估值 5 倍暴涨：Web3 老兵如何提前下注 AI

Alex Atallah 的两次反共识押注，深刻诠释了这种'提前搭桥'的能力。2018 年，他与 Devin Finzer 共同创办 OpenSea 时，NFT 概念尚未进入大众视野，市场日交易量甚至不足几万美元，但他敏锐地捕捉到 NFT 交易极度碎片化、缺乏统一入口的问题，率先构建了基础设施。2023 年，他再次创立 OpenRouter，当时行业普遍默认'选定一个 AI 模型供应商用到底'，开发者并未意识到接口标准不统一带来的锁定风险。Atallah 却预判'碎片化终将被聚合'，在共识形成前便完成了布局。 Woofun AI 整理数据显示，OpenRouter 在三个月前的融资估值仅为 13 亿美元，而此次被 Stripe 收购的估值高达 70 亿美元，5 倍的涨幅仅用了一个季度。Stripe 支付的巨额溢价，购买的不仅是 API 网关，更是这套经过市场验证的判断力。 Kris Marszalek 则展现了另一种'抢入口'的竞争逻辑。作为 Crypto.com 的联合创始人兼 CEO，他一贯擅长通过重金购买域名、体育场冠名权及超级碗广告来争夺用户入口。2025 年 4 月，他以加密货币结算的方式，花费 7000 万美元买下 AI.com 域名，创下公开披露的域名交易最高纪录。 这一举动并非单纯的资产收购，而是基于对未来的深刻洞察：当 AI 从'回答问题'进化为'替用户执行任务'的 AI Agent 时，谁将成为新的数字入口？Marszalek 赌的是这个尚未成型的赛道门牌号，将过去争夺钱包和交易所流量的经验，平移至 Agent 时代的入口争夺战中。 Emad Mostaque 的开源路线，则体现了从 Web3 理念到 AI 破局的延续。他在进入 AI 领域前长期关注比特币和以太坊，2019 年曾发起 Symmitree 项目，试图利用区块链降低贫困地区获取数字技术的门槛，但因医院、政府及科技公司不愿开放数据而失败。这次挫折让他提前得出结论：AI 模型迟早会走向开源对抗闭源的路线。2022 年，他发布开源图像生成模型 Stable Diffusion，挑战了'顶级 AI 模型必须由少数巨头掌握'的主流叙事。Stable Diffusion 允许模型下载、二次开发及社区构建，打破了商业闭源模型的护城河，这与早期 Web3 将能力开放给开发者和社区的理念高度相似。 FTX Future Fund 的人才分流，进一步揭示了 Web3 资本狂热期留下的人才特质。该基金由 SBF 资助，专注于筛选可能影响人类未来的长期项目，曾向 Anthropic 投资 5.8 亿美元。基金虽随 FTX 崩盘消失，但其'提前判断关键变量'的训练成果得以保留。Avital Balwit 曾在此负责评估 AI 安全等项目，后进入 Anthropic 成为 CEO Dario Amodei 身边的重要决策成员。 而 Leopold Aschenbrenner 则走向另一条路径，他加入 OpenAI '超级对齐'团队，并凭借 165 页长文《Situational Awareness》成为 AI 圈备受关注的年轻研究者，因提前押注 AGI 浪潮被誉为'AI 新股神'。一个进入 AI 公司最高层，一个进入 AI 投资市场，同一个消失的机构输送出不同类型的人才，说明 Web3 牛市留下的不仅是协议和代币，更是一群熟悉技术未成熟、规则未定型但资本已下注环境的人。 然而，判断力与杠杆的博弈，揭示了这种能力的风险边界。Aschenbrenner 用《Situational Awareness》的名声募资成立同名对冲基金，从 2024 年 7 月到今年 6 月，净回报超过 439%，规模一度冲到 450 亿美元，证明其对 AGI 方向的判断准确。但今年 7 月，该基金用 400% 的杠杆重仓半导体和 AI 基础设施股，单月跌超 35%，高盛 (GS.US)、摩根大通 (JPM.US)、美国银行 (BAC.US)三大做市商同时发出追加保证金通知。 他被迫将约 160 亿美元的公开持仓以约 10% 的折价打包卖给对冲基金巨头 Citadel（创始人 Ken Griffin），450 亿美元的规模一个月内跌到只剩约 100 亿美元。同样，Stability AI 的 Emad Mostaque 也在 2024 年初因内部争议离开 CEO 职位。这表明，看对技术方向不等于能赚到钱，杠杆和仓位管理才是决定输赢的关键变量。 这批 Web3 人才带入 AI 的核心能力，可拆解为三种敏感度：对基础设施缺口的敏感，如 Atallah 从 NFT 交易到模型路由的布局；对新入口的敏感，如 Marszalek 从 Crypto.com 到 AI.com 的豪赌；对共识形成之前机会的敏感，如 FTX Future Fund 对 AI 安全的早期研究及 Stable Diffusion 的开源突破。Web3 的环境迫使他们在规则未成熟、商业模式不断重写的周期中反复历练，从而在 AI 进入类似阶段时，能提前识别市场缺口。Aschenbrenner 的爆仓印证了这种能力的边界：它能指明方向，却无法决定押注的力度。真正的机会往往出现在共识形成之前，下一批改变行业的人，或许已在寻找新的空白。