9月加密市场展望：看好BTC生态，Solana遇冷或是抄底机会

区块律动发布于2003-09-24更新于2024-09-03

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Near重返AI舞台：因“发薪难”转型公链，Agent和隐私成新增长故事

Near公链的诞生源于一个现实困境：其创始人Illia Polosukhin（Transformer论文合著者）最初的人工智能创业公司因难以向全球开发者支付跨境薪资，且当时公链效率低下、费用高昂，被迫搁置AI业务，转而于2018年创建了Near公链。早期，Near专注于分片技术，但生态发展缓慢。随着AI热潮再起，Near凭借其创始人的AI背景重回视野，并转向“意图”（Intents）和隐私交易等新叙事。 Near Intents通过链下求解器网络竞价为用户提供简化的跨链交易体验，用户只需表达需求，系统自动处理路径和Gas费用。该协议已覆盖25条公链，总锁仓价值超8500万美元，累计交易量突破200亿美元，并产生了超过3400万美元的手续费收入，为NEAR代币带来通缩动力。同时，Near推出的私密交易功能（私密意图和私密兑换）显著增长，近期占链上总交易量的41.63%，满足了机构和大额交易者对避免MEV攻击和策略泄露的隐私需求。然而，高比例的隐私交易也可能引发监管关注。从因发薪难题转型公链，到借助AI热潮和链抽象、意图及隐私交易寻找新增长点，Near在不断适应市场变化，但其长期生态护城河仍有待观察。

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从以太坊到AI的“CROPS”：Vitalik反复强调的这套“慢变量”，究竟是什么？

以太坊创始人Vitalik Buterin近期频繁强调一个概念——CROPS，它代表抗审查性（Censorship Resistance）、抗捕获性（Capture Resistance）、开源（Open Source）、隐私（Privacy）和安全（Security）。这一理念源于以太坊基金会发布的指导文件，旨在确保用户在数字生活中不依赖单一平台、不丧失最终控制权。随着AI技术深入钱包和自动化执行场景，CROPS的内涵超越了以太坊的原有范畴，成为AI时代用户能否掌控自身数字生活的关键问题。Vitalik指出，真正的“CROPS AI”应支持多种硬件平台，而不仅仅是“去中心化AI”。当AI成为用户的数字代理人，处理资产管理和链上操作时，确保其抗审查、开放、隐私和安全变得至关重要。 CROPS Ethereum与CROPS AI存在显著交集。例如，通过零知识证明实现付费远程大模型调用和私密以太坊RPC读取，旨在让用户在获取远程服务的同时避免暴露敏感信息。未来，可能出现更多针对以太坊场景微调的AI模型，用于提升智能合约和生态安全。这一理念将深刻影响Web3生态，尤其是钱包等入口层产品。在市场关注短期热点的背景下，CROPS提醒我们关注那些决定长期方向的技术变量：在AI加速接管数字世界的时代，确保系统可理解、可验证、注重隐私和安全，才是以太坊持续价值的真正体现。

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Zcash漏洞本可无限铸造未检测到的ZEC

Zcash的Orchard隐私池中发现一个严重漏洞，可能允许攻击者在未被察觉的情况下无限制造伪造ZEC。该漏洞由安全研究员Taylor Hornby于5月29日发现，并在6月2日前通过紧急响应完成修复。漏洞源于Orchard电路中的一个规则约束不足，使得攻击者能提交虚假输入并通过验证。该漏洞自2022年5月Orchard激活起一直存在。由于Orchard的隐私特性，无法通过密码学方法证明漏洞在修复前是否已被利用。为应对此问题，Shielded Labs正与其他开发者探讨网络升级方案，计划部署新的隐私池并采用闸门式记账，以验证ZEC供应完整性。同时，团队将加速推进对Orchard电路的正式验证工作，以提升系统安全性。事件引发市场担忧，ZEC价格在24小时内下跌近45%。

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硅谷「创投教父」史蒂夫·霍夫曼：Web3 + AI 可能是一个陷阱

硅谷创投教父史蒂夫·霍夫曼在接受访谈时指出，AI正处于极早期，真正的拐点——能够协同处理复杂任务的自主Agent预计2-4年内到来，这将引发知识型岗位的结构性失业。他建议商业模式应围绕“人机协同”设计，政策需重视职业再培训与社会保障。霍夫曼认为，硅谷将继续主导前沿大模型基础研究，而中国凭借强大的执行力、规模化能力和完备的供应链，将在AI应用落地及机器人硬件领域胜出，扮演“快速跟随者”角色。他建议初创企业应聚焦细分、专业、场景深的领域，以此构建防御壁垒，并以超过巨头的迭代速度建立优势。对于创业方向，他认为AI驱动的知识服务能打破传统咨询业难以规模化的魔咒，AI安全与反欺诈是潜力巨大的赛道。但他对“Web3+AI”的结合持怀疑态度，认为Web3对主流市场价值有限，强行结合只会增加复杂度，对大多数创业者而言可能是一个陷阱。霍夫曼强调，下一代创业者需具备系统思维、紧扣真实需求、打造持续学习型团队，并深入理解AI的能力边界。他正推动在大学建立研究中心，旨在培养未来领袖进行负责任的技术创新，使AI的发展契合人类价值观。

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Token不经济，经济不Token

本文探讨AI行业当前从技术驱动转向资本效率主导的深刻转变。OpenAI等巨头面临巨额算力投入导致的持续亏损，其“用户增长反而增加成本”的模式与传统互联网相悖，且存在通过“云积分”等内部循环创造收入的估值泡沫。与此同时，快手可灵、百度昆仑芯等大厂AI业务通过分拆独立，估值实现数倍跃升，核心在于其从集团“成本中心”转变为可按稀缺性、成长性独立估值的“价值中心”。这反映了资本对AI资产的重新定价：分拆使其摆脱集团利润约束，获得高溢价。行业竞争焦点正从单纯的“模型能力”和“算力规模”竞赛，转向“系统效率”和“商业价值兑现”。智能体等发展凸显了CPU编排与全栈工程的重要性。当前AI处于高投入但大规模商业化前夕的关键节点，2026年的融资、分拆潮本质是资本在追问AI技术的真实价值，这将重塑未来十年的产业格局。

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