Dragonfly 合伙人对谈近期趋势：AI 智能体离生产级仍有发展空间，部分 DeSci 项目是假装科研的噱头

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去中心化激励模型（如 DeSci 项目）与 DeFi 的成功经验形成对比，揭示了在实现有效问责机制方面的困难。

文章来源：

https://www.techflowpost.com/article/detail_22061.html

文章作者：

深潮 TechFlow

观点：

深潮 TechFlow：针对开源模型的应用与安全问题 Robot Ventures 管理合伙人 Tarun Chitra：我更倾向于从加密货币的角度来分析这个问题，而不是单纯从 AI 安全的角度。加密领域的安全趋势已经逐渐从传统的审计模式转向了审计比赛（即通过竞赛形式发现漏洞），而这种比赛现在已经成为行业的标准。相比之下，AI 的安全性仍然以手动审计为主，并且缺乏类似竞赛的机制。这种差异部分源于心理上的不同：Web 2 时代的 AI 从业者通常不愿意看到零日漏洞（zero day，指尚未修复的安全漏洞）实时被利用，而加密领域的从业者则更习惯面对各种突发的安全事件。因此，在强化安全性的方式上，AI 领域更倾向于专家优先的方法，而加密领域则更开放于通过比赛来发现和解决问题。在开源领域，特别是针对开源模型，我认为它们的长期价值在于能够抵御已知的攻击方式，而不是像 OpenAI 那样依赖持续的安全审计来应对每次潜在的黑客攻击。这两种安全威胁模型截然不同。 针对 Hyperliquid 的空投创新 Dragonfly 管理合伙人 Haseeb Qureshi：我其实很想看看下次我们看到 Layer 1 或 Layer 2 类型的空投时会发生什么。因为如果你回顾一袭今年的大空投，在 Hyperliquid 之前，有 Blast、Ethena、ZK Sync 和 Eigenlayer。对于大多数这些产品，可能只有 Ethena 的情况不太适用。而 Ethena 的空投对大多数这些产品来说表现得相当不错，比如积分系统，累积 TVL（总锁仓量）对大多数这些产品来说，或者你必须在我的链上完成七个不同的任务，然后我会给你所有的积分对于大多数这些项目来说，它们是一个糟糕的代理，无法真正反映你所希望的结果。比如说，对于 Layer 1，你真正想要的是什么？你真正想要的是每个人都来这里构建一些很酷的东西，并以可持续的方式运作。这才是让 Layer 1 成功的真正目标。但你无法真正激励这一点，因为没有人知道我们将用什么指标来自动分配代币。因此，你创建了这种松散的代理，而这种松散的代理被操控了以至于它再也无法识别出你真正想要的东西。对于交易所，没有这个问题，你你知道你想要的只是流动性。 针对 DeSci 的批评与潜力分析 Robot Ventures 管理合伙人 Tarun Chitra：当我看到这些去中心化科学项目时，我发现许多参与者的质量相对较低，常常是中等或以下水平的博士生，他们无法获得任何资助，于是试图通过创造一个噱头来假装自己在从事科学研究。特别是在生物学领域，许多参与者对加密货币一无所知，甚至无法解释加密机制是如何工作的。他们只是认为，一旦获得资金，就能在成功研发药物后将钱还给投资者。然而，药物发现并不是一个容易融资的领域。当然在去中心化科学中，确实有一些加密货币项目是有潜力的。像 Brian Armstrong 和 Vitalik 这样的行业领袖，他们的目标非常明确，资助的项目有具体的路线图和目标。如果达到某个阶段，就会有相应的解锁机制。

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