本文整理来自 Polkadot 生态最新的 Space 直播！
真实世界资产终于开始以能够真正解决问题的方式上链了！而与此同时，AI 正成为定价、自动化、风险管理和规模化的核心推动层！
在 Polkadot 官推主持的这场 Space 对话里，我们把三个「拼图」摆在了一起：
想做全球房地产预言机的 Resi Labs，
想用 RWA GPT 把发行、合规、分发全自动化的 Zoniqx，
以及把 NFT 进化成AI 数据与链上审计底层格式的 Unique Network，
再加上负责 Polkadot 战略增长的 Magenta Labs，
一起从应用层、数据层、基础设施层，拆解「RWA × AI × Polkadot」正在形成的那条主干道。
如果你想知道：
为什么越来越多 RWA / AI 团队盯上的是 Polkadot？
为什么 Asset Hub、XCM、JAM、原生 EVM 会被认为是「下一轮真实采用的关键拼图」？
以及，房地产、合规 AI agent、NFT 数据库，这些看似无关的东西，怎么在 Polkadot 生态里互相咬合
那这篇对话，就是一个非常好的切入口。
RWA 和 AI 的未来，将发生在 Polkadot
John：大家好，我是来自 Magenta Labs 的 John。
Magenta Labs 是 Web3 基金会旗下的战略增长与 BD 团队，我们主要推动 Polkadot 生态的长期增长。在我们的重点领域中，RWA、AI、DPIN 是今年最核心的方向，当然 DeFi 也依然是生态中不可或缺的重要组成部分。
我们的策略可以用一句话概括：专注于能够推动加密行业和 Polkadot 实现真正落地与广泛采用的用例。
我们坚信，Web3 的大规模采用会在 Polkadot 发生！或者说，从 Web2 迈向 Web3 的那条主干道，正在逐渐汇向 Polkadot。这也是我们大力投入 AI、DPIN、RWA 的原因，它们都有潜力引发下一波用户与机构的采用曲线。
简单介绍一下我的背景，加入 Magenta 之前，我在 Outlier Ventures 负责生态合作；在那之前，我负责 Polygon 的企业级 BD。
这就是我和 Magenta 的一些情况。接下来，把时间交给 Ashley。
Ashley：大家好，我是 Ashley。
在加入 Magenta 之前，我在 ConsenSys 工作了数年，主要负责 Infura 和 Metamask Snaps 的生态建设与活动执行，也参与了 Linea 的早期生态推进，并在合作伙伴侧协助推动了去中心化 Infura 网络的落地。
几个月前我加入了 Magenta Labs，现在与 John 一起负责北美地区的 BD 工作。我们的核心任务是识别、支持并吸引高潜力的建设者加入 Polkadot，重点方向覆盖 RWA、AI、DPIN，以及下一代的消费级应用。
我们也会协助他们理解 Polkadot 正在快速重构的技术格局——包括 Asset Hub、JAM 协议、即将到来的原生 EVM 兼容性，以及这些组件如何融入他们的产品路线图中。
现在无疑是加入 Polkadot 生态最激动人心的时刻之一。生态内正在涌现大量新的基础设施升级和有意义的产品创新，我们也看到一波新的建设者开始进入。而这正是我们今天想展开讨论的原因。
为什么我们如此关注 RWA 和 AI？
因为这两个方向正在成为推动 Web3 进入“真实采用”阶段的核心动力。而对于这些用例，Polkadot 又具备其他公链很难提供的基础条件。
一、RWA 需要的是其他链难以提供的基础能力
现实世界资产想要真正上链，需要四项关键特征：
可预测的交易成本
明确的合规路径
统一、可组合的资产逻辑
高可信度的安全保障
大多数链在这些方面都不够理想。而 Polkadot 处在一个非常独特的位置，因为它是目前唯一拥有系统级资产管理链（Asset Hub）的生态。
在其他链上，RWA 项目往往不得不把资产部署在各式各样的智能合约里，标准不统一、升级不一致、风险隔离困难，很容易形成碎片化环境——这对机构来说是无法接受的。
但在 Polkadot：
Asset Hub 提供链级标准化的资产发行与管理
所有资产逻辑由链本身统一执行
享受共享安全，不依赖单点合约
不会因为开发团队更迭而埋下风险
再结合 Polkadot 的原生跨链协议 XCM：
Asset Hub 统一资产逻辑
XCM 让资产在 Polkadot 所有链间自由、安全流通
这对任何想进入加密世界的 RWA 项目来说，都是压倒性的优势。
二、AI 的需求与 Polkadot 的能力高度契合
AI 的核心需求包括：
可验证的数据
可预测的执行
一个信任最小化的运行环境
而 Polkadot 天然具备这些基础能力。
随着 JAM 协议的到来，Polkadot 将从“多链网络”升级为“去中心化计算网络”，AI 场景将因此获得全新的可能性：
可以执行更复杂、更高性能的工作负载
可以在链间调用与组合数据
可以通过 XCM 跨链执行任务
可以在链上获得真实、可验证的数据源
简单来说，Polkadot 将成为 AI 与可验证链上真实数据交汇的基础层。
在 Magenta，我们的关注点不是短期热度，而是：为 Polkadot 带来长期、可持续、可复利的价值。
而 RWA 与 AI —— 正是能够为 Polkadot 生态带来真实采用的两个关键方向。
房地产 × AI × Polkadot：Resi Labs 在做什么？
Sepi：哦，Ashley，谢谢你。你的开场非常精彩，不仅讲清了行业的真正需求，也让大家理解了为什么 Polkadot 在这些用例上更具优势。一开始就把气氛带起来了，感谢你。
Seby，你愿意先来介绍一下你自己和你的项目吗？
Seby：大家好，我是 Seby，Resi Labs 的创始人兼 CEO。我们是一支 Bittensor 原生的子网团队。用一句最简单的话来概括，我们的目标是：在多个平台和多个协议之上，建立一个“房地产预言机”。
房地产是整个行业都非常重视的赛道，但今天在链上，没有任何方式能够做到真正“可验证、可证明、且无需许可”地获取房产的价格、状态、所有权等信息。
这直接带来的后果，就是链上的房地产领域普遍存在投资者信心不足的问题。
我们正在做的，就是构建一个工具，让投资者能够信任这些数据，让房产资产真正有可能大规模上链。
而这么做会带来非常多的好处：
房主之间可以更高效协作
投资人与开发商之间可以更好协作
最重要的是，让更多人有机会接触到历史上最优质的资产类别之一——房地产
我们也正在和 Chainlink 密切合作，希望能在第一季度正式敲定合作。这样一来，Chainlink 就能把我们生成的 Resi 房产价格数据源提供给他们的客户，并通过其他预言机分发到各种链上。
非常高兴能来到这里，谢谢你们的邀请，也感谢你们给 Resi 参与讨论的机会。
而且，我对 Polkadot 的兴趣是越来越浓了，特别是在听到更多关于 Asset Hub 的内容后更是如此。我认为在 RWA 这件事上，必须要有链级别的协调，告诉行业一套清晰的“资产如何发行、如何管理、如何流通”的标准。
在我看来，Polkadot 正在这一点上走在最前面，尤其是 Asset Hub —— 我认为这是整个行业目前最正确的方向。所以我非常期待能进一步参与进来。这是从宏观角度出发的想法。
如果说说我的个人背景，我之前在 Compound Finance、Maple Finance 工作过，也创办过一家房地产科技（PropTech）公司。现在我把这些经验全部汇总，用在一个方向上：通过 Bittensor 子网，让矿工训练 AI 模型。这些模型会处理来自现实世界的数据，例如市场价格、房屋验检数据、房屋照片以及各种房屋属性数据，从而生成估值。
这样，当你购买房产时，你不仅能确认那处房产与市场展示的是同一套，还能无论身在何处，都掌握它的真实状况。
与此同时，这也让我们能够基于这些可验证的价格数据创建智能合约。
我们常举的对比例子也很直观：Aave、Compound、Silo、Morpho 等协议从来不会自己给 Bitcoin 或 Ethereum 定价，它们依赖的是 Chainlink、Redstone、API3 等预言机。
我们做的事情本质上和这一点相同。资产代币化平台绝不能自己给资产定价（所谓 first-party pricing）——否则没人会信任。
你必须引入一个第三方来：
提供定价
让定价可编程
让定价可验证
并让整个过程无需许可
只有这样，这个行业才能真正实现规模化发展。
我真心看好 Polkadot，特别是因为我们构建的链本质上也是一个 Polkadot 的分叉——在我看来，它是当前行业最强的技术栈。
RWA GPT 时代来临：资产发行、审查、合规、分发，全部自动化
Sepi：Elvis，现在轮到你了。你能介绍一下你自己、Zoniqx 以及你们在做的事情吗？
Elvis：大家好，我是 Zoniqx 的首席产品官 Elvis。
Zoniqx 在 RWA 领域已经深耕了将近十年，我们代币化了大量资产，也经历了 RWA 在行业 adoption 曲线中不同阶段的变化，同时我们长期关注、追踪全球各司法辖区的监管进展。
现在行业正处在一个关键节点：监管机构和司法体系开始正式将 RWA 视为证券，并围绕其建立监管框架，使相关交易更加透明、合规。
但我们发现一个核心问题：资产代币化虽然能做，但这些资产的流动性往往跟不上。流动性难以自然形成，一方面是投资者 adoption 有门槛，另一方面买方需求也经常不足。
因此，我们开发了一系列产品，例如：
RWGPT —— 一个 AI agent 模型
RWConnect —— 一个连接多方买家的平台
这些产品旨在帮助提升投资者参与度、改善 RWA 的流动性问题。
Sepi：Elvis，你能不能详细讲讲你们的 RWA GPT 是如何工作的？它在端到端流程中能自动化哪些步骤？又是哪类金融机构或发行方最能从你们的模型中受益？
Elvis：当然可以。
Zonix 开发了一个名为 7518 协议的标准，这个协议本质上由两层组成：
身份层（Identity Layer）
合规层（Compliance Layer）
身份层负责处理并存储各司法辖区监管要求的 KYC、KYB 与投资者认证信息。合规层负责确保所有交易严格遵守对应法规的规则集，例如：
美国 Reg D 的 506C、506B
欧盟 MiCA
迪拜 VARA 等等
无论资产在哪个司法体系发行，这些规则都会在链上自动执行。
当身份与合规基础能力由 7518 协议托底之后，RWA GPT 就能开始发挥真正的作用。
过去几年，我们一直看到一个非常典型的问题：很多投资人注册了，但虽然他们懂 Web3，却完全不知道该怎么用钱包；而传统 Web2 投资人更是无从下手。
如果 RWA 想要真正达到大规模 adoption，这个用户门槛必须被彻底解决。
RWA GPT 的目标，就是帮助 Web2 和 Web3 投资人轻松完成：
注册账户
生成钱包
完成监管要求检查
告诉他能投什么、不能投什么
引导他整个投资流程
整个过程就像和 ChatGPT 对话一样顺畅。
在今天这个时代，大家已经习惯了 GPT 的交互方式，因此我们希望 RWA 投资体验也同样自然。
除了投资人端的体验之外，受益更大的其实是：
私募市场
房地产基金
私人信贷组合
基础设施投资
能源资产等传统金融领域
在传统金融里，RWA 的流程通常都有一个致命痛点：上链流程非常慢、且合规流程碎片化严重。我们的 RWA Agent 能让这些机构大幅加快上市速度。
GPT 的另一个重要作用，是实时获取 RWA 背后的真实资产数据：
房产
租金收入
债务工具
其他可验证的链下数据
它会自动抓取并更新，这样投资人就能随时看到最新信息、趋势、价格，从而对资产建立信任。
除此之外，RWA GPT 还能：
帮机构投资者（如小型家族办公室、对冲基金）匹配更适合他们的资产
根据收益、监管要求、司法辖区自动推荐
大幅简化资产代币化流程
让发行方只需点击几下按钮就能完成上链，无需手动填无穷无尽的信息
你可以把 GPT 模型看成底层引擎，而 RWA Connect 则是构建在 GPT 之上的“分发层”，它会主动把这些 RWA 资产推送到合适的机构投资者那里——这是目前行业里严重缺失的能力。
这就是 RWA GPT 的核心功能，以及它为什么对金融机构和发行方有巨大的价值。特别是对于缺乏 RWA 上链可见性的中小型家族办公室来说，这简直是颠覆性的。
NFT 不应该只做收藏品：Unique Network 把它变成 AI 的数据库格式
Sepi：Alex，Polkadot 社区里很多人都认识你，不过为了让生态外的听众也能了解，你能介绍一下 Unique Network 是什么，以及你们主要在做什么吗？
Alex：我是 Alex，Unique Network 的创始人。Unique Network 是一条基于 Polkadot 的 NFT Rollup（NFT 专用 Rollup），同时我们也为团队提供专业服务，帮助他们在 Polkadot 和 Substrate 上构建 Web3 产品。
例如，在过去一年中，我们持续与 Asset Hub 合作，为其 NFT 基础设施做整理与增强。Unique 本身是一条 rollup 链，是目前行业里 NFT 技术最先进的专用链之一，而我们也把其中部分能力带到了 Asset Hub 上。
接下来我想讲一个稍微复杂但会尽量讲得更生动、有趣的故事。
我们在 Polkadot 上已经接近七年了——到明年一月就是第七年。在这段时间里，我们充分学会如何发挥 Polkadot 的能力，构建出其他地方根本不存在的 NFT 技术：无论是扩展性、可预测性还是成本控制，都能把 Web3 的解决方案推向一个新的高度。
举一个更直观的例子：我们可以做到每分钟铸造 7 万个 NFT。相比之下，Solana 每分钟大约只能铸造 1,500 个。而 Solana 的卖点正是“速度快”。我们能做到它近 50 倍的吞吐量，而且是完全可预测、不会忽上忽下的性能。
在 Solana 上，你可能一分钟能 mint 1 万个 NFT，下一分钟因为链拥堵，只能 mint 100 个。但在 Polkadot、在 Unique、在 Asset Hub 上，你按下 mint 的那一刻，就能确定整个流程的时间与成本。
对于所有需要稳定高吞吐的场景来说，这一点至关重要，而在 AI 领域尤其重要。
我们目前在做一件非常新颖的事——几乎没有人从这个角度去思考：NFT 可以成为 AI 的数据结构，无论是作为输入，还是模型的输出。
听起来抽象，我给一个真实上线的例子：我们构建了一套用于 Solidity 智能合约安全检查的系统（不完全等同 audit，但功能接近）。它从今年四月开始上线运行，已经铸造了几百万个 NFT。
我们在 Bittensor 上搭建了一个 subnet，里面有 250 个节点，它们彼此竞争，生成最优质量的 Solidity 安全检查结果。
那 NFT 在这里的作用是什么？每一份检查结果都会被铸造成一个 NFT，存储在 Unique 链上。因为有 Substrate 的能力，我们可以把完整的元数据上链，包括：
被检查的原始智能合约
分析后的检查结果
整个生成过程的验证证明
也就是说，这个 NFT 既是一份“检查证书”，也是模型提供 proof-of-work 的关键记录。你可以把它想象成审计公司出具的“链上认证书”，但一切都透明、可验证、无需信任。
我们对 NFT 的理解，是它不仅仅是一种收藏品，而是一种“可验证的结构化数据格式”，就像数据库中的 SQL，只不过它是链原生的。
在许多 RWA 场景里，你无法用同质化代币去表达“一栋具体的房子”，你必须用 NFT。Web3 里许多对现实资产的表达，本质上只能通过 NFT 来完成。
从“可验证估值”到“链上审计”：RWA 走向机构级别的关键一跃？
John：有趣！我想邀请 Seby 聊聊这个问题 —— 基于 Elvis 刚才提到的房地产数据与他们的获取方式，结合你们正在收集的数据，你认为两者之间是否可能产生联动？
Seby：我真的很高兴听到 Elvis 在做的事情。希望这场 Space 结束后，我们能继续联系。
根据我目前的理解，Zoniqx 主要是在做能够主动抓取并整合数据的系统；而我们在某种意义上也在做同类型的事，我们正与大型预言机合作，打造一个链上可验证的真实数据来源。
你可以把 Resi 看成是一个链上、无需许可、可验证的“真相源头”。而我们的核心创新发生在“模型层”：
我们在 Bittensor 上推动 AI 模型之间的竞争
让定价模型、房屋状况识别模型等不断提升
模型基于：Hugging Face 基础模型 + 市场数据 + 房屋照片 + 验房数据 + 各类链下记录
输出结果可验证且可重复
所以如果 Zoniqx 的需求是“从链上拉取更可靠、范围更大的真实资产数据”，我们是完全可以提供的，而且非常契合。
我确实有一个疑问：我们没有采用中心化 AI 服务（如 OpenAI 或 Claude），原因是我对它们的长期稳定性和可靠性存疑；这也是我非常想了解你们架构的原因，也非常愿意之后约个电话深入聊聊。
回到房地产场景本身，今天如果你要买房，你会做什么？
亲自去看房
请验房师检查
请评估师给出估值
对比周边市场情况
这些“保护机制”在线下非常清晰。
但当你在链上购买一个“房产代币”时，这些机制完全不存在——这就是为什么投资者很难有信心按下“购买”按钮。
所以我认为，我们其实都在解决同一个宏观问题：如何让链上的房地产投资更可信、更可验证。
Resi 和 Zoniqx 只是从两个不同的“微观切面”切入：
Resi 擅长生产可验证的数据、估值与房屋状况判断；
Zoniqx 擅长投资人体验、合规治理、资产推荐与机构流程自动化。
如果未来 Zoniqx 能分发 Resi 的数据，例如：
用视觉模型分析房屋状况
用矿工网络收集市场数据
生成实时房产估值
把这些数据喂入智能合约和金融逻辑
那将非常棒。这恰恰是整个行业正在缺失的关键基础设施。
Elvis：是的 Seby，我完全同意你的观点。对于机构投资者来说，净资产价值（NAV）始终是评估 RWA 的核心指标之一。他们需要了解资产的风险评级、底层资产的真实价值，以及该资产的实时表现情况。
只有当这些数据能够清晰可查、随时可得时，机构才会真正产生信任，也才更愿意投资 RWA。
John：顺着这个思路继续聊。我之前在提 Unique Network 时就想到，你们描述的这些流程似乎需要一个“额外的验证层”——某种形式的证明机制——而这似乎正是 Unique 所能补足的部分，对吗？
Alex：是的，我们实际上在解决两个关键问题。
第一，是矿工的输出结果。我们会将每个矿工的模型输出制作成一种“审计证书”，也就是一个 NFT。这种形式特别适用于需要“无信任验证”的场景，比如你们的房产定价数据，同样可以用 NFT 来表达与存证。
第二，是“工作量证明”。你们应该了解，在 Bittensor 中，矿工之间会竞争出结果。但现实中有一种常见作弊方式：有人会注册几十个矿工账号，让其中一个算出结果，再把结果复制给其他账号。
而 NFT 可以作为每个矿工“独立完成工作的可验证证明”，从机制上防止这种复制作弊。这让整个网络变得更诚实，输出质量也会提升。
Seby：Bittensor 社区一直在努力解决“结果复制”“权重抄作业”等问题。我们确实在奖励机制和产品设计上做了一些改进，但你们的方法显然从底层提供了新的解决方向。
我非常想深入了解你们的方案，因为这可能会成为 Bittensor 实现“有效工作量证明（Proof of Useful Work）”的重要拼图。等这场 Space 结束后，我们一定要进一步交流。
本文为讨论的上半部分，明天将继续发布下半部分！敬请期待！
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