投研早报丨2025 第二季度 DeFAI 状况报告：趋势、痛点与未来走向/播客总结：木头姐对话中的 15 个颠覆性观点/AI Layer1 研报：寻找链上 DeAI 的沃土
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2024.6.9
1️⃣ AI｜2025 第二季度 DeFAI 状况报告：趋势、痛点与未来走向
2️⃣ 观点｜播客总结：木头姐对话中的 15 个颠覆性观点
3️⃣ AI｜代理资本时代开启：AI 将成为下一代经济行为体
4️⃣ 研究｜退出流动性机器：揭秘 Pumpfun 代币发行的内部狙击套利
5️⃣ AI｜AI Layer1 研报：寻找链上 DeAI 的沃土
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1️⃣ 【英文长推】2025 第二季度 DeFAI 状况报告：趋势、痛点与未来走向
导读：2025 年 1 月标志着 DeFAI 热潮的起点，「抽象层」（Abstraction Layers）成为这一阶段的核心概念，迅速走红，并被誉为人们与 DeFi 交互的新方式 —— 通过类 ChatGPT 的提示词界面，来执行链上与 DeFi 操作。
0xJeff：2025 年 1 月是 DeFAI 崛起的起点，「抽象层」这一术语迅速流行，被视为用户与 DeFi 交互的新方式 —— 用户不再通过复杂界面操作，而是通过类 ChatGPT 的提示词接口执行链上与 DeFi 操作。DeFi 一直是 Web3 的支柱，它让区块链真正变得实用，使得我们可以全球汇款、链上投资、无许可借贷等。但这种抽象层的使用也带来了挑战：有些项目缺乏完整的 DeFi 集成，另一些则推理能力不足，要求用户必须准确输入提示词 AI 才能识别。这使得体验门槛过高，反而阻碍了普及。
这些抽象层存在的共同问题是「选择瘫痪」—— 当用户面对类 ChatGPT 界面时，他们不知道该输入什么。用户可能想要高收益或寻找交易信号，但却不知道如何通过提示词实现。正是这种不确定性导致用户流失，他们最终回到了界面清晰、易于使用的传统工具上。再加上 DeFAI 仍处早期阶段，估值又被炒高，一旦宏观市场出现不确定性，相关代币价格就会暴跌。不过，这并不意味着 DeFAI 的终结。事实上，从第一季度到第二季度，DeFAI 的发展方向已经出现转变。
我们现在看到几大趋势浮现：（1）从抽象层转向发现层；（2）DeFAI 不再试图取代现有工作流，而是增强已有流程；（3）全自动的智能代理正在兴起，成为真正的接口层；（4）越来越多的 DeFi 协议将 AI 融入产品或规划中。一些项目已经找到初步的产品市场契合点（PMF），另一些则仍在努力起步。简言之，DeFAI 不再是一个幻想，它正逐步演化出更明确的落地模式与路径，而不是空喊 AI 与 DeFi 的结合口号。后续的演进方向将决定哪些项目能活下来，哪些将被淘汰。【原文为英文】（来源 ）
2️⃣ 【长推】播客总结：木头姐对话中的 15 个颠覆性观点
导读：木头姐凯西・伍德在「CEO 日记」的最新播客里抛出了一连串颠覆三观的判断：比特币将涨到 150 万美元。特斯拉不是车企，而是地球最大 AI 项目。医疗将因 AI 被彻底重塑。未来 GDP 或加速至 7.3%。
柴郡：在凯茜・伍德看来，地球上最大的人工智能项目并不是 OpenAI，而是特斯拉。她强调，特斯拉正在构建的是一个涵盖多个垂直领域的 AI 操作系统，而非传统意义上的汽车制造商。具体来说，这家公司全栈自研了无人驾驶技术、人形机器人、视觉识别系统、能源储能与 AI 芯片，几乎涵盖了下一代操作系统的全部模块。她曾对外表示，未来 90% 的特斯拉估值将来自于无人出租车平台、机器人系统与自动驾驶订阅服务，而汽车只是一个数据入口。特斯拉的终极想象力，远超传统汽车公司，更接近于 AI 驱动的全球基础设施平台。
凯茜・伍德认为，人工智能将为世界经济注入前所未有的增长动力，全球 GDP 增速将在未来 5~10 年从当前的 3% 飙升至 7.3%。她强调，这是现代人类历史中从未见过的宏观变化。在她看来，AI 的本质不是一个生产力工具，而是一场全面的经济结构重构。她指出，AI 将颠覆现有的企业估值模型与商业逻辑，像苹果这样管理层在自动驾驶布局上失位的公司可能会被时代抛弃；而能够将 AI 应用于操作系统层的公司，如特斯拉、Palantir、Roblox 等，将获得指数级增长。她甚至表示：未来不了解 AI 的 CEO，就像 1990 年不懂电脑的 CEO。
面对技术巨变与时代拐点，凯茜・伍德给出了极具普适性的财富建议。她建议普通投资者哪怕只有 500 或 1000 美元，也可以通过每月定投比特币和她旗下的 ARK ETF（其持仓涵盖超 35 家创新科技公司）参与新经济增长周期。在她看来，这是最简单的致富路径之一。此外，她也强调，不要做趋势的旁观者，而要花时间研究、理解和参与新技术，不应依赖小道消息炒股，而应建立起对趋势的信念。她明确表示：财富不是来自投机，而来自对趋势的把握与坚定投入。她也提醒人们，不能再用旧时代的估值体系去衡量新时代的企业，否则将会错失下一轮财富机遇。（ 来源 ）
3️⃣ 【英文长推】代理资本时代开启：AI 将成为下一代经济行为体
导读：区块链与人工智能的融合，正在为一种全新的数字经济形态奠定基础 —— 在这个体系中，自主代理（Autonomous Agents）将成为经济行为体。随着代理逐步被集成进各类工作流程，并开始管理和调配资本。
cookies：我想用一个令人震惊的事实来开场：目前，代理资本（Agentic Capital）的交易生态几乎不存在。感谢大家来听我的 TED Talk :) 那我们直接从基础开始理解几个关键概念：代理（Agents） —— 能自主学习环境并执行相应动作以实现目标的自治软件（这些目标既可能由人类设定，也可能由代理自己生成）；代理资本 —— 具有独立持有、管理与部署资金能力的 AI 系统，能够在无人干预下，实现预设目标。换句话说，这些代理已经成为拥有财务代理权的自主经济实体。随着 AI 从你能告诉我今天的天气吗？进化到帮我规划旅行并买张去罗马的机票，我们正在迎来数字交易方式的根本性转变。尤其是，代理需要具备低成本、高速地执行金融交易的能力。
有人可能会说：代理可以用信用卡支付。但事实并非如此。首先涉及 KYC（身份验证）：传统金融系统要求人工身份证明（如政府 ID、地址、手机号等），而 AI 代理显然无法满足，命名为 Croissant、Pancake 也没用，他们无法开银行账户。其次，支付 API 的设计是面向人类的，通常需要人工确认或通过人机交互（如 CAPTCHA），AI 无法自动完成。此外，欺诈检测系统针对的是人的消费模式，监管 AI 代理行为存在困难。再者，传统体系费用高、交易速度慢（如 ACH 需要 2-3 天结算），AI 代理如果要实时购买计算资源或数据接口，效率严重受限。高额费用与最低交易门槛阻碍了微支付的应用。最后，监管不清晰：甚至像 PCI（支付卡行业）都无法定义 AI 代理的责任主体。代理若未经授权发起支付，谁负责？如何处理争议？这些问题当前体系中无从解决。
区块链提供了解决上述一切问题的基础设施：第一，通过去中心化身份（DID）实现 Know Your Agent，代理可以拥有可验证的技能与行为历史；身份可动态更新、篡改困难、可信用。DID 可与灵魂绑定代币类似，甄别合法代理。第二，智能合约授权机制支持访问控制、使用限额、自动担保、自动处理 dispute 和退款，而无需人工介入。第三，稳定币让代理无需银行账户即可拥有支付能力，简化跨境与汇兑流程。第四，高性能链（如 Monad，区块时间 500ms）具备低成本、高速、持续运行环境，非常适合支持代理的高频微支付需求。第五，区块链的透明账本为代理行为提供可追溯审计，增强风险管理与真实行为监控，也为性能评估提供数据基础，从而促进后续系统的优化与信任构建。【原文为英文】（ 来源 ）
4️⃣ 退出流动性机器：揭秘 Pumpfun 代币发行的内部狙击套利
导读：检测工具已存在 — — 问题在于生态是否愿意真正加以应用。中文版本由吴说编译发布。
Pine Analytics：部署者资助的狙击行为在 Solana 上具备系统性、盈利性，且通常以自动化方式执行，狙击活动集中在美国工作时间内最为频繁。此外，代币发行中常见多钱包刷农结构，部署者常利用临时钱包、协同退出等方式伪装真实用户需求。混淆手段亦不断升级，如多跳资金链、多签名交易等，使检测难度上升。尽管存在一定局限，研究团队开发的一跳资金过滤器仍成功识别出一批可复现的内部人操作案例。报告最终提出一套启发式方法，供协议与前端团队识别部署者钱包、标记关联地址，并在用户端通过 UI 发出风险警示。虽然分析仅聚焦于同区块狙击 + 直接资金链的子集，但结果显示该行为已广泛渗透 pump.fun 模式中的代币发行环节，说明 Solana 生态正遭遇协同操控风险，亟待更强应对机制。
研究从同区块狙击现象入手，利用 Solana 无 mempool 的特性，锁定部署后同区块即被狙击的钱包。若钱包与部署者存在上线前的 SOL 直接转账，则高度疑似为协同行为。在确立资助关系后，团队追踪每个钱包的代币交易路径，计算实际收益，过滤非真实套利。分析还揭示狙击活动具有显著时段特征：高频集中于 UTC 下午至深夜，与美东工作时段一致，推测为人工或 cron 任务驱动，而非全天候机器人操作。此外，通过 Arkham 工具展示了典型多跳资助案例，揭示部署者如何通过层层壳钱包实现资金隐匿，进一步规避追踪。这些复杂链条虽挑战现有检测手段，但也为下一步改进方法与资源优化提供明确方向。
分析显示，部署者资助的同区块狙击在 3 月 15 日至今共涉及 15,000+ 代币、10,400+ 名部署者与 4,600+ 狙击钱包，占 pump.fun 全部发行的 1.75%，而整体已实现净利润超 15,000 SOL，狙击成功率达 87%。多数钱包单次利润为 1–100 SOL，少数超过 500 SOL。行为模式也高度一致：大多数钱包在 1 分钟内清仓，85% 在 5 分钟内完成，且 90% 以上仅用 1–2 笔交易退出，表明该行为为高度结构化、低风险的套利路径，而非市场交易。最终，报告提出多项可操作建议：如追踪部署频率异常的钱包、识别中心辐射型资助关系、在高风险发行中提升前端用户警示机制等，以防范 Solana 上 meme 发行被系统性刷农网络操控。（ 来源）
5️⃣ 【长推】AI Layer1 研报：寻找链上 DeAI 的沃土
导读：深入解析六大 AI Layer 1 的发展现状和参与机会。
Biteye & PANews：AI Layer 1 作为一条专为 AI 应用量身定制的区块链，其底层架构和性能设计紧密围绕 AI 任务的需求，旨在高效支撑链上 AI 生态的可持续发展与繁荣。与传统区块链聚焦账本记账不同，AI Layer 1 节点需承担更多责任：不仅要提供算力以完成模型训练与推理，还需贡献存储、带宽与数据资源，打破中心化基础设施垄断。这对共识机制提出更高要求：一方面需精确评估与激励节点的实际贡献，另一方面需保障任务执行的安全性与公平性。同时，为适配多样化任务类型（如 LLM 训练、模型推理、数据标注等），AI Layer 1 还需具备高吞吐、低延迟和异构任务支持能力，并原生支持 GPU/TPU 等计算资源调度。此外，链上 AI 的另一个关键挑战是可信输出问题。平台需引入可信执行环境（TEE）、零知识证明（ZK）、多方安全计算（MPC）等技术，使模型行为可验证、数据处理可审计，保障用户对 AI 结果的信任。最终，AI Layer 1 还应具备强大的生态承载能力，从开发工具、SDK、激励机制到运营支持，全面服务开发者、运营者和使用者，打造可持续的开放协作网络。
Sentient 是一个开源 AI Layer1 协议，通过 AI Pipeline 与区块链系统结合，构建去中心化的人工智能经济体。其核心创新之一是 OML 模型框架（开放、可货币化、忠诚），确保模型拥有明确的所有权结构和收益分配路径。开发者可将模型开源后嵌入指纹，通过链上合约管理调用权限与支付收益。系统采用乐观安全（Optimistic Security）思想，默认合规、违规可惩罚，强调行为可验证性。Sentient 所提出的 AI 原生加密学技术，允许在模型训练过程中插入 query-response 键值对，形成唯一指纹。通过第三方验证者的探测提问，可证明模型是否为原版。此外，模型调用需持有加密权限凭证，确保只有授权用户可使用模型功能，防止被盗用或滥用。Sentient 还引入了 Enclave TEE 框架（如 AWS Nitro Enclaves）来保障执行安全，在链下处理推理请求时提供隔离和保密性。未来还计划引入 ZK 和 FHE 技术，进一步提升验证能力与隐私保护，建立更加可信、高效的模型确权与执行体系。
Sahara AI 通过其区块链基础设施（SBP 协议）与数据服务平台，打造了一个以数据确权为核心的 AI 资产网络。用户可通过 Sahara ID 参与数据标注、审核任务，贡献的数据被记录在链上，获得 Sahara Points 激励。平台设置了贡献可追踪机制，确保贡献者因其数据被使用而持续获得收益，并防止滥用或盗用行为发生。为保障数据价值的长期性，Sahara 建立了一个双重激励模式：贡献者不仅可从平台获得积分，还可根据生态伙伴的调用行为获得额外激励。例如，MyShell 即通过 Sahara DSP 进行数据众包，并向用户发放 MyShell 代币奖励。数据经许可注册至链上后，被用于模型训练与 Agent 部署，形成完整闭环。Sahara 的链上资产市场还允许开发者将模型、数据集注册为可交易资产，设定分润规则后由系统自动结算。平台兼容其他链部署，可为 Web3 项目提供 AI 接入能力，实现数据贡献 — 模型训练 — 资产上链 — 收益变现的全链路协作路径。这种结构性设计为 AI 开发者和数据提供者打开了去中心化的商业化通路，降低了开发门槛并提升了激励公平性。（ 来源）