编者按：本文讨论了加密 AI 代理和 DeAI 基础设施的投资机会。AI 代理生态系统的流动性较差，波动大，而 Bittensor 生态系统的流动性较好，稳定性较强。DeAI 基础设施被低估且有巨大潜力，结合代理和基础设施的市场推广能带来新的工作流和投资机会。
以下为原文内容（为便于阅读理解，原内容有所整编）：
自从特朗普上台以来，加密投资变得明显更难了。整体的不确定性让资金流向「避险资产」，而不是风险类资产。
全世界都在关注关税局势愈演愈烈。加密市场当然也不例外——虽然 BTC 展现出一定的强势，但 Fartcoin 表现得更猛，几乎碾压其他一切资产。
其他都在挣扎
除了这两种资产之外，其他项目（我说的是字面意义上的所有项目）都在苦撑——曾经长期占据话语权顶端的 Crypto AI 板块大幅下滑，目前整体市值维持在大约 60 亿美元。DeFi 也没好到哪去，链上 TVL 已蒸发超 500 亿美元，资金正撤离加密市场，转向其他更安全的资产。
那我们该投什么？
这就引出了关键问题：在市场震荡期，我们该怎么投、投什么？
我认识的大多数人可能会说去 Berachain、Sonic 等链上做收益农场，这当然没问题。但对我来说，现在其实有一些回报/风险比（R/R）更高的机会，尤其在市场动荡时更值得关注。
在我看来，现在最不对称（也就是说潜力巨大但市场没定价充分）的机会在于 DeAI 基础设施 和 AI 智能体 的交集（这个我后面会详细说）。
坚持那句老话：「当别人贪婪时你要恐惧，当别人恐惧时你要贪婪。」（等等，好像我说反了）对，「当别人贪婪时你要恐惧，当别人恐惧时你要贪婪。」这才对！
我在关注的 Crypto AI 细分领域
在我看来，现在加密 AI 中有几个子领域特别值得关注：
·开发工具：包括框架、Vibe 编码工具、MCP 基础设施
·去中心化 AI 基础设施：如去中心化算力、可验证性、部署方式、隐私保护、存储、所有权等
·面向消费者的 AI：包括 AI 智能体、Alpha 工具、游戏、DeFAI、GambleFAI、个性化/陪伴类应用
（这不是全部细分领域，但你应该明白我说的方向了。）
框架趋势
为了更具体地说明消费者 AI / 智能体和开发工具方面的趋势，我在三月份写过一个推文串（本来打算每月都发，但市场节奏并没有快到需要每月更新）。
框架曾经估值很高，但现在不一样了。在去年 10 月到 11 月那一波行情里，各种 AI 框架的 FDV（完全稀释估值）曾被炒得很高。但当开发者们意识到，这些「现成框架」其实做不了太多复杂的事情，加上大模型在金融场景下容易被 prompt injection 攻击（不太安全），市场对这些框架的需求就开始降温了。
不过话说回来，像 @elizaOS（GitHub 星标数 1.55 万）、@arcdotfun（3400 点赞）、@sendaifun（1200 点赞）这样的开源框架和工具还是在持续增长的。仅过去一个月，它们分别新增了 434、197 和 110 个星标。
为什么我觉得 Agent 分发网络比框架更重要
老实说，我个人对框架本身没那么感兴趣——因为它们本身不太具备「价值沉淀」（value accrual）。相比之下，投资在 Agent 分发网络或 Agent Hub 上更有意思，因为这里的价值闭环更清晰——比如通过投机者或投资者交易 AI Agent 代币所带来的交易量，可以直接转化为交易手续费收益。
目前 @virtuals_io 是这方面做得最好的。虽然它的日交易量从 8～9 位数掉到了 7 位数，但它依然是最受开发者信任的生态之一，同时也是项目最多样、产品创新最多的 Agent 平台。
@elizaOS 开始变得有看头了。特别是它的 Launchpad @autodotfun 刚上线，意味着团队已经拥有了一个可以直接给 $ai16z 代币带来价值的分发渠道。@shawmakesmagic 也预告了一些有趣的新功能（还没上线，但看着很有料）：
要做好，就得搞定高质量合作项目的发射流程，如果 @elizaOS 想真正和 Virtuals 拉开差距，就得在合作项目的质量上做好执行。否则，很容易陷入「低质量项目 + 四五位数市值」的死循环。
拉远一点看，现在性价比最高的方向不是 Agent 或框架，而是去中心化 AI 基础设施（DeAI Infra），为什么？如果你在 AI Agent 领域混过一阵子，应该会对这个演进路线不陌生：娱乐型聊天 agent ➝ Alpha/工具型 agent ➝ 交易型 agent ➝ DeFAI 抽象层 ➝ 其他小叙事 ➝ 更智能的上下文、multi-agent / swarm 系统...
死亡飞轮陷阱。很多团队做不起来的原因在于，它们做的「agent 产品」根本没有核心 AI 能力——唯一的「智能」只是定时 prompt LLM 说点东西。虽然现在比早期好很多，但大多数团队还是严重依赖 LLM 和现成框架，每一轮叙事出来的产品都是不成熟、不接地气的替代品。
就像以前很多项目 fork 主流 DeFi 协议，半年热度、一年归零。结果就是：靠 token + agent 吹一波热度，吸一波 attention，然后没人用了，attention 跌，token 跌，陷入「死亡飞轮」。
Agent 团队需要基础设施；Infra 团队也需要 Agent。不过这些失败的团队倒有一项强项：会搞 GTM（go-to-market）、会炒热度。所以问题来了——有一堆会炒作、会做社区的 Agent 团队，但没有真正的 AI 产品；那他们应该干嘛？答案是：去接入专业 AI 模型和 DeAI 基础设施的能力（推理网络、训练平台等）。
反过来，DeAI infra 团队往往不擅长 GTM、不是 crypto native，也搞不懂社区怎么玩。那为什么不把两者结合起来？
我认为，「深度 AI 基础设施 × 病毒级 agent 分发」之间的那层连接，才是真正的机会所在。
我的 Crypto AI 投资逻辑：
投 DeAI Infra + 投能改写 Crypto 原有工作流的 Agent 团队
Web2 很早就已经在用 AI agent 自动化各种垂类工作流程，常见的案例如：
法律领域：AI 帮律所读文档、整理案例数据库、提升出庭策略
会计领域：AI 帮忙理票据、生成报表、出纳税文件
建筑领域：AI 审图纸、估预算、提供结构优化建议
这类项目通常几个月就能跑到 7～8 位数 ARR，因为它们真正用 AI 做了自动化和增强，创造了实用价值。
而在 Web3，这个思路还非常新。要在 DeFi 提升工作流，不仅要懂 crypto，还要理解用户真正的痛点。DeFAI 的一些项目试图做抽象层，但基本还处于「要给很精确的 prompt 才能用」的阶段，离「普通用户都能上手」还很远。
所以，我认为那些真正理解 Web3 / Crypto 工作流的人很稀缺。但如果你现在就能找到这些团队并投资进去，未来爆发时你就能吃到最大的红利。
Infra 这边的问题是——大多还不能投
DeAI infra 团队一般拿了 VC 的钱，需要几年才能 TGE。有些已经上币的，跌了 50–80%。想要稳住币价，只有一个办法：要么真有收入，要么找顶级做市。
比如 @getgrass_io 就是个不错的例子：有消费级产品，靠用户贡献带宽换空投，据说收入已经 8～9 位数。这种项目不多，通常你也只能靠用产品 / 参与空投才能早期参与，真正上币时高 FDV、低流通，一般人进去容易亏。
所以，更值得关注的是——纯社区驱动的、无 VC 的 DeAI 生态。没错，我说的就是 @opentensor（Bittensor）。
但自从今年情人节 dTAO 升级上线后，整个格局发生了巨变。现在是市场决定哪个子网能获得排放。社区——也就是用户本身——成了资本的分配者。如果社区认为你的子网没有产品、没什么价值，那你就拿不到排放（资本）。这促使子网必须公开建设、加快进度，去打造人们真正需要的产品。
这种转变甚至催生了一些专门投资 Bittensor 子网的对冲基金。
@BarrySilbert 正在与 @YumaGroup（DCG 的子公司）一起押注 Bittensor 生态系统，该公司投资、建设并孵化 Bittensor 子网。最近 @RaoulGMI 和 @BarrySilbert 之间的采访引发了社区的极大兴奋（因为一个主要的加密机构现在已经进入了 Bittensor 生态）。
从投资的角度来看，Bittensor 生态系统的流动性明显优于 AI 代理生态系统。像 Virtuals 这样的代理生态系统的核心问题在于流动性池（LP）与 Virtuals 配对，这导致了更高的波动性和更多的无常损失（IL）给流动性提供者。
这就是为什么流动性通常较为稀薄——你通常投入 1k 到 5k 美元，可能会在这些代理代币上经历 3% 到 7% 的滑点。另一方面，将相似金额投入子网代币则只会有大约 0.05% 到 0.1% 的滑点（甚至更低）。
简要总结：
·加密 AI 代理的炒作周期正在减退，真正的产品和用户保持仍然稀缺
·DeAI 基础设施被低估、误解且定价错误
·最好的投资机会是结合基础设施和代理的市场推广（GTM）来解锁新的工作流
·$VIRTUAL 领导代理领域，Bittensor 领导基础设施领域
·留意那些将两者结合的团队——如果能及早发现，将有巨大的上行空间
总结： 我相信 DeAI 将定义 Web3 AI 的下一个趋势。我们将看到更多改变我们与彼此及协议互动方式的团队，转变价值创造的方式，并产生新的细分市场，吸引更多用户和更大的市场份额（更主流）。现在是了解 DeAI 基础设施以及它如何改变现状的最佳时机。确保关注那些能成功结合 DeAI 和代理的团队。
「原文链接」
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