JustinW

Neutral. Skeptical. Balanced.
Only my personal opinion.
💼 Strategy & Marketing Consulting @PharosInsights | 📖 @LSEEI

[Pharos @PharosInsights]

Proof of Future: Global Youth Web3 IdeaLab
█▒▒▒▒ 40%

Calling all YOUNG MINDS to join #ProofofFuture #Contenthon from Sep 18: https://t.co/qc1H1RgqLe

💡CREATORS TRACK
💡BUILDERS TRACK (co-presented by @solana @solana_zh @solana_devs and @AethirCloud)

🏆$30K + Internship

[JustinW @JustinwYQ]

@hoidya_ 写写传播一下让大家知道有这个项目后，再做线下聚会，循序渐进嘛

[JustinW @JustinwYQ]

VC币的退出路径演变成了“币安 Alpha + Bybit 现货”，换取上币安合约和现货的机会，同时保持一点的套现机会。（OKX 因为走合规合规近期基本不上币）

虽然最近频频出公关问题，但是这个夏天看起来会是 Bybit 现货的夏天。

BTW 本来想看看去除刷量CEX的现货交易量，但是数据难翻，看看 CMC 的好了

[brucexu.eth @brucexu_eth]

最近在研究 Model Context Protocol（MCP）。这是继 ChatGPT 之后，在 AI 领域第二个让我非常兴奋的东西，因为它有希望解决我思考多年的三个问题：

1. 非科学家和天才，普通人如何参与 AI 行业并获得收入？
2. AI 和 Ethereum 有什么双赢的结合之处？
3. 如何实现 AI d/acc？避免中心化的大公司垄断、审查，AGI 毁灭人类？

首先 MCP 是什么？

MCP 是一个开放标准框架，可以简化 LLM 与外部数据源和工具的集成。如果我们把 LLM 比作 Windows 操作系统，Cursor 等应用是键盘和硬件，那么 MCP 就是 USB 接口，支持将外部数据和工具灵活插入，然后用户可以读取使用这些外部数据和工具。

MCP 提供了三种能力对 LLM 进行扩展：Resources（知识扩展）、Tools（执行函数，调用外部系统）、Prompts（预编写提示词模板）。MCP 可以由任何人进行开发和托管，以 Server 的方式提供，可以随时下线停止服务。

我认为 MCP 是 LLM 架构演进必然出现的东西。

目前 LLM 使用尽可能多的数据进行大量的运算并生成大量的参数，将知识融入到模型里面，从而实现对话输出相应知识。但是存在比较大的几个问题：

1. 大量的数据和运算需要大量的时间和硬件，用于训练的知识通常是过时的。

2. 大量参数的模型，很难在本地设备进行部署和使用，但实际上使用者大部分场景可能并不需要全部信息完成需求。

3. 部分模型采用爬虫的方式读取外部信息进行运算以实现时效性，但是由于爬虫的限制和外部数据的质量，可能产出误导性更强的内容。

4. 由于 AI 并没有很好的给创作者带来利益，很多网站和内容开始实施反 AI 措施，生成大量垃圾信息，将会导致 LLM 的质量逐步下降。

5. LLM 很难扩展到方方面面的外部功能和操作，例如准确调用 GitHub 接口实现一些操作，它会按照可能过时的文档生成代码，但无法确保可以精准执行。

胖 LLM 和瘦 LLM + MCP 的架构演进可能：

我们可以将目前的超大规模模型视为胖 LLM，其架构可以以下面简单图示表示：

用户输入信息之后，通过 Perception & Reasoning 层对输入进行拆解和推理，然后调用庞大的参数进行结果生成。

基于 MCP 之后，LLM 可能聚焦在语言解析本身，剥离出去知识和能力，变成瘦 LLM：

瘦 LLM 的架构下，Perception & Reasoning 层将会关注如何将全方面的人类物理环境信息解析成为 tokens，包括但不限于：语音、语气、气味、图像、文字、重力、气温等，然后通过 MCP Coordinator 编排和协调多达数百的 MCP Servers 完成任务。瘦 LLM 的训练成本和速度将会极速提升，对于部署设备的要求变得很低。

为什么我对于这种架构演进保持乐观？因为用户使用 LLM 的核心诉求是得到快速、低成本得到高质量、准确的知识，或者精准完成相关任务。基于 MCP 的模式，用户将支持按需付费得到高质量的 MCP 知识和功能而非大公司通过海量数据炼丹出来的结果。

回头来看我们开始的三个问题，瘦 LLM + MCP 如何缓解？

1. 非科学家和天才，普通人如何参与 AI 行业？

任何有独特才能的人，都可以创建自己的 MCP Server 对 LLM 提供服务。例如一个鸟类爱好者可以将自己多年的鸟类笔记通过 MCP 对外提供服务。当有人使用 LLM 搜索跟鸟类相关的信息，就会调用到当前鸟类笔记 MCP 服务。创作者也会因此获得收入分成。

这是一种更为精准和自动化的创作者经济循环，服务内容更加标准化，调用的次数、输出的 token 都可以很精准的统计。LLM 提供商甚至可以同时调用多个鸟类笔记 MCP Servers 让用户选择和评分来确定谁的质量更好获得更高匹配权重。

目前现状是创作者的成果被 LLM 爬取白嫖，变成了商业公司的利益，需要想办法反 AI 抓取。未来则变成一种重要的谋生手段，相比目前的创作平台更加自动化和去平台依赖（一个 MCP Server 可以被多个 LLM 服务商调用）。

2. AI 和 Ethereum 有什么双赢的结合之处？

a. 我们可以基于 Ethereum 构建一个 https://t.co/mmdo791o4X 创作者激励网络。MCP Server 需要托管和提供稳定的服务，用户对 LLM 提供商付费，LLM 提供商将实际的激励通过网络分配到被调用的 MCP Servers 上从而维持整个网络的可持续性和稳定性，激发 MCP 的创作者持续创作和提供高质量内容。这一套网络将需要使用智能合约实现激励的自动化、透明、可信和抗审查。运行过程中的签名、权限验证、隐私保护都可以使用以太坊钱包、ZK 等技术实现。

b. 开发 Ethereum 链上操作相关的 MCP Servers，例如 AA 钱包调用服务，用户将支持在 LLM 里面通过语言实现钱包付款而不暴露相关私钥和权限给 LLM。

c. 还有各种开发者工具，进一步简化 Ethereum 智能合约开发和代码生成。

3. 如何实现 AI d/acc？避免中心化的大公司垄断、审查，AGI 毁灭人类？

a. MCP Servers 将 AI 的知识和能力去中心化，任何人都可以创建和托管 MCP Servers，注册到例如 https://t.co/mmdo791o4X 这样的平台上面之后按照调用获得激励。没有任何一个公司可以掌握全部的 MCP Servers。如果一个 LLM 提供商给予不公平的激励到 MCP Servers，创作者将支持屏蔽该公司，用户得不到优质结果后将会更换其他 LLM 提供商实现更公平的竞争。

b. 创作者可以对自己的 MCP Servers 实现细粒度的权限控制以保护隐私和版权。瘦 LLM 提供商应该通过提供合理的激励来让创作者贡献高质量的 MCP Servers。

c. 瘦 LLM 能力差距将慢慢抹平，因为人类的语言是有遍历上限的，演进也很缓慢。LLM 提供商将需要把目光、资金瞄向高质量的 MCP Servers，而非重复使用更多显卡炼丹。

d. AGI 的能力将得到分散和降权，LLM 仅作为语言处理和用户交互，具体能力分布在各个 MCP Servers 里面。AGI 将不会威胁到人类，因为关闭 MCP Servers 之后就只能进行基础语言对话。

更进一步总体回顾：

1. LLM + MCP Servers 的架构演进，本质上是将 AI 能力的去中心化，降低了 AGI 毁灭人类的风险。

2. LLM 的使用方式，使其对 MCP Servers 的调用次数和输入输出可以做到 token 级别的统计和自动化，为 AI 创作者经济系统的搭建奠定了基础。

3. 好的经济系统可以驱动创作者主动贡献创作高质量 MCP Servers，从而带动整个人类的发展，实现正向飞轮。创作者不再抵御 AI，AI 也会提供更多岗位和收入，将类似 OpenAI 这样的垄断商业公司的利润合理分配。

4. 这一套经济系统，结合其特性和创作者的需求，非常适合基于 Ethereum 实现。

下一步的剧本演进：

1. MCP 或者类 MCP 的协议将会层出不穷，几家大公司将开始竞争标准的定义。

2. MCP Based LLM 将会出现，专注于解析和处理人类语言的小模型，附带 MCP Coordinator 接入 MCP 网络。LLM 将支持自动发现和调度 MCP Servers，无需复杂手工配置。

3. MCP Network 服务提供商将出现，每家有自己的经济激励系统，MCP 创作者将自己的 Server 注册和托管即可得到收入。

4. 如果 MCP Network 的经济激励系统使用 Ethereum 构建，基于智能合约，那么 Ethereum 网络的 transactions 保守估计将增加约 150 倍（按照非常保守的每天 1 亿次 MCP Servers 的调用量，目前 12s 一个 Block 包括 100 txs 计算）。

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这只是我目前的初步想法，欢迎关注我 @brucexu_eth 获得后续的实验结果和更多想法。

[JustinW @JustinwYQ]

@0xJaleel_eth 写得好！

[JustinW @JustinwYQ]

在挑选项目方面，当然也有要求，最重要的是有几十万美金的市场预算，可以支持社区、品牌甚至更多的市场花样。（因为控盘要求，不会散出大量代币，所以肯定基本是花现金做市场营销。）

能拿出这么多资金做市场的项目一定不会太差，所以自己以代币作为咨询费用的收益也会有保障。

[JustinW @JustinwYQ]

Blockbeats 这篇真的很好，大家都看！

《这是VC的冬天，却也是KOL Agency的春天》 https://t.co/bxOONrCz2k

这段时间一直在探索 Web3 战略咨询，相较于长期可见效的传统咨询，Web3 的结果导向性或者说上币导向型更强。

甲方更需要一个大包大揽的团队来教育、指导、商量和执行，确保顺利上币。

[JustinW @JustinwYQ]

逐渐的Agency开始将所有资源串到一起：
- 工作室负责产品数据端
- KOL负责市场宣传
- 运营品牌团队负责叙事和交互产品设计
- 技术负责产品开发
- MM团队负责做市和代币流通把控
- 地推团队负责TGE后的代币售卖或OTC
Agency成为一家复合的公司，送项目上流动性更好的交易所，拿钱收代币，陪伴项目成长。

[JustinW @JustinwYQ]

@0xCryptoUni @Humanityprot 好事，花太多钱在前期就没钱上交易所和拉盘了

[JustinW @JustinwYQ]

@JackyonchainX 这个项目？All in 群里还真提过这个想法，没想到真有人做了😈😈😈

[JustinW @JustinwYQ]

@Moon1ightSt 一路看着月光成为大标杆👀

[JustinW @JustinwYQ]

@roger9949 司美格鲁肽大卖

[JustinW @JustinwYQ]

@JackyonchainX 我都拿我的号当测试工具 😂 已经没所谓了

[JustinW @JustinwYQ]

因为 $GPS ，做市商再一次成为焦点讨论对象。

突然觉得做市商也可以搞一个“白帽做市商”和“黑帽做市商”。

不过，做市商总在黑暗处，这件事情慢慢也就淡了。

[JustinW @JustinwYQ]

@hoidya_ 努力就是为了可以让自己拥有“选择的权利”，我也鸡汤文学一下 hh。

其实每个人都有自己的想法，我还是秉持一个尊重且保持距离的态度。

[JustinW @JustinwYQ]

@Juu17__ @Juu17Brands 项目方擦亮眼睛呀，有良心的做市商不多了 😅

但很多项目方不太懂做市，最后即使想做好项目，盘子已经被砸透了，项目想再起来就太难了。

[JustinW @JustinwYQ]

gmonad 💜

just did some research on @monad_xyz

a super interesting layer with a super strong community

will draft a report after my exam 😮‍💨

[JustinW @JustinwYQ]

@EvanCrypto17 @KaitoAI @TrustWallet 应该是使用了 Sign 的空投发放技术，但是通过 C 端收费盈利

[JustinW @JustinwYQ]

@EvanCrypto17 @KaitoAI @TrustWallet Sorry，是 0.0015 ETH

[JustinW @JustinwYQ]

@EvanCrypto17 如果你有领取 @KaitoAI 或者 @TrustWallet 的空投，你可以看一下钱包交互。领取空投的时候和合约交互，会发送一笔非常小的费用，那个就是 sign 的盈利流水来源。

比如在领取 @KaitoAI 时，会发送 0.015 ETH。这里你可以查到信息： https://t.co/xwLaByLp8U