撰文：AquaTri

一、前言：DeFi 与 AI 的融合——势在必得

时代快速发展，技术不停迭代，人们对科技的依赖越来越强，对 AI 的接受度也越来越高，与此相对应，AI 在人们生活中的存在感也不断增强。加密货币领域自然也不例外，我们能明显感觉到 DeFi 和 AI 的融合节奏正在加速，一步步重塑着去中心化金融的形态。从一个旁观者的视角出发，看到现在大家谈及 DeFAI 时，要么吹得神乎其神，要么斥之为“割韭菜”的无趣噱头。所以 DeFAI 的现状究竟如何，就正是本文想要去探讨和寻求的答案。

其实我们从 DeFAI 这个字母组合里不难看出它的组成 —— DeFi+Al 。

前者的核心出装是透明的、无门槛的金融基础设施，但过于复杂的操作和太过冗杂的信息很大程度上使人望而却步；而 AI 技术就正好在处理海量数据、优化决策、降低交互门槛等方面有着属于自己的优势。虽说客观来讲，两者都有着自己的短板与挑战，但两相结合之下， DeFAI 仍旧给时代写下一份 1 + 1 > 2 的优秀答卷。

通俗来说，你可以视 AI 为一座与 DeFi 完美适配的桥 —— 一端连接用户，另一端通往 DeFi 的世界：从结构来看，AI 稳固搭建起技术底座，提供宛如平地行走般的体验，同时还承担起让资产、信息、用户需求在两端顺畅流通的功能；不仅如此，它还能在无人管理条件下自主实时盯着市场交易情况，起到“护栏”的作用。功能层面来说，AI 更能有力打破知识垄断，降低入行门槛。此时新手再借由自然语言交互等功能，便可以轻松实现“渡桥”操作。

二、DeFAI 项目对比分析

在具体项目层面，四个代表性 DeFAI 解决方案展现出差异化发展路径。以这四个主要项目为例，除去下图所示各维度的对比以外，在技术路径与核心玩法上，四个项目各自有所相似但又各有不同的特征，进一步让它们在 DeFAI 赛道的定位更加分明了。

（图为原创；信息来源网络及官网；数据截止 2025 年 7 月 29 日）

2.1 GRIFFAIN

GRIFFAIN 作为一个依托于 Solana 生态构建的平台，AI 技术是它的核心技术驱动力来源。从该平台诞生一直到投入市场以来，GRIFFAIN 借着它的强劲背书成功进入发展快车道。

先看技术功能层面，GRIFFAIN 有两个关键本事：去中心化交易所（DEX）聚合功能和 AI 优化路由技术。把这俩结合运用能行之有效、实实在在地解决跨平台交易的效率问题，操作起来更顺手，速度和效率也能提上去。具体来说，DEX 聚合功能能把多个 DEX 平台的交易资源整合到一起，AI 优化路由技术则能靠算法实时调整交易路径，让整个过程更顺畅。

GRIFFAIN 的核心玩法是“AI 辅助交易”，具体逻辑其实很清晰：在节点的两端，一边是 AI 解决方案提供商和代理开发人员，他们作为供应方在 GRIFFAIN 网络上运行节点；另一边是加密项目、dApp 还有其他用户，这些需求方会向节点付费，获取自己需要的 AI 解决方案。这么一来，供需双方就能形成稳定的互动，接着构成逻辑清晰，流程明确的供需关系，而这种互动关系对平台持续运营、生态进一步扩展，都起到了很关键的支撑作用。

其具体操作流程可以简化为：

（图为原创；信息来源网络及官网）

它的核心价值，就是靠 AI 技术赋能，把原本对围墙之外的新手而言高深复杂、遥不可及，甚至有些晦涩难懂的 DeFi 变得看得见、摸得着、更能用得起来，真正降低了入行的门槛，为更多普通用户参与去中心化金融活动创造了有利条件。

2.2 Hey Anon（ANON）

在 DeFAI 的发展进程中，Hey Anon 在时间线上属于早期进入该领域并成功开展运营的平台之一，从它平台的功能属性与运营特色来看，这位“拓疆者”之一的 Hey Anon 呈现出类似“斜杠青年”的多元发展特征，即并非局限于单一功能场景，而是具备多维度的服务能力——跨链操作成了它的核心玩法，着力于让用户在跨场景操作时更顺手。自正式推出并面向用户以来，Hey Anon 的开发团队在自然语言交互这门技术上打磨之深，让它很快就在社区攒下了一批核心用户，到现在还是许多新手入门 DeFAI 的首选工具。

其核心功能与技术可大致简化如下图：

（图为原创；信息来源网络及官网）

和 GRIFFAIN 那种覆盖范围广、涉及好几类供需主体的“供需版图”不一样， Hey Anon 的“聊天机器人”交互模式要直接得多。具体来说，作为用户方的你不用走复杂的操作流程，也不用记那些难懂的指令，直接用自然语言跟平台说话就行。

比如你大可以直接向平台输入“ HeyAnon，获取 Avalanche 上 GMX 当前的手续费与资金费率。”一类与日常对话无异的语句即可。这种交互方式无限贴近生活里跟真人提需求的感觉，能大幅降低你的操作学习成本。

虽然说它功能覆盖的范围和服务应用的广度较 GRIFFAIN 都稍显狭窄了些，但这无伤大雅，也没有造成负面的影响和限制。而抵消掉这部分“缺陷”的一部分原因在于 Hey Anon 具备的极快的版本更新速度，从平台运营呈现的结果来看，它的开发团队几乎能够保持每周发布一份版本更新公告的频率，正是通过如此高频次的版本更新来及时修复平台运行中存在的问题、优化现有功能，并能及时根据用户需求与市场变化补充新的服务内容，确保平台始终保持较强的市场适应性与用户吸引力。

而今年（ 2025 ）7 月迎来的最新一期版本更新（ Build 1.8 ）则又增加不少新玩法和功能，除去将 GMX 上线 Avalanche、推出 OKX 合约交易功能以外，又在这基础上对这两项更新做出优化，让整个过程更丝滑，效率更高。

2.3 Mode Network（MODE）

Mode Network 靠优化底层技术，在提升交易效率、降低成本方面表现很突出，着力专注于 AI 与 DeFi 深度融合的 Layer 2 网络，慢慢成为开发者搭建 AI 驱动型 DeFi 应用的热门选择。随着 Mode Network 优势的逐步体现，在用户群体中的受欢迎程度持续上升，投射到市场关注度与用户基础规模方面，就是“粉丝数量”的领先地位。而这种市场竞争力不仅体现在本文涉及的四个 DeFAI 项目中，在整个 DeFAI 领域进行横向对比，它的粉丝数量依旧有着良好的表现。

它的玩法以形成“生态协同”作为整体运营的核心导向，在这过程中将目标放在寻求“多方共赢”的实现上。

其具体操作流程可以简化为：

（图为原创；信息来源网络及官网）

和市场上其他侧重“供需匹配”或“直接交互”的同类项目不同，Mode Network 更像个“基础设施枢纽”，既通过整合核心资源和服务能力，再为生态内各参与主体提供进一步的技术支持或服务保障。

具体来说，在面向用户群体层面，Mode Network 能够给用户提供更流畅便捷的 DeFAI 服务体验，降低用户使用门槛和理解难度；在面向开发者群体层面，Mode Network 也能为开发者提供兼容主流公链的开发工具和模块化组件，将复杂的技术功能封装为可以直接调用的模块，省去从零开始的打地基环节，使 AI 模型同智能合约的结合流程更加简单，降低技术难度，提高开发效率。

而通过这种双端的资源支持和协助，从生态发展的长期逻辑来看—— Mode Network 为用户降低参与门槛，能够吸引更多用户使用这些应用；同时它又能为开发者降低技术门槛，能够吸引更多开发者入驻并开发多样化的 AI 驱动型 DeFi 应用。所以很自然的随着生态内应用数量的增加与应用质量的提升，整个生态将进入应用大繁荣的发展阶段。而这种繁荣又能够很好地反哺整个网络，最终形成“开发者开发应用 → 用户使用应用 → 应用繁荣吸引更多开发者与用户 → 生态规模扩大反哺网络”的“开发者 - 用户 - 生态”正向循环体系，这一循环体系又能够为 Mode Network 的长期发展提供稳定的持续动力。

2.4 Hive AI（BUZZ）

Hive AI 的核心标签则是“社群协作”，特别强调用户参与的一个 AI 驱动型 DeFi 平台。它靠着“分布式贡献”的玩法，打破固有的用户作为受体的单一角色定位，吸引并鼓励更多社群用户参与到 AI 模型的训练与优化中，形成了以用户参与为特色的运作体系。

在具体的参与方式上，用户可以通过多种途径为 Hive AI 的生态建设和优化添砖加瓦。举例来说，用户可以向平台提供数据集来为 AI 模型的训练提供技术支撑；可以在切身使用 AI 相关服务后，将自身使用体验或使用过程中产生的问题等等信息反馈提交给平台来为 AI 模型的优化提供可行的方向；可以直接参与到 AI 模型的测试过程中，通过实操检测相关属性和排查漏洞与不足等等。

而为了激励用户积极参与上述贡献行为，Hive AI 建立了相应的奖励机制，用户每完成一项符合要求的贡献，均可依据贡献的类型、规模与质量获得平台提供的奖励。与前文的生态大繁荣又有所不同，Hive AI 的生态繁荣更多只来自于“用户”和“平台”。

例如在市场趋势判断方面，基于大量用户贡献的市场数据和反馈结果，AI 模型能够更加准确的捕捉市场动向，并生成更为贴合社群用户的判断结果和研究报告。通俗来说，即每一款 AI 都需要的人类训练角色于 Hive AI 而言，由用户群体扮演，而非常见的由背后开发团队充当。

初见“The Hive”（译为蜂巢）其名，很容易联想到自然界中蜂巢内无数工蜂各司其职、协同运作的场景——Hive AI 的生态就是如此。

在这“蜂巢式”生态中，社群中的每一位用户都如同蜂巢里的“工蜂”那样，不再只是接受方或旁观者，而是主动且深度的参与其中。

在这之中，有人专注于为平台提供链上数据为生态建设提供原材料支撑来“筑巢”，有人擅长测试 AI 策略来检测其可行性和有效性从而获得有价值的策略成果来“酿蜜”，有人则是通过反馈使用体验和尚存在的问题以优化模型来“护巢”，而 The Hive 平台本身则像“蜂巢核心”，把这些分散的努力成果聚合起来再进行进一步的分析和处理，转化为更精准的市场分析、更智能的交易建议。最终让所有参与者共享成果——而在这个过程中贡献越多的用户，能获得的奖励（如 $BUZZ 代币）和服务权限自然也越丰厚。

其核心工作原理简化如图：

（图为原创；信息来源网络及官网）

功能上，Hive AI 主打“社群化 AI 服务”，提供的工具大多与普通用户的日常金融需求直接挂钩，比如小额度资金的 AI 自动理财等。相较于其他覆盖广泛的综合型平台，它更擅长把 AI 能力和社群行为结合起来，用更加“接地气”更加“亲民”的服务来贴合用户的实际需求，降低用户的参与门槛。

总的来说，选项目或许就像挑选修课：有人看名气，有人看实用性，有人赌它以后能火，有人听了前人的话果断避雷。但对我们新手来说，或许先看能不能看懂、能不能用顺，比盲目追“热门”更重要。

三、现状分析：光明前景与现实阻碍

3.1 机遇正在扩大——光明前景正在向时代招手

现在的 AI 早不局限在某一个技术领域了，更像是“八爪鱼”那样四处延伸，把技术渗透到金融、医疗、教育，还有轻重工业等多个行业里。在这样的融合过程中，新的商业模式、服务形式、产品种类和运营方法不断冒出来。就眼下情况看，这种跨行业融合的趋势，确实是当下的主流方向。

从外部环境的影响来看，对于任何一个处于发展初期的项目或是任何一种刚刚兴起的新潮流来说，政策风向始终是无法回避的核心因素。长期的案例结果中显示，政策的支持或限制直接关系到行业的兴衰，可谓是成也政策，败也政策。而在这方面，DeFAI 无疑是借稳了东风，一路绿灯。不管是特朗普政府拨款大力支持 AI 基建，还是美国政府出台对 CBBDC 的限制的法案，都从官方角度向 DeFAI 释放了友好信号，也为它打开了发展通道与市场发展空间。

除去技术趋势和政策导向之外，Solana 生态也是 DeFAl 发展的一大助力，从市场实际观察来看，你在当前市场中发展势头正好、市场关注度较高的 DeFAl 项目里几乎都能看到它的参与痕迹。无论是作为在 DeFAI 项目正式进入市场运营前的“孵化器”，向初创期的小项目提供黑客松平台或是相关的资源资助，助力项目从 0 到 1；还是成为项目完成初期发展、正式“出道”进入市场运营阶段后的“金主”之一，对项目进行投资等资金扶持等，Solana 都展现了它对这一新兴理念的支持和看好。

以上谈及的都是外在，而 DeFAI 发展到今天，在不足一年的时间里能获得如此多的成果和支持，甚至不少业内人士直言看好，也得益于它的内在——这在本质上正是满足了当今人们的刚需——用技术简化复杂操作，让用户以更低成本享受去中心化金融服务。

对技术群体来说，它提供了新方法、新道路；对非技术群体来说，它的意义会更加重大一些，它切中了他们对低门槛金融工具的需求和渴望。而 Z 时代的心理层面又能同 AI 形成天然共振，心理上不排斥，物理上就能快速接受并投入怀抱。而这无疑也能为 DeFAI 带来大量的用户增量，实现理想的正向循环。这也正是受众群体从早期“加密原住民”向普通大众用户渗透的时代趋势。说它吃到了时代红利可能也有些不恰当，但它所提供的比“保姆式教程”更加“保姆”的服务正让每一个接触它的人都会感叹其便利性和简单程度。

3.2 挑战不可忽视——它们亟待走好每一步

如同市面上许多 app 每次的版本更新都会有一堆 bug 一样，DeFAI 也呈现出类似的在“表象与本质”之间存在差异而引起的一系列问题。其中最明显、最首要的几个便是技术及信任问题、监管风险和行业竞争。

3.2.1 技术难题和信任危机

（图源 HACK3D 2024 ANNUAL REPORT CertiK《2024 年 Web3.0 安全报告》）

话不多说直接上数据，图上这些数字摆出来，安全问题的严峻性就很清楚了。这份报告没具体说 DeFAI 这个细分领域的损失占比，也没讲清楚它到底出了哪些事，但稍微关注这个领域就该明白，安全问题绝对不能不当回事，相关的技术难题也得抓紧解决。毕竟安全事件频繁发生，最后一定会变成用户对平台的信任顾虑——要是用户发现平台有漏洞、容易出安全问题，或者之前发生过重大安全事故，他们对这个平台的信任度肯定会断崖式下跌。

（图源 HACK3D 2024 ANNUAL REPORT CertiK《2024 年 Web3.0 安全报告》）

另外还有个麻烦，链上的数据集太分散了，这反而让 AI 离真正的去中心化越来越远，用户对技术公平性的信任自然也就更弱。再加上 DeFAI 和智能合约本身关联就紧，这也让它更容易暴露在风险里。

不光是这些，“名义上去中心化、实际里却带有中心化”的矛盾，对 DeFAI 的信任根基冲击反而更直接。不管是之前的 DeFi，还是落到现在的 DeFAI 上，核心团队到底握有多少控制权，一直都是个敏感话题。

这种权力集中的情况，跟去中心化的初衷完全拧着来，很容易让用户对整个体系的信任彻底垮掉。我们要知道，不管是 DeFi、传统金融，还是说现在的 DeFAI，信任都是它们服务用户的核心底子。可到了 DeFAI 这边，一来技术本身就更复杂，二来监管也没跟上节奏，结果就是安全事件不仅发生得更频繁，造成的损失规模也比传统金融领域大得多——这些问题一层层堆在那儿，用户心里的信任疑虑，自然就更难打消了。​

不过市场和项目团队也没闲着，一直在琢磨着怎么应对这些问题。就比如币安之前为了防范骇客攻击，搭建了一套以 AI 为核心的八级反诈骗风控体系，能覆盖全流程的风险防控。这事儿其实也能说明，AI 技术虽然有风险，但用对了方向，也能帮着缓解信任问题。当前大家都清楚的是信任难题必须尽快解决。不然的话，DeFAI 很可能会掉进“信任危机 → 用户流失 → 生态萎缩”的恶性循环里。只有主动找出破局的办法，才能真正为这个行业的发展打下扎实的信任基础。

（图源网络）

3.2.2 监管风险

除了技术上的难题，监管政策的不确定性带来的风险，也是 DeFAI 发展中没法忽视的挑战。DeFAI 本身带着 DeFi + AI 的双重属性，这就让监管边界特别难划清——它既涉及金融领域里资产交易、理财服务这些需要监管的范畴，又要满足 AI 技术应用里数据隐私、算法公平性之类的监管要求，两边都没有完全对应的明确法规来界定。更关键的是，现在全球范围内还没形成针对 DeFi 领域的统一监管框架，不同国家和地区的监管态度、政策方向差得挺多。这种“监管碎片化”的情况对 DeFAI 项目想做全球化运营来说，无疑是个大难题。

从区域监管的情况来看，不同经济体对 DeFAI 以及 DeFi 的监管态度差别十分明显，不管是监管思路、合规要求，还是执法的尺度，都不太一样。

像新加坡这些国家，对于加密领域及其相关技术的创新抱持许可且包容的态度，就算监管力度持续加大，也还是给相关领域发展预留了充足空间。比如新加坡金融管理局（MAS）于 2025 年 6 月 30 日收紧了对 DTSP 的规范和要求，但始终都没搞“一刀切”的管理方式。

（图源深潮 TechFlow）

而另一边，以美国为首的一些国家自特朗普再次当选后开始了从强硬执法到合规务实立法的转变当中。

在这方面，特朗普政府一经换任便发布了一系列相关法案命令——从 EO（“加强美国在数字金融技术领域的领导地位”行政命令）到 SAB 122（员工会计公告 122）再到 GENIUS 法案；以及进行了一系列人事变动和相关工作组的成立——不论是新设立的 Special Advisor for AI and Crypto（通常称为白宫人工智能和加密货币沙皇）一职还是 the President’s Working Group on Digital Assets（总统数字资产工作组）等。美联邦的监管重心正在转移，从广泛打击到政策开放，从拒到迎，DeFAI 的未来在此刻似乎逐渐变得清晰。

与之相对，有人接受，就有人抗拒。

另以印度为代表的一些国家始终对加密领域和相关技术怀着不确定态度和慎之又慎的情绪。历史因素来看，印度所拥有的这种保守态度并非是一日建成的，这还得从 2019 年 SC Garg 委员会那篇言辞激烈，影响负面的报告说起：报告中谈到“这些加密货币不能达到货币的目的。私人加密货币与货币（原文为 money / currency）的基本功能不一致。因此，私人加密货币不能取代法定货币”并建议全面禁止数字资产，并将印度境内的一切相关活动定为刑事犯罪。

但乐观的是，虽然印度政府对加密货币的态度始终没有放开缺口，但对于 AI 领域的监管力度稍显亲和，这或许也与印度多高科技人才有一定关系。总体上来说，印度政府是支持 AI 创新的，但似乎总给人一种“放开了，但没有完全放开”的态度，就像在汪洋中行驶的船只，随着风浪摇摆起伏，飘忽不定。

值得一提的是，不论哪个国家，监管政策的“动态调整性”都会进一步加剧 DeFAI 领域的监管风险。由于 DeFAI 技术与商业模式仍在快速迭代，监管机构往往需要根据行业发展动态调整政策导向，这种调整可能会导致项目前期合规但中后期违法的窘境。

3.2.3 行业竞争

无可否认的，各行各业都存在行业竞争，且随着时代发展有持续加速的态势。但 DeFAI 领域的行业竞争似乎还要快上不少。

从下图中可以看出，年初还占据高地的 GRIFFAIN 几个月过去就滑落至几十名之后，甚至在图表中无法直接显示的地步，而后起之秀繁多，一经推出便能快速生长，行业竞争不可谓不激烈。如果说下图一中的线条色彩还略显稀少单调，那么下图二中的线条便足够繁杂跌宕，这也显示着 DeFAI 领域不断诞生着新项目，也不断更换着前几名的宝座。

根据 CoinGecko 的数据，DeFai 的市值从年初的 10 亿美元涨到如今的 17 亿美元。目前的市值排名靠前的一些项目也都是 25 年才出现的新鲜面孔，比如 TIBBIR、RUJI、PROMPT 等。这些新项目也好，旧项目（相对旧）也罢，虽然现在看来表现都可圈可点，但在整个市场中都还属于生面孔，离真正的发展成熟还有一段距离，它们依然面临着巨大的生存压力和竞争危机。凡此种种都表明，尽管 DeFAI 在各方面的发展潜力巨大，但仍需要持续巩固，匀速生长以在市场上继续书写故事。

（图一；图源网络；应为 2025 年 1 月左右数据）

（图二；图源 Coingecko；为 2025 年 8 月数据）

四、核心探讨：DeFAI 突破“概念炒作”的可能路径

要让 DeFAI 不只是停留在“概念”的层面，需要实打实找出能真正落地的办法。毕竟现在市面上喊口号的从来不在少数，但真能解决问题的还需要慢慢打磨。

第一，技术上得下真功夫，这是绕不开的，也正如前文所说的技术难题。这就像盖房子，如果地基不牢，再花哨的设计也白搭。市场上对于 AI 的容错率一直不低，一旦因为 AI 产生错误而造成的损失会直接影响到市场信任和用户情绪。所以需要团队把发展重心从装修外墙转移到浇筑地基，优先解决 AI 模型的准确性和 DeFi 系统的稳定性问题，通过打牢技术基础构建用户的信任基础。

第二，不忘初心的前进需要时刻回扣 DeFAI 的初衷——即降低普通用户使用门槛的主题上。得让更多人能够真的“用起来”，而不是只停留在“听说过”。典型案例就像 Hey Anon 那样，用聊天的方式操作，简单易懂易上手。要打破“酒香不怕巷子深”的认知，要走出深巷，更要“飞入寻常百姓家”。

第三，行业规范体系的完整构建是 DeFAI 实现长期发展的制度保障。当前相关监管制度的不完善正如一个持续漏风的缺口，不少投机行为在此时层出不穷。此类现象在一定程度上会给人造成一种持续且长期的负面印象积累，宛如毒素渗透一般难以根治。想要长远发展，或许得主动拥抱规范。要有束缚的框架，更要有打造框架的诚心。

第四，DeFAI 需要寻找真需求。将服务精准匹配需求，确实实现落地，精准打击现实痛点。这需要 DeFAI 不仅要对症下药，更要客制化药方。比如有人觉得“AI 自动理财”很实用，那正好有一个项目是这上面做精做细，能让小额资金也能稳妥增值，那么就会成为特定需求用户的直接选择；而有人总烦恼于跨链操作，那把跨链体验磨顺的项目自然是不二之选——解决这些真实的需求，脱离口号式的宣传或许才是良方。

五、未来与希望

说到底，现在 DeFAI 其实就像个刚试着迈步的小孩——看着未来挺有盼头，可每一步都得踏踏实实踩在地上才行。

市场上对它的评价从来没统一过：有人把它捧得很高，说这是“未来的金融形态”；也有人把它看得一无是处，觉得全是“圈钱的骗局”。但这也很好理解，毕竟每个人看事情的角度不同，心里的 DeFAI 自然也不一样。一千个人眼中或许就有一千个 DeFAI 。

但有一点没法否认，它确实跟上了当下的时代节奏。AI 越来越普及，把以前复杂的技术变得普通人也能上手；DeFi 的去中心化特性，又让金融少了些束缚、多了些自由。这两者结合在一起的结果明显不是硬凑出来的，反而有种顺理成章的感觉。现在的环境其实也给了它不少支持：Z 世代本来就爱尝试新鲜东西，对这种新事物接受度也高；政策方面也没那么紧绷，整体风向还算宽松，这些都是不错的信号。

可问题也实实在在摆在那儿：技术上还有漏洞要补，监管方面的界限还没划清，用户这边的信任也得慢慢积累，人类当中卷生卷死的风也吹到了 DeFAI。这些难关，都得一个一个去攻克，急不得。至于它以后能发展到什么程度？现在谁也说不好。但至少有一点是肯定的，它已经迈出了最关键的那一步。接下来能不能走得长远，或许关键就看每一步能不能走得稳、走得实了。