站在 2026 年的节点回望，我们很容易忽略 2024 年前后那场静悄悄的基建革命。

当今天的我们习惯了 AI Agent 自动管理链上头寸、习惯了个人数据通过零知识证明变现、习惯了算力像水电一样在去中心化网络中流转时，我们需要意识到：这一切并非一蹴而就。

在那个被称为「AI x Crypto 元年」的时期，行业曾经历过极其迷茫的探索：AI 到底是不是伪需求？区块链是不是仅仅充当了支付通道？

如果我们重新审视那段时期的技术演进，会发现三个核心的「范式转移」决定了今天的行业格局。而理解这些底层逻辑，对于当下深陷技术细节的开发者而言，或许比掌握某一个新的框架更为重要。

01 身份的跃迁：当 AI 拥有了链上账户的代理管理权

转折点发生在 "User-Owned AI"（用户所有权 AI） 概念的兴起。

当时的先驱者们意识到，要让 AI 真正成为 Agent，必须赋予它链上主权操作能力。我们看到 NEAR Protocol 等生态开始推进 「链签名」 技术。这项技术让一个 AI 模型可在用户授权下，管理专属的 NEAR 账户，并跨链操作比特币、以太坊等全链资产。而 HTTP 402（Payment Required）预留状态码与 ERC-7579（模块化智能账户）的深度融合，成为了这一能力的重要补充，二者的技术结合并非某一时间点的突发质变，而是 2024-2025 年的持续迭代优化成果。

• 技术迭代： 我们不再满足于 AI “能完成链签名”，而是赋予了 AI 基于用户授权的「自主运营能力」。现在的 Agent 可在安全框架下管理链上账户对应的私钥权限，同时搭载了基于 HTTP 402 的流式支付系统。

• 落地场景： 当一个 Agent 需要查询链上数据或调用推理服务时，它不再需要人类充值 API Key，而是直接通过 Layer 2 网络进行毫秒级的微支付，所有操作均在用户预设的权限边界内完成。

• 范式转移： AI 从一个 “被调用的软件” 进化为了 “受权的链上经济代理”。如果没有这一层基础设施，就不可能有今天繁荣的 Agentic Economy—— 即 AI 之间在人类授权下互相协作、基于智能合约自动付费的自动化网络。

2024 年前后，行业开始尝试用密码学解决这个问题，其中最具代表性的尝试莫过于 zkTLS 技术。

在此之前，如何证明「我是 Steam 的高玩」或者「我是亚马逊的优质买家」而不泄露账号密码，几乎是不可能的。Primus 等协议在那时提出的 zkTLS 方案，核心是验证 TLS 会话的有效性，以此为基础实现隐私保护下的跨协议数据交互，而非直接生成 Web2 数据的零知识证明；该技术也让用户可基于有效会话验证，将 Web2 真实信誉数据以隐私保护的方式引入链上，打通了 Web2 信誉体系与 Web3 金融网络的连接通道。

与此同时，Kite AI 等项目提出的数据归因机制，尝试解决另一个棘手问题：谁该为 AI 的智慧买单？ 通过记录数据贡献者和模型训练者的贡献度，并利用区块链进行公平分润，这套 Proof of AI 的逻辑奠定了后来去中心化数据市场的经济基础。

到了 2026 年，我们更进一步，解决了数据的 “资产化” 问题。

• 能力边界拓展：我们不再满足于 AI “能完成链签名”，而是赋予了 AI 基于用户授权的「自主运营能力」。现在的 Agent 可在安全框架下管理链上账户对应的私钥权限，同时搭载了基于 HTTP 402 的流式支付系统。

• 实际应用落地：当一个 Agent 需要查询链上数据或调用推理服务时，它不再需要人类充值 API Key，而是直接通过 Layer 2 网络进行毫秒级的微支付，所有操作均在用户预设的权限边界内完成。

• 角色定位升级：AI 从一个 “被调用的软件” 进化为了 “受权的链上经济代理”。如果没有这一层基础设施，就不可能有今天繁荣的 Agentic Economy—— 即 AI 之间在人类授权下互相协作、基于智能合约自动付费的自动化网络。

但区块链的本质是 Graph，是无数地址和交易构成的复杂网络。2024 年，以 Pond 为代表的项目开始纠正这一路线，提出 Crypto-Native Model 的概念。这类模型的核心是原生适配区块链的去中心化、可验证特性，而 GNN（图神经网络）只是其处理链上图结构数据的核心算法工具，二者是目标与实现手段的关系。

利用 GNN 处理链上数据的思路，让链上风控、反洗钱预测以及资产价格预测的准确率有了质的飞跃。可以说，今天的智能合约之所以能具备「风控大脑」，正是源于当时对 AI 模型架构的重新思考。

此外，Arweave (AO) 提出的超并行计算架构，核心是赋能去中心化的链上合约执行，其本身并不提供算力支撑；AI 模型需依托 Render Network 等去中心化算力网络运行，再将模型数据与运行结果存储于 Arweave 实现不可篡改，二者协同解决了 AI 的「黑盒信任」危机，让金融级 AI 应用成为可能。

这一路线在 2026 年被证明是完全正确的。

• 技术内核升级：今天的智能合约之所以能具备 “风控大脑”，源于当时对 AI 模型架构的重新思考。更重要的是，我们引入了 OpML（乐观机器学习）方案 —— 它是实现 Verifiable Inference（可验证推理）的核心技术路径之一，通过乐观 Rollup 思路实现了低成本、高可信度的链上推理验证。

• 金融场景落地：现在的 DeFi 协议敢于接入 AI 预测的风险参数，不是因为盲信 AI，而是因为每一次推理结果都附带了密码学证明。如果 AI 输出错误结果或恶意作恶，挑战者可在链上发起验证并直接罚没其质押金。

• 行业范式革新： AI 从不可知的 “黑盒”，变成了透明、可验证的 “链上原语”。

• Web2 AI 开发者：他们熟悉 Python、Transformer 和 LangChain，但当需要让 Agent 处理链上资产时，不知道如何在安全框架下管理账户权限与私钥，也不懂如何利用去中心化存储来确保代码不可篡改。

• Web3 开发者：他们精通 Solidity 和 Rust，熟悉共识机制，对 AI 应用层技术（Embedding 向量化、RAG）有基础认知，但在大模型底层调优、Fine-tuning（微调）等深度 AI 开发上存在短板，部分开发者暂只能实现简单的 API 套壳应用。

目前的市场现状是：懂 AI 底层的不懂链上工程，懂链上开发的对深度 AI 调优不熟悉。而真正能通过代码将两者打通，构建出既有 “智商” 又有 “合规资产操作能力” 应用的全栈工程师，正是下一轮周期中最稀缺的资源。