撰文：Ekko、Ryan Yoon
编译及整理：BitpushNews
FOMO（错失恐惧症）正笼罩着加密货币公司。从交易所到安全公司，它们都在竞相推出 AI 驱动的服务。本文将探讨它们为何选择在此时采取行动。
核心观点
- 跨行业布局： 交易所、安全、支付和研究领域的加密公司正同步推出 AI 服务。
- 由巨头引领： 与以往的周期不同，Coinbase 和 Binance 等拥有成熟盈利模式的公司正处于领先地位。AI 已从一种「叙事」转变为「业务必需品」。
- 部门动机各异： 交易所旨在防止用户流失；安全公司旨在填补审计盲点；支付基础设施则瞄准新兴的智能体经济（Agent Economy）。
- 采用与实用的差距： 「拥有功能」和「实际使用」是两个不同的问题。AI FOMO 和竞争压力正在加速 AI 的采用，甚至超过了已证明的实际需求。
- 真需求与竞对焦虑并存： 区分「创造价值的采用」与「仅贴标签的采用」是关键问题。
1. 加密公司正全面提供 AI 服务
AI 是当今全球市场最受关注的领域。像 ChatGPT 和 Claude 这样的通用工具已经进入日常生活，而 OpenClaw 等平台则降低了构建智能体（Agents）的门槛。
加密行业在这波浪潮中起步较晚，但现在正将 AI 整合到每一个垂直领域。
这些公司正在提供哪些 AI 服务？它们又为何要进入这个市场？
2. 加密公司如何采用 AI
2.1. 研究
来源: Surf AI
加密货币研究存在结构性问题：链上数据、社交情绪和关键指标分散在各个平台，且验证困难。通用型 AI 在处理加密货币查询时经常返回不准确的答案。
Surf 等项目通过提供加密专用的 AI 研究工具来解决这一问题，这些工具能够整合分散的数据源。在加密领域的所有 AI 用例中，研究的门槛最低，不需要任何编程或交易专业知识。
2.2. 交易
来源: Bitget
交易所在交易领域的 AI 采用中处于领先地位。
方法各不相同：一些交易所直接向用户开放专有的交易数据；另一些则允许用户向 AI 智能体发布自然语言指令，由智能体一步到位地完成从分析到执行的全过程。
交易所提供 API 已有多年。现在的不同之处在于增加了一个层级：MCP 和 AI Skills 等界面使非开发人员能够通过 AI 智能体访问交易所功能。曾经仅限于开发者的工具，现在可以通过自然语言获取。
这与更广泛的社区转型相契合。非开发者用户正越来越多地通过 AI 智能体构建自动化交易策略，无需代码。他们描述策略，智能体便负责构建并运行算法。
对于交易所而言，这既是机遇也是威胁。随着 AI 驱动型用户的增长，对任何单一交易所的忠诚度都会减弱，因为智能体可以在任何地方执行交易。交易所采用 AI 的原因很简单：为了快速吸引用户并保持平台活跃度。
交易涉及真实的资产管理，比研究需要更高的判断力和责任感。但随着准入门槛的降低，这一领域也在向普通用户开放。
2.3. 安全 / 审计
来源: CertiK
智能合约审计传统上依赖于手动的逐行代码审查，这一过程缓慢、昂贵且在不同审计师之间缺乏一致性。AI 现在被整合到了工作流中：AI 先扫描代码，然后人类审计师进行针对性的深度审查。这在不取代审计师的情况下提高了速度和覆盖范围。
CertiK 是一个领先的例子。该公司此前曾因被审计的项目随后遭到攻击而面临批评。然而，那些事件发生在审计范围之外。审计只是检查代码在特定时间点的情况，并不包括持续监控。
CertiK 利用 AI 弥补了这一差距。它增加了实时审计后监控，并通过公开仪表板交付。由于扩展的覆盖范围是由 AI 驱动而非劳动密集型的，因此 CertiK 和被审计项目均能从中受益。
在安全领域，采用 AI 并非为了颠覆现有服务，而是扩展了人类工作的范畴：提高审计时的精度，并填补审计后的盲点。对于区块链安全公司来说，AI 不是一条新业务线，而是解决现有弱点的工具。
2.4. 支付基础设施
来源: Coinbase
AI 智能体需要支付轨道来参与经济活动：支付 API 费用、购买数据以及从其他智能体购买服务。对于智能体来说，最自然的支付方式是链上钱包配合稳定币。
目前正在兴起两种模式。第一种是通用协议，将支付嵌入 HTTP 请求中，使智能体在访问付费 API 的瞬间实现自动链上结算。第二种是智能体专用支付插件，智能体仅在人类预设的权限和限额内执行支付。
支付基础设施是与稳定币联系最紧密的领域。然而，由于支付主体是 AI 智能体而非人类，全功能运行的模式尚未完全成熟。
来源: Circle
USDC 发行商 Circle 也备受关注。该公司发布了一项提案，计划将其 Gateway 支付基础设施与 x402 协议连接，并邀请开发者和研究人员进行审查和贡献。
这还不是一个成熟的市场，但市场已经开始对这一轨迹进行定价。Circle 估值上涨的一个关键驱动力便是 AI 智能体支付的叙事。支付基础设施的落地时间会比上述领域更长，但它已成为当前市场中最显著的宏观主题之一。
3. 为何加密公司现在进入 AI 领域
当 ChatGPT 在 2022 年 11 月发布时，AI 和加密行业都没有准备好。AI 模型令人印象深刻但无法可靠地执行任务；而加密行业正因 FTX 崩盘和全面的信任危机而步履维艰。
自那以后，AI 取得了巨大进步。在过去的一年里，所有主流模型的功能都显著增强，且具备了实际用途。相比之下，加密行业在同一时期仅仅是在「利用」AI：AI 品牌的迷因币（memecoins）、功能不全的 AI 智能体以及营销驱动的口号。去中心化 AI 基础设施项目虽然不断涌现，但如果坦诚地与同等的原生 AI 服务相比，其质量明显逊色。
差距现在正在进一步拉大。在 AI 行业，诸如 MCP（使智能体能直接调用外部工具）和 OpenClaw（支持无代码构建智能体）等基础设施已让智能体时代变得触手可及。加密公司直到现在才开始行动。
这次的不同之处在于行动者是谁。不再是那些给自己贴上 AI 标签的新创公司，而是拥有成熟盈利模式的公司：Coinbase、Binance 和 Bitget。这些公司没有理由将推出 AI 服务仅作为一种营销手段。驱动它们的不是今天的收入，而是对掉队的恐惧：FOMO。
来源: FORTUNE
这种紧迫感在 Coinbase CEO Brian Armstrong 的行动中清晰可见。他发布了一项全公司指令，要求所有工程师在一周内上手 AI 编程工具，并解雇了不服从的员工。
但我们也需要保持清醒。以交易自动化为例：智能体可以检查价格并提议策略，但有多少用户会真正信任智能体，将资金交给它进行实盘交易？x402 协议又是否已经在现实世界中应用了？
归根结底，加密行业的 AI 采用并不是在追逐潮流。随着 AI 时代的来临，各公司正在采取行动以避免失去地位。「拥有功能」与「实际使用」仍然是两个不同的问题。但谁在采取行动至关重要。
把 AI 行业想象成一个正在注水的游泳池。以前跳进去的人只是在假装自己会游泳；而现在跳进去的则是前国家队冲浪选手。没人知道水会涨到多高，也没人知道这个游泳池是否会变成一片汪洋。但加密行业不会在浪潮中心溺水。
