Anitttttta

跑會期間在看幾個項目活動方給的問題，有幾個問題挺有水準。
AI 發展與Token Economy 的關係。很多 Crypto 項目喜歡把 AI 的商業模式直接翻譯成 token，用 token 激勵供給、用 token 捕獲網絡價值、用 token 做治理、再用 token 做結算。
問題是，大多數 token 設計解決的是融資問題，不是交易問題。Token Economy 不會消失，但大部分項目會輸在沒創造真實需求。
未來 2–3 年，市場會越來越不買“有 agent，所以要有 token”這一套。因為用戶真正在乎的是這個 agent 能不能幫我完成任務、結果值不值錢、服務誰來賠付和這個調用為什麼要用你的 token，而不是穩定幣或法幣。
如果 token 不能解決這幾個問題，它就只是 AI 皮膚下的 old-school crypto play。
AI Agent 時代，token 如果不能嵌進真實工作流，只會比上一輪更快淪為旁觀資產。

今年萬向 Web3 Festival 展位裡 Solona Company 是唯一有股票代碼的
NASDAQ ：HSDT

今天每更新一個 AI 產品/功能，它就會成為明天的數據

一個人最大的愚蠢，就是低估他人，高估自己。而這些人往往可憐可笑可悲。
將一切錯誤歸咎於他人的人，必將被同樣的規則反噬，自食其果。人外有人，山外有山，你怎麼利用他人、欺騙他人，將來就會被比你狠百倍的人以同樣的手段啃食乾淨。
時間是最好的因果。
行一惡，必有百倍的債來還。
而慈悲，是最強大的力量。

最近看的 AI 項目越來越多，越感到悲觀。
創始人們，你們為什麼那麼熱衷於做軟體？
其實從投資人的角度來看，除非你是國際大廠核心成員出身，否則你做軟體是完全沒有市場競爭力的，而且容易被大公司取締。
更麻煩的是，如果你做的還是技術創意，那麼連證伪/證實都沒辦法被時間驗證，投資人更不會“冒險”投你。
目前來看，純軟體的創業瓶頸很大，要麼就是大交易瘋著搶。
如果你是創業者，你想要融資，可以試試硬體、企業輔助等等的方向。

學會用“總觀效應”去看問題，一切都會迎刃而解
登月宇航員安德森駕駛艙返回後，說的第一句話是“我們飛了 38 萬公里去探索地球，結果最重要的發現，是回頭看見了地球。”
當你站得足夠高、足夠遠，就沒有什麼困難和矛盾是無法解決的

Hermes Agent 火了以後，再過几個月又會有更絲滑的其他 Agent，OpenClaw 開了個頭，開源自動化長記憶載存儲安全智能體今年有望看到一個趨近完美的雛形。

換一個角度思考軟體、Agent 和創業。
答案可能藏在編輯器裡。
過去幾十年，軟體行業本質上一直在為不同職業發明不同的工作台：文件、表格、設計、BI、法務、醫療、交易終端……
這些系統默認的前提是人親自操作。
而基於 LLM 的 Agent 真正有機會改寫的，不只是搜尋框，而是這一整套前提。
今天最成功的還是 coding，因為程式碼最結構化、最容易驗證，所以 IDE 最先被重做。
但真正大的機會，不在下一個 AI IDE，
而在下一個被 agent-native 化的垂直編輯器。
還有一整片軟體世界沒被改寫。

和好久没 catch up 的 Evie @0xEvieYang 互通有无了一下，了解一下中美 AI 创投和出海的差异。
在 web3 慢熊的背景下，不少 agency 也都转换方向开始做 AI 出海的活，JE Labs 也是一样，目前手上已经有了不少成功的案例，和 web3 营销不同的事，AI 产品更看中实际的 ROI，比如如何针对性地找到 TA、精准投流、KOL 分层的筛选、SEO、科技论坛的星级评估、线下活动等等，相对应的投入也会变高。而这些投入又必须在阶段时间内有可见的效果，每一笔钱都是花在实际的需求上。
而在创投方面，在美国，inner circle 的创业者在融资方面的优势极为显著，大厂出来的 senior 员工可能在某个聚会上就麻烦了头部基金的钱，相对而言华人创业在美国会碰壁很多。反观中国，其实投资人的钱还是很多的，流动性也不错，大家都想在 26 年把钱投出去，对于 LLM、基建、芯片类的一般都是大头部 leading。如果是做 workflow、垂类的，基本不会太看你的 tech 因为被大厂迭代太容易了，更多是看 team 里有没有曾经在这个行业成功创业的案例或者资源的护城河，所以本身有成熟企业赛道再加上 AI Advanced 更容易获得资本的青睐，说白了还是看怎么更容易退出。
Evie 最近人都在美国，大家也可以约她☕️互相多交流学习，在这个 AI 加速的年代，

一個有意思的觀察
雖然主流資本都對 web3 有偏見，認為 AI 才是真正的價值投資
但是就對 AI 的感知和理解上，web3 的用戶可能比普通用戶更深刻

因為 Sentient 一直在強調開源，在做採訪和調研時也經常被問到“關於開源閉源”的問題。這兩者絕不是兩者誰勝誰劣，更不是文科生理科生這種劃分。
短期看，大公司比如 OpenAI、Google 定產品規則，中期看，開源社區定生態規則，長期看，真正定規則的，可能是接口層和協議層。
今天閉源公司的優勢非常現實，模型能力強、產品體驗成熟、交付速度快、企業買起來省心。所以在未來一段時間，閉源公司大概率還是會掌握最強的話語權。
但另一邊，開源不是情懷，而是現實世界裡的制衡力量。
Stanford AI Index 2025 明確提到，open-weight 模型和 closed-weight 模型之間的性能差距在快速縮小，在一些指標上已經從 8% 縮到 1.7%。這意味著未來不是只有少數公司才能做 Agent，越來越多團隊都能在可控成本下做出可用系統。
所以我不信最後會是“OpenAI 贏者通吃”，也不信會是“開源理想主義全面勝利”。
更可能的是底層模型能力會繼續集中，但上層 agent 生態、工具調用、身份、支付、協作、記憶、審計這些接口，會越來越開放。 到那時候，誰來定規則，可能不是參數最多的公司，而是誰控制了 agent 之間互操作的標準，誰控制了工作流入口，誰控制了開發者生態。
未來真正的戰場，不只是模型，而是模型之上的操作系統。 這也是為什麼 Sentient 這類強調 open