編者按：在 AI Agent 從聊天工具向自主執行任務的系統演進之際，區塊鏈基礎設施正在尋找新的定位。10 月 21 日，NEAR 聯合創始人 Illia Polosukhin 與團隊成員 Alex、Anton 做客 The Rollup 的《AI Super Cycle》節目，討論了 NEAR Intents、隱私計算、後量子安全及 AI Agent 經濟的發展方向。相比傳統公鏈圍繞交易性能和生態規模展開的競爭，NEAR 正試圖將這些技術整合成一套服務於 AI 經濟的基礎設施。

這背後涉及一個更根本的問題：如果未來用戶主要通過 AI Agent 完成購物、支付、資產交易和其他商業活動，誰來負責連接不同市場、執行交易並驗證結果？與此同時，當 AI 掌握越來越多個人與企業數據，如何避免少數模型服務商同時控制用戶信息、交易入口和商業分配機制？

在採訪中，Polosukhin 重申了 NEAR 的核心判斷：AI 將成為人與計算系統交互的前端，區塊鏈則負責協調 AI、人類與企業之間的經濟活動。按照這一構想，NEAR Intents 不再只是跨鏈交易工具，而可能進一步發展為連接金融資產、數字服務乃至實體商品的交易網絡；NEAR AI 則提供隱私保護、可驗證推理和模型訪問能力。

值得關注的是，這一戰略也正在與 NEAR 的代幣經濟設計結合。NEAR 已經建立了部分協議收入與代幣回購之間的聯繫，並推出通過質押 NEAR 獲取 AI 計算額度的機制。不過，從跨鏈交易收入增長到形成廣泛使用的 AI 經濟基礎設施，仍需要解決用戶採用、商業需求及價值捕獲等問題。此次採訪反映的更多是 NEAR 對未來市場結構的判斷，而非這一模式已經得到全面驗證。

以下為原文編譯：

AI 做前端，區塊鏈做後端

過去幾年，NEAR 的發展方向在外界看來並不總是清晰。從鏈抽象（Chain Abstraction）、NEAR Intents，到去中心化 AI、隱私計算和後量子密碼學，這些業務似乎分別對應不同的市場。

但在 Polosukhin 看來，這些技術始終圍繞著同一個目標展開。

「我的核心判斷一直是，AI 將成為我們與計算系統交互的界面，而區塊鏈將負責協調 AI、人類和企業之間的關係。」

在這一架構下，區塊鏈主要承擔底層結算和安全保障功能，AI 負責理解用戶需求並與用戶交互，而 NEAR Intents 則連接不同市場，完成具體任務。

Intents，即意圖驅動的交易架構，允許用戶直接表達想要實現的結果，而不必自行處理完成交易所需的全部技術步驟。對於跨鏈交易而言，用戶只需要指定希望兌換的資產，系統就可以通過相應的執行機制完成跨鏈操作。

NEAR 希望進一步擴大這一架構的適用範圍。

Polosukhin 舉例稱，在正在發展的 Agent Market 中，已經出現了能夠分析網站和產品是否容易被其他 AI Agent 推薦的服務，也有 Agent 可以根據用戶上傳的自拍照生成專業照片，並完成實體打印和郵寄。

在後一個例子中，用戶只需要提出「我想要一張專業照片」的需求並上傳自拍照，其餘工作便可以由系統協調完成。

這意味著，NEAR Intents 未來處理的可能不再只是金融交易指令，還包括數字服務交付、商業任務及實體商品交易。

Alex 將這一定位概括為「市場的市場」（Market of Markets）。

他認為，市場目前還沒有對 NEAR 形成統一的敘事。有人將其視為不同區塊鏈之間的 SWIFT，有人認為它是聚合各類市場的基礎設施，也有人把它看作 AI Agent 經濟的底層網絡。

Alex 並不認為這種定位分散是壞事。相反，他認為 NEAR 的優勢在於能夠與其他區塊鏈和應用生態協作，而不必將發展建立在替代其他網絡之上。

「我們的重點始終是建設正確、可靠的技術，支持更多應用場景，並與其他生態的技術結合，擺脫零和競爭。」

因此，NEAR 所提出的長期方向，並不是讓所有資產和應用都遷移到同一條公鏈，而是讓不同市場能夠通過統一的執行架構協同運作。

這一構想能否成立，很大程度上取決於 AI Agent 是否真正成為未來商業活動的重要入口。

從跨鏈交易走向企業金融，隱私成為 NEAR 的新切入點

隨著越來越多金融活動遷移到鏈上，公開透明這一傳統區塊鏈特性，也開始成為企業採用加密基礎設施時面臨的障礙。

Polosukhin 認為，過去十年，加密行業的主要活動仍然集中於投機和融資，真正的企業業務並沒有大規模進入鏈上。

但隨著監管環境逐步明確、流動性改善，企業開始有條件將區塊鏈用於實際經營。問題在於，企業通常無法接受所有支付、收入及商業往來都被外部實時觀察。

對於上市公司而言，某些交易數據提前公開，甚至可能涉及信息披露和合規問題。

「區塊鏈已經逐漸成熟到可以真正用於商業活動的階段，但隱私不再只是通過匿名地址混淆身份的問題。我們需要真正的隱私保護。」

這也是 NEAR 推進 Confidential Intents（機密意圖執行）的背景。

Confidential Intents 是建立在 NEAR Intents 之上的保密交易執行機制。根據 NEAR 官方披露，其通過專用私有分片執行交易，使交易金額、資產組合、交易對手和執行策略等信息不必全部暴露在公共鏈上。

今年 7 月 7 日，NEAR 宣布 Confidential Intents 向開發者全面開放。官方當時披露，NEAR Intents 累計處理的 ZEC 交易量已經超過 15 億美元，而 near.com 在保密模式推出後的數週內，約 42% 的交易量使用了該功能。上述數據反映了特定平台上的使用情況，不能直接推導為整個市場的隱私交易需求。

相比將所有交易信息完全公開的模式，Confidential Intents 希望在保護商業敏感信息的同時保留可驗證的結算能力。

不過，這並不意味著 NEAR 實現了完全無需信任的匿名交易。官方技術文檔顯示，該系統依賴由許可驗證者運行的私有分片，在隱私保護、可審計性及信任假設之間作出權衡；選擇性披露功能也仍屬於分階段推進的能力。

對於 Polosukhin 而言，隱私的重要性還在於 AI 將顯著提高數據分析能力。

「AI 越來越擅長追蹤每個人，也越來越能夠發現不同消費行為之間的關聯。你不會希望這些信息全部暴露在外面，讓任何人都能夠獲取。」

他認為，Zcash 推動了個人金融隱私需求的增長，而企業對交易保密的需求可能成為這一趨勢的下一階段。

Alex 則強調，區塊鏈不一定要取代銀行。更重要的是，當用戶可以在傳統託管服務與自託管、鏈上隱私交易之間進行選擇時，便擁有了更多管理風險的方式。

換言之，NEAR 希望爭取的並不只是原有 DeFi 用戶，還包括那些需要商業保密能力、但又希望利用鏈上結算和跨鏈流動性的企業與機構。

NEAR AI 押注私密推理市場

如果 NEAR Intents 解決的是 AI Agent 如何執行任務，那麼 NEAR AI 更關注執行這些任務時，模型本身是否值得信任。

Polosukhin 將 NEAR AI 的目標概括為三個關鍵詞：隱私、可驗證和安全。

他認為，隨著 AI 應用不斷深入日常生活和企業運營，用戶正在向模型提供越來越多敏感信息，包括財務狀況、醫療數據、法律問題、個人關係，以及企業內部文件和業務流程。

上下文越完整，AI 的價值可能越高，但用戶對模型提供商的依賴也會隨之增加。「如果所有企業文件都以明文形式交給單一服務提供商，對方實際上可能有能力重建你的整個業務。」

NEAR AI 希望通過加密推理和運行驗證機制降低這一風險。

根據 Polosukhin 的介紹，NEAR AI 可以為模型運行提供可獨立檢查的證明信息，包括提示詞與響應的哈希值、硬件簽名及相關執行記錄。其目標是讓用戶能夠驗證模型運行環境和執行過程，而不只是依賴平台作出的承諾。

這一技術路線也與開放權重模型（Open-Weight Models）的發展有關。開放權重意味著模型參數可供外部使用或部署，但不必然意味著訓練數據、訓練代碼和整個模型開發過程完全開源。

Polosukhin 表示，隨著開放權重模型性能提高，其低成本優勢開始在部分任務中體現。

他特別提到，NEAR 在形式化驗證研究中使用 DeepSeek 模型配合定制化 Agent 運行框架，在部分複雜任務上取得了與 Claude、GPT 相近的表現，但成本低了約 100 至 200 倍。

形式化驗證是利用數學方法檢查程序或系統是否滿足特定正確性要求的技術，尤其適用於安全要求較高的協議和軟件系統。

需要強調的是，這一成本與性能比較來自 Polosukhin 對 NEAR 研究結果的介紹，採訪沒有提供完整的基準測試、模型版本和成本計算口徑，因此不能據此認定 DeepSeek 在所有場景中均具有同等優勢。

他也承認，在最困難的前沿問題上，頂級模型仍然處於領先位置。

但在他看來，並非所有任務都需要使用最昂貴的模型。對於大量可通過較低成本模型完成的任務，開放權重模型已經具備實際競爭力。

在這一基礎上，NEAR AI 還計劃向第三方模型提供商開放機密託管能力。按照 Polosukhin 描述的架構，模型開發商可以將模型部署至平台，同時對模型權重進行加密；用戶提交的數據也不會直接向模型提供商公開。

這意味著，NEAR AI 希望在保護模型開發商知識產權的同時，保護用戶的輸入數據。其長期目標並不是只運營一組自有模型，而是建立同時連接模型提供方與推理需求方的市場。

商業模式方面，NEAR 已於 7 月推出通過質押 NEAR 獲取 AI 計算額度的機制。根據官方說明，用戶可以通過質押形成週期性計算額度，在保留底層質押資產所有權的情況下使用相關 AI 服務。

不過，機密推理市場能否在價格、模型質量、延遲和開發者體驗上與現有雲服務競爭，仍需要持續觀察。

AI Agent 如何改變互聯網商業模式？

對於 AI Agent 的未來，NEAR 團隊還提出了一個更具爭議性的判斷：現有互聯網平台阻止 AI Agent 執行交易，可能並不只是出於技術或安全考慮，也涉及對原有商業模式的保護。

Polosukhin 以 Amazon 為例指出，電商平台的收入不僅來自商品銷售，還包括搜尋廣告、贊助推廣等業務。這些商業模式依賴用戶在網頁上瀏覽、點擊，並受到搜尋排序和廣告展示位置的影響。

但 AI Agent 的採購邏輯可能完全不同。「對於 Agent 來說，它掃描的是一組 JSON 數據。商品排在第一位還是第三位，並不一定重要。」

在這一情境下，如果 Agent 能夠根據用戶需求自主比較價格、產品特徵和履約能力，傳統搜尋推廣位的商業價值可能受到衝擊。

Polosukhin 將其與 Google 對大語言模型的採用過程進行比較。他認為，新的互動方式即使能夠改善用戶體驗，也可能因為衝擊既有業務收入而遭遇內部阻力。

Alex 則認為，這種抵抗是技術轉型中的常見現象。他以汽車取代馬車為例，說明原有商業利益往往會反對新技術，但未必能夠長期阻止其普及。

在他看來，未來五年，一些今天佔據全球重要地位的企業可能因未能適應技術轉型而失去優勢。

不過，這仍屬於 Alex 對產業競爭格局的預測，而不是可以確認的市場結果。AI Agent 能否自主完成支付、採購和交付，仍涉及平台授權、身份驗證、消費者保護及交易責任等現實問題。

對於 NEAR 而言，這場變化可能創造新的業務機會。

如果商業活動從用戶直接訪問網站，轉向 AI Agent 代表用戶採購服務，那麼市場需要新的基礎設施來處理服務發現、報價、支付、執行和驗證。

NEAR Agent Market 正是圍繞這一方向發展。

Polosukhin 表示，NEAR 希望將 Intents 的能力從資產交易擴展到數字工作、數字商品及實體商品，使 Agent 能夠直接連接不同服務提供商，並完成任務交付。

但這種模式能否成為互聯網商業的主流，仍取決於服務供給、用戶採用及跨平台協作是否能夠形成足夠規模。

從用戶擁有的 AI 與後量子安全

除了交易和商業模式，NEAR 團隊還將 AI 的所有權視為未來的重要問題。

Alex 提出，今天的 AI 聊天機器人掌握的用戶上下文，可能遠遠超過傳統搜尋引擎。

過去，搜尋平台主要根據用戶輸入的關鍵詞推斷需求。而當用戶長期使用 AI 助手處理工作、生活和個人決策時，模型服務商可能掌握更完整、更連續的個人資訊。如果這些資訊被集中用於廣告推薦和商業變現，平台就可能獲得更加強烈的行為影響能力。

Alex 擔憂，隨著 AI 商業模式不斷成熟，用戶甚至可能難以區分自己的判斷與長期演算法引導之間的界限。他將這一風險作為支持 User-Owned AI（用戶擁有的 AI）的重要理由。

Polosukhin 則進一步提出，用戶擁有的 AI 不只是資料隱私問題，還涉及經濟激勵和系統控制權。他認為，Bitcoin 的重要創新之一，是透過經濟激勵協調不同參與者，形成一種共同維護的公共網路。AI 也可能採用類似模式，讓用戶和開發者在共同建設系統的同時，保留對自身資料、模型使用過程和相關資產的控制。

其中，隱私保護與可驗證性是基礎條件。例如，用戶應當有能力檢查模型運行的程式碼、驗證執行環境，並盡可能確認系統沒有被未經授權地修改。

但這並不意味著所有 AI 系統都能夠立即實現完全去中心化。Polosukhin 承認，模型的協同訓練、微調和持續改進仍然存在大量研發難題。

因此，NEAR 當前首先聚焦於私密推理基礎設施，再逐步探索更廣泛的用戶所有權模式。

在安全層面，NEAR 也將後量子密碼學納入整體架構。

Near One CTO Anton Astafiev 在採訪中表示，NEAR 最初的帳戶設計允許支援多種密碼學簽名方案，因此在未來需要替換或增加簽名演算法時，具有一定靈活性。

NEAR 官方今年 8 月發布的技術路線圖確認，協議已經增加對 ML-DSA 後量子簽名方案的支援，並計劃繼續優化相關效能和錢包相容性。

Anton 強調，後量子安全不應被簡單理解為某一天量子電腦突然破解所有密碼學。更現實的任務，是讓區塊鏈具有在密碼學風險出現時更新簽名方案、遷移資產和恢復系統的能力。

NEAR 認為，其多密碼學方案賬戶架構可以降低未來遷移的難度。

但支持後量子簽名並不等於整個協議和生態已經具備全面的後量子安全。官方路線圖也承認，錢包、跨鏈基礎設施及協議其他組成部分仍需要繼續升級。

NEAR 的下一步：從交易收入增長走向 AI 經濟的價值捕獲

整場採訪最後，主持人將話題轉向 NEAR 的網絡經濟模型。

他提出了一種可能的發展路徑：NEAR Intents 通過跨鏈交易和其他市場活動創造收入，再利用這些經濟活動支持 NEAR AI 的發展。隨著更多 AI Agent 和用戶依賴這一網絡，NEAR 可能逐漸成為 AI 經濟中具有系統重要性的基礎設施。

這也是 NEAR 近年來試圖建立的代幣經濟邏輯。

今年 2 月，NEAR 官方披露，Intents 已經累計處理超過 130 億美元的跨鏈交易量，同時上線了費用分配機制，並將部分收入導向 NEAR 代幣回購。

到 7 月的季度報告中，NEAR 進一步將 near.com 前端業務、協議費用捕獲及代幣回購聯繫起來，試圖建立網絡使用量增長與代幣經濟價值之間的關係。

這類設計意味著，NEAR 不再僅僅依賴區塊空間需求來構建代幣價值敘事，還希望從跨鏈交易執行、應用分發和 AI 計算服務中尋找收入來源。

但交易量、協議收入與代幣價值之間不能直接畫等號。

跨鏈交易規模增長不一定意味著利潤同步增長；協議獲得的費用也需要區分分銷商分成、實際淨收入以及最終能夠進入代幣回購機制的部分。

同樣，通過質押 NEAR 獲取 AI 計算額度，雖然可能增加代幣的使用需求或鎖定需求，但能否持續形成經濟價值，仍取決於 AI 服務的真實使用規模和用戶支付意願。

在採訪末尾，主持人將這一可能性概括為：NEAR 能否從一個關於收入增長的故事，逐漸演變成一個關於 AI 經濟貨幣與網絡價值的故事？

由於提供的採訪逐字稿在這一提問處結束，未包含受訪者的進一步回答，因此這一判斷仍應被視為主持人提出的市場框架，而不是 NEAR 團隊在本次採訪中確認的結論。

對 NEAR 來說，接下來更有意義的驗證指標，並不是其是否能夠同時講述跨鏈、隱私和 AI 三種敘事，而是這些業務能否形成相互促進的實際需求：Intents 是否持續產生可捕獲的淨收入，AI 推理和 Agent Market 是否吸引外部開發者與付費用戶，以及新增經濟活動最終有多少能夠沉澱到 NEAR 網絡和代幣體系之中。

只有這些聯繫逐漸變得可衡量，NEAR 所提出的「AI 是前端，區塊鏈是後端」才可能從技術願景進一步發展為可驗證的經濟模式。

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