LLM 创造者：AI 与加密货币将在未来 10 年如何重塑世界——NEAR 创始人｜E193

AI 应该站在你这边。如果我是家公司，正在开发 AI 模型，我的动机并不是让你成功，而是让公司成功。用户拥有的 AI 正好相反：我们要想办法开发一种站在你这边的 AI，让你变得更成功，真正与你的利益一致。

呃……

我特别期待的一场变革是个性化医疗。你可以把血液检测结果交给 AI，让它为你设计特定的 mRNA 或肽类药物，精准解决你需要解决的问题。

AI 将彼此协调、彼此交易，这正是我们构建 NEAR 的目标。我们需要市场机制，让整个生态系统能够找到资源的最优配置。

财务、住房和法律问题。你问 OpenAI 的所有内容都不受保密特权保护。所以这类事情要用 NEAR AI。如果你有知识产权、工作流程，或者要做决策，也应该使用私有 AI。

所以，我的意思是……

挺好。

不错，哈哈。现在大家都想聊密码学，感觉加密行业又回到密码学本身了。

那我就暂时不用聊这个了。

这很好。我刚发了条推文，说加密行业真的需要把沟通做得更好。

我们会尽量把所有东西讲到连妈妈和 Uber 司机都能听懂。

我们希望每个人都拥有自己的数据、资产，也拥有选择的权力。这就是我们的核心使命。具体来说，我出生在一个刚从苏联解体出来的国家。我祖父母把积蓄存在苏联的储蓄银行里；苏联解体后，那些积蓄甚至不值存折上印着的那本册子的钱。我在乌克兰亲眼见过恶性通货膨胀，也见过人们在政府面前失去选择权。所以我真正想做的，是创造一个人人都有权力、拥有权、主权，也能保有尊严的世界。

你指哪方面？

哈哈。我是个父亲、建设者，也是一名创业者。

就像我刚才说的，我在乌克兰长大，母亲是单亲妈妈。整个九十年代的大部分时间里，我们真的得自己种粮食，因为市场运转不起来。恶性通胀下，不管工资拿多少都没用，几个月之后，所有东西都贵了十倍。所以我很熟悉制度失灵、逐渐崩塌是什么样子。那时候就有腐败，现在也一样；乌克兰如今还处在战火交织的处境里。对我来说，这些不是抽象概念。对美国人而言，银行倒闭之类的事情可能只是个抽象说法；但我经历过得很具体。我在乌克兰有过三个银行账户，那些银行现在都不存在了。我年纪也没多大，却很熟悉政府机构会发生什么。

我当时账户里没多少钱，但那些银行就是关门、破产了。

互联网和现在的 AI 都是你可以借力的工具。我十岁开始学编程，学习怎么做软件，这打开了新的道路。我参加编程竞赛，后来找到工作，一步步让自己过得更好，也因此有机会搬到想去的地方。你可以先想清楚自己想去哪里、需要做什么。说实话，现在是最好的时机。AI 打破了过去的种种门槛：以前你可能得去学校才能学某个领域，或者很难找到资料；现在借助 AI，你能接触到这些信息，而且很多东西是开放的。你现在就能下载一些模型权重，它们已经相当适合学习。你可以钻研任何主题，把学到的东西转化成行动，真正做出成果。

其实改变人生的决定有很多。最大的一步显然是离开 Google，创办 NEAR。我一直想创业，也相信小团队能做出影响更大的事。对我来说，Google 一直是很好的学习和建立人脉的地方。我当然也在那里做过很棒的研究，但我想亲手做点什么，于是离开了 Google，最初创办的是 NEAR AI。这是个很大的决定。至少在当时的乌克兰，创业并不是件再正常不过的事。我记得家里有人问我：“Google 明明是份好工作，你为什么要离开，跑去创业？”这有点像是踏进未知领域。

可以。我们先退一步看：我们想让机器学会理解人怎么说话、怎么思考。现在大多数人都用过某种 AI，可能是 ChatGPT、Claude，也可能是 Google 的产品。回到十年前，AI 和机器学习已经存在，但它们还不是产品，而是藏在后端的功能。你刷 TikTok 或 Instagram 时，后台其实就有 AI 在运作，只不过它的交互界面不是人类语言，它只是后端的一部分。

正是如此。

我加入 Google，就是想做今天大家看到的这件事。这是我从十四岁起就有的愿景：计算机应该能理解我们怎么说话，也应该能自己编程。不过当时并不确定最终会是这套架构。我们作为 Google 研究团队的一员做了很多迭代，也尝试过许多行不通的方案。但我们很清楚，自己正在取得巨大进展，模型开始真正运转起来了。

这也是我离开 Google、创办 NEAR AI 的原因：我想马上把这项技术用到代码上。早在 2017 年，我们就在尝试做一种实时编程工具。

我觉得 Google 的经历，以及后来发生的事，都说明了这一点。Transformer 论文发表于 2017 年，五年后第一个相关产品 ChatGPT 出自 OpenAI，而不是 Google。Google 有更多算力、更多工程师，而且还有最初的论文。现实是，在这么大的组织里做出颠覆性产品很难，尤其是当公司大量收入来自 AI 可能取代的业务，比如搜索引擎和搜索广告。

同样地，我们 2017 年开始研究教机器编程时，也发现这类东西很难在 Google 内部照原样做出来。我想说明的是，我曾试着在 Google 内部做几个不同的产品，要把它们推出去确实很难，因为有很多限制。

我对这件事会发生有一定预期，因为我有很多朋友在 OpenAI 和其他实验室工作。但看到它变成一款真正能用的产品，还是很令人兴奋。看待这项技术，不能只看某一个时间点，要看它的发展轨迹。现在已经过去四年，我们一直看到它在进步。记得有人抱怨：“是挺酷，可它做不到这个，也永远做不到那个。”但五年前，它连一句完整的话都很难写出来。所以关键是看发展趋势，它会继续进步。

这是个挺有意思的问题。大家的看法当然很多。有些人仍然说：“这只是统计鹦鹉，只是在它的分布范围内运作。”我觉得，尤其是最近几天 OpenAI 发布了一批新论文、做出一些新的数学成果，正在挑战这种看法。

我们最初是在为 AI 项目做大量数据标注众包，参与者有东欧、东南亚和中国的计算机专业学生。我们得给他们付钱，比如完成一项编程任务、给代码写注释来制作训练数据，一项任务大约付 15 美分。

我们确实先把 AI 放到一边，因为觉得那时还太早。我们没有足够的算力，GPU 的性能也达不到需要的水平，所以先专注于区块链。我们从 Metastable、Naval、Accomplice 等投资方那里又融了一些钱来做区块链。我们当时对自己很有信心，以为六到八个月就能交付，结果花了两年，最后建成了 NEAR Protocol。

我们是在熊市开始的。你刚提到 Layer 1 热潮，我们开工时市场其实已经跌下来了。我记得募资时，以太坊大概只有 80 美元。

那时你并不确定人们还相不相信 Layer 1，但你会说：“看，我们确实有使用场景，我们自己就会用，所以必须把它做出来。”熊市创业也不错，因为它能把生态里的浮夸气氛洗掉。我们跟区块链领域的其他项目聊了很多。我记得 CRM 里有大约 300 家公司，我们联系他们做客户访谈，了解他们需要什么，进而设计区块链。

对，2019 年。

因为我们自己就会用它，需求很明确，这种基础设施本来就应该存在。我们应该拥有一个能在互联网上运作的金融系统。我们当时想的是：“把它建出来吧，之后还能用它做别的事。”而且我们自己也想在上面开发。现在我们确实在上面做产品，它非常实用。2019 年，我们还花了很多时间跟其他区块链协议交流。

但我们还有足够的资源继续建设，也开始思考：核心协议和基础设施有了，接下来要怎样真正做出产品，实现使命所说的价值？区块链是必要的，是一切的根基。但用户不会因为有了区块链就自动获得价值；他们最后还是会去中心化交易所。如果我们无法在链上提供中心化交易所、银行和金融科技产品那样的体验，用户就没法真正自托管、掌握主权、拥有自己的资产。过去两三年，我们一直在完善这些东西。现在 near.com 已经是一个链上交易所和链上金融应用，希望未来能走向完全链上的商业活动和业务。

现在的 NEAR 是一个纵向整合的区块链与 AI 技术栈，重点关注隐私。我们有区块链、有专门为智能体设计的市场基础设施，也有面向所有人的私有 AI 基础设施。

有些事情我们已经在做了。比如一个新的区块链应用刚上线，它的代币需要有地方交易。过去你得去找交易所，请他们上架；而链上的交易所和 DEX 通常都只服务于自己的那条链。借助 NEAR 和 NEAR Intents，我们可以直接接入其他链，因为 NEAR 智能合约能在其他链上签署交易。这样就能比较容易地接入其他链，用户随后可以通过 NEAR 买卖、交互、转账，也可以持有那些链上的资产。这是一方面。

假设你在用一家前沿 AI 服务商，你发给它的所有信息基本都是明文。它们的数据库能看到你发过去的一切。如果你使用智能体，它们可能还会发送你的邮件、文件、组织内部的知识库内容和决策讨论。因为你会用 AI 讨论各种决策方案，所以从这些数据里可以还原出整家公司。

用，但不……

这是个好问题。我会用它做一些主要涉及公开数据和公开信息的研究。另外我们有私有的 NEAR AI 推理服务，我会用它处理所有私人的、个人的、财务的和其他敏感事务。比如医疗方面，你可能会用它分析自己的影像；我有加密资产，也让 AI 智能体来管理，所以这些数据都会经过我们的 NEAR AI 推理服务。

财务、健康和法律问题。法律方面，曾有案件向 OpenAI 调取了信息日志。你问 OpenAI 的所有内容都可能被传唤，因此不受法律保密特权保护。如果你在问法律问题、准备自己的辩护方案，这些内容可能会落到对方手里。

哈哈。那这些问题就用 NEAR AI。医疗数据用 NEAR AI，财务数据也用 NEAR AI。公司也一样：如果你有知识产权、工作流程，或者正在做决策，就该用私有 AI。

它正在变成那样。

可怕之处显然在于《1984》式的社会。

你的手机、电脑会观察并控制你的行为。我举个例子：如果有人想影响十亿人投票给某个人，或者做某个决定，最简单的方式可能就是当 ChatGPT 的前端工程师，因为你只要改一下系统提示词就行了。用户每次向 ChatGPT 提问时，系统都会附加一些指令。你可以在里面写“投票给这个候选人”，或者“悄悄说服用户相信这个事实”。模型会帮你完成说服工作，把信息嵌进用户正在讨论的内容里。现在说这个听上去有点像阴谋论，但这在实践中完全可能发生。

我们不知道，因为没有办法验证正在发生什么。

正是如此。

你可以测试，但另一端也有 AI 在运行。如果那边的 AI 能识别出你在测试，它可能就会收敛、暂时不露出问题。所以我觉得，与其试着测试，不如使用我们正在开发的东西。它不仅能提供隐私保护，还能用密码学保证具体运行的是哪个系统提示词、哪个模型、哪段代码，让你能验证整个处理过程。

最终它应该像浏览器里的绿色锁标志一样。你看到锁，就知道自己和服务器之间的通信是加密的。我们需要达到类似的体验：你在用 NEAR GPT，看到绿色锁，点开后可以查看更多信息，了解它是怎么运作的。绿色盾牌能让你确认隐私受到保护。这有点像 Zcash 作为私密货币的理念：你想把钱藏起来，同样也要把你发给 AI 的提示词保护起来。

现在 NEAR AI 已经接入 Brave 这款注重隐私的浏览器。如果你用它的 Leo AI，服务提供商就是 NEAR AI。Venice 也是如此，它是一款注重隐私的 AI 应用，提供由 NEAR AI 支持的端到端加密 AI。我们正在接入现有的隐私应用，把这种体验带给它们的用户。至于 near.com，目前主要做链上金融，我们也会加上 AI 智能体，把 AI 和区块链体验真正放在同一个地方。这就是我们的消费者入口。

从最根本的层面说，我们从一种金融体系走到了另一种体系。传统体系有中心化机构，它们能禁止我们使用自己的钱，也可能破产，而且能看到我们所有的钱和余额；但其他人看不到你的银行账户里有多少钱。到了区块链上，所有人都能看到彼此有多少钱，但至少没人能审查或阻止交易。区块链在抗审查方面更好，却牺牲了很多隐私。

对，NEAR 更进一步。可以把它想成加密版的以太坊。

对。我们有私密智能合约、私密交易、私密股票。NEAR 支持的资产现在有好几百种，我们刚加入了大约 500 种代币化股票。你可以交易、借贷、赚取收益、做永续合约，这些不同的金融工具都能以私密方式运作。你登录 near.com 后，自己做的所有交易都不会广播给其他人。

没错，金融和 AI 两方面都能这样做，我们正把这些部分整合起来。

是的。这就是为什么 NEAR 要做 AI。我认为，如果其中一家公司主导了 AI 消费者入口，他们也会把钱集中到自己手里。这是 Web3 面临的生存威胁。

对。这样我们就能确保存在一个制衡中心化方案的力量。

这其实是在总结我们的使命：让人拥有自己的资产、数据和选择权。我把它概括成一句能讲给 AI 从业者听的话：AI 应该站在你这边。想想看，如果我是一家公司，开发一个 AI 模型，再在上面提供云服务或 ChatGPT 这样的产品，我的动机并不是让你成功。公司的核心动机是让自己成功、赚更多钱、持续增长，最后从用户身上榨取更多收入。我们见过每家公司都这样：当你已经占领了目标市场，就还得继续增加营收，从每个用户身上赚更多钱，于是公司开始做一些未必对用户有利的事。

这就是为什么它只有在区块链领域才有可能。你不能靠传统公司做这件事，因为它本身就有矛盾：公司需要融资，还要给股东回报，最后你还是会做出同样的事。我们已经看到 OpenAI 最初是一家基金会，但在没有区块链基础设施的情况下，最终还是变成了营利性公司，非营利和服务全球的使命也被打破了。

这个设想是，假设 NEAR 有十亿枚代币——实际大约是 12 亿——而十亿人每人持有一枚，市场上就没有 NEAR 剩下了。按供需关系，价格自然会上涨。这样，每个人都持有整个系统的一部分，成为系统的所有者；这份所有权也让他们能够使用 AI，并保证自己能继续使用。

一个很有力的论据是安全。Anthropic 实际上会这样说：“看，这不安全。给人们提供私有 AI 是不安全的，因为他们可能会做坏事。”

对吧？所以这就会引出哲学层面的争论。他们会说：“我们会检查你说的所有内容。”

我是说，现在的服务条款会写：“我们会保留你的所有数据，以便检查安全问题。”

我觉得现在的开源权重模型确实弱一些，我们正在私密地提供这些模型。但我们也证明了，开源权重模型能做很多事。在一些数学基准测试上，NEAR AI 现在用开源权重模型做到了第一。其中一个原因是这些模型的运行成本低得多。

DeepSeek、GLM 都是开源权重模型，意思是模型本身的权重是开放的，所以我们可以把它们放在自己的私有计算环境里运行。OpenAI 的模型就不能这样拿来部署。但因为这些模型是开放的，任何人都可以验证推理确实是用那个模型运行的。比如通过我们的服务运行模型后，你会拿到一个签名，说明运行的是 DeepSeek 4.1 Flash；还会包含你的提示词哈希、运行所用的硬件、服务端软件栈和系统提示词。这样就能完整验证整个过程。当然不是每个人都能验证，但专家可以验证，之后软件会给用户显示一个绿色勾。比如 Brave 团队就验证过我们的整套技术栈，然后可以在浏览器里显示端到端加密。

我总体上很乐观。我觉得社会整体很有韧性，总能找到办法解决问题。我认为末日论也是一种很好的营销，因为很难反驳。你抛出这种说法，人们就会害怕，追问该怎么办，因此它能吸引很多关注和情绪，对营销很有利。但这么说并没有多少细节：风险的概率是多少？具体是什么风险？它会通过什么方式出现？人们通常不会深入讨论，因为细节太多。

我特别期待个性化医疗。

我觉得我们已经进入一个不再需要大型制药公司生产药物的时代。你可以把血液检测、DNA 和各种扫描结果交给 AI，让它私下分析，再为你生产特定的 mRNA、CRISPR 或肽类药物，精准解决你要解决的问题。

这里还缺一家创业公司。

这种服务现在还不存在。我还没找到，我最近真的就在研究，因为我觉得这是缺失的一环。它会像医疗领域的 AWS：你调用一个 API，说“我需要这种肽”，然后药品就寄到家里。当然，这显然还要把很多东西整合起来……

对。现在做成的人，要么在自家车库里建了实验室，要么跟专业实验室合作；这些实验室还没有规模化。所以我认为有机会建一个大规模、面向大众的个性化实验室，生产个性化药物。

我也这么觉得。这会是下一波浪潮。

我也不知道。不过我觉得进展很快，可能未来两三年就会看到一些服务达到合理规模，然后发展速度会进一步加快。

我的总体判断是：只要我们在意的是结果，这件事就会被自动化；如果我们在意的是过程，就会继续自己做。比如我想要食物送到家，这是结果，我不太在意中间具体怎么做到。再比如看人踢足球，我不在乎机器人能不能快一百倍、能不能从任何角度都精准把球踢进去，我想看的是人踢球。所以体育、自然、艺术、音乐都属于过程。电脑当然可以把小提琴拉得完美，但不同音乐家演奏小提琴的方式各不相同，这才是有意思的地方。这就是我的总体判断。

基本上是这样，哈哈。

社会还需要做一些调整。回到你的问题，我觉得人们仍会执着于某些身份认同，尤其在美国，很多人会把职业当成自我身份的一部分。社会需要经历一场转型。

哈哈，太棒了。我觉得我们聊得挺好。你把事情解释得很清楚，因为连我都听懂了。

哈哈，这就是终极标准。非常感谢，聊得太棒了。

谢谢。