專訪 AllianceDAO 合夥人：Crypto 創業者正逃向 AI，90% 的 Crypto AI 都是偽命題

原文采訪：Jack，Blockbeats

原文編輯：Zhouzhou，BlockBeats

這輪週期，加密領域「活得最好」的一級投資機構當屬 AllianceDAO 了，至少在散戶口中，它仍然是那個「孵化出 10 億美元營收應用」的黑馬 VC。 當前加密市場一級慘淡，基金管理人在社交媒體上拿 IRR 和 DPI 爭相比慘，面對未來，有的基金「槍口啞火」轉做二級，有的基金停止運營不再募資。 在這個時間點，AllianceDAO 的創始合夥人 Qiao Wang 說：我們要增加投資，變得更加激進。

當然，Alliance 不是盲目樂觀，也不是盲目「他人恐懼我貪婪」。 擺在他們面前的，是一個敘事坍塌的 Web3 世界，和一個人才不斷流失的加密行業。 在 Crypto 與 AI 的岔路口，一家垂類 VC 怎麼做出選擇？ 如何定位自己？ 這不是一個簡單的問題，也是 Qiao Wang 真正需要思考和解決的，不過好在他明白：「這個行業里大多數 VC，不懂怎麼投應用層。」

「最懂中國」的美元加密 VC，聊 5 分鐘就決定是否「扣扳機」

從「川普吹」到「川普黑」，過去幾個月對美國政界態度變化最大的群體，可能就是幣圈人了。 自從特朗普發行 meme 幣$TRUMP 後，行業流動性開始走向枯竭，從 11 月特朗普當選後便持續升溫的看漲情緒也逐漸消弭，而解放日的「關稅黑天鵝」成了幣圈 180 度態度大反轉的導火索。

現在，許多幣圈人成了宏觀經濟的忠實愛好者，沒有人再關心市場上被低估的優質標的，或者「未來的加密敘事」，據行業媒體統計報導，一級市場的投融資活動也將至幾年來的歷史冰點。 但 AllianceDAO 決定投更多項目，為做到這一點，他現在和創業團隊聊 5 分鐘就能給出自己的判斷。

作為一家精益的初創企業，外部環境對我們的影響其實不大。 我們本來花錢就不多，精力有限時還是那些開支。 只要管理理念保持精益，影響就很小。

但我認為，中美之間最大的問題是互相不理解。 這種不理解是根本性的。 比如，美國對中國的加稅政策，以為能迫使中國讓步，但這完全誤判了形勢。 2018 年這種策略可能有效，但現在中國對美國出口的依賴已大幅降低，經濟也在轉型，主動減少了對美依賴。

此外，貿易戰反而讓國內更團結。 經濟可能有壓力，但外部威脅讓大家凝聚起來。 美國把這件事完全搞砸了。 當然，我不是專家，只是基於觀察的理解，希望大家多學習。

這種不理解確實根深蒂固。 美國過去十幾年，從政府到媒體再到社會，普遍把中國視為「敵人」而非競爭對手。 這種零和思維——「中國贏我們就輸」——主導了政策、文化和社會決策，短期內難以改變。 這從上到下都存在，是一時半會改不了的。

加密行業的情況好一些。 大多數從業者更聰明，對世界的認知比普通美國人更全面。 我接觸的人中，他們通常把中國視為值得尊敬的競爭對手，而非敵人。 這與美國主流媒體和政府的看法不同，普通美國人多受媒體影響，把中國當成威脅。

中長期看，宏觀經濟對加密行業的直接影響不大。 短期會有波動，因為市場會隨美股波動。 但特朗普之前簽署的幾個行政命令對加密行業非常利好，整體是積極的。 對我們的事業來說，重點還是尋找好項目，宏觀波動不會改變我們的投資邏輯。

我對加密市場的短期走勢沒有強烈判斷，因為存在兩股相反力量。 一方面，美股短期（3-6 個月）可能因經濟衰退或通脹數據顯現而下跌，拖累加密市場。 尤其是美股當前估值很高， 3-6 個月可能下行。 另一方面，全球流動性在增加，比如印錢，這可能推高加密資產價格。 這兩股力量誰更強，我無法預測。 所以，我對加密短期沒明確看法，但美股大概率會跌。

M2 的計算方式因人而異，比如是否包括中國或其他國家的數據。 但整體來看，全球 M2 在上漲，加密資產的長期走勢與 M2 高度相關。 短期內，其他因素如美股波動可能更主導市場。

過去一兩年，加密行業一級市場的 VC 投資基本持平。 如果二級市場（比如幣價）上漲而一級市場不動，說明一級市場表現不如二級市場。 一旦二級市場下跌，一級市場可能跌得更慘，未來一兩個季度可能繼續下行。 但 Alliance 的孵化營不受其他 VC 投資數量影響。 如果市場投資減少，我們反而可能投更多。 關鍵是有沒有好項目，沒有好項目我們不會盲目投資。

我們每天都在復盤和反思，但整體投資方法不會因某個賽道衰退而改變。 我們關注優秀團隊和有潛力的方向。 過去一年，我們優化了決策流程：以前會與團隊聊一小時，分兩次深入討論。

現在發現，仔細審閱申請材料後， 20 分鐘溝通就夠， 24 小時內決定。 因為早期信息有限，直覺和行業經驗更重要。 核心是團隊的邏輯清晰度、表達能力，以及對成功的渴望，這些往往 5 分鐘就能感知。

首先是邏輯清晰，能把複雜問題講得簡單。 其次是熱情，感受到他們真心想把事情做成。 剩下時間主要是了解我們不熟悉的領域或項目細節，但團隊的整體感覺 5 分鐘基本就能確定。 在最早期，團隊的方向或賽道可能不明確，這些不是關鍵因素。

Crypto 創業者「逃」向 AI

前段時間，IOSG 創始合夥人 Jocy 在社交媒體發文，表示自己投資組合裡又一個項目轉型去做 AI，並表達了對加密行業前景的擔憂。

「Crypto 創業者正逃向 AI」，這是一句令人傷心的話，但它的確是事實。 Qiao Wang 也不否認這種情況的存在，在最新一期 AllianceDAO 孵化營中，有三分之一的項目是純 AI 創業團隊，而在此前一期孵化營，純 AI 項目還只是很小的一部分，在這期間，還有不少項目都轉向 AI 領域。

加密 VC「被迫」入局 AI 領域投資或許正成為行業愈發普遍的現象，當自己的投資組合里莫名多出不少 AI 創業者時，基金管理人們似乎必須思考：自己在 AI 領域有什麼優勢？ 又該如何定位自己的基金？

我們最新一期孵化營有 25 個項目，約 1/3 與 AI 相關。 一部分團隊一開始就做純 AI 項目，另一部分原本做加密項目，後來轉型。 他們選擇我們，主要是因為團隊有加密行業背景，了解我們的孵化模式。

這些團隊之前在加密行業工作或創業，現在想做 AI，恰好知道我們，就申請了我們的項目。 他們做的 AI 項目多是垂直領域應用，比如教育、法律或廣告，行業經驗比 AI 技術背景更重要。

過去半年左右，從去年底開始。

有些團隊他們自己有非常強的想法，先做了決定，然後再來和我溝通。 而有一些團隊，他們會先想和我商量下一步該怎麼做，我也會給他們一些意見，甚至如果我覺得他們在某個領域對用戶、市場非常了解，我會給他們一些 AI 的 idea。 然後我們一起商量下一步該做什麼。 所以，基本上兩種情況都有。

我們非常警惕這個問題。 2021 年 Web2 轉 Web3 時，我們投了一些項目，後來發現部分團隊只是追風口。 現在與 AI 團隊溝通，我們會深入探討產品細節、目標市場、用戶痛點，以及他們為何做這個項目。 核心是判斷他們是否真正理解行業，是否解決真實問題。 最好是團隊為自己解決痛點，這種動機最真實。

創業失敗的最大原因是解決的問題不存在。 Web2 轉 Web3 的團隊常假設市場有需求，但實際未必。 現在與 AI 團隊溝通，我們最關注的是：目標用戶是誰？ 痛點是什麼？ 如何驗證痛點？ 最理想的情況是團隊解決自身問題，因為他們最了解痛點的真實性。

比如我們投的一個團隊，背景是 Uniswap 的產品經理，發現 TikTok 廣告成本高，用 AI 大幅降低成本，這就是痛點驅動的創業。 而且有的人他覺得如果我這個問題不解決的話就非常難受，因為我自己就有這個問題，所以他必須得去解決這個問題。

關鍵是項目能否提供大模型無法替代的價值，比如獨特用戶體驗或獨家數據。 以 Cursor 為例，它用 AI 輔助寫代碼，儘管依賴大模型，但通過開發者數據和優化的用戶體驗，價值隨大模型迭代而提升。

我們投資 AI 應用時，關注團隊對行業的深入理解和解決真實痛點的能力，而非單純技術背景。 主要是圍繞產品和市場：目標用戶是誰？ 解決什麼痛點？ 為何選擇這個市場？ 市場有哪些未解決的問題？ 每個項目不同，問題很具體，目的是確認他們是否深入思考，是否真正理解用戶需求。

是的，主要是對機會和風口的把握。 而且他們做這個事情本身也覺得非常有意思，這一點非常重要。

有意思是指他們覺得這個技術本身很有趣，而且它能解決用戶的痛點。 比如說，Crypto 過去十年最大的一個問題就是，很多團隊並沒有解決一個真正的問題。

但是在 AI 領域，他們可能會看到一些真正的痛點，覺得 AI 能夠幫助解決這些問題，這就是他們覺得有意思的地方。 明白了吧？ 你看，像你剛才提到的，很多大廠出來，比如騰訊，他們做的產品很強，市場推廣也很快，但最終還是要依賴發幣。 其實很明顯，這並不是在解決真正的問題，而只是為了賺錢。

是的，這肯定是會有影響的。 每一個在 Crypto 領域創業的人，都會受到這方面的影響。 可能是身邊朋友的影響，也可能是輿論的影響。 這種時候大家都會想一想：我為什麼還在做 Crypto？ 為什麼沒有去做 AI？ 這種心理其實很正常。

是的，上一輪週期有兩個主流敘事，一個是元宇宙，一個是 Web3 元宇宙。 我一直覺得那是一個『假敘事』，對我來說並沒有什麼真正有意思的東西。 不過，Web3 當時我覺得是非常有意思的，現在我仍然覺得很有意思。

Web3 做了一個我認為最核心的事情，就是去中心化的社交媒體。 這本質上是非常有意思的，因為它不能把這麼大的權力交給像 Twitter 或 Facebook 這樣的公司。 不過，可能當時用戶並沒有真正感受到對這個事情有特別大的需求，或者說技術還沒有發展到能解決用戶痛點的層次。

在應用層面，其實融資模式並沒有太大不同。 但我覺得 AI 在過去這幾年，真正的第一個 killer app，是顯著提升了開發者的工作效率。

你可能看到我最近發的一些文章，我從 ChatGPT 剛出來那會兒——大概是 2021 年 11 月開始，就陸續問我們投資的團隊一個問題：AI 對你們的工程效率提升有多大？

在剛開始那幾個月，他們的回答是效率提升大概在 20% 到 50% 之間。 但我每年都會追踪這個問題，最近一次是一兩個月前，我再問他們，他們的回答是：提升到了 2 到 4 倍。 從最初的 20% -50% 到現在的 2-4 倍，這是一個非常驚人的變化。

所以，如果這個趨勢持續下去，那未來 5 到 10 年裡，創業者所需要的資金其實會越來越少。 因為一個工程師，可能能完成過去四個工程師才能完成的工作。 基於這個判斷，我們現在的投資理念也變得很簡單：我們給你 50 萬美金，你帶著兩三個人去做，兩三個人可以堅持個兩年左右，應該就足夠你找到 product-market fit。

然後當你找到了 product-market fit，要么你已經開始賺錢了，可以開始招更多的人。 要么你去融資也會更容易，融一輪 Series A 或者偏後期一點的種子輪，再去招人、做規模化。 在這方面，其實無論是 AI 項目還是 Crypto 項目，只要是做應用層的，本質上是沒有什麼區別的。 當然，如果你做的是更底層、更基礎設施類的東西，那確實可能需要更多的錢，對吧？

我對 product-market fit 的定義其實是比較嚴格的。 在我看來，真正的 product-market fit 是指你的產品每週或者每月的增長率能穩定在 10% 到 30% ，甚至更高。 同時，你已經開始實現年收入七位數甚至更高。

而且最關鍵的是，用戶的需求是源源不斷地湧進來，甚至多到你團隊都很難應對，這種狀態我才認為是達到了 PMF。 如果按這個標準來看的話，目前從 Crypto 轉型做 AI，並且真的達到這種 level 的項目，我目前還沒有見過。

我覺得主要還是因為剛剛起步。 其實從 Crypto 轉型去做 AI，是最近半年左右才開始的趨勢，所以他們可能還需要更多時間去真正找到 product-market fit。

而且現在 AI 的競爭也非常激烈，可以說是「卷」得不得了。 幾乎每一個垂直領域，都有幾十個甚至上百個團隊在做類似的事情，競爭非常激烈。

會思考一些 branding 的問題，然後我們正在正在逐漸改進我們的 branding。 最終我們想做一個加速器繼續做 Crypto，但是也會做 Crypto 以外的。

因為其實科技它永遠都是就是一浪接一浪的那種感覺，然後每一浪可能會 5 到 10 年，可能更長一些，但是這一浪過去了，這個投資機會可能就沒有在最早期的時候多了，所以你這時候要看下一浪是什麼，於是最終我們會做各個領域的加速器。

我並沒有覺得風險係數更高，雖然 AI 確實競爭激烈，但它畢竟是一個很大的趨勢。 我覺得這個趨勢可能比加密貨幣要大一個量級。

所以，從整體上看，我並沒有覺得風險係數更高。 至於 AI 對加密貨幣的影響，肯定是有的，因為我親眼見到很多加密貨幣的創業者轉向做 AI 了。 就我個人的感覺以及從數據上來看，確實有不少人才流失到了 AI 領域。

我確實會擔心這個問題。 但其實我最擔心的，是我們投的這些創業者，他們最終能不能成功。

如果他們想轉型去做 AI，我會重點去確認兩件事。 第一，他是不是對現在做的事情已經沒有熱情了？ 是不是覺得現在的方向長期來看看不到好結果？ 這個我要搞清楚。

第二，他想做的新方向——比如 AI，他有沒有做好準備？ 他有沒有做成這件事所需要的能力和資源？ 更重要的是，他做的這個新項目，能不能真正解決用戶的痛點？ 如果這兩個問題的答案都是正面的，那我不會去阻止他們做新方向，我甚至會鼓勵他們去嘗試。

都有。 我覺得 Crypto 領域的人才流失有兩個主要原因，一個是 AI，這是我親眼看到的。 另一個是過去四年美國政府對 Crypto 的打擊。 這兩者加在一起，確實導致了很多人才的流失，無論是有願景的創業者，還是開發者。

嗯，對的。 其實過去半年，還是有一些 Web2 的人，他們想進來做 Crypto。 他們知道自己可以做 AR，但他們不想做 AR，而是選擇做 Crypto，因為他們覺得 Crypto 很有意思。 其實還會有這樣的人，可能有四五個吧。 我們也投了，我幾乎每一個過去半年到一年間從 Web2 轉做 Crypto 的人，我們幾乎都投了，因為我們覺得這樣的人非常有意思。

他們明明可以去做 AI，但卻偏偏要做 Crypto，而且他們有好的想法，我們就會去投他們。 這種人往往都非常有意思。 所以，還是有這樣的人，只不過反向轉向 AI 的人更多，可能這個方向的人數會多一兩個量級。

對，可能是高一兩個量級，不僅僅是 10 到 20 個，整個行業裡可能會有幾十到幾百個這樣的，甚至更多。

他們會做一些結合社交和投機的項目，比如他們看到像 Palm Fantasy、Moonchat，還有一些社交化的項目，雖然這些產品可能失敗了，但他們覺得執行上可能沒做好，但本質上的原理是非常好的。 所以他們想去做這個事情。

同時，他們也覺得 AI 領域太競爭激烈了，不確定自己能不能在 AI 領域成功，因此他們更想做一個既有意思又不那麼競爭激烈的項目。

我們現在投的 AI 項目不算多，大概在最近這一期中，AI 項目佔了大約 1/3 ，也就是七八個項目。 他們做的方向各式各樣的，比如有些是面向開發者的，類似之前的那種 Y Coding，用語言直接生成代碼，這個非常有意思。

還有我剛才提到的那個做 AI 視頻廣告的團隊，還有做面向小孩、中小學生甚至更小年齡段的教育項目的團隊。 還有一些是用 AI 做遊戲的，基本上是從語言生成直接轉化為一個遊戲。 各種各樣的都有了解，但是我們投的並不多。

而且我們投的這七八個團隊，全部都是從 Crypto 領域出來的。 你看，他們都是之前在 Crypto 做過 startup，或者是來自一些比較好的公司，比如 Uniswap、Coinbase 之類的。

這些團隊雖然有很強的 Crypto 背景，但就像我剛才說的，做 AI 應用的話，我覺得 AI 方面的經驗並不一定有太大幫助。

其實還是有一些背景很強的團隊是純做 Crypto 的。 不過，上一期的 AI 含量遠遠低於這一期。 上一期基本上是零，但後來可能會有一兩個團隊轉型做 AI。 他們進來時確實是做 Crypto 的，做了一段時間，可能半年左右，然後才轉型到 AI。

我覺得 90% 是一個偽敘事，但可能有 10% 會做出一些有意思的事情。 你可以把 Crypto 和 AI 想像成兩個大的圈，它們之間的交集其實非常小。 雖然這兩個圈本身都很大，但中間的交集可能非常小。 不過，在那個小小的交集裡，可能會有一些有意思的東西，比如去中心化訓練，可能會挺有意思的。

我們見過一些類似的項目，但大多數都是基礎設施類的，很多 VC 也在追這些項目，給他們非常高的估值，這使得我們很難參與。 雖然這些項目的團隊很強，我也很喜歡他們，但這類項目很難做，可能需要好幾年才能做好。 目前來看，去中心化的訓練還沒有取得太大進展。

最大的挑戰是，如何把每個數據中心訓練出來的小模型聚合在一起。 不同數據中心之間的數據傳輸是非常昂貴的，通過網絡傳輸這些信息的成本很高。 因此，去中心化的訓練是否能比中心化方式更便宜，仍然是一個未知數。

其實還是有一些非常大的基金，他們也沒有太多選擇，只能集中投資這種類型的項目。 所以，最終還是會有多個 VC 一起投資同一個大項目。

我覺得很多 VC 並不真正懂 Crypto 的應用層，所以他們只能投技術基礎設施，但這些基礎設施項目並沒有那麼多有意思的東西。 比如 Layer 2 ，現在市面上已經有幾百個了，你只能找到一些稍微有意思的賽道，然後集中力量去投。