每個人都在交易AI模型。真正的交易是它們底下的軌道。

大多數AI敘事集中在前端模型上。

那個層面已經擁擠。

未被充分探索的層面是AI代理如何以最小化信任的方式訪問數據、計算和協調。

這就是早期基礎設施悄然形成的地方。

值得關注的研究級項目：

• $RLC (iExec) – 去中心化計算和數據市場

• $FLUX (Flux) – 面向AI工作負載的分佈式雲基礎設施

• $NMR (Numeraire) – 激勵對齊的數據科學

• $KITE (Kite AI) – 早期階段的AI數據協調敘事

這些不是炒作代幣。

它們處於基本面存在但敘事尚未跟上的不舒服階段。

歷史上，這個階段看起來很無聊。

這正是它重要的原因。

當AI代理擴展時，問題不會是哪個模型最聰明。

而是代理可以在沒有信任的情況下依賴哪個基礎設施。

那個層面總是最後重新定價——而且是最困難的。

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