两年战事致以色列经济损失770亿美元

在加密领域，人工智能是最让我兴奋的垂直赛道。但多数人仅将人工智能视为 Web3 领域的一个热门词汇。

今天，我想揭开面纱，深入解析二者真正的交汇点 —— 这些交汇点不仅能改变行业格局，还蕴藏着巨大的上升潜力。我认为，加密货币与人工智能的结合，将通过实际用例改变加密市场的运作方式，同时解决人工智能领域的关键问题。本文将分为三个核心部分：第一部分：人工智能与 Web3 的实际用例第二部分：Web3 如何推动人工智能发展第三部分：潜在风险

第一部分：人工智能与Web3的实际用例

对普通人而言，这部分内容可能最具价值，因为它深入探讨了在 Web3 中实际运用人工智能的方法。

1. 交易管理

在 Web3 中应用人工智能，最有趣的垂直方向之一是利用训练后的智能体（AI Agent）进行交易管理与执行。例如，未来的交易无需手动操作，而是可以部署一个 "个人助手"（即人工智能智能体），代你完成交易执行、持仓管理等操作。

这类智能体不仅能代你执行交易、管理投资组合（目前已有部分协议在开发相关功能），还能实现完全的链上交互。@HeyAnonai 就是很好的例子。通过其人工智能协议，你只需用自然语言指令，就能完成交易、跨链转账和链上交互等操作。

2. Web3中的大型语言模型（LLM）

多数人认为，Web3 中使用大型语言模型不过是向 ChatGPT 发送指令，但实际应用远比这深入。可以将大型语言模型视为人类与协议之间的接口层 —— 这意味着人们能通过自然语言获取数据。

Web3 领域的大型语言模型

从实际应用来看，随着大型语言模型的大规模普及，加上更多协议开发专门针对 Web3 数据训练的大型语言模型，获取市场信息的巨大障碍将被消除。不妨设想一下：如果只需简单输入指令，就能 24 小时获取顶级数据与信息，你的交易成功率会提升多少？

3. 安全与隐私保护

人工智能能在几秒内触发即时警报，速度远超人类。人工智能模型通过分析链上交易序列，识别典型的攻击行为，进而触发这些即时警报。在该领域，人工智能模型相较于人类的核心优势在于其强大的模式识别能力。对普通人而言，这意味着攻击事件会减少，智能合约交互的整体安全性会提升。

第二部分：Web3如何推动人工智能发展

在这一部分，我将深入解析 a16z《2025 年加密行业现状报告》中的最新内容。

报告指出，Web3/加密货币可解决人工智能领域的四大关键问题：

· 验证人类与人工智能的活动

· 实现人工智能智能体的经济交互

· 推动知识产权的规范授权

· 确保人工智能的公平性与开放性

尽管解决这些人工智能问题并非易事，但加密货币已被证明拥有实现这些目标的优质基础设施。下面我们逐一解析：

1. 验证人类与人工智能的活动

目前人工智能仍处于发展初期（相较于其未来潜力），但区分人类与人工智能活动的问题已十分突出。加密货币可通过三个主要方向解决这一问题：

· 人类证明（PoH）系统：在不泄露身份信息的前提下，验证某项操作背后是真实人类。Worldcoin 等协议已在大规模推进该方向的应用。

· 链上签名活动：当人工智能智能体代用户执行操作（如第一部分所述）时，这些操作可通过加密技术进行签名验证。

· 链上问责：人工智能智能体的每一项操作（无论是执行交易、在 DAO 中投票，还是修改数据）都能在链上记录、验证和追溯。

2. 实现人工智能智能体的经济交互

正如a16z所强调的，要充分释放人工智能智能体的潜力，必须使其具备经济交互能力。这正是 x402（及其他基础设施）的用武之地。

正如@suhailkakar所解释的，简单来说，x402就像是为互联网添加了一个钱包功能。它是一种新的网络标准，能让网站实现 "在提供数据前，需先支付少量费用" 的交互逻辑。x402只是加密货币赋能智能体经济交互的一个例子。除了 Suhail 制作的上述信息图，我也整理了一份x402入门指南：

x402 - 通俗易懂版

3. 推动知识产权的规范授权

确保所有者拥有合法的知识产权，是人工智能技术公平应用的关键。将这些知识产权上链后，我们可验证其使用是否合规，同时将授权条款嵌入智能合约。@campnetworkxyz 是该领域我比较看好的一个协议。其协议能让任何人拥有并通过知识产权实现盈利。可参考《Camp 协议的核心理念》了解更多。

4. 确保人工智能的公平性与开放性

最后，在人工智能开发中应用 Web3 技术，是应对科技巨头垄断的 "对冲手段"。鉴于大型企业可能会掌控或垄断人工智能技术，加密货币能确保人工智能尽可能保持开放与公平。这主要通过去中心化人工智能基础设施实现，例如无许可的后端人工智能计算、存储、数据与模型托管服务。

综上：加密货币将通过公平、开放的方式解决关键问题，助力人工智能领域实现发展。

第三部分：潜在风险

尽管 Web3 与人工智能的结合未来前景广阔，但我们也需警惕潜在风险。本文将重点分析其中三大风险：

1. 指令注入攻击

当我们开发能与区块链、钱包和协议交互的人工智能智能体时，指令注入攻击是最严重且最易被忽视的威胁之一。指令注入攻击指攻击者通过操纵大型语言模型的输入，使其忽略原始指令。可参考《直接与间接指令注入攻击示意图》了解具体原理。在 Web3 与人工智能结合的场景中，指令注入攻击的危险性会大幅提升 —— 因为人工智能不仅会生成文本，还会与真实资产和协议进行交互。可通过采用多模型层、强化系统指令、以及其他策略来降低指令注入攻击的风险。

2. 虚假信息的叠加扩散

随着大型语言模型 / 人工智能的快速普及，虚假信息扩散的风险也在上升。在 Web3 领域，这一风险可能以多种形式显现：例如利用人工智能伪造项目公告，或恶意使用大型语言模型生成虚假漏洞报告与审计结果。

尽管存在这一风险，但加密货币也能通过第二部分提到的方向（如链上签名）及其他方法（如部署虚假信息检测智能体）来解决这一人工智能领域的问题。

3. 智能体管理不当

当用户授权智能体代其执行交易时，可能面临智能体资金管理不当的风险。在授权智能体代行操作的情况下，签署恶意交易、买入错误代币、与高风险协议交互等问题都可能实际发生。

综上可见，人工智能与加密货币的结合拥有丰富的用例，而目前我们仅触及了冰山一角。

来源: 金色财经

来源: 新浪财经

图：特朗普与高市早苗在赤坂检阅仪仗队

01 安倍外交能给高市带来什么

美日首脑会谈，各取所需

图：特朗普与高市在横须贺美军基地演讲

美日同盟的新黄金时代到来了吗？

来源：复旦中美友好互信合作计划

来源：观察者网

周二（11月4日），欧元兑美元北美时段于1.1500下方交投。早前上探在1.1530一线被迅速压回，随后有效跌破1.1500这一心理关口，日内低点一度触及1.1477，过去五个交易日累计回落约1.5%，显示美元在宏观与情绪两端仍占优。

基本面分析：美元弹性仍在，欧元动能有限

美联储官员口径并不一致。旧金山联储主席Daly强调通胀压力仍在，需要保持"适度限制性"；芝加哥联储主席Goolsbee同样把重点放在通胀，而非劳动力市场放缓。与之相对，美联储理事Stephen Miran认为当前利率偏紧。利率互换与联邦基金期货的定价也出现微调：市场对12月再度降息的押注由一周前的逾90%降至约67%，使美债收益率与美元指数在高位附近获得支撑。换言之，"再降息更快更深"的预期降温，直接削弱了欧元反弹的利率想象空间。

欧洲方面，欧元区HCOB制造业PMI终值确认回升至50.0（前值49.8），技术上迈回荣枯线，但更像"停滞而非扩张"。结构性拖累仍在，订单与产出改善缺乏持续性。欧洲央行方面，在此前利率按兵不动之后，短期内释放新的政策线索概率不高。相比之下，美联储"继续观察而非快速放松"的市场共识更能实质性支撑美元。因此，基本面层面，汇价短期仍承受来自利差与风险偏好的双重压制。

与此同时，美元指数在高位出现温和回落，但下行尝试受限。风险规避情绪尚未消退，而对12月进一步降息的押注回撤，抵消了制造业数据偏弱对美元的负面作用。结合美国政府停摆导致的统计空窗，JOLTS职位空缺与工厂订单缺席，使市场把更多注意力投向周三的ADP就业。若就业仍具韧性，将进一步巩固"慢降息、长停留"的路径，继续对欧元不利。

技术面：

MACD显示DIFF约-0.0007、DEA约-0.0004、柱状图约-0.0006，整体仍在零轴下方，动能为负，但柱体长度较前期收敛，提示下行动能边际减弱、存在技术性反抽需求。RSI（14）约38.86，位于50下方但未触及极端超卖，配合价格对1.1477的快速回收，构成"弱势中的短线修复"。综合判断：1.1500构成首要阻力，上方依次关注1.1530/1.1533与1.1540的叠加供应区；下方即时支撑为1.1477，若再度跌破，空头将尝试扩展至更低的流动性密集区；若站回并稳于1.1500之上，才可能打开对1.1530—1.1540区间的回测窗口。

市场情绪观察：

ADP就业成为本周首个能改变节奏的催化剂；若就业韧性超预期，空头市场情绪可能再获动量；若明显走弱，美元获利了结与头寸回补可能引发欧元的技术性反扑。情绪的不对称在于：空头的延续需要数据确认，然而多头的发力也需要站回关键位（1.1500）才能聚集共识。

来源：汇通网

随着美国政府追平其历史上持续时间最长的停摆纪录，从就业报告、工厂订单到贸易差额，一系列关键经济数据的发布也陷入停滞。

大量官方数据的"停产"使得市场参与者与政策制定者面临前所未有的信息真空。上周（10月29日），美联储不得不在缺乏关键就业数据的情况下召开利率决议会议。

美联储主席鲍威尔（JeromeH.Powell）在会后的发布会上直言，政府停摆导致关键数据缺失，这使美国联邦储备公开市场委员会难以像往常那样精准感知经济状况。他将当前的决策处境比作"在浓雾中行车"，并暗示在此情况下，美联储或需"减速"前行。

在这一信息断崖的背景下，投资者和政策制定者不得不转而依赖各类非官方调查，试图从中捕捉经济基本面的真实动向。他们开始密切关注工资单数据、信用卡消费动态、餐厅预订情况、百老汇票房表现，甚至自由女神像的游客数量等替代性指标。

然而，分析人士也同时警告，尽管一些来自私营部门的调查在当前环境中具备一定参考价值，却不应被过度解读或赋予过高权重。

例如，全球投资咨询公司BCA研究银行信贷部门主管拉贝奇（JonathanLaberge）在4日的研讨会上告诉第一财经记者，衡量AI商业化采用的一个主要指标是美国人口普查局发布的商业趋势和展望调查（BTOS），但由于政府关门，这项调查的数据暂时中断。"其他公司也有提供AI采用指数，但我认为其计算方式并不可靠，我更信任BTOS数据。"他称。

政府停摆导致数据缺失

美国政府停摆导致的数据缺失并非首次。自1981年以来，美国联邦政府已历经15次停摆，每次皆因资金短缺而迫使相关机构暂停运作。在包括今年在内的至少四次停摆期间，重要的经济报告均遭到推迟。

例如，在持续21天的1995-1996年停摆中，12月的就业报告推迟了两周发布；2013年秋的停摆则导致9月和10月的就业报告延迟，美国人口普查局和经济分析局的贸易、零售销售与国内生产总值（GDP）估算等数据亦未能如期公布。

在美国总统特朗普上一任期，于2018年12月开始的35天停摆是美国历史上最长的一次，造成了更为严重的中断。零售销售与GDP报告被推迟，贸易和库存等数据的初步统计甚至被直接取消发布。不过，由于美国劳工统计局（BLS）因前期资金仍保持运转，其负责的就业与消费者物价指数（CPI）未受影响。

截至11月4日，美国政府此次停摆已进入第35天，追平美国史上最长"停摆"纪录。美人口普查局、BLS和经济分析局等多个关键数据机构已暂停大部分工作。建筑支出、工厂订单、就业报告、贸易差额、失业救济申请、零售销售、生产者物价指数及新屋开工与销售等数据已无限期延后。原定于10月15日发布的消费者物价指数被推迟至10月24日，但白宫方已表示，下一次CPI数据可能将会彻底空缺，"历史上可能首次不会发布通胀报告"。

关键联邦数据的缺失使得判断经济形势越发困难，美联储尤其陷入决策困境。鲍威尔在发布会上表示，在此情况下，他们不得不转而依赖来自多方渠道的替代信息。例如，在评估就业市场时，需综合参考各州层面的初次申领失业救济数据、职位空缺情况、各类商业调查结果以及美联储自身的《褐皮书》汇编。

而在感知物价与工资通胀动向时，则会借助PriceStats、Adobe等私营机构提供的价格追踪信息，以及关注私营部门就业情况的ADP研究公司所发布的薪资数据。

然而，鲍威尔也明确表示，"这些当然不能取代政府数据"，并进一步承认，"在缺乏政府数据的这段时间，我们确实无法对经济形势进行特别细致的分析"。

即便美国联邦政府重新开门，数据收集工作也需要时日恢复。这意味着，当美联储于12月9日至10日再次举行会议时，他们所掌握的经济信息可能仍与当前相仿。

鲍威尔对此称，倘若到12月议息会议时，经济前景的"不确定性仍然非常高"，政策制定者感觉"前方视野不清"，那么这种局面"可能成为一个谨慎行动的理由"。

乔治华盛顿大学经济学家辛克莱尔（TaraSinclair）也将当前局面比作在浓雾中驾驶："总有那么一刻，前方会有东西，或者道路会拐弯，我们不知道那会是什么时候。"

寻找替代方案

如前所述，许多美国私营机构长期发布经济数据，作为政府统计的替代或补充。例如，ADP研究公司每月基于超过2600万名员工样本发布私营部门工资单估算；招聘网站Indeed发布职位空缺相关数字；私人数据提供商RevelioLabs发布劳动力市场估算和招聘趋势观察；私募巨头凯雷集团（CarlyleGroup）与美国银行定期更新劳动力市场动态，提供薪资增长等估算数据。

在政府停摆造成的数据真空中，对私营部门数据的需求已显著增强。据报道，Indeed上与数据相关的咨询数量近日已翻倍。凯雷全球研究与投资策略主管托马斯（JasonThomas）也称，当前市场"对替代数据来源的兴趣明显增强"。

与此同时，一些私营公司与行业协会也正积极利用其数据收集能力，试图填补官方数据发布的空白。

以全美房地产经纪人协会（NAR）为例，该机构除了持续发布广受关注的月度房屋销售数据外，目前正考虑对其150万会员启动一项更广泛的调查，旨在将数据收集范围从房地产市场延伸至失业、工资等更广泛的经济领域。

NAR首席经济学家兼研究高级副总裁劳伦斯·云（LawrenceYun）表示："如果政府停摆持续一两个月，我们完全可以依靠会员来填补关键经济数据的空白。例如，我们可以直接询问会员：房主为何卖房？是否因为失业？"

政府数据为何难以被替代

尽管替代数据源可提供更及时或更细致的信息，经济学家仍警告，这无法完全取代官方统计。

美国BLS前局长、康奈尔大学经济学家格罗申（EricaGroshen）认为："私人数据是非常有价值的补充，它们更及时、更细致，但它们从根本上仍依赖于联邦数据。数据必须重新加权以代表全体人口，而这些权重来自政府数据。"

摩根大通研究院董事总经理惠特（ChrisWheat）也表示，尽管该院利用全美最大银行的客户数据观察收入、储蓄与支出情况，这些信息仍无法取代政府统计。"我们的数据确实有价值，但它更多是对公共数据的补充。如果没有专门为回答诸如'上个月创造了多少就业岗位'或'有多少人失业'这类问题而收集的数据，我们很难仅凭自己的视角理解经济现象。那类政府数据覆盖全国所有人、所有行业与职业——它至关重要。"惠特解释称。

瑞银集团首席经济学家多诺万（PaulDonovan）也在一份客户说明中写道："这些（私营部门）数据的风险在于，在缺乏权威经济数据的情况下，人们可能会对其结果赋予不应有的可信度。调查回复率下降以及政治极化加剧，使得基于调查的证据可靠性不断降低。"

他进一步补充称："不幸的是，调查的高频发布本身就让它们获得了额外的关注。所谓'频率偏差'意味着我们往往会更关注那些频繁出现，但其实不那么重要的事物。而当其他美国经济数据来源被移除后，人们往往会产生这样的想法，'既然没有准确的数据，那我们就用这个不太准确的数字吧'。"

曾在拜登政府期间负责美国商务部经济数据的科尔科（JedKolko）称："私营部门的数据能为我们提供部分信息，但并未告诉我们政策制定者和企业需要知道的内容。而且我们缺乏官方统计数据的时间越长，私营部门数据可能越容易给出错误的方向。"

当前形势下，这一问题尤为突出。据报道，特朗普政府的政策在不同地区、行业与人口群体间产生分化影响，面向低收入西裔客户的零售商与主要服务富裕消费者的企业对经济现状的看法可能截然不同。

因此，不同来源的数据在同一问题上可能呈现出相互矛盾的图景。例如，ADP报告显示9月私营企业削减职位，其新的周度数据又显示10月初有所回升；其他来源如RevelioLabs的数据则认为招聘虽降温但从未暂停；各州层面发布的失业救济申请数据有所增加，但幅度却相对温和。

美国耶鲁大学预算实验室执行主任金博尔（MarthaGimbel）称："我们获得的私营部门数据表明，劳动力市场在放缓，且以令人担忧的方式放缓，甚至可能真正陷入困境。但我不知道这些数据中哪一项是对的。"

来源：第一财经