去中心化 AI 是假议题？Dragonfly 合伙人揭 AI 与加密的真正交集：代理微支付

在 AI 与加密货币融合成为热门话题的当下，Dragonfly Capital 合伙人 Tom Schmidt 于 TBPN Crypto Day 节目中表达了不同于主流的审慎观点。他指出，当前大多数去中心化 AI 构想面临重大技术瓶颈，反而是在代理微支付的应用上，稳定币与区块链或许能找到更实际的落脚点。

去中心化 AI 难落地：分散式 GPU 难以应对大型模型

Tom Schmidt 坦言，Dragonfly Capital 对于目前市面上 AI 结合加密技术的专案的看法偏向保守，甚至是看跌。

他指出，大多数专案集中于去中心化推理 (decentralized inference) 与 GPU 资源共享的概念，但这类想法早在 Golem 等早期专案中便出现过，却始终无法克服核心挑战：「如何有效调度分散的算力，完成高效能 AI 模型的运算？」

如果你思考如何实际训练一个最先进的 AI 模型，你不会使用遍布全球的一百万个消费级 GPU，而是需要一个大型的集中式且高效能的 A100 集群。

Schmidt 强调：「运算不是单一维度的 (monolith)」

不同任务所需的资源类型迥异，然而去中心化网路难以统一调度，并同时达成「效能」与「稳定性」的需求。

他提醒市场，目前对「Web3 资源共享式 AI」的想像与现实落差极大。

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真正可行的交集：基于稳定币的代理微支付

尽管对去中心化 AI 表示怀疑，但 Schmidt 并不否定 AI 与加密技术的结合潜力。

他提到 Dragonfly 更感兴趣的是结合区块链确定性特质的应用，尤其是「AI 代理的微支付 (micropayments for AI agents)」。在这些场景中，稳定币能提供可程式化且即时结算的微交易能力，并满足许多 AI 应用对确定性与最终性的需求，这是传统金融系统难以做到的：

随着 AI 代理日益普及，需要支付费用来获取资料或访问服务等需求浮现，它们将需要一个能够处理「低至一美分甚至更少」的极小金额支付系统。

他补充，「传统 SaaS 支付提供商无法满足这种需求，而『稳定币』在实现这一点上具有独特优势。」

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反向观点浮现：去中心化 AI 将从「注意力」角度切入？

另一位业界人士 Euphoria 创办人 Nathan Worsley 则从「注意力经济」出发，认为 AI 与加密技术在 Web3 的内容分发与互动设计中，具备高度产品市场契合度 (PMF)：

大型语言模型 (LLM) 与 AI 的演进，让我们能更准确地分析贴文、影片与情绪，描绘出「心智占领率 (mindshare)」的全面轮廓，这在过去根本无法量化。

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AI 结合加密的探索，从炒作走向实践

Tom Schmidt 的冷静分析，为火热的 AI 结合加密热潮注入一剂清醒剂。他提醒市场不要将所有希望寄托于尚未可行的去中心化推理，而应专注于区块链真正能发挥价值的应用层。其中，代理支付与稳定币微交易或将成为 AI crypto 真正落地的路径。

当然，他也为欢迎其他构想的加入，为这场 AI 结合加密的交叉实验注入更多可能，共同推动这个领域的演进。

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