解讀a16z報告：11個具體用例抽象出的三大核心方向

作者：Haotian

簡單總結下，a16z給出了一份AI+Crypto的報告，從11個具體用例中可以抽象出三個核心方向：

1）Agent基礎設施：主要解決AI Agent的身分認證、跨平台協作、人機區分等基本問題。包括Universal Agent Identity、Proof of Personhood（人機識別防刷子）、Agent間的通信標準和治理規則等。

這就像給每個AI Agent辦了張"身分證+銀行卡+社保卡"的全家桶證件，讓它們能在數字世界裏合法"工作"和"交易"。現在的Agent都是各自爲政的孤島，這套基礎設施就是要把它們連成一個能深度協作的超級網路。

你在VSCode裏調教好的編程助手，可以無縫切到GitHub Copilot繼續幹活，相當於Agent時代的Interoperability可交互操作聚合層；

2）上下文數據層：主要解決AI的"記憶"和"知識"持久化問題。包括跨平台的上下文保存、IP確權和版權保護、數據溯源和價值分配等。

現在的AI LLM並沒有記憶層設計，或者說是“金魚記憶”，每次用AI就像找臨時工，每次都得重新Training。有了這套數據層，AI就像有了"長期記憶"，你的專業知識、工作風格、項目經驗都能變成可存儲、可交易的數字資產。相當於Agent時代的Data Availability數據可用性層。

想象一下，頂級程序員的coding習慣可以直接"賣"給AI來帶新手，來直接知識變現；

3）AI原生金融：主要解決AI經濟系統的支付清算、激勵分配體系。包括Agent間的微支付、網路爬蟲付費機制、新型商業廣告模式等。

現在是平台吃肉、創作者喝湯、用戶挨刀，AI原生金融要讓價值創造鏈條上的每個環節都能公平分成。主打一個：“誰創造價值、誰獲得收益”。倘若有朝一日，AI Agent之間可以直接交易服務，用戶貢獻數據可以獲得Token回報，甚至你的個人數據被AI使用都能獲得相應的分成。這一步則相當於Agent時代的Settlement結算層。

總的來說，a16z的11個具體案例覆蓋面很廣：從持久化AI交互上下文、Agent通用身分、去中心化算力網路（DePIN），到微支付收益分享、IP註冊確權、爬蟲付費機制，再到隱私廣告、AI陪伴等等。

報告還給出了時間預測：短期內PoP身分認證和DePIN算力聚合會先落地，中期Agent間交易市場會出現，長期才能實現完整的AI自主經濟生態。

但我個人其實更加Bullish Agent通用身分+Agent上下文數據層聯合會存在的Agent C端定制化趨勢。畢竟，當每個AI都有了持久記憶和跨平台身分後，真正的個人AI助手時代才算開始。

而以上三個方向本質上是要構建一個“AI能夠自主參與經濟活動的數字社會”，讓AI不再只是被動工具，而是能獨立創造和交換價值的數字"打工人"。

顯然，現在就是AI infra建立標準的搶灘登入時刻，誰能搶先卡位，誰就有機會喫到最大的紅利。