投研早报丨AI 市场的泡沫有多大/x402：代理式商业的早期信号/前 VC 投资人如何看待「VC 已死」的论调？
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👨💻 ChainFeeds 投研简报 ｜2025.12.17
1️⃣ AI｜AI 市场的泡沫有多大？
2️⃣ AI｜x402：代理式商业的早期信号？
3️⃣ 观点｜前 VC 投资人如何看待「VC 已死」的论调？
4️⃣ 研报｜机器人数据全景研报：通往物理世界 AGI 的「巴别塔」
5️⃣ 指标｜谁在真正使用加密？五个被忽视的关键观察指标
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1️⃣ 【长推】AI 市场的泡沫有多大？
导读：就算今天 C 端的市场渗透率翻了 10 倍，到了 3.75 亿人，24.4x P/S 的赛道估值放在什么行业都仍不便宜。
憨厚的麦总：先毛估一下市场规模，拿客户最多的 Chatgpt 为例，目前全球 8 亿左右的月活用户（已经渗透了 10% 的全球人口），其中付费用户为 3,500 万 - 4,000 万人，选 3,750 万作为中位数，大部分为 $20 每个月的用户，假设综合月客单价 $25 美元，Chatgpt C 端每年的收入为 112.5 亿美元。假设这 3,750 万的客群，平均每人会至少为 3 个 AI 服务付费，则总 C 端市场规模为 337.5 亿美元。（我认为平均 3 个已经算很乐观的假设，我自己算 AI 的重度用户，现在也就为 3-4 个 AI 产品付费，每个月 100 刀左右）。
那服务这些 AI C 端市场的企业市值有多少呢？假设我们不算一级市场的（毛估有 1 万亿左右吧），只算二级市场的七大科技巨头（magnificent seven），英伟达 $4.4 万亿、苹果 $3.9 万亿、微软 $3.7 万亿、亚马逊 $2.4 万亿、谷歌 $2.4 万亿、脸书 $1.7 万亿、特斯拉 $1.3 万亿除了英伟达的 $4.4 万亿市值比较纯粹是 AI 的，其他或多或少业务估值的重心都不在 AI 上，假设我们只取 25% 作为他们 AI 市值的权重（我觉得实际资本市场给 AI 的溢价要比 25% 高得多，为保守计算泡沫先取 25%）结果是 $8.25 万亿（当然这里还有非常非常多的 AI 企业没有被计算在内，AMD、Palantir、高通、Oracle.....）$8.25 万亿除以 $337.5 亿 = 244 倍 P/S。
怎么理解 244 倍 PS 这个数字呢？咱们可以参考一下 2000 年 3 月 24 号当天，com 互联网泡沫最高的那一天，那些头部企业的 P/S 估值在什么位置。Amazon（亚马逊）：19x。Cisco（思科）：35x。Qualcomm（高通）：22x。Microsoft（微软）：26x。IBM：3x。Oracle（甲骨文）：27x。Intel（英特尔）：16x。在互联网泡沫之后，上面的大部分企业，就算是亚马逊、微软这样的龙头股，都花了 10-15 年价格才涨回了 00 年泡沫的高点。当然，244x 这个数字并不能直接说明 AI 赛道就一定泡沫很大，因为实际上现在大部分 AI 赛道的收入并不是这 $337.5 亿的 C 端市场，而是在花钱买卡搭基建上，但最终企业们买卡搭基建也是为了服务这些 C 端市场，而这个 C 端市场至少在现在并没有大家想的那么大。（来源 ）
2️⃣ 【英文长推】x402：代理式商业的早期信号？
导读：x402 是通往某种「必然未来」的关键积木。本文主要叙述了链上真实发生了什么，x402 的真实需求是什么？及目前已经存在的有意思用例。
Lucas：自 10 月底 x402 活跃度开始上升以来，已经产生了 3.35 亿美元交易量、9200 万笔交易。但这些宏观指标本身意义不大，因为它们非常容易被刷。整体来看，Base 依然占据主导地位：约 86% 的 x402 交易笔数及约 89% 的交易量。这并不意外，毕竟 Coinbase 孵化了 x402 标准。但 12 月的数据完全不同。截至目前，Solana 已经占据：36% 的交易笔数及 77% 的交易量。仅 12 月前 10 天，就处理了 300 万美元，是 11 月整月的 3 倍。
我们通过图表对过去一个月按类别划分的 x402 交易量。你需要关注两种颜色：红色：代币发行 & 公平铸造（也就是 meme 交易）及黄色：代理对代理服务（Agent-to-Agent）。11 月大部分时间，红色占据主导。但 11 月末，黄色开始出现，然后迅速放大。几乎所有黄色交易量，都来自 Solana 上的三个服务器：@dexteraisol、@dexfun_ai 及 @x402monopoly。
接下来会遇到的挑战：
1）发现机制：找到合适的 x402 服务并不容易，促成方会扮演关键角色。
2）信任问题：如何在交易前验证服务可靠性？ERC-8004（代理身份标准）是重要一步。
3）商家采用：x402 是供给侧驱动的，API 和服务提供方必须先集成，代理才能使用。
4）更多标准缺失：退款、撤销、订阅、纠纷处理都尚未标准化。一个开放协议不足以支撑完整支付生态。【原文为英文】（ 来源）
3️⃣【长推】前 VC 投资人如何看待「VC 已死」的论调？
导读：整体上 VC 不会死，会一直活下去，推动这个行业继续向前。
Lao Bai：亚洲 VC 应该是这一轮最惨的，从今年开始基本上头部几个关停的关停，解散的解散，剩下几个几个月可能都见不到一次出手，专注于当前 Portfolio 的退出，募集新一期的资金也比较困难。欧美二三线上半年还是相对 OK 的，跟他们的 LP 结构与资金体量有关，但下半年尤其近一两个月也明显出现亚洲 VC 的一些势头，出手频率不断降低，有些也干脆不投了，或者转型纯 Liquid Fund。欧美一线那几家貌似影响不大，至少表面上看起来是这样的。
VC 整体不会死，这个其实没什么好担心的，行业但凡死不了，VC 也就死不了。不然新的 idea，新的技术，新的方向，谁来给资源去实现？总不能说完全依靠 ICO 或者 KOL 轮吧？ICO 更多是为了带部分散户和社区上车 + 造势，KOL 轮主要负责传播，这些都是项目中后期发生的事情。在最早期就一两个 Founder+PPT 的阶段，只有 VC 才能真的看懂且真的给钱。我在 ABCDE 两年多聊了 1000 多个项目，最终只投了 40 个。这精挑细选的 40 个估计还得死掉二三十个。大家能在市场上看到的很多你们觉得垃圾的项目，已经是筛过好多遍相对精品的了，不然这 1000 多号项目都开 ICO，都开 KOL 轮，散户甚至包括 KOL 们看得过来分辨的过来么？
VC 的口碑和品牌最重要的其实不是看在散户那里你有多出名，而是看 Developer，或者说 Founder 们愿不愿意拿你的钱，为什么选择拿你的钱而不是拿另一家 VC 的钱，这才是 VC 的真正护城河。这一轮下来 VC 明显跟 CEX 类似，从之前的金字塔结构往图钉结构上转。我们从上上轮的看叙事和白皮书（甚至不看白皮书，比如 17 年那会李笑来一个 Idea 融资上亿），过渡到上一轮的看 TVL，VC 背书，叙事，Trasaction…… 过渡到这一轮的看真实用户数，看协议收入…… 感觉总算是逐步靠近了美股那个方向。我一直对 Web3 有信心的很大一个原因，是因为这个行业聚集了世界上最聪明的一帮人。（ 来源）
4️⃣ 机器人数据全景研报：通往物理世界 AGI 的「巴别塔」
导读：本文基于行业研究与实践案例，系统梳理机器人数据产业的现状、核心挑战、技术路径、市场格局以及未来发展趋势。中文版本由 Foresight News 编译发布。
Codatta：机器人数据行业正受到 AI 训练需求与具身智能浪潮的双重推动，市场进入快速扩张阶段。在 AI 侧，全球 AI 训练准备与数据管理市场在 2023 年已达到 55 亿美元，复合年增长率约为 19%，预计到 2027 年将增长至 110 亿美元。这一市场为高质量、多模态、可复用数据提供了长期、稳定的需求基础。与此同时，2023 年被广泛视为「具身智能元年」，全球在机器人与具身智能方向的投资规模约为 120 亿美元。与传统视觉或语言模型不同，具身智能对数据的要求更加苛刻，不仅需要感知数据，还需要涵盖动作、轨迹、交互反馈等复杂信息。这使得机器人专业数据成为不可或缺的关键资源。预计从 2025 年开始，机器人专业数据需求将进入实质性启动阶段，市场规模约 3 亿美元，并有望进入高速增长通道。随着服务机器人、工业机器人和专用机器人在更多真实场景中落地，数据需求将从实验室级快速演进为产业级，机器人数据行业有望成长为支撑整个具身智能产业的重要基础设施。
机器人数据的核心挑战在于高昂且结构复杂的采集成本。无论是公共数据、运动捕捉数据，还是机器人真实操作数据，都需要在设备、人员和技术体系上进行长期、重资产投入。以轨迹数据为例，即便不计入研发与运营成本，单纯的数据采集投入已十分可观。公共数据的处理和存储每年约需 5 万美元，而根据数据规模不同，整体投入可达每年 200 万至 1000 万美元。运动捕捉方案中，68 名人员每天可采集约 19 万条轨迹，若年需求达到 5000 万条，则需要约 17 名专业人员与价值 340 万美元的 NOKOV 动捕设备。在更接近真实应用的机器人数据采集中，成本进一步上升。112 台机器人每日可采集约 14 万条轨迹，若年目标同样为 5000 万条，需要至少 15 台单价 20 万美元的机器人以及 30 名操作人员，硬件与人力投入约 600 万美元。若三年累计采集 5 亿条轨迹，仅数据采集投资就高达 1.82 亿美元，加上工程研发与日常运营，总投入约 2.3 亿美元。这一成本结构决定了机器人数据行业天然具备高进入门槛。
当前机器人数据行业呈现出明显的分化格局。海外厂商以 SaaS 化和工具化为主，代表企业如 Roboflow、Labelbox 和数据合成公司 Reverie，重点提供 API 工具、云端数据管理与合成能力。国内厂商则更偏向定制化服务，围绕数据托管平台、定制数据采集工厂和标准机器人硬件展开，与研究机构和产业方深度协作，提供数据集、训练托管及定制模型解决方案。从长期来看，机器人数据行业的目标是成为专业机器人领域的「HuggingFace + ImageNet」，构建标准化、开放的数据生态，为全球机器人开发者提供通用数据集、工具链和社区支持。然而，这一目标仍面临多重挑战，包括多模态数据缺乏统一标准、设备与算力成本高企、真实场景复杂且高度动态等问题。未来的发展方向在于开放数据生态建设、AI 驱动的数据自动化，以及边缘计算与云数据湖的深度融合。通过提升数据采集与标注效率、降低单位数据成本，机器人数据行业有望释放具身智能的真正潜力，成为推动机器人产业规模化落地与智能化升级的关键力量。（来源）
5️⃣ 【英文长推】谁在真正使用加密？五个被忽视的关键观察指标
导读：本文概述了 5 个作者会在 2025 年重点观察的「非传统指标」，用来判断加密行业是否真的在被采用、是否重新获得动能。
nairolf：Threadguy 的直播，已经成为加密用户最核心的媒体触点之一。如果你在 2025 年第一次接触加密，这很可能就是你落地的第一个地方。直播。强观点。好嘉宾。真人。这才是大众加密媒体真正长什么样。我愿意把「平均观看人数」当作以下指标的代理变量：整体市场对加密的兴趣、散户好奇心及加密作为一种文化现象的相关。如果这个数字持续上升，那我们大概率真的回来了。Polymarket 在 2024 年大选期间验证了 PMF，并且在 2025 年再次证明了这一点。更有意思的是：相当一部分用户甚至没有意识到自己在用加密。这才是终极理想状态。但 Polymarket 仍然存在一个真正的风险点：结算信任。
你肯定已经听过这些说法了：「消费级 DeFi」、「低风险 DeFi」及「任何人都能用的 DeFi」。我认为这是未来几年最重要的采用驱动力之一。真实的人，把闲置现金放进加密里使用。谁会不买这个故事？对我来说，关键不是用户数，而是有多少人愿意把有意义的钱交给这些应用。Aave App 会是一个显而易见的基准，但也有大量新应用专门为这个使用场景而生。这显然是加密可以实现规模化胜利的地方。一切都已经就绪了。现在看起来更像是个分发问题。全球采用 ≠ 全世界都变成美国人。我非常坚定地认为，消费者希望持有本币计价的稳定币。美元稳定币会继续占据主导地位，这毫无争议。但非美元稳定币的增长是一个极佳的观察指标，用来衡量：真正的全球化采用、构建者是否在为真实用户优化（而不只是 CT）、本地监管是否逐渐清晰及外汇摩擦是否正在被隐形化。如果这些稳定币供应在增长，说明加密正在变得「本地化」。而这点非常重要。
为出入金支付 1–2% 的手续费，从一开始就不该被当成正常现象。这几乎就是变相掠夺，也直接让用户不想用加密。这个成本必须尽快趋近于零。更低的出入金手续费意味着：用户摩擦大幅降低、这一层开始出现真正的竞争及加密整体看起来不再那么榨取型。你可以把 UX 做到极致。但如果出入金来回还要 3–5%，大规模采用永远不会发生。真的。【原文为英文】（ 来源）