不久前，有記者問波場TRON創始人孫宇晨“如何看待AI（代理）在區塊鏈領域的應用”，這位一向走在創新曲線前沿的人，顯現出罕見的謹慎態度。孫宇晨強調：“創新要推，但不能讓技術跑得比信任快，這是底線。”

為什么孫宇晨傾向于循序漸進推動AI+區塊鏈落地？

2025年，公鏈賽道正經歷一場底層革命，但主角已非單純的“區塊鏈”，而是AI與區塊鏈的融合。紅杉資本等頂級機構今年在這一領域的投資暴增4倍多，市場用真金白銀投票——AI+區塊鏈，可能是未來十年一個確定的趨勢。

若是一個行業賽道已經十分完美，是沒有多大機會的。恰恰是一些不那么完美的地方，催生了新的商業機會。AI賽道就是這樣，因為數據質量+隱私困境，限制了AI的深度應用。

目前，AI行業面臨兩大矛盾：一方面，全球AI市場規模預計2030年突破1.5萬億美元；另一方面，90%的AI模型依賴中心化數據集，隱私泄露風險高達67%。而區塊鏈行業市值雖超2萬億美元，卻因鏈上數據利用率不足而受到不小詬病。

更棘手的，是AI幻覺問題——大模型常輸出錯誤結論，原因有三：一是數據質量差，訓練數據包含過時或垃圾信息（如過時的醫學、金融論文），就像食用了過期食品，導致模型“學錯”；二是訓練機制缺陷，模型追求“高分反饋”而非真相，就像學生為湊字數寫作文，不管懂不懂都要“編圓滿”；三是討好傾向，模型可能迎合用戶引導，而非堅持客觀事實。

據Vectara 2025年測試，主流模型中，目前，幻覺率最低的是谷歌的Gemini 2.0 Flash，是0.7%。Open AI的GPT-4o的幻覺率是1.5%。而DeepSeek V2.5的幻覺率是2.4%。

AI的痛點，恰恰是區塊鏈的優勢，即重構數據信任。當前80%的AI訓練數據被互聯網巨頭壟斷，濫用頻發。區塊鏈的不可篡改性可實現數據確權（如NFT化）、使用留痕和收益公平分配，重塑數據經濟邏輯。

對此，孫宇晨的態度是“不創新就會被淘汰，寧愿自己冒點險試錯，也不愿看著別人搶先把未來定義了。”但具體的實施策略，孫宇晨傾向于循序漸進。先別讓AI直接接管，而是從輔助開始，比如在波場TRON生態里試點AI分析交易模式、優化提案流程，看看效果和反饋，再逐步擴大權限。同時，風險控制得抓緊，比如設定透明的算法審計機制，確保AI的決策可追溯，用戶有否決權。

潛力與挑戰并存，孫宇晨的“謹慎樂觀”

區塊鏈和AI的結合正從概念走向現實——區塊鏈為AI提供可信數據，AI則讓區塊鏈更高效、更智能。這種跨界融合驗證了區塊鏈的實用性，更是解決了AI的數據信任和效率難題。盡管區塊鏈仍面臨性能、能耗等技術瓶頸，但隨著技術進步，兩者有望共建更安全、透明的去中心化生態，推動社會價值提升。

那么，AI如何賦能區塊鏈？波場TRON主要關注三個方面：一是智能合約，AI可優化自動化執行，減少人為干預；二是數據分析，實時解析鏈上交易，提升風控能力；三是身份驗證，去中心化認證系統，兼顧效率與隱私。

但創始人孫宇晨對這場融合持謹慎態度。他提出兩大擔憂：“一是技術成熟度，AI和區塊鏈的結合還處于早期，貿然推太快可能翻車；二是用戶接受度，區塊鏈用戶本來就對新東西敏感，AI再加進來，會不會讓人覺得太復雜？”

盡管有所顧慮，但孫宇晨仍長期看好這一趨勢。波場TRON已設立1億美元專項基金，重點布局AI支付、預言機、資管和AIGC等領域，試圖在技術爆發前搶占先機。顯然，AI+區塊鏈的未來充滿想象，但如何平衡創新與風險，仍是行業必須面對的課題。