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a16z:Tại sao thế hệ người dùng tỷ đô tiếp theo của AI sẽ truy cập qua mạng lưới tin cậy
作者:Sakina Arsiwala,a16z研究员;来源:a16z crypto;编译:Shaw 金色财经
YouTube的启示:内容是一种地缘政治武器
多年前,我曾担任谷歌国际搜索产品负责人,随后主导了 YouTube 的国际扩张业务,在短短 14 个月内将产品推向 21 个国家。我所做的不只是产品本地化,更是搭建本地内容合作关系,在法律、政策与市场准入的重重雷区中寻找出路。近期,我还负责了 Twitch 的社区健康(信任与安全)管理工作。职业生涯中,我也曾创立过两家初创公司。
如今的人工智能(AI)领域,与早年谷歌和 YouTube 的增长阶段有着惊人的相似之处。我的职业生涯让我认清一个事实:全球化并非一项产品功能,而是一场地缘政治博弈。最深刻的教训是,渠道推广从来都不纯粹是技术问题。增长依赖于本地合作伙伴、文化沟通者以及值得信赖的社区意见领袖,由他们在全球平台与本地用户之间搭建桥梁。
我亲历过德国的 GEMA 版权封禁事件:一家音乐版权机构几乎让整个国家被排除在 YouTube 泛欧推广计划之外。我亲历过泰国的大不敬逮捕令风波:作为 YouTube 的对外负责人,我因平台上被认定侮辱泰国国王的内容而面临被捕风险,甚至无法途经该国。我目睹过巴基斯坦为封禁一条视频而切断全国互联网。我还记得,因全球算法与当地宗教禁忌发生冲突,我们在印度的办公室遭到人身袭击。
我们真正需要应对的,从来都不只是政策或基础设施问题,而是信任壁垒。
在每一个市场,都必须有人先付出成本,厘清哪些内容安全、可接受且有价值,用户才会参与进来。这种成本会不断累积,久而久之便形成一种信任税:由少数群体先期承担,再由所有人共同分摊。
如今,同样的矛盾正在人工智能领域重现,只是形势更严峻、演变更迅速、影响更显眼。美国联邦政府与 Anthropic 近期陷入僵局,引发公众热议;OpenAI 则因其公共部门合作关系面临越来越多的审查。我们正在见证一个转变:用户接纳度不再只取决于实用性,意识形态的影响正日益加深。在这种环境下,信任十分脆弱,一次看似微小的信任崩塌,就可能引发用户大规模快速流失。
谷歌正加倍投入其深度信任战略,借助 Workspace 和搜索现有生态的用户熟悉度来打通市场,但全球格局正日趋分裂。欧盟严苛的监管红线、中国激烈的 AI 发展竞赛,以及愈演愈烈的 AI 民族主义,让全球都保持高度警惕。
2026 年的启示显而易见:机构信任与文化认可,如今已与产品本身密不可分。没有信任作为基石,就无法构建智能操作系统。
这就是主权壁垒——全球人工智能与本地管控相碰撞的结构性边界。而从产品视角来看,它呈现为更直接的形态:信任壁垒。
所有全球人工智能系统的扩张,最终都会撞上这堵墙。在这个临界点上,用户接纳度不再取决于技术能力,而取决于用户、机构与政府是否在自身语境下信任它。
互联网曾是无国界的。人工智能则不会。
探索者时代的落幕
最初的十亿人工智能用户是探索者与技术乐观主义者。但探索者时代已然落幕。过去三年,我们身处提示词工程与数字炼金术的时代,人们打开 ChatGPT、Claude 等热门应用,如同前往数字圣殿,亲眼见证生成式智能的奇迹。在这个时代,唯一重要的指标只有模型能力对标:谁在最新基准测试中登顶?谁的参数量最大?
但步入 2026 年,探索者时代的篝火正在熄灭。我们不再为好奇者打造玩具,而是转向智能操作系统——那些无形、无处不在的底层通道,为巴西圣保罗的个体创业者、印尼雅加达的社区医疗工作者提供日常运转的动力。
这些用户并非探索者,而是实用需求者。他们不想和机器里的 “幽灵” 对话,只想要一款能帮他们解决现实生活种种阻碍的工具。这正是争取下一批十亿用户的真正跨越鸿沟时刻。也正是在这片未被完全开拓的边缘地带,硅谷所憧憬的全球 API 梦想,撞上了这个时代最残酷的现实:主权壁垒。
核心转变在于:**人工智能普及已不再主要是模型能力问题,而是传播与信任问题。**前沿实验室会持续提升模型性能,但下一批十亿用户的到来,并非因为某模型在基准测试中得分更高,而是因为人工智能通过他们早已信任的机构、创作者与社区触达了他们。
2026年现实:AI成为国家基础设施命题
2026 年,行业的核心挑战不再是让模型更智能,而是让模型获得准入许可。主权壁垒,是通用智能与国家身份相遇的边界。放眼全球,这一壁垒已初现轮廓:数据本地化要求、国家级 AI 算力计划,以及印度、阿联酋、欧洲等各地政府牵头的模型项目。最初的云基础设施政策,正迅速演变为智能主权政策。在这一框架下,国家拒绝成为 “数据殖民地”,要求服务本国公民的智能系统运行在本国主权数据仓内,传承本土文化,尊重国家边界。
当你看到谷歌(Sundar Pichai)、OpenAI(Sam Altman)、Anthropic(Dario Amodei)、DeepMind(Demis Hassabis)的 CEO 们,在 2026 年印度人工智能影响力峰会上与印度总理莫迪同台亮相时,你看到的正是主权壁垒的真实显现。莫迪总理提出的M.A.N.A.V.愿景(道德伦理体系、问责治理、国家主权、普惠AI、可信系统)释放出明确信号:前沿实验室若试图直接面向消费者跑马圈地,终将被监管淘汰。而信任,是跨越这些边界的唯一通行货币。
网络效应减弱困境与为何它倒逼全新策略
与社交平台每新增一位用户就能为其他所有用户提升价值不同,人工智能的价值很大程度上是本地化的。我发出的第一千条提示词,并不会直接让系统对你更有价值。数据飞轮固然能优化模型,但用户体验始终是个人化的,而非社交化的。AI 是私人工具,可以带有情感色彩,但其核心是实用工具。
这就产生了一个结构性问题:AI 无法依托上一代平台赖以崛起的复利式社交网络效应。在缺乏原生社交图谱的情况下,行业只能陷入高消耗循环,不断追逐早期用户、重度玩家与科技精英。这套策略在探索者时代行得通,却无法规模化触达接下来的二十亿用户。
更重要的是,这套模式在主权壁垒面前会彻底失效。因为当网络效应薄弱时,信任不会自发形成,而必须外部引入。
转型:从网络效应转向信任效应
如果人工智能无法依靠社交网络效应推动普及,就必须依托另一种力量:信任网络。这是关键性转变:
从获取用户到赋能中介
YouTube 能够规模化扩张,正是因为借力了已有的人类信任网络。AI 也必须如此。与其试图与数十亿用户建立直接关系,制胜策略应当是:
赋能那些已经拥有用户关系的人;
利用他们早已积累的信任;
通过这些渠道分发智能能力。
为何至关重要
在主权壁垒塑造的世界中:
分发渠道受限;
直接面向用户模式脆弱;
信任是本地化的,而非全球化的。
没有强大的网络效应,人工智能就无法靠蛮力实现规模化,必须依托信任进行渗透。人工智能没有网络效应,它拥有的是信任效应。
解决方案:中介时代来临
**YouTube 究竟是如何在国际市场站稳脚跟的?**并非依靠更优秀的播放器,也不是简单本地化界面文字。取胜的关键,是成为已拥有本地信任人群的首选平台。在每个市场,用户接纳的起点都不是 YouTube 本身,而是身份锚点—— 那些早已掌握文化话语权的个人与社区:
宝莱坞粉丝主页为迪拜侨民社群整理罕见的沙鲁克・汗片段
美国动漫狂热粉丝构建主流媒体未曾覆盖的深度内容生态
本地喜剧演员、教师与混剪创作者将全球内容转化为符合文化认知的形式
这些创作者不只是上传视频,他们在为受众解读互联网,充当信任中介,在海外平台与本地用户之间搭建桥梁。YouTube 的成功,在于成为了支撑这些身份锚点的无形基础设施。
被忽视的核心逻辑:直面消费者模式撞上主权壁垒
如今大多数 AI 公司仍秉持直面消费者的思维:打造更优秀模型 → 以聊天界面呈现 → 直接获取用户。
这套模式短期有效,却难以长久。因为在高摩擦市场中,用户不会直接接纳新技术,而是通过信任的人接纳技术。
YouTube 的全球化扩张,并非靠逐个说服数十亿用户,而是赋能那些早已赢得受众信任的人。这才是无形基础设施的真正含义:你不拥有用户关系,你为用户关系提供支撑。而在规模化层面,这种模式具备更强的护城河。
从聊天转向智能体:赋能信任中介
这正是从聊天界面转向智能体的关键所在。聊天是面向个人的工具,而智能体是为中介提供的杠杆。如果套用安托罗皮克(Anthropic)高管阿米・沃拉的理念 ——“为最疲惫的人打造产品”,那么在许多市场中,这类人正是信任转化者:
改编海外理念的教育工作者
应对本地官僚体系的创业者
处理信息过载的社区领袖
取胜之道,是解决他们面临的信任延迟—— 即全球智能能力与本地实用场景之间的鸿沟。这需要一套切实落地的智能体支撑体系:
对教育工作者:Sora / GPT-5.2 对课程进行再创编 —— 将美式橄榄球类比替换为板球,保留核心含义同时贴合本土文化。
对个体创业者:智能体不仅能解读新加坡税务表格,还能通过本地 API 完成填报与提交。
对社区领袖:为 WhatsApp 叠加上下文记忆功能——从一万条消息中提炼结构化行动项,保留有效信息并维护社区规范。
模式可行的核心:解决最后一公里的信任延迟
想要理解这套模式为何能规模化,必须理解信任延迟。在全球许多地区,瓶颈并非技术获取渠道,而是建立信任所需的时间、风险与不确定性。技术普及不靠广告,而靠背书。
大多数AI公司犯下的错误,是试图通过品牌、分发或产品打磨集中支付信任税,但信任无法以此方式规模化。
最快路径,是将信任税外包给早已承担这一成本的人 —— 扎根本地的创作者、教育者与运营者。他们早已为受众试错,摸清本地场景中什么有效、什么失效、什么真正重要,替受众承担了风险。
通过赋能这些信任中介:
用户获取成本趋近于零:分发依托现有信任网络;
用户生命周期价值提升:实用功能贴合本地需求,而非通用化;
普及速度加快:信任直接继承,无需从零积累。
企业将凭空获得一支无需付费的全球化销售团队,其可信度、效率与扎根深度远超任何中心化推广策略。你不再是为用户打造产品,而是为用户早已信任的人提供杠杆。
这正是 YouTube 全球化扩张的路径,也是人工智能跨越主权壁垒的唯一方式。
主权数据仓:地缘护城河
马克・安德森所倡导的技术乐观主义,最终归宿并非对抗监管,而是将监管产品化。与中国的深度求索(DeepSeek)、月之暗面(Kimi)竞争,胜利并非靠无视国界,而是靠掌控数据仓。
**什么是主权数据仓?**它是模型的优先驻留式本地化实例,运行在一国数字公共基础设施(DPI)体系之内。
地缘护城河:通过让印度、巴西等国家对模型、权重与数据拥有数字主权,我们从根本上扭转了控制权格局。智能能力不再由海外平台中介,而是在国界内自主治理。这并非直接 “封锁” 外部对手,而是大幅提升其影响成本、降低对外依赖、缩小被控制、数据被抽取或遭受单边干预的风险敞口。
身份锚点:将模型与本土文化、法律现实深度绑定,构建通用人工智能无法逾越的护城河。
反馈循环:解决马来西亚税务许可这类极度本地化的细节问题并非分心,而是模型加速器。这为基础模型提供了文化弹性,使其始终保持全球顶尖的智能水平。
这其中存在着真实的矛盾。人工智能的愿景是实现通用智能,但主权化趋势正推动整个生态走向碎片化。如果每个国家都搭建自己的技术栈,我们将面临系统互不兼容、安全标准参差不齐、资源重复建设的风险。前沿实验室面临的挑战,不只是提升智能的规模,而是设计出既能实现本地化管控、又不削弱全球能力协同优势的架构。
中介时代的三大结构性转变
1. 人工智能分发将进入现有信任网络
人工智能不会通过独立应用实现规模化,而是会嵌入即时通讯平台、创作者工作流、教育体系与小微企业基础设施中 —— 因为信任早已在这些场景中建立。在缺乏强网络效应的前提下,分发必须依托已有的人际网络。
2. 国家级 AI 基础设施将成为标配
各国政府会越来越多地要求关键人工智能系统进行本地化模型部署、主权算力建设或接受监管审查,这将加速主权数据仓架构的落地。
3. 创作者经济将转向智能体经济
创作者不再只是生产内容,他们会部署智能体,为自己的社区执行真实任务。这些智能体将成为可信个体的延伸,继承其信誉,并通过信任网络传递智能能力。
当然,也存在另一种可能的未来:一款占据绝对主导地位的助手出现,深度嵌入操作系统、浏览器与设备,直接建立用户与模型之间的联系,完全绕开中介。如果成真,信任层将直接内置于这款助手之中。
但历史经验指向一个更加多元化的格局。即便是最具统治力的平台 —— 从移动操作系统到社交网络 —— 最终也都是依靠生态实现增长。智能或许是通用的,但信任始终是本地化的。无论最终哪种架构胜出,核心挑战都不会改变:AI 的普及已不再主要是模型问题,而是分发与信任问题。
结论:利基市场才是真正的全球化市场
探索者时代最大的谬误,是相信智能是一种标准化商品 —— 一套单一的全球 API,在曼哈顿的会议室与卡纳塔克邦的乡村里表现完全一致。主权壁垒揭示了一个更残酷的真相:智能或许是普适的,但普及并非如此。
国家与地方机构不想要一个黑盒式的外部系统,他们想要控制权、场景适配能力,以及在自身边界内塑造智能的权利。他们要的不是现成应用,而是底层通道 —— 是基础设施、安全体系与算力,让本国公民能够自主建设。
2026 年的增长逻辑,不再是寻找一套通用的用户体验,而是产品弹性—— 让智能在适配本地场景、监管与文化的同时,不损失核心能力。如果我们继续直接追逐全球消费者,就始终只是一个外来层 —— 脆弱、可替代,并将重蹈我在 YouTube 经历过的种种冲击。
但当我们转向赋能中介,模式将彻底改变:从聊天界面走向智能体,从说服用户转向赋能信任中介,从对抗监管变为将监管转化为护城河。
人工智能的规模化不靠模型,而靠信任。
人工智能竞赛的赢家,不会是拥有最聪明模型的公司,而是最能让本土英雄 —— 教师、会计、社区领袖 —— 能力提升十倍的公司。因为归根结底,智能在系统中传递,而普及在人群中发生。