a16z 最新研究：2026 年 AI + Crypto 的三大核心趨勢

原文標題：AI in 2026: 3 trends

原文作者：a16z crypto

原文編譯：Ken，Chaincatcher

1. 今年，AI 將承接更具實質性的研究工作

作為一名數理經濟學家，在 2025 年 1 月時，我甚至很難讓消費級 AI 模型理解我的工作流；但到了 11 月，我已經可以像指導博士生一樣，向模型下達抽象指令……而且它們有時能給出新穎且正確的答案。除了我個人的體驗，AI 正被更廣泛地應用於研究領域------尤其是在推理層面，模型正在直接輔助發現（創新點），甚至能自主解出普特南數學競賽的難題（這可是世界上難度最高的大学數學考試之一）。

目前尚不清楚這類研究輔助對哪些領域最有效，以及具體如何生效。但我預計，今年的 AI 研究將催生並獎勵一種新型的"博學家式"研究風格：這種風格看重推測概念間聯繫的能力，以及從尚不確定的答案中快速推演結論的能力。

這些答案未必完全準確，但在某種拓撲結構下，它們能指明正確的方向。諷刺的是，這有點像是駕馭"模型幻覺"的力量：當模型足夠聰明時，給它們留出抽象的探索空間，雖然可能會產生廢話，但有時也能撕開一道發現的口子------正如人類在非線性、非明確指令的狀態下往往最具創造力。

這種推理方式需要全新的 AI 工作流------不僅僅是智能體之間的互動，更多是"智能體封裝智能體"的模式------其中多層模型可以幫助研究人員評估早期模型的產出，層層篩選，去偽存真。我一直在用這種方法寫論文，而其他人則用它進行專利檢索、發明新藝術形式，或者（不幸的是）挖掘新型智能合約的漏洞。

然而： 运行这种用于研究的"封装推理智能体集群"，需要模型间具备更好的互操作性，同时也需要一种机制来识别并合理补偿每个模型的贡献------而加密货币恰好可以帮助解决这两个问题。

2. 從"了解你的客戶"邁向"了解你的智能體"

智能體經濟的瓶頸正從"智力"轉向"身份"。 在金融服務領域，"非人類身份"的數量已經是人類員工的 96 倍------然而，這些身份是未被銀行覆蓋的幽靈。

這裡缺失的關鍵基本要素是 KYA：了解你的智能體。

就像人類需要信用評分才能獲得貸款一樣，智能體也需要經過加密簽名的憑證來進行交易------將智能體與其委託人、約束條件及責任歸屬綁定在一起。在這種憑證體系建立之前，商家會一直將智能體擋在防火牆之外。

那個花費數十年才建立起 KYC 基礎設施的行業，現在只剩下幾個月的時間來搞定 KYA 了。

3. 我們必須解決開放網絡上的"隱形稅"

AI 智能體的興起正在給開放網絡徵收一種無形的稅，從根本上動搖其經濟基礎。這種動搖源於互聯網"文章內容層"和"執行層"之間日益加劇的錯位：目前的 AI 智能體從靠廣告生存的網站（文章內容層）提取數據，為用戶提供便利，卻系統性地繞過了支撐內容創作的收入來源（如廣告和訂閱）。

為了防止開放網絡被侵蝕（並保護反哺 AI 發展的多元化內容），我們需要大規模部署技術和經濟層面的解決方案。這可能包括下一代贊助內容、微歸因系統，或其他新型融資模式。現有的 AI 許可協議已被證明只是不可持續的權宜之計，通常只能補償內容提供商因 AI 蚕食流量而損失的一小部分收入。

網絡需要一種全新的"技術-經濟"模型，讓價值能自動流動。未來一年的關鍵轉型，在於從靜態許可轉向實時的、基於使用量的補償機制。這意味著我們需要測試並擴展新系統------可能利用區塊鏈賦能的納米支付和複雜的歸因標準------從而自動獎勵每一個為智能體成功執行任務貢獻信息的實體。