作者:Zen,PANews
你花了半年时间,让 ChatGPT 理解你的工作习惯、写作风格与长期项目。它知道你习惯怎样修改文章,知道你经常关注哪些公司,也逐渐理解你对内容结构、语气和信息密度的偏好。
但某天,更强的新模型出现了。你打开 Claude、Gemini 或 DeepSeek,发现一切又要重新开始。新的模型不认识你,不知道你过去几个月积累下来的工作上下文,也不知道你如何思考、如何写作、如何做决策。
过去两年,AI 行业最重要的竞争围绕“模型能力”展开。谁的推理更强、上下文更长、代码能力更好,几乎决定了一切。但现在,一个新的问题正在浮现:AI 越来越懂你,但这些“理解”究竟属于谁?
角色转变,AI从聊天工具变成私人数字助手
2022年11月,AI聊天机器人ChatGPT横空出世。其上线后在全球掀起了一股聊天热,仅两个月便月活破亿,成为史上增长最快的消费者应用程序。那时,大模型更像一种“高级搜索”。用户向 AI 提问,它即时生成答案,对话结束后,关系也随之中断。
但最近两年,AI 的角色正在发生明显变化。随着推理能力、代码能力和工具调用能力不断提升,AI 已经开始深入真实工作流。越来越多人开始用它写代码、整理资料、分析数据、规划行程、管理日程,甚至长期参与内容创作与商业决策。
很多情况下,用户已经不再只是“向 AI 提问”,而是在与 AI 长期协作。它开始理解你的工作方式、表达习惯与长期目标,也开始持续参与同一个项目、同一套工作流,甚至逐渐承担部分执行任务。某种程度上,AI 正在从一次性问答工具,逐渐变成一种长期存在的私人数字助手。
而随着模型能力的大幅提高,头部产品力越来越接近,以及AI长期、广泛的使用,新的问题开始浮现。
一旦 AI 开始长时间协作,作为系统存储并召回过去经验,以改进决策和整体表现的“记忆”,就不再只是无关痛痒的数据库。在很多应用场景里,瓶颈已经不再是模型的推理水平,而是关于长期记忆、上下文管理的能力。Cloudflare 也直接把 agentic memory 称为当下 AI 基础设施里面临的最大挑战、同时也是发展最快的领域之一。
头部 AI 公司也已经意识到,长期记忆正在成为产品体验的一部分。OpenAI 将 ChatGPT 的记忆拆成 saved memories 与 Reference chat history,前者保存用户希望长期保留的信息,后者则允许 ChatGPT 从过往对话中提取有用内容,用于后续个性化回答。Gemini 也开始基于此前对话学习用户偏好。Claude 则推出 memory,并支持记忆导入与导出。
平台孤岛让AI“记忆”成为行业新战场
但问题在于,这些记忆能力总体上仍围绕各自平台展开,只属于平台独立的账号体系、产品环境,仍是一座座孤岛。Anthropic虽已支持记忆导入导出,但目前更像是面向 Claude 的迁移工具,而不是被各家共同采用的一套通用记忆标准。
而 ZetaChain想切入的,正是这部分空白。彻底转向 AI 后,ZetaChain 开始将“所有权”这一原本属于加密世界的概念,进一步扩展到 AI 记忆与用户上下文之中。它希望构建的,不只是一个聊天产品,而是一套独立于模型平台之外的隐私记忆层(Private Memory Layer),让用户能够真正拥有自己的长期记忆、行为偏好与 AI 上下文。
ZetaChain的AI消费级产品Anuma主张让用户拥有一套加密的私有记忆,并支持在ChatGPT、Claude、Gemini等主流不同AI模型之间无缝衔接使用。用户不必每次切换模型都重新建立背景、偏好和工作习惯,而是由用户控制访问权限,将自己的历史记忆带到不同模型和 Agent 之中。
随着 AI 逐步积累用户的使用偏好、写作习惯、工作流程和历史对话,所谓的“记忆”会越来越像一层“人格镜像”。它不仅能决定模型回答是否符合用户偏好,还可能决定模型将来替你做决定时,是不是沿着你的习惯和价值观行动。
而除了让用户拥有记忆所有权,以及面对不同任务可选择不同特长的模型外,Anuma 还在构建一种可编程、可审计、可撤销的权限系统,其允许AI agent一次性读取记录,且随时可对权限进行撤销,而所有权限变更都可以在链上被记录与追踪。
不仅如此,用户的记忆与知识图谱,也都将能够成为可共享、授权、货币化的资产,且无需暴露原始数据。这使得投资人、医生、律师以及开发者等职业的用户,可以把自己的专业知识封装成 Agent,并发布到 Agent Marketplace,在他人调用时获得收益。
从跨链到跨AI平台,ZetaChain为何转型?
使Anuma能够实现上述功能的,得益于ZetaChain开发的底层基础设施Private Memory Layer。作为一个面向 AI 的私有记忆、身份、权限、支付与智能体基础设施,其旨在让应用与智能体能够跨模型协作,同时用户始终保持控制权。
ZetaChain曾一直专注于跨链互操作基础设施,核心目标是解决不同区块链之间的资产与消息传递问题。在“统一多链入口”这件事上,其做出了相当规模的网络和叙事。据其官方数据,该区块链上有1190 万独立地址和 2.41 亿笔交易。
但随着 Anuma 于今年 4 月 27 日公开上线,并在首月用户数突破 5 万后,ZetaChain开始决定全面转向 AI,并逐步关闭跨链互操作业务。而这次转型背后,也存在着一条相对清晰的内在逻辑。
过去,ZetaChain主要处理的是链与链之间无法互通的问题。而在今天的 AI 世界里,类似的割裂同样存在。某种程度上,数字资产之于区块链,就像记忆与上下文之于AI。不同模型拥有各自封闭的记忆体系,用户一旦切换平台,长期积累的上下文与行为偏好往往也会随之中断。
随着近些年发展,ZetaChain认为,如今其面临的最大的挑战已不再是区块链之间的跨链转账,而是不同模型、不同 Agent 之间的连续性,以及用户对自身上下文的所有权问题。
a16z crypto 此前也在分析文章中提到,agent 已经开始成为经济参与者,但它们还缺少可移植的身份、可编程的支付、可验证的授权,以及跨环境协作所需的公共协调层。因此,与很多AI+Crypto项目生硬地寻找应用场景相比,ZetaChain转型的逻辑要顺畅得多。
而在商业史上,基础设施公司的成功转型并不罕见。此类公司往往不是单纯换赛道,而是基于产品逻辑追逐新的瓶颈。英伟达最初最重要的叙事是图形计算与游戏显卡,但随着 AI 兴起,其 GPU 架构最终成为整个 AI 产业的核心基础设施。基础设施从来不会永远围绕同一个约束点展开,而真正的赢家,往往是最早识别出“下一个约束点”正在出现的人。
从隐私记忆层到AI 消费层
随着 AI 的爆发式发展,未来 AI 的形态显然不会只停留在聊天窗口,而会逐渐演变成大量长期存在、彼此协作的 AI 助手。基于这一判断,ZetaChain 在提出“隐私记忆层”,并试图解决 AI 如何长期理解用户的问题之外,又进一步提出了 “AI消费层(AI Consumer Layer)”的概念,希望重新定义 AI 长期代表用户工作后,用户与 AI 之间的关系。
在 ZetaChain 的设想里,未来 AI 不只是回答问题,而会深度参与用户的工作流与日常决策。不同 AI 助手会负责不同任务,有的处理代码,有的整理财务,有的负责行程规划,还有的长期参与内容创作与研究分析。而这些 AI 如果想真正协同工作,就需要共享同一套长期上下文、身份与权限体系。
因此,所谓的“AI消费层”,本质上是在尝试把原本分散的能力整合成一套统一框架。其中,Memory 负责长期上下文,Permissions 负责权限控制,Identity 负责身份体系,Payments 负责 AI 之间的调用与支付,而 Agents 则是最终代表用户执行任务的 AI 网络。
这也是为什么“所有权”会成为 ZetaChain 反复强调的核心概念。
因为在这个体系里,用户是否仍然拥有自己的上下文、权限与身份成为了最重要的事。例如,未来一个负责代码审查的 AI,可以被临时授权读取 GitHub 仓库;一个负责税务整理的 AI,可以一次性读取报税材料;一个负责旅行安排的 AI,则只能访问出行历史与日历信息权限不再由平台统一控制,而是由用户动态分配,并能够随时撤回。
而这,也正是区块链开始重新与 AI 发生联系的原因。
当越来越多 AI 同时代表用户工作后,“谁能访问什么”、“权限是否可撤回”、“调用是否可追踪”会逐渐变成新的基础设施问题。而链上权限系统,天然适合处理这种多方协作关系。
“AI 基础设施代币”ZETA,随转型带来效用增长
随ZetaChain战略一同调整的,还有ZETA代币的功能与效用。过去,ZETA 更像传统公链代币,主要承担 Gas、验证与跨链网络安全功能,机制设计上并无太多新意。但在新叙事下,ZETA将成为一种“AI 基础设施代币”,效用也将大幅提升。
按照 ZetaChain 当前的描述,未来 ZETA 将承担几类用途:
首先是 AI 模型与 Agent 的访问权限。部分高级模型、专业 AI 工具或 Agent 服务,需要通过 ZETA 解锁或支付调用费用。
其次是 Agent 之间的支付结算。ZetaChain 提到未来不同 AI 与应用之间的交互,会通过 x402 协议完成链上支付。它的目标其实很明确:如果未来 AI 会自动调用其他 AI,那么机器之间也需要原生支付系统。
第三是权限与记忆更新的链上操作。用户对权限、访问控制与记忆状态的修改,未来可能都会变成链上记录。
第四则是创作者经济。ZetaChain 希望未来开发者、研究员、律师、医生等专业人士,可以把自己的知识封装成 AI 工具或 Agent,并通过调用获得收入,而 ZETA 则承担其中的价值流转角色。
不过,需要说明的是,这部分目前仍然更多停留在叙事阶段。因为 AI Agent 经济本身还远未成熟,真正大规模的“AI 调用 AI”、“Agent 自主支付”也还没有出现。包括 x402、链上权限、AI 身份这些概念,现在更多仍然属于基础设施预埋,而非已经被验证的大规模需求。
但 ZetaChain 及其产品逻辑之所以值得关注,并不只是因为它做了一个基础设施,配套了 AI 产品,更在于它试图重新定义未来用户的记忆、身份、上下文与 AI 权限,究竟属于平台,还是属于用户自己。而 ZetaChain想做的,本质上是让这些东西不再被平台掌控,而重新回到用户手里。
