原創 | Odaily星球日報（@OdailyChina）
作者 | 叮当（@XiaMiPP）
當紅炸子雞 OpenClaw 開始為隱私 AI 背書，「絕望的幣圈韭菜」似乎又開始找到了新的炒作方向。
也正是在這樣的敘事語境下，一批與隱私計算以及 AI Agent 基礎設施相關的項目，開始重新進入市場視野。Odaily 星球日報梳理發現，在這波討論升溫的過程中，已經有多个項目成為潛在受益者。
VVV（#133）
Venice 是一個主打無審查＋隱私的 AI 生成平台，定位為去中心化版的 ChatGPT。圍繞隱私 AI 的炒作起點正是來自 Venice。因為 OpenClaw 曾在官方文件中高亮推薦 Venice，但在 24 小時內又迅速移除。雖然推薦可以移除，但這一操作也讓更多人開始注意到 Venice 及其隱私優先特性。
與大多數 AI 項目不同，Venice 的核心敘事並非 AI 模型能力，而是隱私本身。在主流 AI 平台逐漸強化內容審查的背景下，AI 數據洩漏與模型訓練爭議持續累積下，這種「不記錄、不審查」的產品定位，恰好擊中了加密社區最敏感的價值觀。
在 AI Agent 熱潮迅速發酵的時代，Venice 剛好踩中了這個「時代紅利」。更為巧合的是，Venice 項目方正在主動削減 VVV 的代幣供應，減少通脹。需求增加碰上供應縮減，進一步強化了 VVV 代幣的正反饋預期。
閱讀參考：《OpenClaw 力挺 Venice.ai，代幣 VVV 一月暴漲超 500%》
NEAR（#43）
Near Protocol，這個曾以高性能著稱的老牌公鏈項目，在 AI 浪潮的衝擊下也正在展開積極自救。它不再只是追求 TPS 和低 gas 的“傳統 L1”，而是逐漸將敘事重心轉向 AI Agent 時代的執行層與結算基礎設施，試圖在新一輪技術週期中找到新的增長敘事。
自 2025 年開始，大力推進 NEAR Intents（意圖系統），這套系統讓用戶或 AI 代理只需表達「最終想要的結果」，後台會自動跨 35+ 條鏈完成複雜操作，無需手動橋接、換錢包或管路由。
2026 年 2 月 25 日，NEAR 正式升級此意圖系統，推出 Confidential Intents。此版本在原有意圖執行框架上引入了隱私計算能力，透過 Near 的隱私分片機制結合可信執行環境（TEE），使跨鏈交易在執行過程中能夠隱藏關鍵細節，例如兌換路徑、交易規模或具體策略。不過，它並不像 Zcash 或 Monero 那樣對所有交易實施強制隱私，而是為意圖執行增加了一層可選的隱私保護層。其主要目標並非匿名化交易，而是防止 MEV、搶跑以及三明治攻擊等鏈上套利行為，從而讓交易在執行過程中更加安全。
未來 AI 代理可能會成為區塊鏈的主要“用戶”，它們會自主擁有資產、跨鏈交易、執行策略、甚至互相協調。在這樣的設想下，區塊鏈不僅需要處理高頻交易，還必須提供可驗證執行、隱私計算以及跨鏈協調等能力。
Near 當前的佈局，正是圍繞這一想像展開。它試圖構建一個既能支援 AI 代理自動執行複雜任務，又能保證過程可驗證與安全的開放網絡。在 AI 浪潮不斷衝擊的背景下，這種轉型既可以被視為一次主動擁抱新敘事的嘗試，也可以理解為一個老牌公鏈在新週期中的自我重塑。
SAHARA（#295）
Sahara AI 的核心目標是構建一個去中心化、透明、安全的 AI 生態系統，讓 AI 的開發、訓練、部署和商業化過程更加公平和可信。項目致力於解決當前 AI 行業面臨的數據隱私、算法偏見、模型所有權不清等問題。
由於 AI Agent 的興起，正帶來一個新問題：這些 Agent 所使用的數據、模型和能力，究竟屬於誰？在當前的 AI 產業結構中，這個問題其實並沒有被很好地解決。訓練模型所需的數據往往來自大量分散的貢獻者，但最終收益卻高度集中在少數 AI 公司手中；模型開發者即便擁有技術能力，也往往只能依附於平台生態；而隨著 AI Agent 開始自主調用模型、數據與工具，整個價值鏈條會變得更加複雜。如果沒有一套明確的確權與分潤機制，未來的 AI 經濟很可能仍然會重複 Web2 的路徑，數據歸用戶所有，價值卻被平台攫取。
Sahara AI 正試圖在這一環節建立新的規則。其 ClawGuard 安全系統為 AI 代理提供可驗證的安全護欄，確保 AI 代理在預設規則內安全運行；數據服務平台（DSP）則允許用戶通過標註和貢獻 AI 訓練數據獲得代幣激勵，逐步形成一個去中心化的數據市場。在這一機制下，數據貢獻者不僅能夠參與 AI 模型訓練過程，還可以在數據被使用時獲得持續收益，同時平台也通過鏈上機制確保數據質量與隱私保護。
PHA（#601）
Phala Network 是一個基於 Substrate 構建的隱私智能合約平台，旨在為 Web3 應用提供可驗證的隱私保護計算服務。要理解 Phala 為什麼會受益於 AI Agent 熱潮，首先需要回答一個更基礎的問題：AI Agent 的運行究竟依賴哪些基礎設施？
如果將當前的 Agent 生態拆開，其技術棧大致可以分為幾個層次。最上層是模型層，即各類大語言模型或推理模型，例如 OpenAI、Claude 以及一系列開源模型；其下是 Agent 框架層，包括 LangChain、AutoGPT、OpenClaw 等工具，它們負責組織任務、調度模型並調用外部工具；再往下是執行環境層，也就是 Agent 實際運行代碼、調用 API、執行自動化任務的地方；此外還存在支付與身份層，用於處理 Agent 之間的支付、身份和信譽系統；而在最底層，則是算力與隱私層，負責保證計算過程可信、數據安全不被洩露。
從這個結構來看，Phala 所處的位置恰恰橫跨了執行環境層與算力隱私層。其核心技術——基於 TEE（可信執行環境）的機密計算網絡，使得 AI Agent 可以在鏈下安全運行程序，同時保證計算過程可驗證、數據不被外部窺探。這一點在 Agent 經濟中尤為關鍵。
在具體生態落地方面，Phala 也已開始與 AI Agent 項目產生結合。例如，Phala 與 ai16z 合作，為其 Eliza 多代理框架構建了 TEE 組件，將可信執行技術直接集成到 Agent 運行環境之中；與此同時，一些 AI Agent 發幣項目（如 aiPool）也採用了 Phala 的 TEE 技術來管理私鑰與鏈上資產。
未來，隨著 AI Agent 從「聊天工具」演化為能夠持有資金、執行交易甚至運營協議的數字實體，安全執行環境將逐漸成為整個 Agent 生態不可或缺的基礎設施層，而 Phala 正試圖佔據這一位置。
結語
在復盤這些項目時，一個有意思的發現是：這些代幣真正開始上漲的時間，其實都早於這兩天的推薦事件。也就是說，在 Venice 將“隱私 AI”推到台前之前，市場中已經有一部分資金提前注意到了這一方向，只是當時缺少一個足夠明確的敘事觸發點。OpenClaw 的推薦事件，只是一根點燃注意力的導火索。
事實上，無論是 a16z 還是 Delphi Digital，它們在 2025 年的年度投研報告中都將隱私和 AI 列為 2026 年重點關注賽道。只不過，當這些宏觀判斷真正落到市場時，往往需要一個具體事件來觸發共識。而在 2026 年初，隱私和 AI 就以這樣結合體的方式走到了我們的面前。
至於這究竟會成為下一轮長期趨勢，還是一次短暫的主題炒作，恐怕仍需要時間給出答案。