以太坊十年愿景曝光：百万TPS与AI经济体万亿美元规模，AI支付战争打响

要点速览

1. 以太坊路线图揭示未来5-10年愿景：L1+L2 TPS达百万级，AI agent经济体规模突破万亿美元
2. AI支付战争正式打响：加密货币、OpenAI/Google的ACP/A2P方案与EMVCo（Visa/Mastercard）形成三足鼎立之势
3. 企业AI应用现状：AI推荐订单仅占总量0.09%，但ChatGPT独占96%市场份额，显示头部集中效应显著
4. AI代理（Agent）技术进入爆发期：从单一任务执行向部门级全流程自动化演进，多代理组织将实现企业级功能外包
5. 英伟达引发AI泡沫争议：研报质疑AI企业盈利模式，应收账款和库存高企，或成系统性风险导火索

一、以太坊未来十年路线图：从技术升级到万亿美元经济体

1. 以太坊核心开发者@lanhubiji 公布了未来5-10年的技术愿景，描绘了一个截然不同的以太坊生态系统。该路线图显示，以太坊L1的TPS将达到10,000，而L1+L2的总TPS预计突破1,000,000，实现质的飞跃。同时，手机验证将普及，推动以太坊向更去中心化方向发展。 — via @lanhubiji
2. 路线图还预测了多个关键经济指标：稳定币规模将达到2-3万亿美元，AI agent经济体规模突破万亿美元，数百个L2应用链每月处理超过数千亿次的交易。此外，以太坊将实现抗量子计算能力，zk证明低成本时代的到来将解锁机构加密金融隐私，推动RWA（现实世界资产）规模突破万亿美元。 — via @lanhubiji
3. 长期来看，以太坊计划解决L1/L2流动性割裂问题，使价值捕获不再成为核心关注点。这些升级将逐步构建以太坊作为“世界结算层”的雏形，巩固其在区块链领域的领先地位。 — via @lanhubiji

二、AI支付战争：多方势力角逐下一代支付标准

1. 加密货币分析师@panekkkk 指出，代理式支付（agentic payment）战争已经开始，主要参与者包括加密货币（如x402协议）、OpenAI和Google的ACP（Agent Commerce Protocol）与A2P（Agent-to-Person）方案，以及EMVCo（由Visa和Mastercard主导）。这场竞争将决定未来AI时代的支付基础设施标准。 — via @panekkkk
2. @panekkkk 预测，最终可能形成多个主导标准并存的局面，而非单一赢家通吃。这一趋势类似于早期互联网支付体系的发展，不同场景可能采用不同的最优解。 — via @panekkkk
3. 与此同时，@TrustlessState 等业内人士关注到ERC-8004与x402协议在Devconnect ARG活动中引发的热议，认为这可能标志着Web3与AI融合的新方向。 — via @nake13

三、AI代理（Agent）技术：从工具到组织的进化

1. 创业者@jordan_ross_8F 提出了AI代理的进化路径：Level 0（无AI）→ Level 1（单个代理，如拉取广告数据、标记问题、发送警报）→ Level 2（连接工作流，如媒体购买助理，能审计、标记并推荐）→ Level 3（部门级代理，处理全流程任务）。这一演进显示AI代理正从简单工具向复杂系统快速发展。 — via @jordan_ross_8F
2. @samuelekpe 进一步指出，随着技术发展，AI正在重塑工作模式：LLM让我们外包思考，Agent让我们外包工作，而多Agent组织则让我们能够外包整个业务功能。这预示着企业运营模式将迎来根本性变革。 — via @samuelekpe
3. 为实现真正的自主代理，@samuelekpe 建议应移除触发条件和特定指令，构建专门的Agent协作平台，实现自然的编排、感知和协作，摆脱传统工作流的限制。 — via @samuelekpe

四、AI应用现状与市场动态

1. 尽管AI概念火热，但实际商业应用仍处于早期阶段。@aryehMaxx 分享的数据显示，在50K+ Triple Whale品牌中，AI推荐的订单量虽呈爆炸式增长，但仅占总订单的0.09%。更值得注意的是，96%的AI归因订单来自ChatGPT，Perplexity仅占2.96%，其他平台均不足1%，显示出极强的头部集中效应。 — via @aryehMaxx
2. 企业在AI投资上存在明显的ROI差异。Google对2500家公司的调查显示，74%的企业从AI投资中获得了正回报。这些成功案例主要集中在明确的应用场景和清晰的价值定位，而非泛泛的“AI赋能”概念。 — via @andrewamann
3. 工具选择成为企业AI战略的关键。@jordan_ross_8F 强调，Zapier和ChatGPT已成为 commodities（人人都可使用），而定制化的N8N开发则能形成竞争护城河（只有你拥有）。企业不能依靠竞争对手也在使用的工具来建立优势。 — via @jordan_ross_8F

五、AI泡沫争议与行业隐忧

1. 近期一份研报引发市场对AI泡沫的担忧，直接导致英伟达股价下跌，并波及比特币价格。该报告质疑AI行业存在大规模庞氏特征，指出尽管英伟达收入高，但AI企业普遍不盈利，导致应收账款和库存创下新高。更令人担忧的是，英伟达通过投资下游AI企业，继续推动芯片销售，形成潜在的循环风险。 — via @giantcutie666
2. AI基础设施成本持续攀升。@Sam_Crypto666 观察到，AI数据中心建设热潮推高了存储价格和预期。以VPS为例，去年400G SSD的价格，今年只能买到200G SSD，且配置档次更高，显示出存储资源的紧张。 — via @Sam_Crypto666
3. 安全风险不容忽视。@brexton 警告，下一场重大AI相关安全危机很可能源于环境变量（env var）问题，而行业对此准备不足。运行时、预览环境、沙箱等环节存在潜在的“静默灾难”风险，需要提前防范。 — via @brexton

六、AI与人类协作的未来展望

1. @lxfater 提出“AI时代中间地带已经坍塌”的观点，认为AI正在消灭平庸的大多数，未来只有两条路：要么成为顶尖专家，证明自己比AI更有价值；要么“邪修”，专注于AI不擅长的领域。这一观点引发了关于人类与AI协作模式的广泛讨论。 — via @lxfater, @lxfater
2. @DanielMiessler 从商业咨询角度分析，理解企业的多层目标是成功实施AI的关键。不评判目标，而是理解其背后的动因，才能设计出真正有价值的AI解决方案。 — via @DanielMiessler
3. @nurijanian 提醒产品经理注意“AI功能”需求的真相：许多高管要求“AI驱动的仪表盘”却没有明确用例，并非为了创新，而是为了在董事会上证明自己的相关性。这种现象反映了AI在企业中的定位混乱，亟需更务实的应用思路。 — via @nurijanian