譯者註：在本期《鏈抽象》播客中，NAER 生態系統的聯合創始人 Altan 和 NAER 基金會的內容負責人 Jared 與早期基金 Canonical 創始人 Anand Iyer 進行了一番深度對話。 Canonical 投資了 Gensyn、Ritual、Sahara、Nuffle Labs、Tensorplex Labs 等知名加密 AI 專案。此外，Anand 擁有數一數二的 X/twitter Handle：https://x.com/ai。

Anand 指出，未來AI Agent 將在協助人類完成各種任務中扮演關鍵角色，而區塊鏈則為這些Agent 提供了一個安全可信的運作環境。在 AI 快速發展的時代，使用者對個人資料的所有權和隱私保護至關重要。作為投資者，他更重視那些具有差異化和防禦能力的項目，並鼓勵創業者要有長遠視野，推動技術和應用的創新。

鏈抽像在加密AI中的應用場景

Jared：首先請簡單介紹一下你的背景。

Anand：我擁有普渡大學的電腦工程學位，曾在微軟這樣的科技巨頭工作。我從很小的時候就開始編程，用的是一種叫做 BASIC 的程式語言。那時我才八歲，已經是 80 年代的事。我花了很多時間開發微軟的平台，2001 年大學畢業後搬到了矽谷，見證了 90 年代和 2000 年代矽谷的發展和成長。

之後，我萌生了創業的想法。前十年，我在大公司工作，接下來的十年，我是創業公司創辦人和 CEO。長話短說，我是在 2012 年偶然間接觸到一群比特幣礦工。正是透過他們，我進入了比特幣和加密貨幣的世界。那時的加密社群還處於萌芽階段，像是個由科技愛好者組成的小團體，我覺得這裡的氛圍很適合我。我的公司經歷了起起落落，最後成功被收購。現在我決定全職投入加密貨幣領域，管理一檔名為 Canonical 的早期基金，專注於投資優秀的新創公司和創辦人。最近，我特別關注人工智慧和加密貨幣的交集。

Altan：你對加密貨幣和人工智慧的交集非常感興趣，能否談談鏈抽像在這領域的重要性？

Anand：我喜歡用類比來思考問題。一個不變的學習心得就是－歷史不會重複，但會押韻。鏈抽象這個主題最近討論很多，我認為這是必要的。如果看看區塊鏈的發展歷程，就會明白為什麼鏈抽像在今天如此重要。

對我來說，過去網路最大的突破是 Kubernetes 之類的東西。它作為一個抽象層，幫助在不同雲端平台之間部署、管理和擴展應用程式。這和現在的情況有點類似。開發者和使用者需要鏈抽象，因為他們可能想利用某條鏈上的特性，而在另一個鏈上使用帳戶。這樣一來，抽象就變得至關重要。我認為在 AI 方面可能有幾個不同的切入點：一個是開發者的角度，另一個是使用者的角度。

對開發者來說，就是開發者是否需要學習特定鏈的程式設計範式，例如 WASM 和 Rust 等。鏈抽象能在這方面起到什麼作用？或者說，是否可以使用 LLM 驅動的工具更有效率地部署智慧合約？這是一種思考方式。另一種則是使用者交互，這也可以延伸到 Agent 的交互。我認為用戶採用區塊鏈的速度在大幅提升。雖然我們都知道有一定程度的機器人和農場操作，但我認為我們應該順勢而為，而不是抗拒這種機器人化。因為這是區塊鏈所提供的固有特性，是 Agent 平台發揮作用的地方。它們需要代表使用者進行交互，最終也會為了自己利用不同鏈所提供的功能。因此，我認為鏈抽象變得更加重要。

我們正在從互通性過渡到鏈抽象，以便使用者、開發者、使用者和 Agent 都能輕鬆、簡潔地利用各種鏈的功能。總的來說，我認為有兩個思考方向。首先，用戶是誰？是 Agent 嗎？是需要使用這些平台的 AI 機器人嗎？其次，我們如何讓這些工具更加易用和可自訂？這是另一個值得挖掘的需求。

AI Agent 與區塊鏈的融合

Jared：我注意到你也把AI Agent 視為用戶，這非常有趣。區塊鏈是一個很好的真相來源證明，這種不可變的記錄與 AI 的無限創造力是否需要協同工作，以某種方式相互限制？

Anand：可以說是，也可以說不是。 「制約」這個詞在區塊鏈的概念中有很強的意義。我認為需要設定一些防禦和操作模式，這很有意義。但同時，這取決於我們的定義。我們需要能夠審計和驗證這些 Agent 的建構和運作方式，這可能是最重要的。今天，我們對閉源系統及其運作方式知之甚少。因此，我們應該以更開放、透明、可驗證、可審核的方式運作，這是建立任何事物的基礎。其次是防禦，這些 Agent 需要在什麼參數下運作？這在某種程度上就是「制約」。我認為我們不應該束縛它的創新部分，而是應該控制可操作性和可審計性部分。我認為這兩者肯定是齊頭並進的。

Jared：我覺得未來會是我和我的 AI Agent 團隊一起工作，它們將比我自己更了解我。每天早上我都會和 AI 交流，幫助我組織一天的工作，這種情況只會越來越普遍。所以一個問題是，擁有用戶所有的 AI 是否比公司所有的 AI 更重要，就像 NEAR 正在做的那樣。你對這個領域有什麼看法嗎？我覺得這些 AI 會非常了解我，我希望它們是用戶擁有的，而不是其他形式。

Anand：從某種程度上來說，這是不可避免的。現在我們已經開始意識到 AI 的潛力，過去很長一段時間我們只是理論化地討論。就像尼爾史蒂芬森的《鑽石時代》，書中的角色從小就與 AI 一起長大。這將變得很自然，也是我們希望的狀態。我們希望 Agent 能夠幫助我們完成各種任務，例如昨晚有人在 Telegram 上給我發訊息，我想知道該如何正確回覆。機器的設計就是為了增強人類行為，但我們也需要考慮交給它們多少責任，讓它們真正為我們工作。這些都是需要考慮的問題。使用者所有的 AI 是事物發展的必然方向，因為你希望對這些東西如何運作有掌控權。數位孿生的概念今天越來越流行，為了實現這一點，它們需要了解你，並且需要以隱私為中心的方式運作。所有這些聽起來都和我們在區塊鏈世界中宣揚了十多年的東西完全一致，我覺得這兩種技術正處於碰撞的軌道上。

Altan：假設在一個所有事情都由 Agent 完成的世界裡，它們有自己的自主權進行操作。如果 Agent 正在執行某項任務，那麼安全性又是從何而來？如何將這種鏈下操作的安全性轉化為鏈上證明？對 Agent 來說，是透過加密經濟價值驅動安全性，還是透過零知識證明的方式用密碼學來實現？

Anand：在這種情況下，用例決定了流程圖的樣子。現實是，許多情況下 Agent 可以使用加密經濟學自主運行，因為這更自然，也更在地化。任何時候需要使用鏈下或外部環境來操作鏈上事務時，只會增加複雜性。我們在使用預言機、證明者和鏈下計算方面做得越來越好，但這些還是增加了額外的複雜性。所以，我認為加密經濟學更適合開始，但也可能有一些用例必須考慮鏈下流程。

我們有用戶和 Agent、用戶輔助的 Agent 及其操作模式，這些都需要被編碼和驗證，這就是區塊鏈的用武之地。然後它們需要進行交易，如何相互交易？人類有銀行帳戶一樣，但這些 Agent 不知道銀行是什麼。對它們來說，錢包和加密貨幣將是第一選擇。在某些情況下，Agent 需要在資訊不足的情況下運行，因此需要依靠人類補充缺失的資訊。這就是鏈下計算變得真正重要的地方。我記得在 2023 年 9 月我們主辦的一個會外活動上，有人非常簡潔地表達了這樣一個觀點：在可預見的未來，我們將為 AI 工作。我記得他預測這種情況會在今年發生，雖然不確定能否實現，但已經開始發生了。 Agent 會發布懸賞任務，讓人類為其獲取訊息，並為此支付報酬。這將會是一個非常有趣的未來圖景。

這種感覺很科幻，有些地方甚至有點反烏托邦，但科技的進步速度前所未見。我不想顯得自己像個老古董，但我必須說，我在 1999 年學習了一門叫 LISP 的程式語言，它被稱為「AI 課程」。當時我們覺得機器人即將接管世界，我們將生活在一個飛行汽車遍佈的未來世界。網路剛興起，我們認為事情很快就會發展到那一步。然而，我們發現 AI 的發展和進步是缺乏的。在 Transformer 模型出現之前和之後是兩個截然不同的時代，資料的匱乏限制了模型的充分訓練。

我之所以提到這些，是因為這些思考雖然一直感覺像科幻小說一樣遙遠，但現在它比以往任何時候都更接近現實。我們正在討論的事情可能很快就會成真。身為一個純粹的技術愛好者，我覺得這很激動人心，儘管可能顯得有點天真。我覺得我們會變得超級高效，並專注於我們真正關心的事情，因為其他一切都將由這些智慧的用戶擁有的模型和 Agent 完成。

AI Agent 面臨的資料隱私挑戰

Altan：另一個問題是，我們有許多中心化的公司。資料收集和處理主要由 Scale 完成，模型訓練則由 OpenAI、Google 等主導，GPU 幾乎完全由 Nvidia 一家壟斷。面對如此龐大的資本與權力，我們如何取勝？如何去中心化？

Anand：過去幾十年的網路生活給了我們很多啟示。以 Google 為例，它是取得網路資訊的基石，但它的商業模式很有趣。儘管你在上面搜索，它會將你重定向到包含該資訊的內容頁面。但我們現在看到的智慧水平正試圖讓你無需離開當前體驗就能存取這些訊息，例如 ChatGPT。上週幾位記者開始討論 Perplexity，因為它即時總結新聞文章，並對文章的內容進行改寫。這不僅僅是回溯資訊或類似維基百科，而是真正的即時資訊。 Perplexity 或 Twitter(現稱為 X) 的 Grok 都可以基於現有的資料模式給你即時的資訊。

權力正在聚集到中心化實體。一方面，我們正走向一個缺乏透明度的中心化世界；另一方面，人們對這些中心化服務的隱私程度產生質疑。有人在 Reddit 上發文稱，他將 Nest Cam 接入公寓，收集視訊片段交給 GPT-4 處理，GPT-4 可以即時告訴他鑰匙等物品的位置。我覺得很酷，但也有點瘋狂。使用中心化伺服器處理家中的情況，這意味著你離資料外洩只有一步之遙。我們聽說過很多起資料外洩事件，例如最近的 DocuSign 外洩事件。有些公司唯一的職責就是保護用戶資訊不被洩露，一旦發生洩露，後果不堪設想。想像一下，駭客入侵家庭內的視訊攝影機，然後將資料傳輸到中心化服務上，預設情況下隱私保護是關閉的。你可能在不知情的情況下同意提供資訊來優化這些模型。這些都是現存的問題，因此我們需要從中心化服務轉向使用者所有或協作管理這些模型和操作的方式。

你們希望 20、30 年後的世界是什麼樣子？ Jared 說得很好，有一群 Agent 在為我工作，為我處理一堆事情。你希望這些 Agent 中有多少由一個試圖將你的資料貨幣化的大型中心化實體來控制，而不是你自己擁有對它的所有權和控制權，同時又能實現所有的技術進步？這就是問題的核心，歸根結底是所有權、資料隱私和自主權。

Altan： 資料隱私並非新事物。 2017 年 Google 嘗試了聯邦學習，聲稱不會提取用戶數據，只是在用戶設備上訓練數據並將其發回中央伺服器，這樣他們就看不到用戶數據了。但問題是，我的祖母或母親並不關心這些。所以我在想，我們會不會出現分化？有些人漠不關心，像我們這樣精通科技的人，例如在加密領域工作的人，會非常關注。這是否就是未來的樣子？

Anand：一般使用者確實不關心的這些，100% 同意。即使是我們身邊的人，甚至是科技圈內的人，今天也有很多人對此不夠關注。但我們正經歷一場科技革命和文藝復興，身為開發者，我們有責任思考這些問題。因為我們在這裡引領潮流。是要信任這些中心化實體，讓他們壟斷我們的數據，為自己的利益和用途服務，還是要在最終擁有某種所有權？一個更有前瞻性的例子是資料 DAO，這是一個越來越流行的概念。例如有家公司叫 Vana，他們就在考慮數據 DAO 的應用。

你提到的這種聯邦學習，如果我能對此有一定的掌控感，我會覺得更安心。 Union Square Ventures 的 Fred Wilson 大約在一年半前談到過這些原語，例如錢包，可以用來簽署交易或代表我執行某些操作。如果我們能利用這個類似的模式來處理我的數據，會怎麼樣呢？這將開啟某個過程，例如資料歸屬、資料貢獻、資料加密或移除任何個人識別資訊（PII）後用於訓練。這些都是我們只需從第一原理出發來進行的操作。

眾所周知，OpenAI 並不真正開放，我認為其他模型如 Llama 也是同樣的問題。問題在於，雖然這些模型公開了部分權重，但資料來源是什麼？這些數據是如何訓練的？貢獻數據的人是否得到了補償？他們是否自願參與？目前的情況如何？我們應該為使用一個具有透明性和用戶自主權的系統感到自豪。但這並不始於用戶，因為用戶通常不關心這些問題，而且我認為在可預見的未來他們也不會在乎。儘管如此，我認為當今的世代可能比老一輩更關心這些問題。我女兒和現在的年輕一代更關心氣候等議題，因為這些問題影響著他們和他們的未來。因此，我認為當前的世代會關心這些問題，上一代可能不會。但讓我們以這些原則為基礎，建立一個更美好的未來。

Jared：隱私權資料可能不會是吸引人們參與的關鍵，但你提到的價值是關鍵。區塊鏈真正擅長的是創造價值或使價值顯現，以一種中心化無法做到的方式捕捉價值。過去我們一直在 Web 2.0 的網路環境中，像 Myspace 這樣的平台透過耕作人們的資料獲利，這就是我們都接受的商業模式。但現在，我們正經歷一場革命和文藝復興，正如你所說，我們可以讓使用者對自己的數據和行為有更多選擇權。他們可以決定是否分享數據、參與 AI 訓練，並從貢獻中獲得實際回報。區塊鏈的低成本和高效率價值轉移機制，為實現這一願景提供了基礎。

Anand：是的，我們都這樣做了，並且習以為常，現在比以往任何時候都更加意識到這一點。我現在不使用 GPT 模型（這只是我個人的選擇，請酌情參考），所有的推理都是在本地機器上完成的。我有一台 M2 晶片的 Mac，可以處理一些複雜的推理任務。

也許這有點偏執，但我的導師在 2000 年代告訴我，作為開發者，你需要保持一種健康的偏執。所以我總是帶著這種心態工作。我希望看到更多的人擁有自主權，能夠更多地自己操作這些數據。有一家叫 EXO 的公司，他們就是一個很好的例子。他們實現了在邊緣設備上進行推理，或讓使用者更好地管理和操作自己的資料。當然，我們也聽說了，Apple 喜歡把一切都打上 Apple 的標籤，所以他們現在稱之為「Apple Intelligence」。很多事情會在邊緣設備上完成，如果設備不能處理，才會使用 ChatGPT 或其他模型。用戶資料離被分享給中心化服務，只有一步之遙。

我認為現有的中心化和去中心化模式都會共存，它們不是替代關係。這就像開源與閉源的爭論，這是一個老派的例子，可以說像安卓對 iOS 一樣。我們需要這些比較，以滿足由於智能化而產生的各種需求。

加密AI 的投資價值與未來展望

Altan：有很多人進入加密AI 領域只是因為AI 的炒作，他們只是想從中提取價值。身為投資者，你怎麼看待這一點？從短期和長期來看，加密 AI 有什麼價值？

Anand：在加密領域的簡短歷史中，很少出現「贏家通吃」的情況。我們有許多優秀的 L1 網絡，很多優秀的 L2 網絡，還有很多正在湧現的 L3 網路。在區塊鏈和加密技術領域，使用代幣激勵機制以差異化方式解決相同問題的情況並不罕見。這一想法起源於對運算資源，尤其是裸機運算資源存取的需求。以 Akash 為例，他們比大多數專案起步更早，是最可靠的裸機運算資源存取系統之一。這些計算資源可用於模型訓練、推理等用途。

但隨著發展，人們開始向技術堆疊向上遷移，轉向更多以軟體為中心的模式，例如以 API 為中心的方式。這有點類似於 Heroku 和 AWS 的差異：Heroku 更專注於簡化部署和快速上線，而 AWS 提供更底層的服務。人們渴望能夠快速部署應用程式並立即投入使用，因此我們必須沿著這一方向不斷演進。目前，我們看到許多唾手可得的目標正在逐一達成，其中最突出的就是計算資源的取得。讓我們迅速完成這一目標，在這個過程中可能會有一些贏家出現。市場結構不會是「短粗」的，而是會有「頭」和非常長的「尾巴」，即少數大贏家和大量的小玩家共存。

我對差異化和防禦能力非常感興趣。這是當今最重要的事。我也要強調一點，如果你在AI 領域花了比加密領域更多的時間，並找到了高度防禦性和差異化的應用，將其引入加密生態系統，或者利用加密經濟學或加密原語來建構去中心化的AI，這都非常有價值。因此，我認為這裡並沒有具體的短期或長期的行動呼籲。

對我來說，最重要的是人才，將那些背景可靠的人引入這個領域。我們喜歡與那些聰明且有見解的人合作，建立一些非常難做到的東西，這樣才能打造出差異化的產品並進入市場。

Jared：在你的行業日常工作中，有哪個領域是你認為應該受到更多關注，但你覺得很多人沒有註意到的？可以是 AI 或加密貨幣領域。

Anand：對我來說是資料。數據在某些方面就像石油一樣，是大規模系統運作的必需品，但我們往往視它為理所當然。這將持續成為問題，現有的中心化系統今天已經擁有了大型模型。如果我要趕上他們的水平會很難，因為他們有 30 年的數據積累，有成熟的系統可以從互聯網上搜刮數據並訓練模型。所以數據是我常常思考的問題。它有幾個分支，包括用戶貢獻的數據和數據的來源。例如，Jared 的資料意味著什麼？我們可以從使用者和開發者兩個角度來看這個問題。

從開發者的視角，我舉一個可能不太恰當的例子：假設我用一個訓練好的模型進行推理，我希望模型能告訴我哪些不同的數據源為這次推理作出了貢獻。這就像在調試模式下運行，我想弄清楚推理的依據是什麼，模型為什麼給我這樣的答案。因為模型給出的不僅僅是一個網站鏈接，而是經過智能處理後的結果。我不理解這些智慧資訊的具體來源，因為要實現這一點，底層需要進行大量複雜的工作。但我認為，搞清楚這個問題對於理解模型的決策過程和提高其可解釋性而言，是非常重要的一步。

能源問題則是現在和未來都需要關注的另一個面向。在祖克柏接受 Dwarkesh 採訪時，一個被反覆提及的話題就是能源需求，以及我們如何想當然地對待能源消耗。中心化服務正在肆無忌憚地消耗能源，用數十億瓦特的電力來訓練模型，所有這些 GPU 都在全速運轉。而那隻是訓練階段，後面還有推理。我不確定這個問題與區塊鏈基礎設施在哪個點上能產生聯繫，但我覺得這是開始解決這個問題的起點。我拋出這個問題，讓別人來接住或逃避。

最後的忠告

Altan：如果有人在聽這個播客，他們該從中學到什麼？

Anand：我想說兩點。第一，要為未來而建設。要有足夠長的時間視野，因為我認為未來幾年事物會發生很大變化。最聰明、最優秀的創辦人會把自己放到未來，思考在短期內世界會需要什麼。時間範圍可能是六個月，也可能是兩年。因為那些生活在未來的人對要建構什麼以及如何實現有著非凡的見解。

第二點，我認為馬克安德森更簡潔地表達了這個觀點：最好的創始人往往能將他們的感知變為現實，你的工作就是努力說服別人。例如，我看到一個需要去中心化社群網路的世界，類似 Farcast 之於 Twitter 的關係。在過去幾年裡，Dan 一直堅定不移地推動這一點。我認為像這樣的具有遠見的創始人能洞察未來，將他們的感知轉化為現實，並向他人傳播這種理念。如果你是這樣的人，我很期待與你交流，了解你的想法，並為你能夠領先一步，創造未來而喝采。

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