade to a smarter chatbot; it signals a crucial step from "universal internet access" toward the broader vision of "full asset tokenization." Xiaowei, powered primarily by WeChat's in-house WeLM model, demonstrates four key capabilities: 1) direct voice/web chat control of app functions, 2) automated access to mini-programs for services, 3) instant comprehension and summarization of complex documents like PDFs, and 4) generating functional mini-program prototypes from simple natural language requests. This represents a fundamental shift from GUI (Graphical User Interface) to LUI (Language User Interface), eliminating friction in human-digital interaction. The rollout is pivotal because it brings AI Agents to China's massive user base with zero friction—no new app downloads or accounts needed. This "seamless access" mirrors past platform revolutions like the App Store or WeChat Mini-Programs, potentially unlocking a global AI Agent market projected to grow from $7.92 billion in 2025 to nearly $295 billion by 2035. The article argues that China's internet evolution has moved from "connecting everyone" to "putting all services online." The next phase is "tokenizing all assets"—a concept broader than just Real World Assets (RWA) like real estate. It encompasses tokenizing personal assets like social influence, attention, and credit history. RWA tokenization itself i...

EXIO Research Institute | June 24, 2026

On June 20, 2026, WeChat revealed an AI trump card to a portion of its user base — the native AI assistant “Xiao Wei” began a limited rollout. Users who received the internal test access found a green robot-eye-shaped icon in the upper left corner of the main WeChat interface. Clicking on it entered a dialogue interface marked “Beta,” supporting both text and voice interaction[1].

You might think this is just another chatbot. But if we zoom out, the significance of this event is far greater than it appears on the surface—it may be the most crucial piece of the puzzle in the grand narrative of the internet transitioning from “universal internet access” to “all assets on chain.”

I. The Four Tiers of “Xiao Wei”: Not Just Chat, But “What You Say Is What You Get”

WeChat's team has positioned Xiao Wei with restraint: “Users can converse with Xiao Wei via text or voice, leveraging AI technology to better use WeChat, communicate with friends, or activate Mini Programs to provide better services.”[2] However, the capability system revealed by user feedback from the limited rollout hints at a clear ambition.

From a technical standpoint, Xiao Wei employs WeLM (the WeChat team's self-developed Chinese large language model) as its primary model, calls upon DeepSeek as a fallback for complex reasoning scenarios, and is also testing third-party models like Zhipu and Alibaba to maintain technical flexibility[3]. This pragmatic “hybrid model” approach itself speaks volumes—WeChat's goal has never been to show off technical prowess, but to make AI truly functional.

In terms of practical experience, Xiao Wei demonstrates four progressive tiers[4]. The first tier is native “What You Say Is What You Get” control—you can say, “Send a message to Old Zhang saying tomorrow's meeting is moved to 3 PM,” and Xiao Wei can accurately recognize the social relationship chain and complete the operation. The second tier is ecosystem invocation, automatically launching Mini Programs to complete full-process life services like hospital appointments, shopping, and ride-hailing. The third tier is content comprehension; send it a PDF, and it generates a structured summary within seconds. The fourth tier is the most impressive—generating small tools using natural language. “Help me make a running check-in Mini Program,” and it can produce a prototype in seconds.

This is no longer just a “smarter Siri.” It is the world's largest super-app by user volume, for the first time truly embedding an AI Agent into the ordinary person's daily scenarios of communication, payment, social interaction, and work.

II. The “D-Day” for AI Agents: From Geek Toy to Utility

Why is the limited rollout of “Xiao Wei” a landmark event? Because before this, for most Chinese people, AI Agents remained a concept in the news—ChatGPT required VPN access, Manus needed an invitation code, and various domestic Agents mostly stayed at the demo stage. WeChat did one thing: it lowered the barrier to entry for AI Agents to zero.

1.4 billion monthly active users don't need to download a new app, register a new account, or learn a new interface. They just need to open WeChat as usual and speak to a “little green eye” to experience the magic of “generate a Mini Program with one sentence”[5]. The explosive potential of this “seamless access” reminds us of how the App Store in 2008 made it easy for everyone to download apps, or how WeChat Mini Programs in 2017 made the “touch-and-go” service revolution possible.

From a broader perspective, the global AI Agent market is on the eve of an explosion. According to Precedence Research data, the global AI Agent market size in 2025 is approximately $7.92 billion, projected to soar to $294.66 billion by 2035, with a compound annual growth rate (CAGR) of 43.57%[6]. Among role segments, “Productivity & Personal Assistant” type Agents lead all categories with a CAGR of 29.50%. And WeChat's Xiao Wei is precisely the one that first cracked open the hardest nut in this high-growth sector—the mass consumer market.

III. From “People Seeking Functions” to “Functions Finding People”: A Silent Productivity Revolution

Let's imagine daily life after “Xiao Wei” matures.

You wake up and say to your phone, “Xiao Wei, see if there are any important messages today, then order me an Americano to the office.” It will not only summarize the key points of your overnight unread WeChat messages but also open the Starbucks Mini Program to complete the order. At the office, you throw a 30-page research report PDF at it, and three minutes later, you receive a structured summary with key highlights. During your lunch break, you suddenly think, “I want to take my parents to Yunnan next month, budget 10,000 RMB, help me plan it.” Xiao Wei will generate a travel itinerary, hotel comparisons within minutes, and even create a “Family Trip” group chat and post the guide inside. In an afternoon meeting, you tell it, “Create a running check-in Mini Program, run three times a week, three kilometers each time.” It actually generates a usable Mini Program prototype for you in seconds[7].

In this scenario, you no longer need to remember which function is in which menu of which app. You speak, and things get done. This isn't a simple “voice assistant upgrade”; it's a fundamental shift in the interaction paradigm—from GUI (Graphical User Interface) to LUI (Language User Interface), from “people seeking functions” to “functions finding people.”

A research report from Tianfeng Securities proposes a core formula: AITAM = Total Salary × Replacement Rate × AI Efficiency Optimization[8]. They estimate that the total target market for AI Agents in China alone is as high as 3.61 trillion yuan. When AI Agents evolve from “white-collar assistants” to “versatile managers by everyone's side,” they replace not only repetitive labor but also the friction cost in human interaction with the digital world.

IV. From “Universal Internet Access” to “All Assets on Chain”: An Invisible Undercurrent

The development history of the Chinese internet can be summarized with three keywords: connection, services, and assetization.

From the full functional connection to the international internet in 1994 to today, the number of Chinese netizens has exceeded 1.1 billion, with an internet penetration rate over 78%. “Universal internet access” was largely achieved in thirty years. Building on connection, WeChat, through Mini Programs and Official Accounts, accomplished “services going online”—government affairs, healthcare, finance, education, almost all life services have been moved online. Today, we stand at the threshold of the third stage: assets on chain.

The term “all assets on chain” often first brings to mind RWA (Real World Assets, tokenization of real-world assets)—moving traditional assets like real estate, bonds, and gold onto the blockchain. This understanding is correct but too narrow. The truly broad sense of “all assets on chain” should include all value that can be verified, quantified, and circulated:

Your social influence is an asset. The ten-year accumulation of Moments, private domain traffic, and social relationship chains within WeChat, once just “data,” may in the future be tokenized through SocialFi mechanisms, becoming the basis for your earnings[9].

Your attention is an asset. When you “scroll through videos” on a short-video platform, the platform sells your attention to advertisers via algorithms. In the Web3 logic, this attention rightfully belongs to you and could be captured and priced through token mechanisms[10]. Additionally, your personal credit could be an asset. For a long time, credit records have been confined within data silos like the central bank's credit system and internet giants. When AI Agents become everyone's “digital avatar,” the behavioral data, fulfillment records, and social reputation they accumulate could form a set of on-chain personal credit systems, becoming your “credit collateral” in the DeFi world.

Does this sound distant? It's closer than you think. 21Shares, in its 2026 crypto market outlook report, predicts that the total value locked (TVL) in tokenized real-world assets (RWA) will increase from $35 billion in 2025 to over $500 billion in 2026[11]. Roland Berger is even more optimistic, forecasting that the global tokenized asset market size could reach nearly $11 trillion by 2030[12]. From real estate to cultural IP, from airline miles to luxury diamonds, all assets are being reimagined.

V. When AI Agent Meets RWA: The Future Paradigm of Wealth Management

Let's superimpose these two trends: on one hand, AI Agents are taking over the entry point for human interaction with the digital world; on the other hand, global assets are moving on-chain at an unprecedented rate. What happens when these two meet?

Imagine this scenario: Your AI Agent knows you have some idle funds maturing next month. It proactively tells you, “Based on your risk preference and recent market conditions, I suggest allocating 30% to tokenized U.S. Treasury bonds (current annualized 4.2%), 20% to gold tokens to hedge against inflation, and leaving the remaining 50% in a liquidity pool for随时 use. Do you need me to execute this for you?” You nod, and three seconds later, the allocation is complete—all settled on-chain, all compliant and transparent, all backed by underlying assets.

This is not science fiction. This “AI Agent + RWA” wealth management paradigm is moving from concept to implementation. In the B2B sector, enterprise-level Agents can already automate high-workload tasks like invoice verification, SOC alert triage, and data entry, reducing manual workload by over 60%[13]. In the C2C sector, AI financial apps like Albert already offer features like “auto-save,” “tax planning,” and “financial freedom roadmap”[14]. When these capabilities combine with on-chain assets, personal wealth management will enter a completely new dimension—your Agent not only helps manage your accounts but also helps you search for, allocate, and rebalance optimal asset portfolios globally.

VI. The Next Future for AI Agents?

As a research institute long focused on the convergence of Web3 and traditional finance, EXIO Research Institute believes the limited rollout of “Xiao Wei” is a signal: AI Agents are moving from “proof of concept” to the “user education” stage. WeChat, with its 1.4 billion users, has helped the entire industry complete the most difficult cold start—enabling ordinary people to genuinely use an AI Agent for the first time, seamlessly, at zero cost, and with zero barrier to entry. Once this step is taken, there's no turning back.

And the pace of asset tokenization is also accelerating. In Hong Kong, the EXIO Group is accelerating its efforts in this field—including building a full-chain service system from RWA tokenization issuance (RWA Issuance) to secondary market liquidity management, to compliant infrastructure (RWA Launchpad)[15], laying the groundwork in advance for the future of all assets on chain and even automated trading. The underlying logic of these initiatives converges with the vision of “Xiao Wei”: lower the barriers, enable more people to participate. WeChat is lowering the barrier to using AI, while more startups are attempting to lower the investment barrier to quality assets.

Conclusion: What We Are Experiencing Is More Than Just a Technology Upgrade

In 1994, China connected to the internet via a 64K international dedicated line. Back then, few imagined that this thin line would grow into a digital world that 1.4 billion people cannot live without thirty years later. In 2026, that green little eye icon in WeChat may be a similar historical node. It marks AI Agents transitioning from “geek toys” to “utilities,” and also foreshadows the “all assets on chain” wave moving from niche to mainstream.

From universal internet access, to all services online, to all assets on chain—each step is not an isolated technology upgrade but a redefinition of the relationship between humanity and the digital world. And AI Agents are precisely the golden thread connecting all of this.

When 1.4 billion people begin to get used to “speaking” to operate everything, when every command may reach some asset on-chain, when everyone's attention, credit, and social influence are endowed with financial attributes—what we are ushering in is not just a more convenient WeChat, but possibly an entirely new wealth paradigm.

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Preguntas relacionadas

QAccording to the article, what is the significance of WeChat's 'Xiao Wei' AI assistant going into limited testing?

AIt is a landmark event because it massively lowers the barrier for ordinary users to access AI Agents. With 1.4 billion monthly active users, WeChat provides a 'zero-cost, frictionless' entry point. This moves AI Agents from being a niche 'geek toy' concept into a ubiquitous utility ('water and electricity') for the masses, serving as a crucial piece for the broader narrative of moving from 'universal internet access' to 'full asset tokenization'.

QThe article describes four progressive capabilities of the 'Xiao Wei' AI Agent. What is the most advanced ('most stunning') capability mentioned?

AThe most advanced and 'most stunning' capability is using natural language to generate functional mini-applications (mini-programs). For example, a user can say 'Help me make a running check-in mini-program,' and the AI Agent can produce a working prototype within seconds.

QWhat major shift in human-computer interaction paradigm does the widespread adoption of AI Agents like 'Xiao Wei' represent?

AIt represents a fundamental shift from GUI (Graphical User Interface) and the paradigm of 'humans finding functions' to LUI (Language User Interface) and the paradigm of 'functions finding humans.' Users no longer need to remember which function is in which app's menu; they simply speak, and the task is executed.

QHow does the article define 'full asset tokenization' (全资产上链) beyond just traditional financial assets?

AIt defines 'full asset tokenization' broadly as encompassing 'all value that can be confirmed, quantified, and circulated.' This includes non-traditional assets such as an individual's social influence (potentially tokenizable via SocialFi), personal attention (which could be captured and priced via token mechanisms in Web3), and personal credit (potentially forming a chain-based credit system from an AI Agent's accumulated behavioral data).

QWhat future scenario does the article paint by combining the trends of widespread AI Agent adoption and rapid asset tokenization (RWA)?

AIt envisions a future paradigm for wealth management where a personal AI Agent proactively manages one's finances on a global scale. For example, the Agent could analyze a user's risk profile and upcoming cash flow, recommend a portfolio allocation (e.g., tokenized U.S. bonds, gold tokens, liquidity pools), and execute the entire configuration on-chain within seconds, all in a compliant and transparent manner.

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DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con la Innovación de Web3 y AI En una era donde la tecnología remodela la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Presentamos DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, manteniendo la claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto pretende automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a la distribución de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre caminos para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Potenciada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas encontradas en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de las partes interesadas en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana señala la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI tiene como objetivo evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones de tesorería. Este modelo se alinea con la ética de empoderamiento comunitario que se encuentra en varias aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Alianzas Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiación de las empresas tradicionales de tecnología educativa. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Aunque aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para combinar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios en diversas vías de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones del usuario, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos del aprendiz, reforzando áreas débiles a través de ejercicios específicos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o exhibir sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad que poseen tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en la oferta de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances de IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la mainnet con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en el equilibrio de los costos asociados con el procesamiento de IA y el mantenimiento de una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones de habilidades lingüísticas verificadas por blockchain. Además, la expansión entre cadenas podría permitir al proyecto acceder a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Aunque su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se relacionan con la educación lingüística, empoderando a las comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

582 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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