AI到底有沒有泡沫?恐怕這個邏輯才能說清楚

作者:張烽

當下的人工智慧領域,尤其是生成式AI,正經歷著一場前所未有的繁榮。融資額屢創新高,產品迭代日新月異,巨頭與新貴同臺競技,一派欣欣向榮。然而,此起彼伏的市場情緒仿佛正在告訴我們,在這片繁榮之下,一個幽靈正在徘徊——AI泡沫的幽靈。歷史從不缺少技術泡沫的教訓,從網際網路初期的「.com泡沫」到近年的「元宇宙熱」,潮水退去後,留下的往往是一地雞毛。

那麼,我們應如何穿透喧囂,理性判斷當前AI浪潮中是否存在泡沫?我們認為,一個至關重要的標尺,便是 審視AI與可信數字資產的融合程度與距離。 AI的價值,不應僅僅體現在炫酷的模型參數和龐大的算力消耗上,更應體現在它能否在真實世界中,尤其是在數字經濟的核心——資產層面,催生出具有真實需求、可流通、可信任的價值載體。

一、 AI 賦能是可信數字資產的「價值引擎」與「智能內核」

傳統的數字資產,其「可信」性多由區塊鏈技術獨立支撐,通過分布式帳本、密碼學與共識機制確保了資產的唯一性、不可篡改性與交易的可追溯性。然而,這種可信更多是靜態的、規則驅動的。AI的融入,為可信數字資產注入了動態的、認知驅動的全新維度。

融入動態可信,超越靜態確權: 區塊鏈能證明「某個數字物品在某個時間點歸屬於誰」,但難以判斷該物品的內在價值、真實性或其在複雜環境中的狀態。AI,特別是其分支如物聯網AI、預測性分析,可以持續監控資產的狀態、評估其損耗、預測其未來收益,甚至識別潛在的欺詐行為。例如,將AI與物聯網傳感器結合,可以對作為數字資產映射的實體商品(如高端藝術品、稀有收藏品)進行全程生命周期的動態溯源與品控,使「可信」從靜態的權屬記錄升級為動態的價值與狀態保障。

釋放數據價值,催化資產衍生: 數據是新時代的石油,但未經提煉的原油價值有限。AI是頂級的數據「煉油廠」。它能夠從海量、雜亂的數據中提取洞見、生成知識、創造內容。這一過程本身就在催生新的資產類別:AI模型可以作為資產被交易和許可使用;AI生成的內容(AIGC),如高質量的文本、圖像、視頻、代碼,可以成為具有獨特價值的數字資產。更重要的是,AI能夠將傳統上難以資產化的數據資源(如用戶行為數據、工業操作數據)通過分析和建模,轉化為可定價、可交易的數據資產,極大地拓展了數字資產的邊界與深度。

實現智能治理,保障生態健康: 在複雜的去中心化金融(DeFi)或DAO(去中心化自治組織)生態中,風險管理、合規審查、協議升級等治理活動日益繁重。AI可以嵌入治理流程,實現智能風控(實時監測並預警流動性風險、合約漏洞)、自動化合規(確保交易符合各地監管要求)以及基於數據的提案分析與決策支持。這使得以可信數字資產為核心的生態系統能夠更安全、高效、可持續地運轉。

AI賦能可信數字資產的路徑已然清晰:

智能DeFi(DeAI),即 將AI引入去中心化金融,誕生更聰明的流動性管理、個性化的投資策略、動態調整的借貸利率以及抗欺詐的信用評分,使DeFi協議從「代碼即法律」邁向「智能代碼即更優法律」,其本身及其產生的權益即為核心的可信數字資產。

AI 原生資產化,即 包括AI模型本身(通過特定代幣表徵其使用權或所有權)、AI生成內容(NFT化,確保其唯一性與來源)、以及AI計算資源(算力代幣化),這些構成了數字經濟時代全新的、原生於AI技術的資產類型。

AI 驅動的合規與治理: 利用AI自動化完成KYC(了解你的客戶)、AML(反洗錢)以及交易監控,為可信數字資產在主流金融體系的融合掃清障礙,同時提升去中心化治理的智慧水平。

二、 AI 與區塊鏈的融合構築可信數字未來

AI與區塊鏈並非取代關係,而是數字經濟一體兩面、相輔相成的基石技術。區塊鏈提供了可信的「骨架」與「帳本」:它確保了數據的不可篡改、交易的透明可追溯和資產的唯一確權,解決了信任的「硬基礎」。AI則提供了智能的「大腦」與「引擎」:它處理複雜信息、做出最優決策、創造新的價值形式,解決了效率與價值的「軟核心」。

二者結合,方能構建一個既可信又智能的數字經濟基礎設施。區塊鏈確保了AI所用數據的真實性與可審計性, 避免了AI訓練數據中”垃圾數據進,垃圾數據出”的風險;AI則賦予了區塊鏈系統超越簡單記帳的智能處理與價值創造能力。正是在這兩大基石的共同支撐下,可信數字資產才得以從概念走向成熟,從邊緣走向主流。

三、 以可信數字資產的距離丈量 AI 泡沫

是否存在泡沫,關鍵在於價值的真實性與可持續性。對於AI而言,其價值最終需要通過商業化、資產化的方式來承載和衡量。因此, 是否發展出有真實需求和應用場景的可信數字資產,便成為判斷AI泡沫的核心指標。 我們可以從以下幾個層次與維度進行具體審視:

(一)整體把握技術繁榮與價值沉澱的平衡

有泡沫的徵兆: 資本市場狂熱,估值嚴重偏離實際營收(尤其是僅基於未來潛力的故事性估值);AI項目同質化嚴重,大量資源集中在模型訓練的內卷競賽,而非解決具體行業問題;談論「通用人工智慧(AGI)」遠景者多,踏實做垂直領域應用者少。

去泡沫化的表現: 出現清晰、規模化、由AI驅動或增強的可信數字資產市場。例如,基於AI動態評估的實物資產上鏈(RWA)形成巨大規模;AIGC數字藏品市場建立起穩定的供需關係和價值評估體系;AI優化的DeFi協議鎖倉價值(TVL)健康增長並切實服務於實體經濟。當AI的價值被「封裝」進各類可信數字資產並實現高效流通時,泡沫便被擠出的同時,堅實的價值高地得以建立。

(二)細分賽道看其資產化能力

計算機視覺 如果其價值僅停留在安防或美顏濾鏡,則潛力有限。但如果它能賦能高精度工業質檢數據的資產化,或確保奢侈品溯源數字孿生的動態可信,則其與可信數字資產的結合更為緊密,價值根基更牢。

自然語言處理與大模型: 若僅僅用於聊天機器人或內容生成工具,其商業模式可能陷入紅海競爭。但如果催生出高質量的、可作為資產交易的垂直行業專業模型(如法律、醫療診斷模型),或構建起以AIGC數字資產創作與交易為核心的經濟生態,則其價值更具獨特性與護城河。

強化學習與 AI 智能體: 其在虛擬環境中「打遊戲」的成就若不能轉化為實際價值,則易被視為空中樓閣。但如果能用於優化真實世界的物流、能源網絡,並將其節省的成本或提升的效率通過代幣化方式分享給參與者,或者AI智能體能夠在區塊鏈上自主執行價值交換,則其與可信數字資產的融合帶來了真實的價值創造。

(三)從「有用」到「有價」的產品資產化方向

評估一個AI產品時,不僅要問「它有用嗎?」,更要問「它能催生或融入何種可信數字資產嗎?」。如一個AI繪畫工具,如果僅是按次收費的SaaS服務,其價值天花板明顯。但如果它能生成具有唯一性、可確權、可收藏、可交易的數字藝術品(NFT),並與創作者形成可持續的價值分享機制,那麼它就不僅僅是工具,而是一個新資產類別的造物主,其生態價值將呈指數級增長。又如,一個AI驅動的預測市場,如果其預測結果無法與鏈上資產或現實世界的權益證明掛鈎,則無異於一場賭博遊戲。但如果其預測結果能直接觸發DeFi協議的保險賠付、或指導RWA的定價與交易,那麼它就成為了可信數字資產世界裡不可或缺的價值發現工具。

(四)從技術演示到資產生態的發展路線圖

一個健康的AI項目,其路線圖應清晰展示出從技術驗證,到產品落地,再到構建以其為核心的數字資產經濟生態的演進路徑。投資者和觀察者應重點關注的是,項目方是否有意識地將AI能力與區塊鏈的資產化能力相結合?其代幣經濟模型(如果適用)是否設計合理,能夠有效捕獲其AI創造的價值?其生態是否在吸引開發者、創作者和用戶共同參與建設一個圍繞其可信數字資產的繁榮市場?

四、 把握融合大方向,駛向價值新藍海

AI無疑是一項變革性技術,但其真正的偉大之處,不在於它本身有多「智能」,而在於它能否讓整個經濟和社會運行得更智能、更高效、更公平。可信數字資產,作為數字經濟的價值載體,正是AI發揮其變革力量的絕佳舞臺。

因此,在面對當前AI的狂熱時,我們應保持一份清醒的洞察。將「與可信數字資產的融合距離」作為一把關鍵的標尺,去衡量每一個AI故事背後的真實價值成色。那些能夠腳踏實地,致力於將AI能力轉化為真實、可信、可流通的數字資產的項目和公司,更有可能穿越周期,成為未來的贏家。

AI與區塊鏈的融合,不是簡單的技術疊加,而是一場深刻的生產關係與生產力協同演進的開端。把握這一大方向,積極推動AI在動態可信、數據價值釋放和智能治理方面賦能數字資產,同時夯實區塊鏈的信任基石,我們才能在擠破泡沫的同時,共同駛向那片充滿機遇與價值的可信數字世界新藍海。

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