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Haotian | CryptoInsight

@tmel0211

独立研究员| Researcher | 以技术和商业视角解读区块链前沿科技 | ZK、AI Agent、DePIN ,etc | 硬核科普 | Previously:@ambergroup_io | @peckshield | DMs for Collab | 社群只对Substack订阅会员开放

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最近,链上AI Agent似乎有回暖迹象。MCP、A2A、UnifAI等协议标准正在互补串联成为全新Multi-AI Agent交互基础设施,把AI Agent从纯信息资讯推送服务升级为执行应用工具服务层级。问题来了,这会是第二波AI Agent链上之春的开端吗? 1)MCP(Model Context

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为何我会断言,下一轮AI Agent热潮一定会基于MCP+A2A等web2AI标准框架协议?背后的逻辑很简单: 1)web3 AI

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看了这张比特币项目三难困境(Trilemma)图表,感触挺深。尤其要在原生性(Native)、速度(Speed)和可编程性(Programmable)三个维度上寻求平衡,需要的挑战很大。自然也诞生了不同选择、不同偏重路线的各类解决方案:

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有朋友问我如何看 vitalik.eth 提出用开源的RISC-V指令集架构替换以太坊虚拟机EVM字节码的激进方案?本质上,就是以太坊正酝酿一场以ZK技术为主导深层次的技术变革。来,我来梳理下背后的战略逻辑:

有朋友问我如何看 <a href="/VitalikButerin/">vitalik.eth</a> 提出用开源的RISC-V指令集架构替换以太坊虚拟机EVM字节码的激进方案?本质上,就是以太坊正酝酿一场以ZK技术为主导深层次的技术变革。来,我来梳理下背后的战略逻辑:
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看到英文社区有人说Meme Coin 毁掉了这个周期,尽管大部分时间我都在呼吁“技术叙事+长期主义”,但还是要客观唱个反调:Meme Coin没有"毁掉"这个周期,而是作为市场催化剂加速了行业成熟: 1)市场已从"技术为王"过渡到"注意力为王",Meme

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倘若Google推出的A2A和Anthropic的MCP协议成为web3 AI Agent发展的黄金通信标准,会发生什么?直观感觉就是"水土不服"。在我看来,web3 AI Agent面临的环境和web2生态有明显差异,核心通信协议落地所面临的挑战也截然不同:

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众所周知,MCP协议不仅在web2 AI领域掀起较大的Agent联动热潮,也正在往web3 AI方向渗透寻找落脚点,但web3 AI Agent要解决应用落地问题,除了MCP协议之外,如何解决数据记忆断层的问题才最为迫切。以下分享下 Memo Protocol 给出的一种解决方案: 1)Memo

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顺着这个讨论,我来补充下对于以太坊 vitalik.eth 当前困局的思考,如下: 1)"象牙塔"思维模式束缚了创新:以太坊基金会(EF)在2020-2024年期间有股脱离市场的精英文化导向,不断堆叠技术理念而忽视用户真实需求。

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这份由 Solayer 分享的技术架构图很好解释了其百万级TPS的实现技术逻辑(状态同步方面)。简单谈谈我的理解: 1)这大致上是一个分片涡轮(sharded turbine)架构,其本质上就是一种相对高校的数据广播机制,通过暗光纤(dark fibers)实现跨区域低延迟的传输:

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昨天,Web3AI领域的DeAI训练平台 FLock.io 与阿里云旗下的 Qwen 大语言模型官宣合作。没记错的话,这应该算是web2 AI主动向web3 AI发起首次集成合作。不仅让Flock实现了真正意义上的向外破圈,还给低迷重压下的web3AI赛道重振了士气。来,我具体说说: 1)我在置顶推文中阐述过了,之前web3

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进一步思考了下关于web3 AI Agent落地场景方向,提炼若干前瞻思考,如下: 1)web3 AI Agent最原生的应用功能可能并非"交易"。尽管DeFi交易类Agent一直被视为Agent落地Crypto的Endgame形态。但AI本身带有模糊性推理和幻觉过程,这与交易场景要求的精准性、低容错率天然相悖。 在我看来,短期web3 AI

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看了 Plume ✈️🇦🇪 TOKEN2049 发布了Q1总结报告,其中有不少关注亮点,包括YZI labs投资、被纳入灰度《关注资产报告》、以及Apollo Global机构战略投资等等。结合报告,我分享下关注 $PLUME 的原因: 1)RWA赛道是Crypto 后ETF时代最为稳健的叙事赛道,既无法被证伪,也很难被其他新叙事取代。 而 Plume

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学习到了,这些关于MCP的困境分析相当到位,直击痛点,揭示了MCP的落地路漫漫,并没那么容易,我顺带延展下: 1)工具爆炸问题是真的: MCP协议标准,可以链接的工具泛滥成灾了,LLM难以有效选择和使用这么多工具,也没有一个AI能同时精通所有专业领域,这不是参数量能解决的问题。

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最近,密集和不少web3AI Build一线的开发者聊了聊,发现围绕web3AI infra做事儿比想象中要复杂太多: 1)目前大部分web3活跃的AI项目都普遍MEME化,吹嘘了大把无法实现和落地的故事,关键是通过快速发币切入市场吸引了大部分注意力和流动性,以及短期泡沫破裂后的一地鸡毛(负EV)。主要由于AI +

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近期,市场关于 Huma Finance 🟣 的讨论话题很多,从之前的社区参与积分活动卷撸毛预期,到今天链上交易量超过$40亿的焦点话题,都让市场对Huma掀起的Payfi热潮有了更大期待。在此我想系统谈谈,在DeFi和RWA的交叉领域,Huma 2.0给出的价值捕获解决方案到底能带来什么?以下,我来剖析下看法:

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显然,很多人低估了EVM转RISC-V背后的长期技术革新影响力 vitalik.eth 。在我看来,接下来以太坊可能会迎来一波“换道超车”的全新技术叙事驱动大Cycle:

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看到 FLock.io 也在Bittensor上部署了一个专属子网-FLock OFF - SN96 。该项目由DCG子公司Yuma Group孵化支持,以实现模型训练从云端向边缘计算前进的关键一役。如何看待呢?简单谈几点看法: