Tiger Research：加密公司提供的AI服務

本報告由 Tiger Research 撰寫，加密貨幣公司普遍面臨「錯失恐懼症」（FOMO）。從交易所到安全服務商，各類企業正加速推出人工智慧驅動的解決方案。本文深入解析：為何是現在？誰在推動？動機為何？以及實際落地與標籤化應用之間的關鍵差異。

核心重點摘要

• 交易所、資安、支付基礎設施與研究等垂直領域，同步佈局人工智慧服務，展現跨板塊協同升級趨勢。
• 與過往週期不同，Coinbase、Binance、Bitget 等已具備穩健盈利模式的龍頭企業成為主力推手——AI 已從概念驗證階段，正式邁入營運必需品層級。
• 採用動機高度分化：交易所聚焦用戶留存與體驗升級；資安公司著眼彌補傳統審計盲區；支付基建則鎖定新興 AI 代理經濟的結算需求。
• 「具備功能」不等於「有效運用」。市場 FOMO 與競爭壓力正加速技術部署，速度遠超真實場景需求成熟度。
• 辨別「創造真實價值」的 AI 應用，與僅為行銷貼標籤的表面整合，已成產業健康發展的核心判準。

1. 加密貨幣產業全面擁抱人工智慧

人工智慧（AI）已是全球科技發展的主軸。ChatGPT、Claude 等通用模型深度融入日常，OpenClaw 等低門檻開發平台更大幅降低智能體（Agent）建構門檻。

加密貨幣產業雖曾錯失第一波 AI 浪潮，但當前正以垂直整合方式，在各關鍵環節系統性導入人工智慧技術。

這些企業究竟提供哪些 AI 服務？背後的商業邏輯與戰略考量又是什麼？

2. 四大垂直領域的 AI 實踐路徑

2.1 研究：降低資訊獲取門檻

加密研究長期受限於結構性瓶頸：鏈上數據、社群情緒、關鍵指標分散於多平台，交叉驗證困難；通用 AI 在加密語境下常產出錯誤或模糊回應。

Surf 等專項工具透過整合多元數據源、內建加密原生知識圖譜，打造高可信度研究輔助系統。此應用場景對終端使用者最友好——無需程式設計或交易經驗，即可直觀獲取深度分析。

2.2 交易：重塑操作介面與用戶黏著力

交易所正成為 AI 交易應用的先行者。

實踐模式多元：部分平台開放專有行情與訂單簿數據供 AI 分析；另一些則支援自然語言指令——用戶一句話，AI 代理即可完成策略分析、風險評估至執行全流程。

過去數年，交易所 API 主要服務開發者；今日關鍵突破在於 MCP（Model Context Protocol）、AI Skills 等新型介面，讓非工程背景用戶亦能透過語意指令調用交易功能。

這呼應整體生態演進：越來越多交易者不再寫程式，而是向 AI 代理口述策略目標，由其自動生成、測試並部署算法。

對交易所而言，這是雙面刃：AI 降低使用門檻，卻也削弱平台獨佔性——交易者可跨所執行策略。因此，導入 AI 的核心目的明確：快速獲取用戶、提升活躍度與停留時長。

儘管交易涉及真實資產管理，責任門檻高於研究，但 AI 正持續拉低參與壁壘，使專業能力普惠化。

2.3 安全與審計：強化覆蓋深度與時效性

傳統智能合約審計仰賴人工逐行檢視，存在耗時長、成本高、標準不一等痛點。當前主流做法是「AI 初篩 + 人工深挖」：AI 快速掃描潛在風險點，人類審計師集中資源驗證關鍵模組。

CertiK 是典型代表。該公司曾因審計項目事後遭惡意利用而受質疑，但問題根源不在審計本身——傳統審計僅針對特定時間點的程式碼快照，不涵蓋上線後行為監控。

CertiK 採用 AI 強化審計後階段：導入即時鏈上行為監控，並透過公開儀表板呈現實時風險指標。此擴充式監控由 AI 驅動，大幅超越人力極限，同時惠及 CertiK 及其客戶專案。

在資安領域，AI 並非顛覆既有服務，而是延伸人類能力邊界：提升審計精準度、填補審計後空白地帶。對區塊鏈安全公司而言，AI 是解決既有痛點的利器，而非全新業務賽道。

2.4 支付基礎設施：支撐 AI 代理經濟的底層樞紐

AI 代理須具備支付能力，方能參與真實經濟活動：例如支付 API 使用費、購買數據、向其他代理購買新服務。對代理而言，最自然的結算方式為鏈上錢包搭配穩定幣。

兩大模式逐步成型：一是通用型協議（如 x402），將支付嵌入 HTTP 請求流程，實現 API 呼叫即自動結算；二是專屬插件模式，代理僅能在預設權限與金額上限內執行付款。

此領域與穩定幣關聯最緊密，但因支付主體為 AI 代理而非人類，目前尚未出現完整落地的商用模型。

USDC 發行方 Circle 近期發布重要提案：擬將其 Gateway 支付基礎設施與 x402 協議整合，並開放給開發者與研究人員共同審閱與貢獻。

儘管尚處早期，市場已開始定價此趨勢。Circle 股價上漲的重要催化劑之一，正是其 AI 代理支付願景。相較前述領域，支付基建落地速度將較慢，但已躍升為當前最具宏觀意義的主題之一。

3. 為何是「此刻」？解鎖行動背後的戰略急迫性

2022 年 11 月 ChatGPT 推出之際，AI 與加密皆未成熟：AI 模型雖令人驚艷，卻難以穩定執行任務；加密產業則深陷 FTX 崩潰引發的信任危機。

一年來，AI 進展飛速——主流模型的功能性、可靠性與易用性全面提升。反觀加密產業，此前多為「借勢」：充斥 AI 標籤的 Meme 幣、功能殘缺的 AI 代理、行銷導向的宣傳話術；去中心化 AI 基礎設施項目雖不斷湧現，但若與同級原生 AI 服務客觀比較，品質差距仍顯著。

如今，鴻溝正進一步拉大。AI 界已迎來「智能體時代」：MCP 讓 Agent 直接調用外部工具；OpenClaw 支援無程式碼建構；基礎設施日臻完善。加密產業才剛啟動系統性整合。

關鍵轉變在於「行動主體」。不再是空有概念的新創團隊，而是 Coinbase、Binance、Bitget 等具備清晰盈利模型的成熟企業。它們推動 AI 不為短期營收，而是基於深刻的戰略焦慮——FOMO（害怕錯過）。

Coinbase 執行長 Brian Armstrong 的舉措即是明證：他下令全體工程師一週內上線 AI 編程工具，並解僱未達標者——展現前所未有的執行急迫感。

然而，冷靜思考同樣必要。以交易自動化為例：AI 代理可分析價格、提出策略，但有多少用戶真會託付資金，交由 AI 即時執行？x402 協議是否已在真實場景中被廣泛採用？

歸根結柢，加密產業擁抱 AI 並非盲目跟風。這是一場關於主導權的競賽：誰能率先將 AI 深度融入核心產品與營運流程，誰就能在新世代技術格局中守住甚至擴大市場地位。「擁有功能」與「善用功能」仍是兩回事，但「誰在行動」，已決定未來座標。

不妨將 AI 產業想像成一座正在注水的游泳池。過去跳入者，多在模仿游泳姿勢；今日躍入者，已是前國家隊衝浪選手。無人確知水位將漲至何處，亦不知這座泳池最終會否擴張為汪洋。但可以確定的是：加密貨幣，不會被洪流淹沒。