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AI USB-C時刻MCP與以太坊融合破解壟斷之路

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AI USB-C時刻MCP與以太坊融合破解壟斷之路

AI 與 Ethereum 的協同進化：雙贏結合的深層邏輯

內容 | Bruce 編輯 & 排版 | 環(huán)環(huán) 設計 | Daisy

AI 進化史上的”USB-C時刻”，2024年11月，Anthropic 發(fā)布的 MCP 協議正在引發(fā)硅谷地震。這個被譽為”AI 界 USB-C”的開放標準，不僅重構了大模型與物理世界的連接方式，更暗藏著破解 AI 壟斷困局、重構數字文明生產關系的密碼。當我們還在爭論 GPT-5 的參數規(guī)模時，MCP 已悄然鋪就通向 AGI 時代的去中心化之路……

Bruce 近期在研究 Model Context Protocol（MCP），這是繼 ChatGPT 之后，在 AI 領域第二個讓他深感興奮的事物。因為它有望解決三個長期困擾他的核心問題：非科學家和天才如何參與 AI 行業(yè)并獲得收入？AI 與 Ethereum 的協同價值何在？如何實現 AI 去中心化，避免中心化大公司壟斷、審查，以及 AGI 毀滅人類的風險？

01、MCP 的核心價值

MCP 是一個開放標準框架，旨在簡化大型語言模型（LLM）與外部數據源和工具的集成。如果將 LLM 比作 Windows 操作系統(tǒng)，Cursor 等應用是鍵盤和硬件，那么 MCP 就是 USB 接口，支持將外部數據和工具靈活插入，供用戶讀取使用。MCP 提供了三種核心能力對 LLM 進行擴展：

– Resources（知識擴展）：為模型提供實時更新的知識庫
– Tools（執(zhí)行函數）：調用外部系統(tǒng)完成復雜任務
– Prompts（預編寫提示詞模板）：優(yōu)化人機交互體驗

MCP 的獨特之處在于其去中心化特性，任何人都可以開發(fā)、托管這些服務作為服務器，隨時上線或下線，確保網絡的靈活性和抗審查能力。

02、當前 LLM 的三大瓶頸

目前 LLM 依賴海量數據進行運算，將知識融入模型以實現對話輸出。但這種方式存在顯著問題：

1. 訓練成本高昂：大量數據和運算需要漫長的訓練時間和強大的硬件支持，且融入模型的知識往往是過時的
2. 部署困難：參數龐大的模型難以在本地設備部署，而大部分場景僅需部分信息
3. 信息時效性差：部分模型采用爬蟲方式獲取外部信息，但爬蟲限制和數據質量可能導致誤導性內容
4. 創(chuàng)作者權益缺失：AI 發(fā)展未惠及創(chuàng)作者，導致網站實施反 AI 措施，生成大量垃圾信息，降低 LLM 質量
5. 外部功能擴展受限：難以準確調用 GitHub 等接口，常因過時文檔生成錯誤代碼

03、胖 LLM 向瘦 LLM 的架構演進

當前的超大規(guī)模模型可視為”胖 LLM”，其架構包括用戶輸入信息后，通過感知與推理層進行拆解和推理，再調用龐大參數生成結果。基于 MCP，LLM 可演變?yōu)?#8221;瘦 LLM”：

瘦 LLM 架構下，感知與推理層將專注于解析全方位人類物理環(huán)境信息（語音、氣味、圖像、重力等），通過 MCP Coordinator 協調數百個 MCP Servers 完成任務。這種架構將極大降低訓練成本和速度，對部署設備的要求也大幅降低。

04、MCP 如何解決三大核心問題

AI USB-C時刻MCP與以太坊融合破解壟斷之路

1. 普通人如何參與 AI 行業(yè)？

任何有獨特才能的人，都可以創(chuàng)建自己的 MCP Server 對 LLM 提供服務。例如鳥類愛好者可分享多年鳥類筆記，當用戶搜索鳥類信息時，LLM 將調用相關 MCP 服務。創(chuàng)作者通過服務獲得收入分成，形成精準的創(chuàng)作者經濟循環(huán)。服務內容標準化，調用次數、輸出 token 都可精確統(tǒng)計。LLM 提供商可同時調用多個服務，讓用戶選擇和評分，確定服務質量和匹配權重。

2. AI 與 Ethereum 的雙贏結合

a. 構建 OpenMCP.Network 創(chuàng)作者激勵網絡：基于 Ethereum 實現智能合約，實現激勵的自動化、透明、可信和抗審查。MCP Server 通過提供穩(wěn)定服務獲得收入，LLM 提供商將激勵分配到被調用的 Server，確保網絡可持續(xù)性。簽名、權限驗證、隱私保護等可使用以太坊錢包、ZK 技術實現。

b. 開發(fā)鏈上操作相關的 MCP Servers：例如實現 AA 錢包調用服務，用戶可通過語言實現錢包付款，不暴露私鑰和權限。

c. 開發(fā)者工具：簡化 Ethereum 智能合約開發(fā)和代碼生成。

3. 實現 AI 去中心化

a. 知識和能力去中心化：任何人可創(chuàng)建和托管 MCP Server，注冊到 OpenMCP.Network 等平臺獲得激勵。沒有公司能掌握全部 Server。若 LLM 提供商給予不公平激勵，創(chuàng)作者可屏蔽該公司，用戶可更換 LLM 提供商，實現公平競爭。

b. 細粒度權限控制：創(chuàng)作者可保護隱私和版權，瘦 LLM 提供商通過合理激勵吸引高質量 Server 貢獻。

c. 能力差距逐漸抹平：人類語言有遍歷上限，演進緩慢。LLM 提供商需關注高質量 MCP Servers，而非盲目堆砌顯卡。

d. AGI 能力分散：LLM 僅處理語言交互，具體能力分布在各 MCP Server。關閉 Server 僅?；A語言對話，消除 AGI 對人類的威脅。

05、總體回顧

LLM + MCP Servers 的架構演進本質上是 AI 能力的去中心化，降低了 AGI 毀滅人類的風險。LLM 使用方式使其能對 MCP Servers 的調用次數和輸入輸出進行 token 級別統(tǒng)計和自動化，為 AI 創(chuàng)作者經濟系統(tǒng)奠定基礎。良好的經濟系統(tǒng)可驅動創(chuàng)作者貢獻高質量 Server，帶動人類發(fā)展，形成正向飛輪。創(chuàng)作者不再抵制 AI，AI 也會創(chuàng)造更多崗位和收入，合理分配類似 OpenAI 的壟斷利潤。這套經濟系統(tǒng)非常適合基于 Ethereum 實現。

06、未來展望

MCP 或類 MCP 協議將不斷涌現，大公司開始競爭標準定義。MCP Based LLM 將出現，專注語言處理的小模型搭配 MCP Coordinator 接入 MCP 網絡。LLM 將支持自動發(fā)現和調度 Server，無需復雜配置。MCP Network 服務提供商將出現，各具經濟激勵系統(tǒng)。若經濟激勵基于 Ethereum 智能合約構建，預計 transactions 將增加約 150 倍（按每天 1 億次調用量計算，目前 12s 一個 Block 包括 100 txs）。

本文網址：http://iy168.cn/news/2098.html

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