撰文：吴说区块链
在这期吴说播客中，DINQ 联合创始人 Sam Gao 与 Kelvin Sun 围绕 AI Agent、Crypto 基础设施与未来组织形态展开了系统讨论。嘉宾指出早期 AI Agent 项目之所以难以真正落地，核心在于当时大模型推理能力尚不成熟。随着模型能力提升，Agent 正从「回答问题」转向「调用工具并直接执行任务」，这也让 AI 与加密结合重新具备了现实空间。
谈到 AI 与 Crypto 的关系，两位嘉宾认为，多数 AI 开发者对加密并非敌视，而是相对疏离、缺乏直接关联感。但在更底层的能力上，加密仍可能成为 AI 时代的重要基础设施，尤其体现在三方面：为 Agent 提供无需许可的原生支付体系，通过零知识证明等密码学工具提升模型与结果的可信验证，以及为未来去中心化算力网络提供可能性。也因此，他们判断 AI 与 Crypto 长期不是替代关系，而更可能在支付、验证和基础设施层面深度互补。
围绕创业环境与行业文化，Sam 与 Kelvin 进一步比较了 AI 和 Crypto 的差异：前者更容易让小团队、个人能力和作品导向脱颖而出，后者则更容易受到资本、叙事和短期激励驱动。两人认为，AI 正在推动组织形式从传统大团队转向更轻量、更模块化、更灵活协作的小团队，甚至让过去 DAO 曾描绘过的一些组织想象，开始在现实中逐步具备可执行性。放在更长周期里看，真正值得关注的机会，或许正出现在 AI Agent 与加密基础设施重新结合的交叉地带。
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音频转录由 GPT 完成，可能存在错误，请在小宇宙、YT 等收听完整的播客。
从土木工程到 AI 创业，再到 Agent 驱动的人才平台
猫弟：欢迎来到《吴说不加密》。本期嘉宾是 Sam 高岱恒和 Kelvin。
Sam 不是计算机科班出身，而是从土木工程转向 AI，长期做算法和人工智能研发，曾在阿里达摩院工作 4 年。2024 年离开后，他开始探索 AI Agent 方向，参与过去年颇受关注的 elizaOS 相关工作，目前更专注于 AI 原生产品创业。
Kelvin 长期深耕人才招聘、人才识别和组织匹配，对人才市场和创业团队有深入观察。基于技术和人才方向的互补，两人目前正共同打造 DINQ — — 一个由 Agent 驱动的人才平台，希望用 AI 重构人才的发现、识别和匹配，可以把它理解为 Web4 时代的 LinkedIn。接下来，请两位分别介绍一下自己的经历，以及现在在做的事。
Sam：我最早是土木和建筑背景，读研时因为 AI 兴起，开始系统自学，后来通过开源贡献和写文章进入阿里达摩院，并在通义实验室体系里工作。2024 年后，我主要参与一些开源项目，重点关注 AI Agent，也机缘巧合参与了 elizaOS 技术白皮书相关工作。到 2025 年，我开始认真思考自己能提供什么长期价值，后来遇到 Kelvin，就一起围绕这个方向开始研究和创业。
Kelvin：我职业前半段主要都在做招聘，基本上哪个行业最热，就会进入相关公司。最早在外企做中国区招聘，后来去了地产，再之后进入互联网背后的资本领域。在红杉资本时，我主要负责科技互联网、TMT 和消费方向的人才招聘，尤其是为被投企业招募高管。离开红杉后，我连续做过几次创业，也尝试过 HR Tech、跨境电商和 Crypto 等方向。直到前几年，经一位 Crypto 行业前辈介绍认识了 Sam，交流后确定了现在这个方向，并一直做到今天。
因为链上数据工具太贵，开始自己做追踪产品
猫弟：那我们从 Sam 的工作背景聊起。你刚才提到你最开始其实是在做 AI，那你当时是怎么接触到 AI，又是怎么接触到加密行业的？为什么后来会决定去做 Eliza Labs、elizaOS 这样一个 AI 和加密结合的项目？
Sam：我是在 2021 年底到 2022 年初开始接触 Crypto 的。当时身边有朋友在做相关项目，我最初只是出于兴趣了解，后来发现自己更喜欢数据类方向。
那时比较典型的产品是 Nansen 和 Dune，尤其是 Nansen。它收费很高，但依然有很多用户愿意付费，这让我意识到链上数据服务是个很有价值的方向。所以我当时就找朋友一起，利用业余时间做过类似 Nansen 的链上数据追踪产品，主要做以太坊和 BTC 上的「巨鲸追踪」。
后来我一边做 AI，一边持续关注 Crypto 里能和 AI 结合的机会。到了 2024 年下半年，AI Agent 在 Crypto 圈开始真正升温，我觉得这是一个很自然的切入点。再加上 Eliza 团队当时正好缺懂算法的人，而我能补上这块，所以就参与进去了。
Kelvin：这一波 AI 其实不是人们主动选择去拥抱的，而是所有人都不得不进入其中。它已经不只是一个独立行业，更像是一种新的基础环境。对每个人来说，关键都是思考 AI 和自己到底是什么关系，并找到一个逻辑自洽的位置。
对我来说，我最擅长、也投入时间最多的事情一直是人才和招聘，所以我自然会去想，AI 能怎样和招聘结合。那时候我正好在思考这个问题，也因此和 Sam 聊了起来。
Sam 本身就是 AI 人才，对 AI 在招聘中的应用有很多自己的判断。我们后来讨论得最多的，就是 AI 到底会给招聘这个传统行业带来什么根本性的改变。
再加上我自己也算比较早使用 AI 的一批人，从 GPT-3.5 到早期的 Midjourney 都很早就在用了，所以我会很自然地觉得，这是一个很适合我切入的机会。后来我们也就顺理成章地开始做这件事。
从链上数据工具到 elizaOS：项目思路与争议梳理
猫弟：Nansen 最火大概是在 2021 年，你当时提到它 A 轮融了 8000 万美元。那时候它很重要的一块业务，其实是帮以太坊 L2 和跨链桥项目做空投识别，筛出哪些用户是在「撸毛」，并据此制定分发规则。
你后来参与的另一个项目就是 elizaOS，而且你好像还是白皮书作者之一。这个项目当时也很火，市值一度冲到大约 1 亿美元，算是当时关注度很高的 AI Agent 项目。不过后来它的币价一路下跌，中间还出现了「Eliza」大小写两个代币的问题，社区也因此出现分流和争议。
所以想请你从内部视角讲讲，Eliza 这个项目最初是怎么做起来、又是怎么火起来的；后来为什么会出现大小写之争；以及为什么最后没能继续走下去，连你这样的核心开发者也选择离开。
Sam：首先，我只是进去帮他们做了一部分算法相关的工作。第二，这个项目背后的代币，我记得应该叫 AI16Z，而不是 Eliza 的大写或小写。你说的那两个「Eliza」项目，其实都属于山寨项目，和这个框架本身没有关系。这个框架本身，实际上是服务于 AI16Z 这个 Token 的，大概是这么一个情况。
猫弟：我之前的理解是，AI16Z 有点像在模仿 a16z，想做一个 Meme 风格的 VC；而 elizaOS 更像是想做一个 AI Agent 的生态。我原本是这么理解的。看来我的理解不太对，是吗？其实你们那个白皮书，主要还是服务 AI16Z 这个 Token，可以这么理解吗？
Sam：这个项目最早想解决的问题，其实很直接：当时大家都觉得 AI Agent 会是未来，而 Crypto 用户手里又分散着很多链上的零碎资产，但跨链桥、借贷、套利、存储等协议太复杂，普通人很难真正用起来。所以最初的设想，就是能不能用 Agent 自动帮用户完成这些链上操作。
后来，项目发起人 Shaw 又把方向进一步扩展，希望做的不只是交易 Agent，而是一个更通用的 AI Agent。它既能处理链上操作，也能抓取新闻、打游戏，甚至参与游戏制作和经济系统理解，本质上是想做一个可以执行多种任务的通用智能助手。
但在我看来，当时它最大的不成熟之处，是大模型还缺少关键的推理能力，这也是早期 AI Agent 很难真正落地的核心限制。即便如此，elizaOS 在当时依然算很超前，无论是技术路线还是语言选择都很领先。
比如当时大多数 Agent 框架主要都用 Python，但考虑到 Crypto 世界大量基础设施本来就基于 TypeScript、JavaScript 和 Rust，继续用 Python 不仅性能未必合适，接入链上原子操作也会很麻烦。所以我们最后选择用 TypeScript 做底层，这在当时本身就是一个比较新的方向。
另外，elizaOS 也算比较早强调 Agent「个性」的项目之一，不只是让它完成任务，还希望它具备人格特征，从而延展出更多玩法。再加上当时项目也带动了 FHE、TEE 这类安全执行环境相关讨论，整体上它确实是一个很早期、但理念相当前沿的尝试。
猫弟：你们当时做 elizaOS，这个项目火了之后，确实也带动了整个 AI Agent 赛道。听你的意思，你觉得它后来没能坚持下来的一个主要原因，是因为当时大模型底层的推理能力还不够，是这个意思吗？
Sam：对，更准确地说，是当时其实还没有真正成熟的推理能力。大模型的推理能力，实际上是到 2024 年 9 月 OpenAI 官宣相关方向之后，大家才开始真正意识到这件事，真正的模型发布则是到 12 月。那个时候，其实大多数人都还不太懂这件事。
猫弟：当时市场很热，很多人其实也没有认真研究这个方向。后来 DeepSeek 出来之后，团队逐渐松散，继续推进的人也越来越少。那放到现在看，随着大模型推理能力快速提升、模型迭代不断加快，如果今天重新启动，或者继续做 elizaOS 这样的项目，你觉得它还有没有发展空间？还是说，它其实已经落伍了？
Sam：我觉得这项技术本身肯定很有前途，未来 AI 接管越来越多事情也是很自然的。但如果说要做出一个真正爆火的项目，很多时候靠的不只是能力，还是时机和运气，很难靠规划保证成功。
所以如果现在重启这类项目，我觉得关键还是看市场环境和具体时机，而不是说按部就班去做，就一定能做成一个现象级产品。这件事本身其实非常难。
从旁观者视角看 elizaOS：爆红项目背后仍是个人驱动
猫弟：那你们现在和 Shaw 还保持联系吗？平时还会交流技术吗？另外，当年「Eliza」大小写代币的争议，你当时有没有比较近距离地观察到？我印象里，好像是先有一个版本发出来，后来 Shaw 又说那不是官方版本，而是社区里有人自己部署的，于是又出现了一个官方更支持的新版本，最后引发了社区分流和币价波动。这件事当时是怎么发生的？Shaw 有没有和你们沟通过？
Sam：没有，我们当时主要关注的都是技术相关的事情。
Kelvin：后半段我其实回答不了，因为在当时，Eliza 更像一个相当神秘的组织。除非你知道内部具体是谁在做事，否则外界很难看到太多细节。像 White Paper 这件事，如果不是后来知道 Sam 参与过，我之前也并不清楚。对外来说，大家真正能明确知道的，基本只有 Shaw。
但这个项目当时确实非常火，这一点是市场公认的。那时候我在 Galaxy，市场上什么赛道热，大家都会关注，所以我们肯定注意到了它。只是作为旁观者，我们更多也是感受到它很火，而不是能看到太多内部信息。
后来我也是机缘巧合，通过私人关系认识了 Sam。某种程度上，正因为 Eliza 本身已经足够有名，它其实也在一定程度上证明了参与者的能力和背景，不需要太多额外解释。
如果一定要说一个更大的感受，我会觉得，不管是 Crypto AI，还是现在整个 AI 行业，整体都更偏个人英雄主义。往往是少数个体先大胆创新，把事情做出来；而上一代互联网创业更像是集体作战，大家知道的通常只是老板，真正推动事情落地的其实是背后一整群人。
AI 开发者对 Crypto 多数无感，但 Agent 原生支付仍可能长在链上
猫弟：最近我们也提到过 OpenClaw。它的创始人似乎对 Crypto 比较反感，因为项目改名之后，一度有 Meme 币去蹭热度，不但抢先发币，连相关域名也被人注册了，所以他后来还发过推特，明确表示想远离 Crypto。
那从你们的观察来看，现在是不是不只是 OpenClaw 创始人，很多 AI 开发者其实都对加密行业比较排斥？整体来看，AI 开发者群体现在到底怎么看 Crypto？
Sam：我觉得整体来说，大多数 AI 开发者对 Crypto 其实是无感的，更像把它当成一条平行赛道。你提到的那些反感，更多还是 Meme 风潮留下的后遗症 — — 每逢热点，总会有人抢着发币、蹭流量，这种做法确实会让一部分 AI 从业者反感。
但从更大的范围看，多数人并不会因此对整个 Crypto 行业形成强烈排斥。因为大家更看重的还是实用性：谁能解决问题，谁就是有价值的。
如果 AI 圈真的普遍反感 Crypto，那像 OpenRouter 这样的产品就很难成立了。它的创始人本身就有很强的加密背景，但这并不影响它成为大模型领域最重要的中转平台之一，说明市场并不会因为创始团队有 Crypto 背景就天然排斥。
所以我并不认为 Crypto 会对 AI 产生负面作用。相反，我觉得它最大的价值在于为 Agent 提供原生支付能力。现在 Agent 还缺少真正的消费和支付系统，而一旦这个问题被解决，很多产品形态和商业模式都会发生很大变化。
也正因为这样，我会比较关注像 Coinbase 在推进的 x402 这类方向。因为在我看来，未来如果真要出现适合 Agent 的原生支付体系，它大概率不会建立在传统法币系统之上。
猫弟：你前面说的「无感」，是指 AI 开发者对 Crypto 没有明显厌恶，也不觉得它特别有吸引力，只是相对中性的态度；还是更接近一种「不太关心」，觉得这件事和自己关系不大？你说的无感，更偏哪一种？
Sam：更接近后者，但也不是负面的「不 care」。我的意思更像是：我知道有这么个东西，但它按自己的逻辑发展，和我没有太直接的关系。不是排斥，也不是完全忽视，而是一种相对疏离的旁观态度。
猫弟：你刚才提到 OpenSea CTO，也让我想到一个传闻。OpenAI 创始人 Sam Altman 不是还有 Worldcoin 吗？外界一直有说法称，Worldcoin 某种程度上是为了给 OpenAI 或相关 AI 事业融资，因为早期 AI 项目融资并不容易，而加密项目反而更容易获得资本关注。你听过这种说法吗？你觉得真实性高不高？
Sam：这个说法有一定真实性。尤其在 2018、2019 年，OpenAI 的处境确实比较困难，内部和外部都经历了一些变化，所以他们当时确实认真考虑过通过 ICO 这样的加密方式融资，来缓解融资压力。
猫弟：也就是说，OpenAI 某种程度上也算和 Crypto 擦肩而过了。
Sam：可以这么理解。不过严格来说，那时候这件事和 ChatGPT 还没有直接关系。因为真正让 GPT 路线被广泛认知，已经是 GPT-3 之后、尤其 2022 年以后的事了。
AI 从业者会不会买币，以及加密行业是否又到了「牛夫人」阶段
猫弟：从你的观察来看，你接触到的 AI 开发者会持有加密资产吗，比如 BTC、ETH？你自己有配置吗？
Sam：就我身边做 AI 的人来说，大多多少少都会配一些，但主要还是比特币、以太坊、Solana 这类主流资产。大部分人谈不上特别关注，只是有一定配置；当然也有少数人会对新东西更感兴趣，甚至会研究 Polymarket 这类产品怎么参与。
整体上我觉得，这件事更多还是看个人兴趣和精力，和 AI 本身没有特别强的直接关系，两者相关性其实没那么高。
猫弟：那我们也看看 Kelvin 这边的身边统计学。你待过加密公司，也在红杉做过投资，现在又在做 AI 相关的人才和招聘。你观察到的 AI 创业者和开发者，对 Crypto 是什么态度？他们会持有加密资产吗？
Kelvin：我觉得和 Sam 的观察差不多。在投资圈里，加密其实早就不是新东西了，很多 VC 都是很早就开始接触、尝试的一批人，很多人也已经经历过好几轮周期，赚过也赔过。
而且人才本来就是流动的，很多人都会在传统行业、互联网和加密行业之间来回切换。哪里有机会、哪里有资金，人才就会往哪里走。
猫弟：那从人才和资金角度看，你觉得加密现在是不是又进入了一个相对被冷落的阶段？毕竟最近比特币也跌了不少。
Kelvin：如果从跟风者视角看，确实会有这种感觉；但对长期参与者来说，这种波动其实并不新鲜，他们还是会期待下一个周期。
所以我也一直觉得，当前未必不是一个进入这个行业的好时点。这里说的「进入」不只是买资产，也包括去相关公司工作、创业，或者直接投身这个行业。因为你也有可能正好赶上下一个机会。
AI 的个人英雄主义，与加密行业的结构性困境
猫弟：Sam，我之前听过你 2025 年的一期播客。你当时提到，很多 AI 开发者，甚至技术很强的人，并不一定有名校背景，也未必有很强的资金支持，但依然能做出很好的产品。这背后其实是一种很强的「个人英雄主义」，刚才 Kelvin 也提到了这一点。
但对比来看，现在加密行业很多项目越来越偏 VC 主导，个人开发者反而更难冒出来。你觉得这种结构性差异，是否在一定程度上抑制了 Crypto 的创新？尤其从 DeFi Summer 到现在，行业里似乎已经很久没有出现那种被普遍认可的真正创新了，这两者之间会不会有关系？
Sam：我觉得确实有关系。AI 行业里，很多关键项目的决策者都非常年轻，因为他们是靠作品和成果证明自己的。
但加密行业的问题在于，草根开发者一旦做出点东西，资金很快就会涌进来，把项目和人一起推得失控。很多团队本身没有足够清晰的方向和组织能力，最后很容易自己走散。另一方面，VC 又往往更追求快速回报，与其慢慢找真正有潜力的个人，不如直接「组项目」。但这样做出来的团队和项目，通常缺少真正的竞争力，结果其实也已经说明了这一点。
所以我觉得，这个行业更需要的是研究型组织，去长期做底层技术和创新探索，比如区块链基础设施怎么变得更好，Agent 怎么和预言机、零知识证明、强化学习这些方向结合。
问题在于，现在市场太急功近利，这类人和这类机构很难活下来。但如果行业始终缺少这种长期技术导向的力量，就很难真正产生新的创新，也很难吸引新的增量。
猫弟：过去两三年，Vitalik 一直在研究零知识证明等底层技术，但很多人批评这些东西迟迟没有落地。相比之下，AI 似乎更容易和现实场景结合，也更容易看到实际应用。那会不会正因为加密技术落地太难，才反过来抑制了行业里的研究和创新？
Sam：我觉得两者没有直接关系。很多伟大的技术，最早看起来都没什么现实价值。AI 早期无论是打小游戏，还是做下一个词预测，本身也都谈不上「有用」，它们都是一步步发展出来的。
所以问题不在于 Vitalik 研究的东西没价值，而在于这个市场太短视，缺少耐心。Vitalik 能提出方向，但真正缺的是愿意长期执行和深耕的研究团队。现在行业里太少这种人了，很多想法最后就停留在概念层面。
我反而觉得，随着 AI 时代到来，会有更多人进入「人人都是研究者」的状态，开始主动研究模型、数据、能力边界。同样地，只要环境允许，也会有更多人愿意长期研究区块链本身。
所以根本问题不是技术没有价值，而是市场太急功近利，容不下这类长期创新。
猫弟：你现在是在 AI 领域创业，之前在 Eliza 更像是做核心技术、不是站在台前。那从你的亲身经历看，在 Crypto 和 AI 这两个行业工作，最大的差异是什么？尤其在行业文化、工作节奏和商业模式上，你觉得有哪些特别明显的不同？
Sam：我之前做 AI 更多是在公司体系里，上班相对不用直接承受太多结果和生存压力。但 Crypto 不一样，它非常考验一个人的快速反应、深度思考和执行力，对个人综合能力要求更高。
这是一个高风险、高回报的行业。有人扛不住压力拿不到结果，也有人即使扛住了，最后还是可能因为运气等因素失败。相比之下，AI 行业对大多数人更友好一些，只要足够聪明、也足够努力，下限通常不会太低。
但从技术发展的历史来看，很多真正重要的突破，在当下未必都是最受关注的方向。所以我也一直觉得，当你选择的路和主流不完全一致时，不必急着怀疑自己，可以先坚持做下去。很多重要机会，往往就藏在这些非主流方向里。
所以我的判断一直很简单：在 AI 时代，机会始终都在。关键是你能不能持续做下去。
猫弟：从你的经验看，AI 和 Crypto 的创业环境有哪些明显差异？这些差异会不会也体现在，什么样的人更容易被看见、被支持和被放大？
Kelvin：我觉得最大的不同，还是激励机制不一样。Crypto 的反馈和激励通常来得更快，但也更短期；AI 相对更居中一些，不管是创业还是在机构里做创新，往往一两年内也能看到比较明确的成果。
不过本质上，我不觉得两者差别特别大，因为它们都属于高度鼓励创新的行业。都需要新想法、新的人，也都强调打破旧东西，有时候要打破的甚至不是旧时代，而是上个月的东西。
从人才角度看，两边也有很强的通用性。现在很多 AI 公司的关键人物，前几年其实都在 Crypto 行业做出过成绩，也把加密行业里一些成熟有效的打法带到了 AI，这对 AI 行业的发展其实是有帮助的。
交易所纷纷入局后，Crypto 真正需要什么样的 AI Agent
猫弟：Sam，最近很多交易所平台，像 OKX、币安，还有 Bitget，都推出了和 Agent 相关的一些功能或者产品。我不知道 Sam 你有没有关注到这个事情。从你的角度看，整个 AI Agent 赛道现在大致发展到了什么阶段？以及你觉得，加密行业真正需要的 Agent 产品应该是什么样的？
Sam：早期很多 AI Agent 本质上还是资讯型产品，你先提需求，它再给回答，但这种模式更多只是解决单点问题，实际价值有限。
现在的变化是，平台开始提供 skills、MCP、SDK、API 这类能力接口，让 Agent 能主动调用工具，完成更复杂的任务链，而不只是回答问题。再加上如今很多 Agent 系统都有了定时执行、持续运行这类「心跳机制」，它们的主动性正在越来越强。
我觉得，未来真正有价值的 AI Agent，大概需要三个特征。
第一，足够理解用户。它要能基于你的历史数据、交易记录和行为偏好，主动分析并直接执行操作，而不只是停留在「给建议」层面。
第二，真正具备执行力。面对多链、多协议的复杂环境，Agent 的价值不是告诉你该怎么做，而是直接帮你完成资产调度和收益管理，把复杂问题真正解决掉。
第三，安全性足够强。未来这类 Agent 一定需要更完善的安全机制，比如沙盒环境、权限控制、异常交易阻断和紧急开关，避免失控或误操作。
所以总结下来，真正有价值的 Agent，不只是会分析，还要能执行，而且必须安全可控。
猫弟：现在 AI 几乎无处不在。那从你们的角度看，有没有哪些关键环节，是 AI 很难脱离 Crypto 独立完成的？换句话说，AI 是否在某些地方天然需要加密技术或加密资产的支持？
Sam：我觉得主要有三个方向。
第一是支付。Agent 现在还没有真正属于自己的原生支付系统，而现有银行、信用卡和支付平台本质上都是为人设计的。相比之下，Crypto 提供了一套无需许可的账户体系，这让 Agent 更有可能成为真正能独立行动和付费的主体。
第二是可信验证。比如用户调用某个模型时，怎么证明平台没有偷偷换成能力更弱的版本？这类问题其实需要借助零知识证明等加密技术，在保护隐私的前提下验证模型身份和结果真实性。
第三是算力和基础设施。未来如果真的出现可用的去中心化算力网络，就可能为 AI 提供更低成本、更灵活的训练和研究资源。
所以在我看来，支付、验证和算力，这三点都是 AI 很难和 Crypto 完全分开的地方。
如果 DINQ 走上正轨，更想去做年轻人的孵化与支持
猫弟：假如你和 Kelvin 现在这个 AI 人才招聘平台已经走上正轨，完全不需要你们两个人亲自去工作了，AI 已经可以替你们托管一切。那你自己会不会考虑，结合你在 AI 方面的背景，再回到 Crypto 行业做一次新的创业？就你刚才提到的那三个方向来说，你觉得有这个可能吗？或者说你个人有没有这样的意愿？
Sam：从我个人的角度来说，我做这个平台最核心的目的，还是希望让更多有才华的年轻人能够脱颖而出。
如果 DINQ 真的走上正轨了，我反而更希望去做一些线下活动，或者去做孵化器，或者做一些早期投资机构。类似于 AllianceDAO，去扶持、帮助年轻人，让他们做出更伟大的事情。
我觉得这才是我特别想做的事情。至于在资助方式上，未来有没有可能和 Crypto 做一些结合，我觉得对我来说也是比较开放的。
在 Crypto 与 AI 工作，最大的差异是什么
猫弟：你现在在 AI 领域创业，之前在 Eliza 更像是做算法和核心技术。那从你的体验看，在 Crypto 和 AI 这两个行业工作，最大的差异是什么？尤其在行业文化、工作节奏和商业模式上，有哪些明显不同？
Sam：我之前做 AI 更多是在公司体系里，相对不用直接承受太多生存压力；但 Crypto 更残酷，也更看重个人的快速反应、深度思考和执行力，是一个高风险、高回报的行业。
相比之下，AI 对大多数人更友好一些，只要足够聪明、也足够努力，下限通常不会太低。但我也一直觉得，很多真正重要的技术方向，在当下未必是最受关注的那一条线。
所以如果你走的路和主流不完全一样，也不必太早怀疑自己。AI 时代的机会一直都在，关键是能不能持续做下去。
Kelvin：在我看来，Crypto 的组织方式更像传统互联网，通常还是需要较多人协同推进，更偏重团队化运作。
但 AI，尤其是应用层，很多团队都非常 lean，往往是少数精英高效协作，把事情做出来。这不只是 AI 和 Crypto 的区别，更像是 AI 和过去大多数行业在组织方式上的差异。
AI 也让很多原本依附大公司的职能开始独立出来。过去必须放在大组织里的团队，现在借助 AI 工具，已经能自己完成完整工作链条，变成更灵活、更模块化、也更可插拔的小团队或外部合作方。
所以我觉得，AI 带来的一个本质变化，就是组织会越来越轻、越来越灵活。
一人公司、DAO 与 AI 对 Crypto 组织形态的重塑
猫弟：最近有个很火的概念，叫「一人公司」。一个人通过各种 AI Agent、AI 助理，就能实现整个公司的运转。你觉得这更多是噱头，还是说未来随着 AI 技术的发展，它真的会实现，甚至成为一种常态？
Kelvin：我只能说说我的看法。我觉得这个说法有点极端。肯定会有一些人，真的可以一个人完成很多事情，但这其实也不是一个全新的概念。过去也有很多这样的例子，比如小红书上有人一个人画插画、一个人接单，本质上那也是上一代的「一人公司」。
但我觉得更常见的形态，可能还是小团队。比如两三个人、三五个人、十个人。很多人可能是自己公司的 CEO，但同时也能去另一家公司担任 CTO，或者帮别人做一段时间咨询。也就是说，大家会变得更加可插拔、更灵活地协作，彼此之间可以快速合作、及时交付、及时履约、及时付款。我觉得这种形态会越来越多。
这样一来，任何一家公司其实都有能力去享受人才带来的优势，因为很多人才本身就会以这种小型组织的方式对外提供服务。这是我现在比较明显观察到的趋势。
猫弟：感觉咱们刚才这段话特别像几年前加密行业里一个很火的概念，就是各种 DAO，去中心化组织。我感觉那种状态好像一下子又回来了。
Kelvin：我觉得确实是这样。为什么我对这个特别敏感？因为 DAO 里的 O 是 Organization，如果我没记错的话，而「组织」这件事本来就是我的专业领域。我一直都会关注组织是如何形成的。
所以当年我对 DAO 这个概念其实是非常 buy in 的。因为我本来就认为，聪明人组成的组织，本来就应该是那个样子：高度自驱，不需要大家非得坐在一起上班。一个公司有 20 个人，来自 20 个国家，这在我看来其实是非常合理的。至少我过去观察到的很多优秀组织，本身就是这样运作的。
猫弟：所以会不会整个加密行业其实也会受益于 AI 技术的发展？就是它之前很多设想过、但没有真正实现的概念，可能会因为 AI 而真正落地。再延伸一步，虽然短期来看，AI 行业对加密行业无论是资金还是人才，可能都有冲击，但长期来看，随着效率提升，它反而可能成为加密行业的助力。你认可这个说法吗？
Kelvin：我是非常认可的。因为我最近也在和一些 Crypto 行业的创业者交流。至少从叙事层面来看，现在 AI 这边很多流行的叙事，你只要愿意去翻旧书、翻历史，其实在过去每一代 Crypto 叙事里几乎都能找到影子。
也就是说，至少在叙事创新这件事上，Crypto 一直都是比较领先的。你完全可以从里面找出很多东西，再用 AI 重做一遍。因为现在和过去最大的不同是，这些事情真的开始能做了，不再只是停留在概念层面，也不只是叙事层面了。
包括我们现在做的这个项目，其实我在 2017 年就见过一个叫 Braintrust 的公司，它做的就是一种「去中心化的领英」。虽然它当时的实现方式和今天不一样，但那个概念我是非常 buy in 的。你包括现在再回头看，我也会想，会不会今天我们反而有机会去实现当年它想描绘的那个未来。
