開發者數量腰斬之後:Crypto 沒有死,只是把人才讓給了 AI

By: rootdata|2026/05/19 07:13:50
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作者:Xinyang & Ethan,IOSG

2026 年,Crypto 開源社區的 GitHub 活躍曲線完成了一次驚人的"築底"。從 2022 年頂峰時期的 45K 月活開發者回落至約 23K,這種紙面數據上的減半,在社交媒體上引發了關於"敘事枯竭"的討論。然而,當我們拆解這條曲線的截面,看到的並非行業的萎縮,而是一場深刻的"人才去槓桿"。

▲ 數據來源:Electric Capital Developer Report,基於 Crypto Ecosystems Github

一、誰走了?誰還留著?

走掉的主要是新人。2024 年 2 月單月新增開發者達到 5462人,隨後大幅下滑,入行不到一年的流失率 52%。這批人大多在牛市期間湧入,做的是 NFT 鑄造合約、fork DeFi 協議、給新 L2 做前端。這些崗位高度依附於市場熱度,熱度一過,項目停止運營,崗位跟著消失。從數據看,新人的代碼貢獻從未超過整體的 25%,這批人從一開始就不在行業的核心圈層。

▲ Newcomers 隨牛市湧入、熊市出走;Established devs(2 年以上經驗)在同期創歷史新高

數據來源:Electric Capital Developer Report 另一方面,入行兩年以上的開發者在同一時期不降反升,創了歷史新高,貢獻著約 70% 的代碼量。Electric Capital 的 GP Maria Shen 的判斷很直接:"當我們看 established developers 這個群體,它在增長,而且看起來非常健康。"

他們留下來不是因為沒有別的選擇。

技術上,現在 crypto 的核心工作是一般需要多年積累才能理解的基礎設施開發工作:協議層開發、安全審計、跨鏈架構,這些工作需要多年積累才能真正上手,不是熱度退去就能被市場淘汰的。

經濟上,很多老兵手裡有沒 vest 完的 token、有協議裡的 governance 權力和股權關係,他們在這個行業裡的積累已經形成了真實的壁壘和回報。從生態分佈看,他們在用腳投票:Bitcoin 開發者兩年增長 64.3%,Solana +11.1%,而 Cosmos 下降 51.1%,Polkadot 下降 46.9%。老兵正在向有真實用戶和收入的生態集中,離開那些還在靠敘事維持的項目。

▲ 來源:Coincub Web3 Jobs Report 2025

數據源:Web3.Career 崗位結構的變化也在印證同一件事。2025 年新增 Web3 職位中,占比最高的不是開發者,而是 Project & Programme Management,超過 27%。對一個以技術驅動著稱的行業來說這是反直覺的,但背後的邏輯並不複雜:行業從建設期進入執行期,100 多條鏈需要整合,機構客戶進來之後對合規和安全的要求完全不同,DAO 治理需要在利益訴求各異的 stakeholder 之間找平衡。這不是傳統意義上的項目管理,而是在規則還在形成中的環境裡做協調和判斷。

行業表面在縮水,核心密度反而在上升。2018-2019 年那輪熊市同樣伴隨大量開發者流失,但在之後湧現了 Uniswap、Aave、OpenSea 等現象級項目,定義了 2020-2021 的牛市。這一輪留下來的 builder 們有更加成熟的基礎設施,而 AI 時代給了他們一個比上一輪更大的舞台。

二、留下的人,都帶著什麼能力?

Crypto 這個行業,到底在 builder 身上鍛鍊出來了什麼特殊能力?要回答這個問題,我們需要回到區塊鏈的底層原理,牛熊周期輪替之間,這個行業始終運行在同一條底層規則之上:代碼即法律,執行即終局。

2016 年 The DAO 事件,攻擊者利用遞歸調用漏洞轉走 3600 萬美元。代碼沒有 bug,邏輯完全按預期執行,只是邊界沒有被設計者預料到。2021 年 Poly Network 跨鏈橋被攻擊,6.1 億美元在數小時內轉移完畢。沒有平台可以叫停,沒有機構可以撤銷,沒有法律條款可以追償。這是 crypto 區別於幾乎所有其他行業的結構性特徵:容錯空間為零,事後干預幾乎不存在。

這種環境逼出來的,是一套在其他行業裡很少被需要的能力:在規則缺失、信任缺失的條件下,從零構建出讓陌生人願意參與的可運轉系統。

這個能力包含兩個層面。一是從零建立信任,不依賴任何外部權威,只靠代碼和機制讓陌生人願意把真實的資產放進來。二是在技術和經濟雙重不確定性下做出判斷,沒有監管框架、沒有歷史數據、沒有行業標準可以參照,仍然能設計出可以運轉的系統。

兩個層面在 crypto 裡都有具體的驗證。Uniswap 沒有公司擔保、沒有 KYC、沒有客服,任何人把資金放進流動性池,依靠的只是對幾百行代碼和一套經濟機制的信任,做到了數百億美元的日交易量。MakerDAO 沒有央行背書、沒有存款保險,純粹靠鏈上治理和抵押機制維持 DAI 的穩定。DeFi Summer 期間更極端,沒有監管框架、沒有審計標準、沒有任何歷史數據可以參照,builder 設計出 AMM、借貸協議、流動性挖礦,從概念到數十億美元 TVL 只用了幾個月。這個能力在協議層、應用層、治理層的 builder 身上體現形式各不相同,但底層原理是相同的。

AI 時代正在製造一個結構上高度相似的問題。模型決策過程不透明,輸出結果無法被獨立驗證。AI agent 開始自主執行交易、調配資金,配套的規則體系和約束機制還不存在。大模型公司既控制模型又控制評估標準,用戶缺乏有效的驗證手段。算力高度集中於少數頂級大廠,需求爆發時形成壟斷定價。這些問題指向同一核心:自主系統的信任問題,在 AI 更大的規模過程中重演。

crypto builder 在沒有外部權威規則約束的環境裡處理這類問題已經多年,只不過以前的場景是鏈上協議,現在換成了 AI。而已經有一批人把 crypto 裡積累的能力直接帶進了 AI,並且跑出了結果。

三、這些能力,在 AI 時代如何被重新定價?

從 crypto 轉向 AI 的案例近年屢見不鮮,但拆開看,他們帶走的東西並不相同。

最直觀的一條路是硬體和經驗的直接平移。CoreWeave 的三位創始人 Michael Intrator、Brian Venturo 和 Brannin McBee 從 2017 年開始用 GPU 挖以太坊,一路從一台擴展到數千台,2022 年關閉挖礦業務,兩個月後 ChatGPT 發布,手裡的 GPU 直接變成了 AI 算力供應,2025 年 3 月納斯達克上市,IPO 估值約 230 億美元,此後市值峰值一度接近 700 億美元。

OpenSea 聯合創始人 Alex Atallah 在 NFT 市場處理過極度異質性資產的聚合和路由問題,把同一套經驗搬到 AI 模型路由上,創立 OpenRouter,兩年內服務超過 500 萬開發者,估值達 5 億美元。

另一類遷移更值得關注。NEAR 創始人 I llia Polosukhin 是 Transformer 論文的聯合作者之一,當年從 Google 離開後,最初是想用自然語言構建 AI 應用,但在開發過程中遇到了一個現實問題:需要給全球各地的數據標註工人做跨境支付,而這些人大多沒有銀行賬戶,而區塊鏈技術成為這個支付難題最佳解決方案。

現在 NEAR 正在轉型為 AI 基礎設施平台,核心方向是 user-owned AI 和去中心化機密機器學習(DCML),讓用戶在不暴露數據的前提下使用 AI 服務。在 NEAR 積累的去中心化架構經驗,成了這個方向上最難被複製的起點。

Circle 聯合創始人 Sean Neville 離開後創立 Catena Labs,定位 AI 原生銀行,把對 stablecoin 基礎設施的理解直接遷移到 AI agent 金融場景,a16z crypto 領投 1800 萬美元種子輪。Aave 和 Lens Protocol 的資深開發者 Nader Dabit 轉向 Cognition,把在多個 crypto 協議裡積累的開發者生態建設經驗帶進了 AI agent 工具領域。

這批人帶走的不僅僅是 GPU 硬體或用戶網絡,而是機制設計的直覺、開發者生態的建設經驗、在規則缺失時從零構建可信系統的判斷力。這些能力正好對應 AI 規模化遇到的三個結構性缺口。 算力的聚合與優化 算力是 AI 規模化最直接的瓶頸。訓練和推理需要大量 GPU,需求波動大,雲廠商貴且排隊,企業不想自己囤硬體。這個問題有兩個層面:算力怎麼聚合分配,以及聚合來的算力怎麼用得更高效。crypto builder 在這兩個層面都有直接可遷移的積累。

Hyperbolic 解決的是分配和信任問題。創始人 Jasper Zhang 把去中心化的機制設計帶進了 AI 算力賽道:token 讓分散的 GPU 持有者願意把閒置算力貢獻出來,但更核心的問題是信任。

憑什麼相信一個陌生節點給出的計算結果是正確的?核心創新 PoSP 用隨機採樣加博弈論,讓誠實成為節點的占優策略,不需要全量驗證,低開銷,可擴展,結果可靠。這套機制從 crypto 驗證陌生節點行為的邏輯裡直接遷移而來。

MoonMath 解決的是效率問題。前身 Ingonyama 專注 ZK 硬體加速,在極端計算約束下把 ZK 證明生成速度提升了數倍。現在方向轉向 Physical AI 性能層,做視頻擴散模型的稀疏注意力加速(LiteAttention)、FFN 層低秩分解(LiteLinear)、訓練反向傳播加速(BackLite)。從 ZK 加速到 AI 推理加速,底層是同一套能力:在極端計算約束下讓數學跑得更快。賽道變了,積累沒有浪費。 AI 治理與激勵機制設計 當多個 AI agent 開始協作執行任務,如何確保它們不會在追求各自目標的過程中破壞整體系統。每個參與者都在追求自己的目標函數,沒有人保證它們加在一起之後系統還能正常運轉,而 agent 的執行速度遠超人類干預的窗口。

這是 crypto builder 在 DAO 治理和 tokenomics 設計上反復處理過的問題類型:讓利益訴求完全不同的參與方,在沒有中央權威的情況下,按照系統預設的方向運轉。crypto 給出的答案是經濟機制,違規操作會產生真實的經濟代價,規則寫在代碼裡,自動執行。

EigenLayer 把這套機制直接遷移到了 AI 場景。通過 restaking 機制,節點在參與協作前需要質押資產,不履約或違規操作會觸發自動懲罰,規則不是建議,是帶有真實經濟代價的剛性邊界。EigenCloud 把這套邏輯延伸到 AI agent 的可驗證計算和協作治理,讓 agent 在追求自身目標時必須落在預設的範圍內。用經濟機制約束 agent,比用倫理準則約束 agent 可靠得多。 AI Agent 自主支付 還有一個更基礎的問題:agent 怎麼付錢。傳統支付系統是為人設計的,信用卡需要開戶,銀行轉賬需要授權,每一步都假設操作者是人類、有身份、會等待。agent 不會等,它每秒可能發起大量請求,每次請求可能都涉及微額支付,傳統支付管道在這個場景下直接失效。

Stablecoin 和鏈上規則是 crypto builder 已經建好的基礎設施,原生支持可編程、無需授權、全天候運行。這三個特性恰好是 agent 支付場景的硬性要求,缺的只是一層把 stablecoin 接到 agent 工作流裡的協議。

x402 由 Coinbase 於 2025 年 5 月推出,把 HTTP 402 狀態碼激活,將 stablecoin 支付直接嵌入 HTTP 請求,agent 發起請求的同時完成支付,無需賬戶,結算約兩秒。截至 2026 年 4 月,x402 協議已處理超過 1.65 億筆交易,累計交易量約 5000 萬美元,活 agent 數達 69,000 個(數據來源:x402 Foundation),Cloudflare、AWS、Stripe、Anthropic MCP 均已接入。agent 支付已經是一條有真實流量的賽道。

三個方向對應的是 AI 規模化遇到的三個結構性缺口:算力的聚合與效率、多 agent 協作的激勵對齊、自主支付的基礎設施。這三個問題在傳統軟體架構裡沒有現成答案,但在 crypto 行業裡都有對應的處理經驗。能力沒有消失,只是找到了新的承載場景。

四、Builder 的新定位:從寫合約的人,到給 AI 定規則的人

AI 的規模化正在製造一個以前不存在的職能缺口。不是技術人才的缺口,而是能在自主系統裡設計信任機制的人的缺口。當服務的對象從人轉變為 AI,crypto builder 的角色也正在被重新定義。

下表對比了具體職能範式的維度變化:

兩個範式的核心差異不在於技術棧,而在於信任的建立方式和規則的執行邏輯。Pre-AI 時代,crypto builder 面對的是人類參與者,規則寫進合約,容錯空間為零,但系統的邊界相對清晰。

AI-Native 時代,當交互對象變成自主運行的 AI agent,需要解決的問題是:agent 的行為不可預測,執行速度遠超人類干預窗口,系統的邊界本身就需要在更大的不確定性下重新定義。crypto builder 的職能定位,正在從"寫安全的合約"轉向"為 AI 自主系統設計可信機制"。

頭部機構的招聘已經在反映這個變化:

▲ 2026 年 Q1 頭部交易所積極開放的 AI/數據核心崗位

來源:Gate Research Institute 2026 年頭部交易所和機構的招聘清晰反映了這一趨勢:不再單純招 AI 工程師或 crypto 開發者,而是尋找能將兩邊連接起來的人,既懂鏈上激勵扭曲和治理博弈,又能把 AI 工具深度嵌入 crypto 工作流,並設計出讓 agent 與監管、用戶長期對齊的機制。

資本的配置方向也已經反映了這個判斷。Paradigm 正在募集一只規模最高達 15 億美元的新基金,投資範圍從 crypto 擴展至 AI 和機器人領域。Haun Ventures 完成 10 億美元 Fund II,重點聚焦 crypto 與 AI 融合的金融基礎設施,特別是支持 AI agent 自主交易和協調的支付、穩定幣及 agent-to-agent 經濟體系。

a16z crypto 完成 22 億美元第五期基金(Crypto Fund V),明確表示基金將 100% 投向 crypto 領域。面對是 AI 時代的複雜性和不透明性他們將重點關注 crypto 的透明性、可驗證性和去中心化特性應用方向。並且據 PitchBook 數據,2025 年美國 crypto 領域 VC 投資中,約四成資金流向了同時涉及 AI 業務的公司,較 2024 年顯著提升。

同樣是 crypto builder 轉向 AI,不同市場環境下選擇的路徑呈現明顯差異。

在美國,隨著監管環境相對明朗化後,協議層創新獲得了真實的生存空間。資本網絡密度高,從想法到融資的路徑短,容錯空間較大。Hyperbolic、EigenCloud、Gensyn、Ritual 等一批項目的共同特點是從零設計新機制,而非在現有系統上做簡單應用集成。頂級 VC 對"可驗證計算、Agent 協調、去中心化 ML"等方向有明確的投資論文,願意為早期技術探索提供充足容錯。

亞洲的情況則不同。新加坡和香港更多承擔合規落地和機構資金中轉的角色,監管框架相對保守,對純協議層創新的容忍度較低。有 crypto 背景的 builder 轉 AI 時,更多選擇應用層和產業融合路徑------利用 crypto 積累的用戶基礎、支付能力或數據資產,快速接入 AI 產品和服務。

這不是能力的差距,而是市場信號和監管環境不同導致的路徑選擇差異:美國更鼓勵底層機制創新和早期技術探索,亞洲則更強調合規友好、快速變現和與傳統產業的深度銜接。

回到開頭那條 GitHub 曲線。月活開發者從 45K 降至 23K,表面看是行業在萎縮。但留下來的這批人裡,established dev 占比創了歷史新高,正在湧向有真實用戶的生態,同時被 AI 行業以前所未有的方式重新定價。

當 AI 規模化遇到算力聚合、Agent 自主支付、數據與決策可驗證性、隱私協調等結構性瓶頸時,這些 Builder 在 Crypto 與 AI 交匯的節點上,這些長期積累的對規則、激勵和真實性的敏感度,正在逐漸轉化為 AI 時代稀缺的系統級能力。

作為一家從 2017 年開始深耕 crypto 基礎設施的投資機構,IOSG 對這條線的判斷不只停留在觀察層面。我們在 EigenLayer 的 restaking 機制還未被市場廣泛認知時就已參與投資,領投了 Ingonyama(現 MoonMath)種子輪押注 ZK 硬體加速向 AI 性能層的遷移,並在 2024 年投資了 Hyperbolic,看好其用 crypto 原生的驗證機制解決去中心化算力信任問題的路徑。

這些佈局背後的共同邏輯是:AI 規模化遇到的信任、協調和驗證問題,最終會需要 crypto 行業積累的機制設計能力來解決。我們相信, crypto 與 AI 的交匯不是敘事,而是一個正在發生的結構性機會。

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