想操縱十億人？去 OpenAI 上班，然後改一行系統提示詞
TL;DR
- NEAR 把代幣做了一次滿大的功能升級：質押 NEAR 就能換到 NEAR AI Cloud 的推論額度，質押越多額度越多，本金不會被花掉，解除質押還是拿得回來。付的其實是你的質押收益。
- NEAR AI Cloud 賣的兩件事是機密性和可驗證性。前者是沒人看得到你問了什麼，後者是你可以驗證「這個回答真的是這個模型、這段提示詞跑出來的」。
- Illia 提出一個叫 AI money 的定位：代幣同時是價值儲存、是取得智慧的門票、也是 agent 之間交易的結算資產。
- 真正的野心在「自主企業」：一個 24 小時不停跑的 agent，帳上放著 NEAR 就永遠不會斷糧，不用擔心 API 額度燒完就變成植物人。
- 算力市場是這集埋的下一顆彩蛋。算力既像石油（規格千百種）又像電力（不能囤），這也是為什麼現在整個 GPU 市場黑得像個黑盒子。
這集是誰在講話
Bankless 是加密圈聽眾最多的節目之一，由 Ryan Sean Adams 和 David Hoffman 主持，這集在二〇二六年八月十一日播出，是 David 單獨上陣。他自己也是在鏈上混了快十年的人，問問題的角度很像散戶而不是分析師，這集聽起來特別順。
來賓 Illia Polosukhin 的履歷有點誇張。他是二〇一七年 Google 那篇《Attention Is All You Need》的八位共同作者之一，那篇論文就是今天所有大型語言模型的技術起點。後來他離開 Google，跟 Alexander Skidanov 一起做了 NEAR，一條主打好用、便宜的公鏈，二〇二〇年上線。現在他同時是 NEAR AI 的執行長。
用比較白話的方式說：一個發明了 Transformer 的人，跑去做區塊鏈，然後現在又把區塊鏈拿來做 AI 基礎建設。這個組合在整個產業裡大概只有他一個。
先搞懂這次到底改了什麼
以前你要用 NEAR AI Cloud 的推論服務，得刷卡或付加密貨幣，按每百萬 token 計價，或者買月費訂閱。跟你用 OpenAI 沒兩樣，就是一筆每個月都會出現的帳單。
現在多了一條路：你只要質押 NEAR，就自動換到每個月的算力額度，額度大小跟你質押的數量成正比。重點是本金沒有被花掉，你解除質押的時候錢還是回到你的錢包。
那電費誰付？這是 David 追問的關鍵問題，答案也很乾脆：你放棄的是質押收益（staking yield，質押代幣本來會拿到的利息）。那筆收益被導向算力提供者，換成你能用的推論。Illia 用了一個詞叫「universal basic AI」，全民基本 AI，只要你持有 NEAR，你跟你的 agent 就永遠有智慧可用。
供給端目前主要是 NEAR 自己的 GPU 在撐，但他們正在做一個讓第三方接進來的市場。如果你手上有一堆 GPU，接進 NEAR AI Cloud，就能分到那些被導過來的排放收益。因為整套是機密運算，接進來的機房也看不到使用者的資料，這點讓「陌生人的機器」在信任上變得可以接受。
我覺得這個設計最聰明的地方在於，它把「付費」偽裝成「不領利息」。心理上這兩件事的痛感差非常多。你要一個人每個月刷二十美金，他會猶豫；你要他把已經放在那裡的資產換個地方質押，他幾乎沒有感覺。這種設計在傳統金融裡不新鮮（想想那些不給利息、但給你免手續費的活存帳戶），但放進加密貨幣的敘事裡確實漂亮。
兩個聽起來很無聊、但其實很要命的性質
NEAR AI Cloud 主打兩件事。
第一是機密性。你的提示詞在本機加密之後才送進 TEE（Trusted Execution Environment，可信執行環境，一種硬體層級的隔離區，連機器的擁有者都看不進去），跑完再回傳解密。中間沒有任何人能看到你問了什麼、模型回了什麼。他們用的是 Intel 跟 NVIDIA 的機密運算技術，所以還是有「你得相信硬體廠商」這層假設，Illia 自己也承認這是務實的妥協。
Illia 順帶提到一件我覺得滿有畫面的事：他認識好幾個人只是問了跟核物理、生物學或資安沾邊的正常問題，帳號就被封了。所以他自己的敏感問題全部丟給 NEAR AI。
不過這裡要講清楚一件事，很多人會誤會。NEAR AI 拿掉的是服務商加在你提示詞前後的過濾層，模型本身被訓練成什麼樣子就是什麼樣子。David 說他在 Venice（一個把隱私當賣點的 AI 平台，之前在Venice 想單挑 OpenAI聊過，它就是 NEAR AI Cloud 的客戶之一）上面試著問怎麼做炸彈，模型還是拒絕他。他自己也說，站在社會安全的角度他其實鬆了一口氣，但站在個人主權的角度又覺得怪。這個矛盾大概沒有標準答案。
第二是可驗證性，這個更被低估。你今天用任何一家推論服務商，你其實不知道自己拿到的是什麼。對方可能偷偷改寫你的提示詞、可能換一個更便宜的模型跑、可能在回傳的工具輸出裡塞奇怪的東西。Illia 提到有研究發現，某些第三方路由服務可以在 agent 呼叫它的時候，用工具輸出偷你的檔案。
NEAR AI 給你的是一份簽章憑證：這個模型的雜湊值、這段提示詞、這個輸出，跑在哪顆 GPU、哪顆 CPU 上，整條來源鏈都能驗。
然後他講了這集最有殺傷力的一句話：如果你想操縱十億人相信某件事，最簡單的方法就是去 OpenAI 上班，然後改一行系統提示詞。那東西就是程式碼裡的一個字串，閉源，員工可能都不會發現被改過，但它決定了十億人每天看到的答案長什麼樣。他說那個字串應該要像可口可樂的配方一樣被鎖起來，而他很確定現在不是。
這件事你可以當笑話聽，但如果你真的把越來越多判斷外包給 AI，你確實需要知道那台機器有沒有在半路上被人改過方向盤。
為什麼一定要有一條鏈
David 問了一個很好的問題：NEAR 這個東西到底怎麼捕獲價值？
Illia 的答案是 AI money。整套邏輯是三層：代幣要有主權級的安全性（這是區塊鏈本身在幹的事），代幣要能換到智慧（這是質押換推論），代幣要能吃到交易量（這是 NEAR Intents 在做的跨鏈結算）。
有個技術細節我覺得很酷：在 NEAR 上，智慧合約可以直接呼叫 AI 推論。交易會暫停，等推論結果回來，再解除暫停繼續執行。所以你可以寫一個合約，根據模型的回答決定要不要轉帳。保險理賠的自動結算大概是最直覺的應用場景。
而這就是為什麼可驗證性不是加分項而是必需品。一旦鏈上有錢押在推論結果上，你就必須能驗證整條供應鏈，從提示詞到模型到輸出，缺一段都不行。不然合約就是在賭一個黑盒子。
「自主企業」這個詞
David 在這集講了一段我覺得很到位的觀察。
現在的 AI 全部是人類驅動的。你打一段字進輸入框，模型算個幾秒到幾分鐘，然後停下來等你。這不叫自主，這叫按摩椅有遙控器。
Illia 想蓋的世界不一樣。他刻意不用 agent 這個詞（他說這個詞已經被講爛了），改叫「autonomous business」，自主企業。這種東西必須具備三件事：能 24 小時不停跑、有穩定取得智慧的管道、手上有錢能執行動作。
他們的 agentic harness 叫 Iron Claw，剛推到 1.0，你質押 NEAR 就等於買了訂閱，它可以寫程式、掃信箱、回 Slack。他特別強調這是目前少數的多租戶 agent 系統，同一個組織實例底下每個使用者都被隔離開。
回到那個「智慧不能斷糧」的點。一家自主企業帳上放著 NEAR，等於永遠有推論可以用。這比放美金在 Stripe 帳戶裡穩，因為它不會因為信用卡過期或供應商封你帳號就變成植物人。而且代幣持有人還可以投票改它的使命和規則，剩下的它自己跑。
聽起來很科幻，但你想想 GitHub 那種一個月做掉去年一整年工作量的爆炸性增長，這種「機器持續運轉、人類只在關鍵節點介入」的形態確實在往這個方向走。
算力市場是下一集的伏筆
David 問了一個很多人在問的問題：GPU 算力什麼時候才能像玉米、原油那樣有一個公開市場可以交易？
Illia 的拆解很清楚。算力有石油的性質，規格千差萬別，就像原油有一萬七千種等級。但它同時有電力的性質：你沒辦法儲存，這一秒沒賣掉就是純浪費。這兩個性質疊在一起，導致現在的算力交易全部靠多年期的私下大合約在撐。
「底下那個算力市場現在完全是一團亂。」他說每家雲端業者都在左右談交易，完全不透明。這也是為什麼大家一直在爭論 AI 有沒有泡沫：Jensen 說一套，取消的資料中心訂單又說另一套，根本沒人知道實際上到底有多少算力在哪裡。之前在AI 泡沫對帳單那篇整理過各方數字打架的狀況，這集算是從供給端補上了一個解釋。
NEAR 的解法是用 Intents。一般的訂單簿要求你把需求講死（哪個市場、什麼價格、多少量），但買算力的人講不出這麼精確的東西。他要的是「大概一千顆這種規格的 GPU、要有 InfiniBand、處理器至少幾 GHz」，這種模糊需求交給 solver 去全世界找貨、談價、結算，才是對的形狀。這段他們約好下次專門講一集。
那 SaaS 到底會不會死
最後一段是兩個人吵架，但吵得很有營養。
Illia 的立場是整個運算堆疊會塌進 AI 裡。軟體變便宜之後你不需要 App，也不需要瀏覽網頁，agent 會幫你去。他認為未來的 Iron Claw 會直接幫你長出一個介面，你的 CRM 跟我的 CRM 長得完全不一樣，因為我們談客戶的方式本來就不一樣。Salesforce 的邏輯是「我們知道業務該怎麼跑，你照著用」，那是軟體很貴時代的產物。
David 反過來問：那如果 Figma 自己也用 AI 把產品做得更客製化呢？你的本機 agent 又不會蓋 Figma，最後不還是 Figma 的工程師來服務你，只是形式變了？
Illia 承認這是一種可能，但他補一句：模型正在看著這些工程師做事，它們會學會。
有趣的是 Illia 自己也承認另一個變數：人的心理。他說他身為工程師沒辦法完全理解，但很多人就是喜歡點開 Instagram 那個圖示，喜歡走進那個特定的體驗。技術上該塌的東西，可能因為人類的情感依賴而塌得比預期慢很多。他自己的原話是「所有事情都比我預期的慢，我永遠太樂觀」。
我的判斷
這集我覺得最值得記住的是那個定價設計。用放棄收益取代付費，是一個真正的加密貨幣原生商業模式，不是把 Web2 的訂閱制搬到鏈上再貼一個代幣。這種東西在傳統世界複製不了，因為傳統世界沒有「持有這個資產本身就會生息」這個前提。
但要留意兩件事。
第一，質押換算力的可持續性完全綁在代幣價格上。價格漲，同樣一顆 NEAR 產生的收益能買到的算力就變多，看起來很划算；價格跌，整個經濟模型的分母就會開始出問題。這不是設計缺陷，這是所有代幣經濟共有的結構特性，但用戶要知道自己在承擔什麼。
第二，機密性跟可驗證性目前是加密圈在乎、其他人不太在乎的東西。Bermuda 政府、印度匯款業者 Abound 這些案例都指向同一件事：真正願意付溢價的是碰到金融跟法規的場景。這個市場真實存在，但它跟「取代 ChatGPT」是兩回事，別把它想成同一件事。
第三，也是我自己最有感的，可驗證推論這件事會越來越重要。當你把判斷外包給模型，你至少要知道那個模型有沒有被人在中間動過手腳。這個需求今天看起來像潔癖，五年後可能會變成基本衛生。
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