坦白说,去年这个时候,我亲手埋葬了我的第三个链上套利机器人。代码在回测时跑得像头野兽,年化收益高得吓人,但一上链就瞬间瘫痪。不是预言机喂价慢了半拍被抢跑,就是为了适应一个新DEX的路由算法,改个智能合约的成本高到能劝退一个小型工作室。我当时坐在电脑前,看着满屏的失败交易,脑子里只有一个念头:我们谈论的所谓“链上AI”,在2024年,根本就是个被基础设施死死卡住脖子的伪命题。
这坑我踩过后才想明白,要让AI真正在链上跑起来,光有算法模型不够,还得解决两个要命的底层问题:AI的“口粮”从哪来,以及AI的“大脑”该安放在哪。Kite生态正在做的事,恰好就是从这两点切入,试图给AI交易员一具能自由行动的“肉身”。
首先,我们聊聊AI的“口粮”问题,也就是数据可用性。我那个死掉的机器人,最大的瓶颈就是数据。它需要毫秒级的市场深度、订单流和链上事件数据,但传统的预言机就像是给F1赛车加92号汽油,不仅速度跟不上,价格还死贵,更别提数据的可验证性了。AI模型如果吃进去的是被污染或者延迟的数据,那它做的决策就不是智能,而是灾难。Kite的解法,不是简单地做一个更快的预言机,而是构建一个去中心化的数据层,允许AI代理直接、高效地访问和验证它们需要的海量信息。这就像是为AI交易员修建了一条信息高速公路,而不是让它在乡间小路上颠簸,数据源的质量和获取效率,直接决定了AI决策能力的上限。当然,风险也摆在这里,如何保证海量节点提供的数据的绝对中立和抗女巫攻击,是这条路上必须持续攻克的堡垒。
解决了“口粮”,再来看“大脑”安放的问题,也就是AI的自主执行环境。为什么我们不能直接把一个复杂的AI模型写进智能合约?因为贵,而且蠢。链上计算资源极其宝贵,每一次复杂的运算都意味着高昂的Gas费,而且写死在合约里的逻辑缺乏灵活性,市场一变,它就成了待宰的羔羊。这就是为什么市面上多数“AI交易工具”本质上还是中心化的黑盒子。而Kite的思路是,让AI的大脑在链下进行高频思考,利用类似状态通道或欺诈证明的机制,只把最终的、经过验证的决策结果提交上链执行。打个比方,AI就像一个公司的CEO,他不需要把每天和团队的头脑风暴过程都广播给全世界(支付高昂的Gas),只需要在做出最终决策时,盖上一个具有法律效力(链上共识)的章。这大大降低了AI运行的成本,并赋予了它适应市场变化的灵活性,这才是真正的“自主”。但挑战也同样巨大,这种链下计算、链上验证的模式,对开发者提出了更高的要求,如何设计出既高效又安全的AI代理,门槛并不低。
所以,当Kite说要“让AI自由交易”时,它不是在喊一句空洞的口号,而是在踏踏实实地铺路、建桥,解决那些曾经让我这样的开发者头破血流的底层问题。它不是又一个承诺百倍收益的交易策略,而是那个提供铲子和水泥的人,让更多人能真正去建造属于自己的、去中心化的、无需信任的AI交易员。未来的链上世界,很可能就是无数个这样的AI代理在进行着高效的博弈和协作。
除了交易,你们认为这种能自主决策的链上AI,最先能在哪个领域(比如游戏、DAO治理)搞出名堂?在评论区聊聊你们的脑洞。
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