#ALPHA 有點激動，今晚八點 NES 空投，只需要200分，門檻比之前降了不少。競爭肯定也很激烈，畢竟分降了，6.3萬份，比周一的 ARX 多了1.4萬份。雖然多了這麼多，但分降了，最近的空投都不錯，是不是已經“離職”的人又默默回來了。

說直白點，現在拼的已經不是分數，而是手速和運氣。因爲我重新入職一個月了一個空投都沒搶到。

想到這裏，我突然聯想到最近一直在觀察的 @OpenGradient 。因爲我發現一個很有意思的現象。

市場現在討論 AI 項目，大多數都在比模型能力、比參數規模、比生成效果。但真正決定商業價值的，可能根本不是模型本身。而是誰掌握了模型背後的調用網絡。

OpenGradient最近重點推進的 BitQuant 和 Agent Network 讓我開始重新思考這個問題。很多人覺得未來是模型競爭。我倒覺得未來更像支付網絡競爭。

模型越來越開源，能力差距越來越小。但誰能連接開發者、Agent、數據源和用戶需求，誰就有機會成爲價值流轉的入口。問題也恰恰出在這裏。Agent經濟看上去很性感。Agent自動分析。Agent自動執行。Agent自動賺錢。

但現實情況是，大部分Agent目前創造的是效率，而不是收入。一個Agent可以幫你節省兩小時研究時間。卻未必能幫你賺到兩小時對應的錢。

如果真實需求增長速度趕不上Agent數量增長速度，會發生什麼？答案可能很簡單。網絡裏最先貶值的不是算力。而是Agent本身。因爲供給無限擴張。需求卻沒有同步增長。

這也是我最近研究OpenGradient時最關注的一點。市場都在討論未來會有多少萬個Agent。

但我更想知道：當每個人都擁有自己的AI代理時，真正稀缺的到底是Agent，還是能夠持續產生價值的真實需求？

#OPG $OPG