AI 在大約兩年內從效率工具轉變為商業重塑。 現在我們看到第三波：AI 作為商業的核心基礎設施。 真正的問題不是這是否會發生，而是誰能夠捕捉到價值以及如何捕捉。

在接下來的十年中，最具防禦性的資產不會是 AI 應用程式或介面。 它們將是基於特定領域數據訓練的專業模型，並直接整合到操作中。 價值正在轉移到模型層。

但有一個瓶頸：隨著你將 AI 更深入地融入業務，雲端成本會不斷增加。 像 AWS 和阿里巴巴這樣的雲端服務提供商無法將推理的價格定在低於託管成本的水平。這是一個硬性上限。

這就是為什麼我們相信這一波的第三浪將由去中心化的AI主導。 代幣經濟學可以打破集中式提供者所困於的價格底線，同時促進對模型貢獻者的擁有權、治理和一致的激勵。

將 AI 視為基礎設施，透過加密的視角： - 基礎模型（Llama, Qwen）= 第一層 - 微調模型 = 第二層（專門化，針對特定任務更便宜） - 推理 = 燃料（每次執行的成本） - 模型代幣 = 價值捕捉 模型經濟正在成形，推動力來自於真實的模型使用。

我們正在建立 FOMO 以實現這一目標。 一個以代幣為基礎的特許經營模型，重新思考推理經濟，並將模型轉變為鏈上資產。 下一波 AI 突破不僅屬於大型科技公司，而是屬於任何能夠訓練、擁有和發展自己模型的人。