这不是 DeFi 的简单迭代，不是公链性能的再次提升，而是链上用户群体的结构性变革。

撰文：DeepSafe

前言

10 月 23 日，2025 上海区块链国际周暨第十一届区块链全球峰会上，万向控股副董事长肖风表示，区块链技术已从初创阶段进入应用大爆发的关键时期，正迈向第二条增长曲线。他指出，行业正从草根式的「野蛮生长」过渡到标准化、规范化发展的阶段，未来将更加注重规则建设与制度化治理。肖风强调，区块链在与真实场景、用户及需求深度结合的过程中，必然受到社会规则的约束，而这正是其走向成熟的重要标志。他认为，区块链将逐步成长为全球金融体系的新型基础设施。

这个判断耐人寻味。「第二增长曲线」意味着什么？是 DeFi 的进一步繁荣？是 RWA 资产上链的大规模落地？ 如果我们回顾 Crypto 行业自比特币诞生以来的发展历程，会发现这个行业大致经历了三次革命，每一次革命都带来了一个周期的爆发式增长。而当下（2022-2025 年），恰好处于第三次革命的末期和第四次革命爆发的前夕——整个行业缺乏像样的创新，都在吃第三次 Crypto 革命的剩饭。Pendle、Hyperliquid、Pump.fun，本质上都只是 DeFi 范式的延续和组合创新。

在这样的背景下，肖风所说的「第二增长曲线」显然不是指现有范式的修修补补，而是指向某种范式级的跃迁。 那么，这个跃迁会是什么？要回答这个问题，我们需要重新审视第一增长曲线究竟完成了什么，以及第二增长曲线将会带来什么。

第一增长曲线：从创世到完善（2009-2025）

过去 16 年，Crypto 经历了三个关键阶段，共同构成了第一增长曲线的完整周期：

第一阶段：比特币创世（2009-2015）。比特币的诞生让人类第一次可以拥有不受任何第三方控制的、完全自主的资产。虽然此后出现了许多山寨币，但本质上都是对比特币的模仿，并未带来范式创新。

第二阶段：以太坊拓展（2015-2020）。以太坊将智能合约引入区块链，让区块链不仅可以用于转账支付，还可以发行资产和构建链上应用。区块链的应用场景由点变成了面，这是基建层面的飞跃。

第三阶段：DeFi 完善（2020-2025）。2020 年夏天 DeFi 大爆发，去中心化银行（AAVE）、去中心化交易所（Uniswap）、去中心化外汇市场（Curve）等应用的出现，标志着链上金融基础设施的成熟。DeFi 实现了数据透明、实时结算、低成本运行和 7×24h 无国界服务，这是应用层面的质变。

这三个阶段共同完成了 Crypto 的基础建设：比特币解决了「资产主权」问题，以太坊解决了「可编程性」问题，DeFi 解决了「金融应用」问题。可以说，第一增长曲线已经让 Crypto 从无到有、从有到全，基础设施已经相当完善。但问题也随之而来：基础设施已经完善，应用方向已经明确，下一步的增长空间在哪？

第二增长曲线：链上人口大爆炸

Crypto 要进一步繁荣，需要更多的链上用户和更频繁的链上经济活动。但如果把希望寄托在人类用户增长上，前景并不乐观。目前全球区块链用户约 5.6 亿，即使全球拥有银行账户的 48.6 亿人都上链，增长空间也不足 10 倍——而这只是理论极限值，实际可能不足 2-3 倍。

因此，第二增长曲线的核心不是人类用户的缓慢增长，而是 AI Agent 的爆发式增长。

如今 AI 正飞速发展，马斯克和奥特曼都曾预言：未来 AI 的数量将超越人类。而 AI 要走向 AGI（拥有自主能力的通用 AI），就必须拥有自主可信的身份和账户体系。目前世界上，没有哪个组织可以给 AI 颁发全球通用可信的身份证和银行账户，而 Crypto 天然就可以。

链上 AI 天然比人类更适合区块链：AI 可以 7×24h 工作，区块链也是；AI 的商业往来没有区域和国界限制，区块链也是；AI 的协作效率要求极高，而区块链的实时结算正好适配。链上 AI 之间的大量经济往来、商业互动、社会协作将形成链上 AI 经济体，从而实现真正的链上经济繁荣。

这场「链上人口大爆炸」，正是肖风所说的「第二增长曲线」的真正内涵。

但是，要实现链上 AI 自主自治，实现链上经济繁荣，不是一蹴而就的。其中最关键的，也是第一步，就是要实现链上 AI 的可信验证——如何验证链上 AI 的身份是可信的？如何验证 AI 的输入和输出是可信的且可被验证？

正如人类商业文明建立在「诚信」之上，链上 AI 经济也必须建立在「可信验证」之上。人的身份、资产信息、商业行为都需要可信，否则商业繁荣就是空谈。同样，链上 AI 经济的繁荣也需要建立在可信验证的基础之上。

因此，谁能解决链上 AI 可信验证的问题，谁就能启动第二增长曲线。

值得关注的是，关于链上 AI 可信验证问题，已经有优秀的创业者开始探索。DeepSafe 正是在这一领域深耕的代表性项目。不同于传统的中心化验证方案，DeepSafe 构建了一套完全依靠密码学和数学的 AI 可信验证体系——CRVA（Crypto Random Verification Agent）。这套体系的核心理念是：用数学共识替代信任假设。

这套体系的第一层防线是随机性。DeepSafe 采用 Ring-VRF 技术，让验证节点的选择变得不可预测。系统定时自动轮换一次验证委员会，通过密码学随机函数动态选择节点，使得任何人都无法提前预测或操纵验证者身份。这意味着，即使攻击者控制了部分节点，也无法确定自己是否会被选中参与下一次验证，更无法提前串谋。这种动态轮换机制极大降低了单点失效和合谋攻击的风险。

但仅有随机性还不够，因为验证过程本身可能泄露敏感信息。这就引出了第二层机制：隐私保护验证。DeepSafe 利用零知识证明（ZKP）技术，使验证节点能够在不泄露 AI Agent 具体输入输出内容的情况下，完成对其真实性和合法性的验证。这意味着 AI Agent 的敏感数据、商业策略、交互记录都不会被外部窥探，同时验证结果又是可公开审计的。这种「既隐私又可验证」的特性，正是链上 AI 经济走向规范化和制度化的关键保障——既满足了商业保密需求，又满足了监管审计要求。

而要确保验证结果本身的可信，就需要第三层机制：分布式协作验证。DeepSafe 采用多方计算（MPC）技术和阈值签名方案，要求验证委员会中的多个节点共同参与计算和签名，只有达到预设阈值才能生成有效的验证结果。这种设计的巧妙之处在于，单个节点作恶无法影响最终结论，同时系统还支持节点的动态加入和退出。即使部分节点离线或试图作恶，只要诚实节点数量达到阈值，验证仍能正常进行。

最后，所有这些软件层面的保障，都需要一个硬件级的安全底座。DeepSafe 将核心验证程序部署在可信执行环境（TEE）中运行，利用硬件隔离技术防止恶意攻击者窃取验证逻辑、篡改验证数据或提取敏感信息。这种硬件级的安全防护，配合软件层面的密码学保障，形成了纵深防御体系，确保整个验证过程从底层硬件到上层协议都是可信的。

这四层技术的组合，构成了一个完整的「数学共识」体系：Ring-VRF 保证「谁来验证」的不可预测性，ZKP 保证「验证过程」的隐私性，MPC 保证「验证结果」的抗操纵性，TEE 保证「底层执行」的安全性。通过这套体系，DeepSafe 不仅能够为 AI Agent 提供链上身份认证，还能够实时验证 AI 的输入数据来源、输出结果真实性以及整个执行过程的合规性。无论是 DeFi 场景中的 AI 交易策略验证，跨链桥中的 AI 辅助消息验证，还是 Oracle 服务中的 AI 驱动事件判断，DeepSafe 都能提供一个去中心化、抗审查、可审计的验证基础设施。

这正是肖风所强调的「与真实场景、用户及需求深度结合」并「受到社会规则约束」的成熟标志——不是依赖某个中心化机构的信任背书，而是用数学和密码学构建的可信规则。

回到文章开头的问题：肖风所说的「第二增长曲线」究竟是什么？

答案已经清晰：这不是 DeFi 的简单迭代，不是公链性能的再次提升，而是链上用户群体的结构性变革——从 5.6 亿人类用户，到数十亿、上百亿的 AI Agent。这场「链上人口大爆炸」，将把 Crypto 从一个小众的金融实验场，推向真正的全球化数字经济基础设施。

而这场变革的前提，是解决一个根本性问题：如何让链上 AI 的身份、输入、输出都是可信的？正如人类商业文明建立在「诚信」之上，链上 AI 经济也必须建立在「可信验证」之上。没有这个基础，肖风所说的「规范化、标准化、制度化」就无从谈起，「全球金融体系新型基础设施」也只能是空中楼阁。

DeepSafe 等项目的探索，正是在为这个基础添砖加瓦。或许在未来 3-5 年，当链上 AI 经济网络真正繁荣时，人们会回望这段时期，将其称为 Crypto 第二增长曲线的开端——一场从「野蛮生长」到「可信繁荣」的关键转折，一场从「人类用户」到「AI Agent」的范式跃迁，一场从「边缘实验」到「全球基础设施」的历史性跨越。

而那时，肖风今天的预言，将被证明是对行业未来最准确的判断。