英伟达的初创加速计划（Inception Program），这一 AI 初创企业的「圣殿」，却对「加密货币」相关项目竖起了隐形的门槛。

撰文：Luke，火星财经

在人工智能（AI）的浪潮中，加密 AI 项目如一匹黑马，试图以区块链和代币经济颠覆传统 AI 的稳健步伐。然而，英伟达的初创加速计划（Inception Program），这一 AI 初创企业的「圣殿」，却对「加密货币」相关项目竖起了隐形的门槛。尽管 2025 年 4 月 Hive Intelligence 等项目凭借 AI 核心突破了壁垒，加密 AI 整体仍难以登上英伟达的大雅之堂。是什么让这些项目频频受阻？

加密 AI 与传统 AI：泾渭分明的赛道

传统 AI 是科技的中流砥柱，驱动着从医疗诊断到自动驾驶的变革。它专注于算法优化、模型训练和企业应用，资金来源多为风险投资或企业合作，监管环境相对成熟，发展路径清晰。加密 AI 则另辟蹊径，将 AI 与区块链或加密货币结合，探索去中心化计算、加密交易优化或代币激励的生态。例如，ai16z 通过 DAO 支持 AI Agent 开发，Bittensor 打造去中心化模型市场，Fetch.AI 则聚焦去中心化机器学习网络。这些项目常以代币销售或 DeFi 筹资，承载着创新的激情，却也背负市场波动与监管压力的包袱。

两者的差异如同昼夜。传统 AI 以技术为王，稳步迈向企业与科研；加密 AI 则在去中心化的梦想与投机的阴影间游走，代币经济的波动性让其显得「不够正统」。这种分野为英伟达的筛选标准埋下了伏笔。

英伟达初创加速计划：AI 的严苛守门人

英伟达的初创加速计划是 AI 初创企业的灯塔，提供尖端 GPU 资源、技术指导与行业人脉，助力企业在生成式 AI、数据科学等领域腾飞。入选标准看似宽松——仅需注册公司与商业计划书，但实际更青睐技术创新与市场潜力的结合。传言英伟达对「加密货币」项目设限，源于其首席技术官 Michael Kagan 在 2023 年的表态：加密货币「对社会无价值」，远不及 AI 的变革力。这一观点似乎为加密 AI 蒙上阴影，但 Flux（2023 年）、Hive Intelligence（2025 年）等项目的入选表明，英伟达并非全盘否定，而是精挑细选。

英伟达的谨慎并非无迹可寻。2017 年加密货币热潮导致 GPU 短缺，游戏玩家怨声载道；2022 年，SEC 因英伟达未披露挖矿收入对其罚款 550 万美元。这些教训让英伟达对加密相关项目的风险格外敏感，宁愿聚焦 AI 的「正统」赛道。

加密 AI 为何难获青睐？多重考量的背后

英伟达对加密 AI 的疏远并非简单排斥，而是基于战略、法律与声誉的综合考量：

1. 战略偏好：英伟达致力于推动 AI 在医疗、自动驾驶等领域的突破，传统 AI 的稳定输出更契合其愿景。加密 AI 若聚焦代币投机或加密交易，可能偏离这一核心目标。
2. 法律风险：代币发行可能触及证券法规，引发监管审查。英伟达的 SEC 罚款经历使其对类似风险避之不及，传统 AI 的合规性更具吸引力。
3. 声誉顾虑：加密行业常被詐騙、高能耗挖矿的负面形象困扰。英伟达作为科技巨头，需维护其变革性品牌的纯净，谨慎对待可能引发争议的项目。
4. 资源分配：初创加速计划资源有限，英伟达优先支持与 GPU 生态深度协同的 AI 项目，如生成式 AI，而非依赖代币经济的加密项目。

尽管如此，Hive Intelligence 的入选表明，若加密 AI 以技术为核心，区块链为辅助，仍有叩开大门的可能。

加密 AI 项目的局限性：以 ai16z、Bittensor（TAO）、Fetch.AI（FET）为例

为深入理解加密 AI 的挑战，以下分析三个代表性项目——ai16z、Bittensor（TAO）、Fetch.AI（FET）的不足与局限性，揭示其在技术、市场与生态上的瓶颈。

ai16z：生态依赖与社区治理风险

项目概况

ai16z 是一个结合 AI 与区块链的投资 DAO（去中心化自治组织），通过其 Eliza 框架支持 AI Agent 开发，代币 $AI16Z 市值在 2025 年初突破 25.5 亿美元。其生态包括 $DEGENAI、$ELIZA 等代币，依托社区驱动与空投机制吸引开发者与投资者。ai16z 被视为加密 AI 的领军者，类似智能手机时代的「iOS」。

局限性分析

生态复杂性与依赖性：

ai16z 的成功依赖其 Eliza 框架的网络效应，但生态内代币（如 $ELIZA、$METAV）繁多，增加了协调难度。框架的开源性吸引开发者，但也可能导致碎片化，难以形成统一标准。2025 年预测显示，新协议可能通过低延迟推理或无代码工具挑战其地位，ai16z 需持续创新以维持领先。

治理与投机风险：

作为 DAO，ai16z 的决策依赖社区投票，但高市值与空投机制可能吸引短期投机者，而非长期开发者。X 平台上已有用户质疑类似项目代币分配透明度，ai16z 需加强治理以避免利益集团操控。

技术门槛：

Eliza 框架在 GitHub 上广受欢迎，但其复杂性可能限制非加密背景开发者的参与，缩小潜在用户群。相比传统 AI 的标准化工具，ai16z 的区块链集成增加了学习成本。

改进方向

ai16z 需简化生态结构，推出更易用的开发工具，并强化治理透明度以平衡投机与创新。

Bittensor（TAO）：通胀压力与市场关注分散

项目概况

Bittensor（TAO）是一个去中心化 AI 模型市场，代币 $TAO 激励矿工提供模型、验证者评估质量。其平行链（子网）架构支持图像、文本等任务，2024 年市值达 39 亿美元，排名加密市场前列。2025 年第一季度即将推出的 dTAO 机制将为子网引入独立代币，优化激励分配。

局限性分析

通胀与代币经济：

TAO 的高通胀计划稀释了代币价值，价格在 2024 年未随 AI 热潮飙升，徘徊于一年前水平。X 平台用户批评其早期 500 万 + TAO 分配缺乏透明度，70% 高质押率掩盖实际流通市值仅 6 亿美元，市值虚高问题削弱投资者信心。

市场关注分散：

Bittensor 的子网（如 Nineteen.ai）在推理速度上超越 Web2，但市场注意力转向 AI Agent 平台，TAO 的「数字蜂巢」模式未获广泛认可。2025 年预测指出，dTAO 可能带来转机，但需子网展现实际应用价值。

技术复杂性：

Bittensor 的子网架构灵活但复杂，矿工与验证者需质押 TAO 并掌握区块链知识，限制了非加密开发者的参与。相比传统 AI 的云计算平台，其去中心化模型在易用性上稍逊。

改进方向

Bittensor 应优化通胀机制，加快 dTAO 落地以提升子网吸引力，并开发更友好的用户界面以降低技术门槛。

Fetch.AI（FET）：生态整合与竞争压力

项目概况

Fetch.AI（FET）通过去中心化机器学习网络支持 DeFi、交通等场景，2024 年与 SingularityNET、Ocean Protocol 合并为 ASI 联盟，代币 $ASI 翻倍增长。FET 以开放、无需许可的网络为特色，吸引开发者与企业用户。

局限性分析

合并整合挑战：

ASI 联盟整合三方资源旨在加速去中心化 AGI，但代币迁移与生态融合增加复杂性。部分用户担心合并可能削弱 FET 的独立性，短期内资源分配不均可能影响开发进度。

竞争压力：

2024 年加密 AI 项目超 600 个，市值突破 700 亿美元，Fetch.AI 面临 Bittensor、NEAR Protocol 等对手的竞争。Solana 生态的 AI Agent 项目以低成本高吞吐量威胁其市场份额，FET 需在性能与成本上进一步优化。

应用落地不足：

尽管 FET 在 DeFi 与交通领域有应用，其实际采用率低于预期。相比传统 AI 的成熟企业案例，FET 的去中心化网络在商业化上仍需突破，需更多旗舰级用例证明价值。

改进方向

Fetch.AI 需加速 ASI 联盟整合，优化网络性能以应对竞争，并推动标志性应用落地以提升市场认可。

加密 AI 的共性瓶颈与英伟达的审视

ai16z、Bittensor、Fetch.AI 的局限性揭示了加密 AI 的共性问题：

• 代币投机：通胀或不透明分配（如 TAO）削弱信任，投机性掩盖技术价值。
• 技术壁垒：区块链集成增加开发难度，限制非加密用户参与。
• 市场碎片化：新协议层出不穷，现有项目需持续创新以维持竞争力。
• 监管风险：代币经济可能触发证券法规审查，增加不确定性。

这些问题与英伟达的筛选逻辑直接相关。加速计划青睐技术驱动、低风险的项目，而加密 AI 的投机性与复杂性可能被视为「不登大雅」。然而，ai16z 的社区活力、Bittensor 的子网创新、FET 的开放网络也展现了潜力，若能优化，仍有破局可能。

叩开英伟达大门：加密 AI 的突围之道

加密 AI 若想赢得英伟达青睐，需针对性改进：

• 聚焦 AI 核心：突出算法创新或 GPU 密集应用，淡化代币投机色彩。
• 降低门槛：开发易用工具，吸引传统 AI 开发者，扩大用户群。
• 透明治理：优化代币分配与社区决策，增强信任。
• 落地应用：打造标志性用例，证明去中心化 AI 的商业价值。

Hive Intelligence 的成功案例表明，英伟达对技术创新持开放态度。加密 AI 需以 AI 为旗帜，区块链为辅助，摆脱「投机」标签。

结语：从拒之门外到破门而入

英伟达初创加速计划是 AI 与加密交汇的试炼场，其对加密 AI 的谨慎反映了创新与风险的博弈。传统 AI 的稳健与加密 AI 的颠覆性形成鲜明对比，而 ai16z、Bittensor、Fetch.AI 的局限性——投机、复杂性、竞争压力——解释了它们为何难以登上「大雅之堂」。然而，加密 AI 的潜力不容忽视。去中心化的梦想、技术与经济的融合，正推动行业向前。英伟达的「拒之门外」并非终点，而是挑战。加密 AI 若能以技术为剑，信任为盾，或将叩开大门，书写 AI 与区块链共舞的新篇章。