【Web3.0】2025 年，AI Agent、区块链和 DeepSeek 将如何重塑商业

区块链、DeepSeek 和 AIAgent将在 2025 年改变所有业务

最近几天，科技界和金融界都在热议 AI Agent，埃隆·马斯克还大胆预测美国财政部将转向区块链技术。这一声明是在与金融领袖的一次重要会议上发表的，强调了人工智能、区块链和传统机构之间的日益交集。我与世界各地的商界领袖、企业家和创新者进行了无数次讨论，这些讨论反映了这种融合。无论公司规模或位置如何，他们的问题和担忧都惊人地相似：人工智能、区块链和新兴 AI Agent 如何使我的业务受益？

去中心化人工智能和 AI Agent 是今年最热门的话题之一，我很高兴在达沃斯周期间参加几个小组讨论它们的变革潜力。虽然达沃斯是大型企业、超级富豪和全球政治家的代名词，站在这些全球影响者之中，但我对这些问题变得如此普遍感到震惊。他们很高兴 AI Agent 可以用于任何规模的企业。在以人工智能为先的企业中，AI Agent 正在通过直接推动创收活动而不仅仅是支持基础设施来改变传统的业务功能。

但首先...什么是去中心化人工智能以及为什么AI Agent如此重要？

去中心化 AI 是指在分布式架构中应用 AI，其中数据和处理能力分布在多个节点上，而不是集中在单个服务器或数据中心。这种方法通过减少对中央权威的依赖来增强隐私、安全性和弹性。

2024 年，对去中心化人工智能的投资飙升至 4.36 亿美元，较 2023 年增长近 200%。它由区块链技术提供支持，可实现无需信任的协作和防篡改的记录保存，这对于对隐私和透明度要求较高的行业尤其有利。

DeepSeek等开源模型的出现彻底改变了企业部署 AI Agent 的方式。这些 Agent 是能够推理、规划和执行复杂任务的自主系统，它们通过自动化工作流程、增强决策能力和扩展个性化互动来改变行业。AI Agent 充当数字同事，简化运营并释放人才以完成更高价值的任务。

AI Agent 群的概念是真实存在的，而且越来越受到关注。它指的是多个人 AI Agent 协同工作，就像一群蜜蜂或一个专家团队一样，比单个人工智能更有效地完成任务。这些 Agent 可以专注于不同的领域——一些处理客户互动，另一些优化营销策略，还有一些自动化运营——从而形成一个分布式智能系统。

作为一名数字经济学家执行研究员，我希望构建出我们所有人可以使用人工智能、AI Agent 以及区块链等其他新兴技术的方式。

Solopreneurs：您的人工智能数字合作伙伴

单干者的生活往往感觉像是在不断地扮演各种角色——既是首席执行官，又是营销人员、客户服务代表和战略家。这正是 AI Agent 成为游戏规则改变者的地方。与传统的自动化工具不同，AI Agent 是能够在最少监督的情况下推理、学习和执行任务的自主系统。它们充当数字助理，减轻重复任务的负担，同时增强创造力和决策能力。

DeepSeek 等开源模型的出现彻底改变了个体企业家部署 AI Agent 的方式。这些模型使企业家能够以较低的成本将 AI 驱动的解决方案集成到他们的业务中，让曾经专属的企业工具可供个体经营者使用。然而，企业必须谨慎对待这些开源解决方案。

正如赫尔特国际商学院教授 Priyanka Shrivastava 博士在《数字经济学家》项目讨论中指出的那样，“个体创业者在复杂的环境中摸索前行，平衡时间管理艺术和技能多样性，同时应对有限的资本和可扩展性的挑战。在竞争激烈的世界里，利用人工智能对于将这些挑战转化为成功的垫脚石至关重要。”

印度My Kind of Junk的创始人 Neha Prasad通过将 Adobe Illustrator 等 AI 驱动的设计工具与 Sensei 集成，重新定义了珠宝制作。这些工具可以自动执行复杂的设计任务，使她能够更快地进行迭代并专注于创新。同样，凤凰城的自由营销顾问 Sarah 通过使用 ChatGPT 进行初始内容草稿和使用 Jasper 进行专门的营销文案，简化了她的工作流程，将内容创作时间缩短了 60%。同时，她的 AI Agent Tidio 全天候处理客户咨询，让她可以专注于战略和高价值的客户互动。

对于个体企业家来说，AI Agent 不仅关乎效率，还关乎可扩展性。从处理行政工作到增强创造力，人工智能让个体企业主能够利用整个团队的力量开展业务，与更大的竞争对手公平竞争。通过采用 AI Agent，个体企业家可以将限制转化为机遇，释放新的生产力和增长水平。

小公司：打破成本障碍

由于认为 AI 需要大量投资，许多小企业无法挖掘其潜力。然而，今天的现实却讲述了一个不同的故事。以咖啡零售商 Grind 为例，该公司通过将 AI 融入其业务战略来改变其运营方式。通过与 Google 合作，Grind 利用 AI 工具简化营销、增强客户服务并生成富有洞察力的绩效报告。

关键在于从特定的、影响深远的领域开始。小型企业可以从使用人工智能社交媒体管理工具开始，用于内容调度和受众分析，或实施基本的聊天机器人来处理常见的客户查询。例如，BONIK 是一款支持区块链的 AI Agent，专为安全的金融交易而设计，它使用区块链来确保数据的完整性和透明度。

BPC-Morning Consult 调查的最新结果揭示了一个令人鼓舞的趋势：57% 的小企业主和高管在其运营中在一定程度上融入了人工智能，而近四分之一的人表示他们在公司内部“非常频繁”地与人工智能互动。

正如数字经济学家领袖 José Luis Carvalho 所说：“小企业主正在通过行业论坛、点对点学习和供应商主导的研讨会来了解人工智能。参加会议和社交活动有助于他们随时了解最新情况，同时通过博客、社交媒体和客户故事分享见解，让他们能够展示专业知识并探索人工智能如何应对其行业中的挑战。”

中型企业：通过智能实现扩展

对于中型企业来说，挑战往往不在于采用人工智能，而在于有效地将其扩展到整个运营领域。以 Elkem Silicones 为例，这是一家中型制造公司，它成功地将人工智能整合到多个部门。他们首先实施了人工智能驱动的预测性维护，这大大减少了设备停机时间和维护成本。

受这些结果的鼓舞，他们扩展了 AI 应用。通过与 Exceed.ai 合作，Elkem 每年管理超过 7,000 条线索，将转化率提高了 40%。这种整合使他们的销售团队能够专注于高意向的线索，简化运营并提高收入潜力。

另一个例子是总部位于日本的贸易联盟TradeWaltz，它结合了去中心化人工智能和区块链技术。通过使用去中心化人工智能预测和优化贸易路线，以及使用区块链来数字化和保护贸易文件，TradeWaltz 彻底改变了全球贸易运营。

澳大利亚工作场所安全和运营平台SafetyCulture也采用了 AI Agent 群。该公司集成了一个名为 Bosh 的 AI Agent ，它可以自主管理客户咨询、组织日程安排并简化安全审计。通过将任务分配给多个 AI Agent，SafetyCulture 减少了管理开销，使员工能够专注于战略增长和客户参与。

正如 Authentrics 创始人兼首席执行官 John Derrick 所说：“中大型企业面临着海量数据增长，但由于依赖人工驱动的流程，自动化已经落后。人工智能或“代码编码”打破了这一障碍，提供了比传统软件更高的效率和功能。虽然小型企业可以采用 ChatGPT 等工具，但大型组织需要针对其独特数据和用例量身定制的人工智能解决方案。正确的数据选择、质量控制和治理对于有效的人工智能性能至关重要。幸运的是，存在有效的工具来衡量、控制和确保人工智能系统的合规性。”

大型企业：以目标引领

大型组织在实施 AI 方面面临着独特的挑战，特别是在治理、与遗留系统的集成以及大规模维护道德标准方面。在接下来的十年里，达美乐不仅成为了一家更好的披萨公司，还转型成为了一家恰好销售披萨的科技公司。这一转变的核心是他们致力于利用 AI 和尖端技术来增强其运营的各个方面。

Domino's 建立了 DOM，这是一个由人工智能驱动的系统，可以快速准确地处理订单，彻底改变了客户体验。他们引入了实时配送跟踪，让客户能够前所未有地了解他们的订单。除此之外，他们还采用自动配送机器人进行创新，重新定义了食品配送领域的便利性和效率。

我很喜欢 HCL Software 在达沃斯举办的关于扩展大型企业 AI 的小组讨论。我在该小组讨论中举的一个例子是宝马。宝马开发了一个名为BMW Agents 的框架，通过多 Agent 协作自动执行任务。该系统采用一群 AI Agent ，它们共同处理复杂的工作流程，从而提高运营效率和灵活性。该框架设计为可扩展且适应性强，使宝马能够将 AI 驱动的自动化集成到公司内部的各个领域。

在与 AMD 人工智能/机器学习全球软件分析负责人 Balaji Dhamodharan 交谈时，他告诉我：“人工智能推动了现代创新，并推动了各个行业的变革。今天那些认识到其变革潜力的人不仅在塑造他们的行业，还在为未来制定蓝图。”

具有区域差异的通用框架

虽然人工智能和区块链的实施遵循各个组织的共同原则，但实际应用因地区、监管环境和区块链等新兴技术范式的不同而存在很大差异。从本质上讲，所有成功的采用都具有共同的基本要素：从明确的业务目标开始，注重数据质量，并优先考虑负责任的实施。

在欧盟，企业必须遵守 GDPR 要求，因此数据隐私、同意管理和去中心化数据框架在 AI 部署中至关重要。在亚太地区运营的组织通常专注于移动优先的 AI 解决方案，而北美公司通常优先考虑 AI 的可扩展性和与现有技术堆栈的集成。

AI Agent和区块链的关键在于数据

随着人工智能技术继续快速发展，保持实施策略的灵活性至关重要。还可以考虑集成区块链等互补技术以增强安全性和透明度，或边缘计算以缩短人工智能应用的响应时间。这些技术可以增强您的人工智能实施，同时为您的组织做好未来创新的准备。

随着企业将 AI 融入区块链生态系统，数据隐私和安全必须成为首要任务，以确保长期可行性和合规性。利用 AI（尤其是开源模型）的组织必须谨慎处理数据主权和区域合规性要求，同时降低通过模型交互导致数据泄露的风险。

例如，德克萨斯州在美国首次禁止在政府发放的设备上使用 DeepSeek。

敏感操作可能需要隔离解决方案来防止未经授权的访问，同时需要定期进行安全审核来监控 AI Agent 交互。制定明确的政策来确定哪些数据可以由外部模型处理，哪些不能由外部模型处理，这对于维护 AI 驱动的区块链应用程序的信任和安全至关重要。要确保这些技术的未来发展，需要采取积极主动的方法来平衡创新与严格的隐私保护。

AI Agent（和区块链）是伟大的平衡器

AI Agent 的采用之旅不再仅限于科技巨头或拥有大量 IT 预算的公司。从使用 AI Agent 简化工作流程的个体经营者到改变整个行业的全球企业，人工智能已变得触手可及，并在各个规模上受益。强大的开源模型的出现进一步使高级人工智能功能的使用变得民主化，但这种民主化必须与负责任的数据管理相平衡。

成功需要了解采用 AI 的普遍原则以及运营环境的具体要求。从小处着手，关注可衡量的结果，并在成功的基础上再接再厉。请记住，AI 不仅仅是一项技术升级，它是一种战略工具，如果正确实施，它可以改变您在当今数字经济中的运营和竞争方式。

随着我们不断前进，问题不再是是否采用 AI Agent，而是如何有效且负责任地采用。工具可用，成本可控，潜在收益巨大，不容忽视。去中心化人工智能和区块链进一步使这项技术民主化，确保为每个人提供安全、可扩展且透明的人工智能解决方案。

现在是 AI Agent、区块链等技术的时代，它适合每个人——但只有在采取适当的安全措施并尊重数据隐私的情况下才能实施。

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