深度访谈与对话

Bittensor 以“激励计算”把比特币式挖矿迁移到 AI，构建由 TAO 驱动的多子网开放市场，按效果奖励推理/训练/算力供给。 Jacob 首访中国，谈离开谷歌工作经历、亚洲生态布局、TAO 减半、协议收入及五年愿景。

Hayes 分享了他对财富、风险和旅行带来的自由的独特看法。

这场对话从 2013 年 Circle 的创业愿景讲起，一路讲到为什么 2020 年之后他们认定现有网络不够用，于是从零搭了自己的 L1，Arc。话题最后落在两个方向：稳定币之后，谁在用这套系统；以及当 AI 开始互相雇工、互相付款，金融基础设施要长成什么样。

他说这是年轻人最好的时代，AI 时代寿命最值钱，年轻就是财富。

在最顶尖的领域里，只领先一点点，就可能产生非常大的回报差异，所以未来需要 specialization，也就是专业化。

Muse 上线两周用户即达数百万，扎克伯格直言“一出手就是全垒打”。这款个人 AI Agent 即将全面接入 Ray-Ban 智能眼镜，元宇宙、智能眼镜与大模型三条押注，正在加速汇流。此外，他罕见坦承 Llama 4 失败是“最可怕的时刻”，并透露 Meta 正在建设 5 吉瓦级算力集群。

开放金融体系会运行在区块链上，而这一切的起点，是确保有一个全球性的、在链上持有的流动性美元。

从 ZEC、HYPE 到链上股票，山寨季正在换方式发生。

AI 发展究竟需要怎样的安全边界？

马斯克警告，AI 安全风险正从理论走向现实，智能体已展现自主攻击、获取权限和规避检测等能力。他认同 Anthropic CEO Dario Amodei 对 AI 风险的判断，认为风险可能随模型能力提升而指数级增长。马斯克建议主要 AI 公司在模型发布前相互测试，通过同行评审建立行业自律防线。