去中心化 AI 是假議題？Dragonfly 合夥人揭 AI 與加密的真正交集：代理微支付

在 AI 與加密貨幣融合成為熱門話題的當下，Dragonfly Capital 合夥人 Tom Schmidt 於 TBPN Crypto Day 節目中表達了不同於主流的審慎觀點。他指出，當前大多數去中心化 AI 構想面臨重大技術瓶頸，反而是在代理微支付的應用上，穩定幣與區塊鏈或許能找到更實際的落腳點。

去中心化 AI 難落地：分散式 GPU 難以應對大型模型

Tom Schmidt 坦言，Dragonfly Capital 對於目前市面上 AI 結合加密技術的專案的看法偏向保守，甚至是看跌。

他指出，大多數專案集中於去中心化推理 (decentralized inference) 與 GPU 資源共享的概念，但這類想法早在 Golem 等早期專案中便出現過，卻始終無法克服核心挑戰：「如何有效調度分散的算力，完成高效能 AI 模型的運算？」

如果你思考如何實際訓練一個最先進的 AI 模型，你不會使用遍布全球的一百萬個消費級 GPU，而是需要一個大型的集中式且高效能的 A100 集群。

Schmidt 強調：「運算不是單一維度的 (monolith)」

不同任務所需的資源類型迥異，然而去中心化網路難以統一調度，並同時達成「效能」與「穩定性」的需求。

他提醒市場，目前對「Web3 資源共享式 AI」的想像與現實落差極大。

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真正可行的交集：基於穩定幣的代理微支付

儘管對去中心化 AI 表示懷疑，但 Schmidt 並不否定 AI 與加密技術的結合潛力。

他提到 Dragonfly 更感興趣的是結合區塊鏈確定性特質的應用，尤其是「AI 代理的微支付 (micropayments for AI agents)」。在這些場景中，穩定幣能提供可程式化且即時結算的微交易能力，並滿足許多 AI 應用對確定性與最終性的需求，這是傳統金融系統難以做到的：

隨著 AI 代理日益普及，需要支付費用來獲取資料或訪問服務等需求浮現，它們將需要一個能夠處理「低至一美分甚至更少」的極小金額支付系統。

他補充，「傳統 SaaS 支付提供商無法滿足這種需求，而『穩定幣』在實現這一點上具有獨特優勢。」

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反向觀點浮現：去中心化 AI 將從「注意力」角度切入？

另一位業界人士 Euphoria 創辦人 Nathan Worsley 則從「注意力經濟」出發，認為 AI 與加密技術在 Web3 的內容分發與互動設計中，具備高度產品市場契合度 (PMF)：

大型語言模型 (LLM) 與 AI 的演進，讓我們能更準確地分析貼文、影片與情緒，描繪出「心智佔領率 (mindshare)」的全面輪廓，這在過去根本無法量化。

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AI 結合加密的探索，從炒作走向實踐

Tom Schmidt 的冷靜分析，為火熱的 AI 結合加密熱潮注入一劑清醒劑。他提醒市場不要將所有希望寄託於尚未可行的去中心化推理，而應專注於區塊鏈真正能發揮價值的應用層。其中，代理支付與穩定幣微交易或將成為 AI crypto 真正落地的路徑。

當然，他也為歡迎其他構想的加入，為這場 AI 結合加密的交叉實驗注入更多可能，共同推動這個領域的演進。

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