对话AI领域投资基金创始人：忘掉百倍暴富伪叙事，看好哪些Crypto x AI资产？

老砚台

AI总结

AI总结中

整理 & 编译：深潮 TechFlow



嘉宾：Austin Barack，Relayer Capital（专注于 AI 领域的数字资产投资基金）创始人

主持人：Andy

播客源：The Rollup

原标题：Austin Barack: My AI Bull Thesis (...And What I'm Holding)

播出日期：2026年 5月 23 日

要点总结

本期 AI Supercycle 邀请了 Relayer Capital 创始人 Austin Barack，围绕 Venice、Grass、NEAR、Akash 以及更广泛的 Crypto x AI 资产框架展开讨论。Austin 的核心观点是，AI 正在把用户数据量级提升到过去互联网产品难以想象的程度，因此隐私 AI、数据供给、推理算力、去中心化训练与 Agent 基础设施都会成为关键赛道。他认为 Venice 和 Grass 的收入增长、用户增长与估值之间存在明显错配，而 NEAR 在跨链 Intents 与 Agent 基础设施上的定位也被低估。对更广泛的加密市场，Austin 强调投资者应从"净 Token 价值流"出发，而不是机械地看回购销毁机制，真正判断 Token 持有人是否捕获了业务创造的价值。

精彩观点摘要

Venice 与隐私 AI 的真正价值

• "在 AI 里隐私比其他任何场景都重要。因为你分享的是健康数据、财务数据，你会连接所有文件，会以前所未有的方式分享自己的整个生活。"
  
• "这不是比社交媒体多 10 倍的数据，而是多 100 倍的数据。"
  
• "Venice 真正酷的地方在于，它不只是让你在私密环境中使用 AI，而是在完全不牺牲用户体验的情况下做到这一点，甚至改善了用户体验。"
  
• "Token 可以成为非常重要的一部分，可以大幅增强体验，但对大多数用户来说，他们不需要理解 Token，也能觉得这个产品有用。"
  

VVV、DM 与 Venice 的经济模型

• "DM 的作用是：你每拥有 1 个 DM Token，就可以每天在 Venice 平台上获得 1 美元的免费推理计算额度。你可以把它理解成一种永续权益，一年下来相当于获得 365 美元的计算额度。"
  
• "它的额度不用就作废，不会随时间累积。如果你某天只用了 50 美分，第二天不会变成 1.5 美元，还是重新从 1 美元开始。"
  
• "如果所有的 DM 都被锁定并用于推理计算，那么 Venice 的最大成本是每天 3.8 万美元，年化成本大约为 1000 万美元，而且这一成本不会超过这个数字。"
  
• "我认为 DM 更应该按类似公司债的方式估值，而不是用过高的折现率去压低价值。"
  

Grass 与 AI 数据需求

• "Grass 会收集数据集，然后把这些数据集卖给需要数据来训练新模型的前沿 AI 实验室。"
  
• "这不是随机爬互联网，它必须非常专业，是非常具体的数据集，并且质量要很高。"
  
• "模型的投入规模非常大，Grass 就成为这一趋势的受益者。模型投入越多，对数据的需求就越大"
  
• "根据最近披露的数据，这个项目的 ARR 大约是 5000 万美元。目前，它的估值大约是 4 亿美元。对于一个增长如此迅速的项目来说，仅仅用 5 倍收入 来估值，在我看来是完全不合理的。"
  

NEAR、Akash 与 AI 堆栈

• "EAR Intents 非常实用，而且可能是目前最好的跨链 Swap 体验之一。同时，它在 Agent（智能体） 领域也扮演了非常重要的角色。"
  
• "我认为 NEAR 在 Intents 这一侧做得非常好。他们也在做很多其他事情，比如隐私意图，以及围绕 AI 使用的其他元素，它是少数几个真正找到了自己独特定位的 L1 项目之一。"
  
• "Akash。他们最早是从去中心化 CPU 市场起步的，后来转向了 GPU 市场。"
  
• "我关注的主要领域包括：去中心化训练、推理和算力市场、Agent 基础设施、数据，以及面向消费者的模型使用应用。"
  

Token 价值捕获与市场分化

• "Hyperliquid 首先是一个非常成功的商业模式，所以人们喜欢它的 Token，而回购只是它将价值传递给 Token 持有人的一种方式。如果它本身不是一个运转良好的生意，那么即使你采用回购机制，Token 价格也不会因此自然上涨。"
  
• "核心问题不是机制叫什么，而是 Token 持有人是否能够最大程度地捕获到你所构建的东西所产生的价值。"
  
• "每个项目和每种机制都需要具体分析。但核心问题是：Token 持有人是否能够从系统正在产生的价值中获益？"
  
• "投资者可以从一个更小的优质项目池中做出选择。现在，资金流正集中涌向像 Venice、HYPE、Grass、AERO、NEAR 和 Zcash 这样的项目。"
  
• "对于那些希望获得 5 到 10 倍，甚至 3 倍 回报的投资者来说，这个时间点比以往更容易成功。虽然你可能最终也能获得 100 倍的回报，但我认为，现在有一批项目正在做非常有意思的事情，而这些项目正是我会关注并投资的资产。"
  

Venice 隐私情况概览

主持人 Andy：不久前我第一次用了 Venice，我在 Venice 里输入："这真的隐私吗？"它回答说："是的，推理过程是私密的"，然后解释了一堆。我又回了一句："这太酷了。"它马上接着回应："是的，这确实很酷，不是吗？使用 Venice，你可以……"

所以第一次使用 Venice 时，会有一个很有意思的瞬间：你突然意识到，自己过去在典型 AI 服务商那里输入的所有聊天内容，虽然不一定是公开的，但数据都流向了大型供应商。那些最私密的日记、商业秘密、计划等等，都会被交给它们。

从高层视角讲讲市场结构、投资逻辑、创始团队这些角度，你怎么看私密 AI 和 Venice？

Austin：

Venice 很有意思，因为它一路经历了很多不同阶段的迭代。我最早是在去年 1 月接触到这个项目。当时我非常关注 Virtuals 和 aixbt，而 Venice 早期空投里，有很大一部分给到了这些生态里 Token 的持有人，所以我是从那里第一次看到它的。

当时它已经是一个很有意思的产品。很疯狂的是，虽然只过去了大概 16 个月，但 AI 当时还远没有今天这么无处不在，也还没有成为每个人日常生活中不可或缺的一部分。这段时间里，无论是 Claude、ChatGPT，还是其他服务，AI 一开始像是在替代 Google 搜索。人们会说："我不再用 Google 搜某个问题，我直接去 AI 平台用 LLM 问。"但现在它已经进入创作、任务解决，甚至是你身边有一整支团队和一批 Agent 帮你工作的阶段。

AI 使用的数据量是过去的 100 倍

Austin：

我认为人们正在逐渐意识到，在 AI 里隐私比其他任何场景都重要。因为你分享的是健康数据、财务数据，你会连接所有文件，会以前所未有的方式分享自己的整个生活。

过去大家谈隐私，更多是在社交媒体语境下，比如我的账号是公开还是私密，Facebook 是不是掌握了太多关于我的信息，但 AI 不只是多 10 倍数据，而是多 100 倍数据。

Venice 真正酷的地方在于，它不只是让你在私密环境中使用 AI，而是在完全不牺牲用户体验的情况下做到这一点，甚至改善了用户体验。因为你不需要被绑定在某一个模型上。比如你用 ChatGPT，就只能跟着 OpenAI 的模型升级；你用 Anthropic，就跟着 Anthropic 不同模型的演进；或者你用 Gemini、开源模型，也各有边界。

在 Venice 里，你可以针对每个任务选择最合适的模型，也可以自己选择想用哪些模型。所以它的自定义程度很高。他们首先做出来的是一个非常非常好的消费者产品，而且大多数用户并不知道 Token 是什么。

Token 则是在上面增加了一个很有意思的元素。我很看好他们正在做的事情。这里的关键在于，我认为加密消费产品会走向这样一种形态：Token 可以成为非常重要的一部分，可以大幅增强体验，但对大多数用户来说，他们不需要理解 Token，也能觉得这个产品有用。

主持人 Andy：这确实像是消费产品突破的一种形态：底层有 Crypto，但用户不需要先理解它。不过它也带来了很有意思的 Token 结构。有人把它和 Luna 类比：质押 VVV 之后得到 DM Token，然后通过推理额度形成某种债务结构。

300 万用户

主持人 Andy：那么应该如何理解当前 Venice 飞轮中的 VVV Token 和 DM Token？也请你讲讲 Venice 的收入侧，因为他们确实在做一些回购，但规模不是特别大。这两个 Token 到底怎么运作？为什么它不像 Luna？

Austin：

他们刚刚宣布有 300 万用户，而且增长非常快。最近大概 3 个月新增了 100 万用户，而之前那 100 万用户用了 7 个月左右。所以增长一直在加速。

VVV 与 DM Token 飞轮

Austin：

他们有两个 Token。第一个是 VVV，协议收入会被用来销毁 VVV。用户也可以质押 VVV 来获得免费会员。但最有意思的是，用户可以质押并锁定 VVV，然后铸造一个叫 DM 的 Token。你也可以在公开市场买 DM，但核心机制是质押 VVV 并铸造 DM。

DM 的作用是：你每拥有 1 个 DM Token，就可以每天在 Venice 平台上获得 1 美元的免费推理计算额度。你可以把它理解成一种永续权益，一年下来相当于获得 365 美元的计算额度。

但它的额度不用就作废，不会随时间累积。如果你某天只用了 50 美分，第二天不会变成 1.5 美元，还是重新从 1 美元开始。我认为这形成了一个非常有趣的机制，类似于一种接近于亏本获客的工具。这和 Luna 不同，Luna 当时走到了一个极端状态，发行了疯狂数量的 Token，导致稳定币的规模达到数十亿甚至上百亿美元。而 Venice 在这件事上非常明确：他们将潜在成本控制在了一个明确的范围内。

目前，每个 Venice Token 能铸造的 DM 数量会随着流通中的 DM 数量增加而逐步下降，这实际上设置了一个大约 3.8 万个 DM 的硬性上限。在当前情况下，如果所有的 DM 都被锁定并用于推理计算，那么 Venice 的最大成本是每天 3.8 万美元，年化成本大约为 1000 万美元，而且这一成本不会超过这个数字。

目前，每天大约有 1 万个 DM 被用于推理计算，其对应的年化成本大约为 350 万美元。这部分成本会通过他们的业务收入来抵消。他们提供 Pro 订阅 和 Premium 订阅 服务，价格范围从每月 18 美元 到 68 美元，甚至更高。同时，用户在使用平台时，也会购买 Token 或额外的积分来使用模型。

值得注意的是，他们的每日 Token 使用量已经从最初的几十亿增长到最近的 大约 700 亿，在过去几个月内增长了大约 15 倍。所以我认为这里和 Luna 的区别在于：公司存在一个最大潜在成本，而且 DM 用户在使用 DM 的同时，也会使用订阅服务。如果他们一天需要超过每个 Token 1 美元的额度，也会购买其他积分。这个成本很容易被业务收入覆盖，而且业务收入已经大幅超过它。

DM 应该像公司债一样定价

Austin：

另一方面，DM 最酷的地方在于，它能够保证你未来获得计算资源的访问权。现在市场大约用 20% 的折现率来对它进行估值，目前价格大约在 1800 美元 左右。

我认为这种资产更应该采用类似公司债的定价方式，比如使用 8% 到 12% 的折现率。如果用 10% 的折现率来计算，它的价格大致会在 3650 美元。举个例子，我刚开始关注它的时候，价格还在 200 美元的区间。

主持人 Andy：我当时也在想，一个一年能产生 365 美元权益 的资产，怎么可能只值 200 美元？除非市场认为 Venice 根本无法维持这个机制。

Austin：

没错。所以在那个价格点上，这对我来说几乎是一个无需思考的投资机会。即使在现在，我仍然认为它还有上涨空间。

不过如果放眼 DM 之外，去看 Venice 的整体经济状况，会发现数字非常惊人。而且它的增长模式与我们在加密行业中看到的大多数项目完全不同。它更像是只有 AI 领域才可能出现的增长率，这也是它极具吸引力的原因。

20 美元的 Venice 是否仍被低估

主持人 Andy：所以你坚信，现在 Venice 的 VVV 资产 价格接近 20 美元。你觉得 15 亿到 20 亿美元 的估值范围，对 VVV 来说依然是明显被低估的吗？

Austin：

是的。我 1 月第一次买的时候，大概是 2.5 美元左右。当时他们每天处理的 Token 量只有几十亿。现在是那时的 15 倍左右。

当初他们每天处理的 Token 交易量只有 几十亿，而现在已经增长到当时的 15 倍。他们的用户数从 150 万 增长到目前的 300 万。根据我的估算，他们的收入至少是当时的 3 倍。

目前，Venice 的估值大概是其年收入的 20 至 30 倍，而且这是一家每月仍在以 20% 的速度增长的公司。从这个角度看，我认为它的估值仍然非常低。你甚至可以将它与 OpenRouter 进行对比。OpenRouter 的估值虽然和 Venice 差不多，但收入规模可能还略低，增长速度也未必有 Venice 快。

关键的区别在于，Venice 拥有直接的客户资源。它不是一个纯粹提供后端服务的基础设施，而是一个用户每天都会主动使用的平台。就我个人而言，目前我使用 AI 的唯一方式就是通过 Venice。

所以，我认为它的潜力还很大。当然，这只是我的个人观点，并不构成任何投资建议。

Grass 如何赚钱

主持人 Andy：我对 Grass 还不太了解。你之前已经多次提到过这个项目，看起来它现在也正准备迎来快速增长。当然，今天它的价格可能有所回调。我听说它的 年化收入 已经超过 5000 万美元，而且增长速度还在加快，达到了 三位数的增长率。你能简单介绍一下 Grass 的核心盈利模式吗？它是如何赚钱的？又为什么这么吸引人？

Austin：

Grass 会收集数据集，然后把这些数据集卖给需要数据来训练新模型的前沿 AI 实验室。这些实验室正在以非常快的速度生成新模型，但要生成这些新模型，它们需要更多数据。而且这不是随机爬互联网，它必须非常专业，是非常具体的数据集，并且质量要很高。

这就是 Grass 扮演的角色，因为构建这些模型的投入规模非常大，Grass 就成为这一趋势的受益者。模型投入越多，对数据的需求就越大。

Grass 三位数增长

Austin：

Grass 团队已经构建了很多年。我记得去年某个季度，他们大概做了 300 万美元收入。到年底，他们一个季度做到了 1200 万或接近 1300 万美元。根据我的估算，他们现在增长得更快。接下来一个月到一个半月，他们会举行 Token 持有人电话会，我们会得到更多信息。

但这是一个正在呈现三位数增长的项目。根据最近披露的数据，这个项目的 ARR 大约是 5000 万美元。不过，我预计现在可能已经接近 8000 万美元。目前，它的估值大约是 4 亿美元。所以，对于一个增长如此迅速的项目来说，仅仅用 5 倍收入 来估值，在我看来是完全不合理的，这是一个非常有潜力的重新定价的候选项目。

主持人 Andy：Grass 和 Venice 之间有没有任何工作关系？

Austin：

目前没有。Venice 通常并不构建自己的模型。所以现在没有关系。未来谁知道呢。但我会把它们看作同一个方程的两个不同侧面。一个问题是：你如何使用 AI，以及如何以私密方式使用 AI？另一个问题是：模型一开始是怎么被构建出来的？Grass 和 Venice 分别在处理这两个侧面。

Grass 4 亿美元估值是否太便宜

主持人 Andy：所以 Grass 大概按 5 倍收入交易。加密行业里有些东西能按 20、30、40、50 倍收入交易。你觉得 4 亿美元左右这个区间，有点不用多想？

Austin：

是的。我认为很重要的一点是，加密行业也有其他东西按相对较低倍数交易，但它们没有增长。人们来到加密行业，是因为他们想投资增长。

所以我觉得很多低倍数案例并不一定站得住脚，因为那里没有资金流。但像 Grass 这样，是增长极快的最佳案例之一。我认为仅凭这一点，它就值得关注，更不用说在我看来它还相当便宜。

NEAR 跨链 Swap

主持人 Andy：那你对 NEAR 有投资论吗？你有关注 NEAR 吗？

Austin：

我一直在关注 NEAR。即使不看 AI 组件，NEAR 也是一个很有意思的项目。因为它是大量跨链 Swap 的底层基础设施。去年 10 月、11 月，大家进出 Zcash 时，NEAR 在这方面获得了很多关注。

NEAR Intents 非常实用，而且可能是目前最好的跨链 Swap 体验之一。同时，它在 Agent（智能体） 领域也扮演了非常重要的角色。在我看来，NEAR 是最适合承载跨链 Swap 的基础设施之一，它能够避免许多其他项目的依赖问题。

他们在这方面增长很快。现在如果你是一个 L1，我觉得你需要满足几个方向之一：你要么是一个垂直整合的 App 体验，要么在某件事上好 10 倍，要么在某一类应用上非常非常强。

我认为 NEAR 在 Intents 这一侧做得非常好。他们也在做很多其他事情，比如隐私意图，以及围绕 AI 使用的其他元素，它是少数几个真正找到了自己独特定位的 L1 项目之一。

这让我想到了 NBA 球员的分类。现在市场上有很多新的 L1 和 L2 项目，它们就像是一些有潜力的新秀。随着时间的推移，有些会成长为超级明星，有些则会逐渐被淘汰。但还有一类球员是“角色球员”，他们在自己的角色上表现得非常出色。比如 OKC 的 Lu Dort 或 Alex Caruso。

NEAR 给我的感觉就是这样的球员。它不是 LeBron James，但它非常重要，因为它在自己做的事情上非常强。

Akash GPU 市场更新

主持人 Andy：另一个一直被低估、Robbie 总是跟我强调的项目是 Akash。可惜他今天不在。Akash 很早就进入了分布式推理、分布式模型、去中心化训练这些方向，对吧？

这听起来像是 Crypto AI 的第一轮叙事。之后，我们经历了那些带有 Meme Token 的虚假 Agent（智能体） 项目。现在，我们似乎又进入了下一轮 去中心化推理 和 模型训练 的阶段，只是这次的产品要强大得多。你看过 Akash 在做什么吗？对这个项目你有投资观点吗？

Austin：

我确实关注过 Akash，他们最早是从去中心化 CPU 市场起步的，后来转向了 GPU 市场。现在，你其实可以查看有多少数据在通过 OpenRouter 流转。其中有相当一部分数据是通过 Akash，也就是 Akash ML，这一点非常酷。而且这些数据是公开的，任何人都可以看到。

不过，我也得承认，Akash 并不是我最密切跟踪的项目之一。但对于这样一个已经存在很久、不断迭代的团队来说，现在看到他们终于找到了真正的产品市场契合 (Product-Market Fit)，而且这种契合似乎还在加速，这是件很酷的事情。

AI 堆栈拆解

主持人 Andy：有一个叫 Gitlab 的项目，它在 Base 上市值很小，但每天生产的 Token 数量表现很强。现在 Base 上出现了一批高度投机的 AI Token，而这个拼图里有很多小细分领域需要理解。

我想从更广泛的角度问：在这个 AI 堆栈 中，有没有某些部分最适合接入 区块链 之后实现大规模增长？我们已经看到像 Venice 提供 私密推理 和 不可审查的 ChatGPT；NEAR 像是 Agent 市场 的基础设施；Akash 有 Akash ML；Grass 则专注于 数据集。

你觉得在 AI 堆栈 中，有哪些关键的赛道或组成部分最有可能被区块链技术所替代，或者最适合在链上使用？

Austin：

我认为首先是隐私语境，包括对大语言模型 (LLM) 的私密使用，以及不可审查的使用。然后是训练模型所需的数据收集，也就是 Grass 在做的事情。

接下来是推理计算和算力市场，你刚才提到了 Akash。我们也看到其他推理市场正在涌现。还有一个围绕 DM 构建的项目，同时提供其他服务，让用户可以出售闲置算力，叫 AnC。这是我一直在关注的一个有趣项目。虽然它目前还没有上线 Token，但我觉得他们已经在做一些非常酷的事情，尤其是在与 Venice 和 DM 结合的方面。

我认为还有一个重要的方向是去中心化的模型训练。问题在于如何在构建开源模型的同时，通过 私有权重 保留模型的所有权和变现能力。目前有几个团队正在这个领域进行探索。比如，我觉得 Pluralis 是其中最有趣的项目之一。Nous Research 也在围绕 Hermes 开展一些非常有意思的工作。此外，还有 Prime Intellect 和其他几个团队也在这一领域有所布局。

所以我关注的主要领域包括：去中心化训练、推理和算力市场、Agent 基础设施、数据，以及面向消费者的模型使用应用。

净 Token 价值流框架

主持人 Andy：最近你一直在强调另一个观点：我们需要用新的方式来理解 Token 模型 和 经济学。你对 Aerodrome 和 Hyperliquid 这些项目一直非常支持。

我想在结束前，抛开 AI 的语境，问一个更广泛的问题：你如何看待 净 Token 价值流？也就是说，用 credit（收入） 和 debit（支出） 的方式，用加减表来分析一个加密资产的价值。你觉得整个行业在分析 Token 经济学 时的思维方式正在发生什么样的变化？你现在的框架是什么？你是否同意投资者应该像看一张正负表一样，去理解某个资产的净 Token 价值流？

Austin：

我认为有几种不同的方式可以看待这个问题，而且这并不是一个一刀切的事情。

我们可以先从回购销毁这种高层机制说起。Hyperliquid 让这个机制变得非常流行，大家会说：“看 Hyperliquid 做得多好，它有回购销毁。”但每出现一个 Hyperliquid，就会有另外 九个 Token 也试图采用同样的回购销毁机制，结果它们的价格表现却非常糟糕。

这里的教训是什么？教训在于，Hyperliquid 首先是一个非常成功的商业模式，所以人们喜欢它的 Token，而回购只是它将价值传递给 Token 持有人的一种方式。如果它本身不是一个运转良好的生意，那么即使你采用回购机制，Token 价格也不会因此自然上涨。

这是我认为人们经常混淆的第一个问题。

第二个问题是，你是否真的在为 Token 持有人创造价值。无论你采用回购销毁、回购分发，还是将资金重新投入到业务中，或者将资金存入银行账户以增强资产负债表的灵活性，核心问题在于：Token 持有人是否能够最大程度地捕获到你所构建的东西所产生的价值。

比如说，Hyperliquid 是这样，Aerodrome 也是这样。至于 Grass，很多人希望它能进行更多的回购，但很明显，它的所有合约都是与基金会签订的，所有的收入都进入了基金会的银行账户，而这些资产是由 Token 持有人 所控制的。

所以，我认为有很多不同的方式可以用来理解这件事。

回购销毁只在部分情况下有效

Austin：

接下来就是 Token 流动性的问题。以 Hyperliquid 为例，理论上它每个月会有一个最大的 解锁量，但实际上可能只有 二三十万个 Token 被解锁。而来自 ETF、DAT 和 assistance fund（援助基金） 的买入量却要高得多。因此，自然会出现 买方多于卖方 的情况。

再来看 Aerodrome。如果你将 AERO 锁定为 veAERO，那么在他们 7 月 扩展到 Ethereum 主网 后，veAERO 会被改名为 sAERO。持有者不仅可以赚取平台的全部收入，还可以将 Token 排放 引导到那些最需要流动性、同时最能产生收入的流动性池中。

有人可能会说，如果某个周期内 Token 排放的价值 超过了 收入的价值，那么这个周期就是 净负收益。但我认为这种看法是完全错误的。

正确的分析方式应该是：系统在这个周期内产生了多少收入？有多少 Token 的流通量增加了，但实际上并没有被卖出？比如，Aerodrome 最近将其一个机制改名为 Momentum Fund，这个机制的本质类似于基金会持续进行 回购。此外，还有很多赚到 AERO 的人会选择将其锁定并质押为 veAERO，以赚取更多收入。而且，还有一部分人只是对这个 Token 的未来充满信心，他们本来就不打算卖出。

从这个角度来看，每一个周期，也就是每一周，真正流向公开市场的 Token 数量，都远远少于平台在同一周期内产生的收入规模。

再结合最近的一些新发布，比如 Atlas、Aura 和其他项目，现在 Aerodrome 的收入显著增加了。这里我提到的收入，指的是 Token 持有人从平台中赚取的收益，这些收益已经明显超过了实际作为 排放流出 的价值。

所以，每个项目和每种机制都需要具体分析。但核心问题是：Token 持有人是否能够从系统正在产生的价值中获益？ 这是分析的关键点。在此基础上，你可以从这个视角继续深入分析。

数字资产市场的两类新群体

主持人 Andy：我觉得整个行业都在转向类似的思维模型，虽然这个模型非常精细。现在似乎有两类东西正在浮现：一类是那些有收入、有基本面的公司；另一类则是更加注重叙事、更细分、但技术非常有用的项目，比如 Zcash、Venice、NEAR 这些与 AI 隐私 相关的资产。此外，还有一些纯粹基于链上业务的项目，而中间地带目前似乎没有太多事情发生。

Austin：

我同意你的看法。这个市场有趣的一点在于，真正值得关注的 Token 集合变得更小了。因为现在人们对什么项目真正有市场吸引力，什么项目是真实的，而不是单纯的炒作，有了更清晰的认知，现在可能只有 10 到 20 个 Token 拥有非常强的基本面。

因此，我们看到这些 Token 明显跑赢了市场。因为这是很长时间以来，第一次出现了这样的情况：投资者可以从一个更小的优质项目池中做出选择。现在，资金流正集中涌向像 Venice、HYPE、Grass、AERO、NEAR 和 Zcash 这样的项目。

Zcash 是另一个专注于隐私的项目。现在有些人担心 Bitcoin 可能会越来越受到 Michael Saylor 的影响（这是另一个话题），而 Zcash 则代表了 Bitcoin 的原始精神，同时其结构也与 Bitcoin 非常相似。

虽然 Zcash 在当前语境下并没有收入，但它仍然是一个有趣的资产。因为它的价格越高，其实际的效用就越大。价格越高，它就越有可能被巩固下来，从而围绕它形成更强的共识和社区价值。

所以，我认为我们现在正处于一个非常有趣的阶段：选择正确的 Token 变得更加容易了。只需要更加专注地研究，分辨出哪些项目是真实的，哪些只是虚假的炒作。

对于那些希望获得 5 到 10 倍，甚至 3 倍 回报的投资者来说，这个时间点比以往更容易成功。虽然你可能最终也能获得 100 倍的回报，但我认为，现在有一批项目正在做非常有意思的事情，而这些项目正是我会关注并投资的资产。

Source URL: https://www.panewslab.com/zh/articles/019e61e2-2102-7756-9b39-5e892e307841

Daniel

老砚台 发表于 2026-5-26 09:55
对话AI领域投资基金创始人：忘掉百倍暴富伪叙事，看好哪些Crypto x AI资产？整理 & 编译：深潮 TechFlow

本期讨论干货满满，嘉宾见解独到，对Crypto x AI资产分析深入，强调关键赛道及价值捕获，为投资指明了有前景的方向。