自從@0G_labs 和Web3Labs推出0G全球加速器以來，全球有很多初創團隊提交了自己的項目。雖然入選的項目目前還沒有公布，但大家都在期待8月29日在香港舉行的Demo day。這些申請項目的共同點是都在圍繞0G的技術棧進行深度整合。 一些關鍵領域，已成為0G關注的方向🎯 1️⃣AI驅動的預測市場 傳統預測市場像Polymarket還在依賴人工創建和有争议的解決機制，而這些新項目正在探索自我改進的預言機網絡和多模型解決機制。有個項目甚至在開發將信念與價格鏈接的新模型，配合AI驅動的市場創建和結果驗證。 2️⃣原生AI交易平台 並不是在現有的DeFi平台上加AI功能，而是從頭構建為AI Agent原生的執行環境。有項目在用MCP動態整合跨市場數據流，讓系統能持續適應變化的市場條件。 3️⃣代幣化AI智能體/智能NFT 0G的ERC-7857 iNFT標準讓鏈上AI智能體的創建、擁有、訓練和貨幣化成為可能。現在有多個項目在探索從消費級智能體市場到完全由可交易iNFT驅動的服務。 4️⃣去中心化科學 DeSci項目主要聚焦在AI與數據所有權和存儲的結合，這正好契合0G的存儲應用模塊和AI作為公共產品的價值觀。 @0G_labs 作為首個AI原生的L1，通過模塊化架構、可驗證推理、AI專用執行層，提供了將AI完全上鏈的缺失基礎設施。 從這些信號可以看出，構建者們正在尋找一個技術基礎，讓智能體、模型和數據能夠無需信任地運作，並且可組合性是默認特性。這與0G的設計理念不謀而合。

越來越多的人開始意識到 AI 正在經歷“硬分叉”。從過去什麼都想做的“大模型”，慢慢轉向更專注的“專業型模型”。 @OpenledgerHQ 推文提到的五個原因，背後是整個行業都在做的選擇題。 從實際應用層面看，通用AI就像是萬能工具，什麼都能做，但什麼都做不精。而專業化AI則是為特定場景量身定制的解決方案。 🎯 針對性解決問題 專業化AI模型是為特定領域深度優化的。AI不需要處理無關的數據和場景，所有的算力和參數都專注於解決一個垂直領域的問題。這種專注帶來的效果是指數級的提升。 🔍 可解釋性成為剛需 在金融這類高風險場景，不能只依靠黑盒給到答案。監管要求、合規需求、責任認定，都需要AI的每一步推理過程都能被追溯和驗證。專業化模型可以針對特定場景設計對應的決策路徑。 ⛓️ 鏈上驗證與信任機制 區塊鏈技術讓AI的推理過程可以被永久記錄和驗證。專業化AI配合鏈上存證，可以構建完整的信任鏈條。每一次推理、每一個決策節點都有跡可循，對於需要審計和合規的企業場景來說是剛需。 📊 解決幻覺問題 通用AI的幻覺很大程度來自於訓練數據的複雜性和多樣性。專業化AI通過限定訓練數據的範圍和質量，可以顯著降低幻覺率。在垂直領域，數據質量可控，知識邊界清晰，模型更容易給出準確可靠的答案。 💰 成本效益的重新計算 雖然通用AI看起來一個模型可以解決所有問題，但實際部署成本極高。專業化AI可以用更小的模型規模達到更好的效果，推理成本更低，部署更靈活。 @OpenledgerHQ 提出這五點背後，其實是對行業真實需求的回應。這不只是路線之爭，更是效率與可落地性的選擇。大模型代表的是探索，專業模型代表的是產業化。 而 Openledger 這樣在鏈上基礎設施上佈局的團隊，很可能就是這波變革的下游基建商。

昨天聽完 @anoma 的AMA，感覺anoma也是真的快了。 從最開始建設anoma到每天去測試網踩自行車 感覺時間過得好快，從之前期待TGE的激動，到現在的平靜。甚至對即將結束的測試網，有點戀戀不捨。 昨晚也是推出了新的遊戲“老虎機”，原以為和之前的遊戲一樣會使用Fitcoin作為遊戲的籌碼。沒想到最終竟然選擇了Points。 眾所周知Points的總量決定了Ranking的排名，而測試網明牌獎勵的驅使下Ranking的重要性不言而喻。我其實是挺背的那種人，昨天剛上線賭性大发，直接梭沒了10萬Points，結果自然是沒有回本。據說大獎還能拿100萬Points。 今天梭哈成功後，總積分在556萬，排名在500名左右。準備梭哈100個小球，看看怎麼個事兒！ 梭哈結束，總計Points為579萬，排名為427名。對比梭哈100個小球前，共計獲得23萬Points。平均每個小球獲得2300Points。 目前測試網總計發出Code25000個左右，官方預計發出30000個。仍有5000個屬於未發送的狀態。跻身進到前500，差不多是測試網前2%。不過說實話點100個小球的時候，我是真的想“意圖驅動”。告訴它我想點100個小球，給我點的頭皮發麻🤣 除了 @anoma 測試網的互動記得每天去跟進外，記得如果有貢獻可以每週三去DC提交貢獻證明。Dc role後期應該也會在快照內，有機會一定記得拿。還有一個需要注意的點是NFT，一定要想辦法獲得。希望大家最終都能拿到大結果！

很多人提到 AI 的時候，腦子裡都是 LLM 大模型、智能問答、AGI 路線圖，但其實很少人真正意識到一件事：AI 未來最核心的價值戰場，很可能不在模型本身，而在於它吃進去的內容素材，也就是 IP。 目前全球 IP 經濟的估值是 61.9 萬億美元。但問題是這麼龐大的內容資源，基本上還都鎖在一堆合同、中心化平台、法律框架和封閉系統裡。AI 想用得先過五關斬六將，而且還可能踩雷。 所以當下的 AI 模型大多只能偷偷抓數據。互聯網上的文章、圖片、聲音、視頻，全都被默默拿來餵給模型學習。但這種方式，隨著版權問題爆發、平台封鎖、法律訴訟越來越多，基本上已經走不下去了。 @campnetworkxyz 的思路很清晰：不要封鎖，不要偷去，而是讓 IP 本身上鏈，變成可以被合法組合、透明授權的可編程資產。 這也是 Camp 最踏實的地方。不是要打造某個 AI 內容平台，而是直接構建一套底層協議和基礎設施，讓所有創作者、IP 持有人，都能把自己的內容註冊在鏈上，寫清楚授權條件，定義好收益分配方式。AI 模型要用，就直接按條件付費。 最關鍵的是，這整個流程是可組合的。未來 AI 模型不是在一個巨大的黑盒子裡吸數據，而是像搭積木一樣，根據不同的內容來源、用途、風格，自由調配可授權的內容模塊。而這一切的起點，就是每個 IP 上鏈並設有授權條款 + 收益邏輯。 這件事的意義很重大，因為它把 AI & IP 的關係，從被動抽取、剝削，轉變為一種對等的合作。創作者不再是被抄襲的受害者，而是成為 AI 訓練的供應方、商業收益的參與者。 @campnetworkxyz 提出的 “The biggest market AI will touch is IP” 觀點，我個人也非常認同。模型再強，也得靠數據來養。內容再多，如果沒有合規使用，遲早會給自己埋雷⛺️

很多人講交易工具的時候，無非就是快一點、省一點、絲滑一點。但如果經常做多鏈交易，尤其是跨 Solana、ETH、Base、BSC 這種，就會明白這些話說起來容易，真正能做到的，基本上沒有。 @LABtrade_本質上是想做一個多鏈交易的基礎設施層。平時用什麼交易軟體還是用什麼，但速度更快，手續費更低，功能更強。這個思路其實挺聰明的，不強迫用戶改變習慣，而是在底層做優化。從數據上看，20天1.5億美金交易量，70萬美金營收還是挺強的。 LAB提供四個產品：交易機器人、應用程式、側邊欄、瀏覽器插件。這些工具可以無縫運行在任何交易終端上。不用換平台，不用重新適應介面，直接在你熟悉的環境裡享受更快的速度和更低的手續費。 從商業邏輯上看，LAB抓住了一個很實際的痛點。大家做鏈上交易，最頭疼的就是手續費貴、速度慢、操作複雜。傳統DEX手續費1%起步，還要等確認，體驗確實不太行。LAB把手續費降到0.5%，而且沒有交易量門檻，這對散戶來說吸引力還是很大的。 從投資方陣容來看，Lemniscap領投，Animoca、OKX Ventures、Mirana這些都是圈內知名機構。這個投資組合還是挺可靠的，至少說明項目在機構那裡是通過了盡調的。 從技術角度看，LAB已經支持Solana、Ethereum、Base、BSC這些主流鏈。多鏈支持在現在這個生態割裂的環境下確實是剛需，用戶不用在不同鏈之間來回切換錢包和工具。 總的來說，LAB這個項目思路還是不錯的，抓住了用戶的真實需求，數據表現也還可以。但能不能在激烈的競爭中站穩腳跟，還需要時間驗證。對於想參與的朋友，建議先小額試水，體驗一下產品，再決定是否深度參與。 傳送門：

今天 @OpenledgerHQ 推出了自己的小游戏Octoman，本來想着隨便玩玩打發時間，結果一上手就停不下來了。這個遊戲的核心玩法就是控制一個章魚人在空中蕩來蕩去，盡可能飛得更遠，但是這種簡單的機制反而讓人上癮。 遊戲的核心是Timing Timing Timing啊！！！ 遊戲的操作邏輯不複雜，手機上就兩個方向鍵加一個發射蛛絲的按鈕，電腦上用WAD三個鍵就能搞定。但是想要真正玩好這個遊戲，關鍵在於掌握物理引擎的節奏感。什麼時候鬆開蛛絲，什麼時候重新抓取，這個timing掌握好了，你就能在空中飛得又遠又穩。 比較有意思的是，每次你刷新個人最佳成績，系統就會自動生成一張專屬的成績卡片。這個卡片不是隨便做的，而是根據你的分數高低，會解鎖不同稀有度的角色形象。分數越高，角色越稀有，這種設計確實會刺激你不斷去刷新紀錄。 現在他們搞了一個為期兩天的活動，規則也很直接。你把自己的成績卡發到推特上，@OpenledgerHQ，然後加上 #iloveplayingoctoman 這個標籤就行。看得出來他們希望玩家能真正參與進來。 從產品設計的角度來說，Octoman做得還是挺聰明的。遊戲本身足夠簡單，任何人都能上手，但是要玩好需要練習和技巧。成績卡系統給了玩家炫耀的理由，社交媒體傳播又能帶來新用戶。 我自己隨便玩了一下，拿了551分。直接給我了一個忍者小章魚！這畫面直接拉滿了，和我頭像真是萬分契合。也不打算突破了，就這樣吧。愛了愛了！！！

Reddit正式封殺了Internet Archive抓取內容用於AI訓練，從表面看這是平台保護自己數據的常規操作，但在這背後反映的是整個AI經濟模型的根本問題。 當下的情況就是AI公司需要海量高質量數據來訓練模型，但內容平台和創作者從這個過程中得不到任何獎勵。辛辛苦苦創作的內容，被AI公司免費拿去訓練，然後大公司用訓練好的模型賺錢，創作者一分錢都拿不到。 越來越多平台開始設置壁壘，Reddit封殺Internet Archive只是一個開始。問題是單純的封殺解決不了根本問題，它只是限制了訪問，並沒有建立一個合理的授權和分潤機制。 真正需要的是一套基礎設施，讓使用條款、歸屬權、版稅費這些東西在設計層面就能被強制執行。 Camp提出了一條新路線：與其封殺，不如換個方式重新設計AI訓練數據的使用規則。核心邏輯其實很簡單: 1️⃣內容註冊在鏈上，有來源證明 2️⃣創作者自己定義授權條件 3️⃣AI如果要用，就必須付費 4️⃣版稅自動回流給創作者 底層邏輯：與其阻止AI使用內容，不如讓各方利益對齊。AI公司需要數據，創作者需要收益，平台需要生態價值，大家各取所需。 目前@campnetworkxyz上已經有超過150萬個創作被註冊，不只是圖片、音樂，還有視頻、敘事內容等等，已經成為一個去中心化的IP原始數據庫。對AI模型來說，它提供的是合法、可持續、可擴展的數據來源。對創作者來說，這終於是不再被白嫖的方式.

IQ AI 和 NEAR 的合作，其背後的核心邏輯就是讓 AI 代理能夠自己跨鏈做事，不需要人工干預。 從技術層面看， @NEARProtocol 的 600ms 出塊、1.2 秒確認這個速度確實夠快。對於 AI 代理來說，等待時間越短越好，畢竟AI決策速度本來就比人快，如果還要等一定時間才能執行，那麼整個效率就相對滯後。現在這個速度基本能做到即時響應。 之前跨鏈操作對普通用戶來說就已經夠複雜了，更別說讓 AI 代理去處理各種橋接邏輯。現在直接集成到開發工具包裡，AI 代理可以自主完成跨鏈操作，無形中降低了操作門檻。 從戰略意義上看，是在搶佔 AI 經濟的基礎設施地位。現在 AI Agent的熱度水漲船高，但真正能讓 AI 代理直接訪問交易層、參與鏈上經濟活動的基礎設施還不多。NEAR 通過這次合作鞏固了作為人工智能和代理的 L1 基礎設施的低位。 其實AI 代理的需求和用戶本身的需求不太一樣。人類可以忍受複雜的操作流程，可以等待確認時間，可以手動處理各種異常情況。但 AI 代理需要的是標準化、自動化、高效率的執行環境。 從應用場景來看，跨鏈交易執行確實很實用。如果 AI 代理可以同時監控多條鏈上的套利機會，發現機會後自動執行跨鏈套利，整個過程不需要用戶參與，其實套利機會遠大於用戶本身操作。如果同時能夠兼顧多代理協同工作，可能會產生更大的價值。 對於 NEAR 來說，這是一個很好的差異化定位。在一堆 L1 都在拼 TPS、拼生態的時候，通過與@IQAICOM 合作，專注於 AI 代理這個垂直領域，早期積累好基礎對於後期來講還是很有意義。

剛看到 @boundless_xyz 昨天公布了ZK Coin的詳細介紹，作為一直在關注這個項目的人，感覺還是挺有意思的。畢竟他們想做的是ZK證明的通用基礎設施。 首先Boundless這個項目本身。它本質上是在做通用的ZK證明協議，讓所有區塊鏈都能用上ZK的能力。如果現在每條鏈都要自己搭建ZK證明系統，成本高不說，效率也不行。Boundless通過獨立的證明節點網絡，為各條鏈提供ZK證明服務。也可以簡單理解成計算外包。 擴展方式對比原有的分片式或者layer2方案要簡單粗暴的多，直接通過增加節點來提升整個網絡的吞吐量。 ZK Coin作為這個系統的原生代幣，不算是那種純粹的治理代幣。每個證明請求都需要質押ZKC作為抵押，而且是至少10倍於最大費用的抵押。這意味著隨著網絡使用量增加，被鎖定的ZKC也會成倍增長，直接減少流通供應。 還有可驗證工作量證明PoVW機制，本質上是讓證明節點通過生成ZK證明來挖礦賺取ZKC。但要參與挖礦，必須先質押一定數量的ZKC。這就形成了一個正循環：更多證明需求→更多ZKC被質押→更好的性能激勵→更多節點參與。 從代幣分配上看，49%給生態發展。但仔細看分配邏輯，31%的生態基金主要用於三個方向：可驗證應用的資助、協議集成和開發工具、協議維護和基礎設施開發。18%的戰略增長基金則專門針對企業集成和機構級證明節點。這種分配方式說明是真的在構建生態。 團隊和早期貢獻者拿23.5%，其中還有3.5%專門給RISC Zero用於未來招聘和研究。這個細節說明Boundless和RISC Zero的關係很深，而RISC Zero在zkVM領域確實有不少積累。 社區代幣銷售和空投只占6%，比例不算高。不過考慮到這是基礎設施項目，這個比例也算合理。就是不知道後面Yapper能分多少走。 投資者21.5%的分配，鎖倉機制和團隊一樣，1年cliff然後2年線性釋放。這種設計能保證早期投資者和團隊利益綁定，不會出現上線就砸盤的情況。 通脹機制第一年7%，然後逐步降到第8年開始的3%。但關鍵是由於每個證明請求都需要質押ZKC，實際流通供應會隨著網絡使用量增加而收縮。再加上質押被砍的50%會直接銷毀，這就形成了一個通脹和通縮的平衡機制。 我自己看 @boundless_xyz 的亮點在於兩點 1️⃣不是某個鏈專用的 ZK，而是真的想做所有鏈的通用 ZK 基建。選擇的方向確實是剛需，ZK技術在區塊鏈領域的應用只會越來越廣泛，會成為不可或缺的底層。 2️⃣代幣設計和業務需求直接綁定。proof 越多，ZKC 鎖倉越多，代幣的需求和網絡使用是線性相關。 @TinaLiu333 @RiscZeroCN

昨天看到了兩組數據對比，感覺還是挺有意思的。給大家分享一下。分別是Story和Camp的數據，雖然我知道這個對比可能不是特別準確，畢竟一個主網一個測試網，但是Camp的數據表現真的挺不錯的。 1️⃣Story Protocol數據 760萬個區塊 4370萬筆交易 400萬個地址 每天19.2萬筆交易 2.4秒的出塊時間 2️⃣Camp 測試網數據 1620萬個區塊 8490萬筆交易 660萬個地址 每天84.2萬筆交易 0.9秒的出塊時間 從數據上看， @campnetworkxyz 在測試網階段就已經在多個維度超過了Story的主網表現。區塊數量是Story的兩倍多，交易量接近兩倍，地址數量也有明顯優勢，每日交易量更是達到了Story的4倍多。 Story剛主網上線不久，而Camp還在測試網階段，用戶參與的心態和行為模式肯定不一樣。測試網用戶可能更願意頻繁交互，因為沒有Gas帶來的壓力。但這些數字背後反映的用戶活躍度和網絡處理能力，還是挺有說服力的。 @campnetworkxyz 的架構設計相較之下確實有些獨特之處。Proof of Provenance協議不只是在做IP確權，更像是在構建AI和創作者之間的價值交換體系。用戶可以把自己的內容註冊為IP，然後AI在使用這些數據訓練或生成內容時，創作者能夠獲得相應的收益分配。 這種模式在當前AI大量消耗訓練數據的背景下，確實有其獨特價值。特別是隨著高質量訓練數據越來越稀缺，Camp這種讓用戶主動貢獻數據並獲得回報的機制，可能會變得更加重要。 從技術層面看，Camp的0.9秒出塊時間確實比Story的2.4秒要快不少。這種性能優勢在處理大量IP註冊和授權交易時會很有用。而且他們支持gasless的IP註冊，這對普通用戶來說門檻更低。 Camp目前還在測試網階段，從這些數據表現來看，主網上線後，肯定會是一個值得關注的項目。特別是在AI和IP結合這個方向上，期待Camp的突破。