AI USB-C时刻MCP与以太坊融合破解垄断之路

微想AI • 2025年3月22日 am9:28 • 资讯

AI 与 Ethereum 的协同进化：双赢结合的深层逻辑

内容 | Bruce 编辑 & 排版 | 环环设计 | Daisy

AI 进化史上的”USB-C时刻”，2024年11月，Anthropic 发布的 MCP 协议正在引发硅谷地震。这个被誉为”AI 界 USB-C”的开放标准，不仅重构了大模型与物理世界的连接方式，更暗藏着破解 AI 垄断困局、重构数字文明生产关系的密码。当我们还在争论 GPT-5 的参数规模时，MCP 已悄然铺就通向 AGI 时代的去中心化之路……

Bruce 近期在研究 Model Context Protocol（MCP），这是继 ChatGPT 之后，在 AI 领域第二个让他深感兴奋的事物。因为它有望解决三个长期困扰他的核心问题：非科学家和天才如何参与 AI 行业并获得收入？AI 与 Ethereum 的协同价值何在？如何实现 AI 去中心化，避免中心化大公司垄断、审查，以及 AGI 毁灭人类的风险？

01、MCP 的核心价值

MCP 是一个开放标准框架，旨在简化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的集成。如果将 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，供用户读取使用。MCP 提供了三种核心能力对 LLM 进行扩展：

– Resources（知识扩展）：为模型提供实时更新的知识库
– Tools（执行函数）：调用外部系统完成复杂任务
– Prompts（预编写提示词模板）：优化人机交互体验

MCP 的独特之处在于其去中心化特性，任何人都可以开发、托管这些服务作为服务器，随时上线或下线，确保网络的灵活性和抗审查能力。

02、当前 LLM 的三大瓶颈

目前 LLM 依赖海量数据进行运算，将知识融入模型以实现对话输出。但这种方式存在显著问题：

1. 训练成本高昂：大量数据和运算需要漫长的训练时间和强大的硬件支持，且融入模型的知识往往是过时的
2. 部署困难：参数庞大的模型难以在本地设备部署，而大部分场景仅需部分信息
3. 信息时效性差：部分模型采用爬虫方式获取外部信息，但爬虫限制和数据质量可能导致误导性内容
4. 创作者权益缺失：AI 发展未惠及创作者，导致网站实施反 AI 措施，生成大量垃圾信息，降低 LLM 质量
5. 外部功能扩展受限：难以准确调用 GitHub 等接口，常因过时文档生成错误代码

03、胖 LLM 向瘦 LLM 的架构演进

当前的超大规模模型可视为”胖 LLM”，其架构包括用户输入信息后，通过感知与推理层进行拆解和推理，再调用庞大参数生成结果。基于 MCP，LLM 可演变为”瘦 LLM”：

瘦 LLM 架构下，感知与推理层将专注于解析全方位人类物理环境信息（语音、气味、图像、重力等），通过 MCP Coordinator 协调数百个 MCP Servers 完成任务。这种架构将极大降低训练成本和速度，对部署设备的要求也大幅降低。

04、MCP 如何解决三大核心问题

AI USB-C时刻MCP与以太坊融合破解垄断之路

1. 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。例如鸟类爱好者可分享多年鸟类笔记，当用户搜索鸟类信息时，LLM 将调用相关 MCP 服务。创作者通过服务获得收入分成，形成精准的创作者经济循环。服务内容标准化，调用次数、输出 token 都可精确统计。LLM 提供商可同时调用多个服务，让用户选择和评分，确定服务质量和匹配权重。

2. AI 与 Ethereum 的双赢结合

a. 构建 OpenMCP.Network 创作者激励网络：基于 Ethereum 实现智能合约，实现激励的自动化、透明、可信和抗审查。MCP Server 通过提供稳定服务获得收入，LLM 提供商将激励分配到被调用的 Server，确保网络可持续性。签名、权限验证、隐私保护等可使用以太坊钱包、ZK 技术实现。

b. 开发链上操作相关的 MCP Servers：例如实现 AA 钱包调用服务，用户可通过语言实现钱包付款，不暴露私钥和权限。

c. 开发者工具：简化 Ethereum 智能合约开发和代码生成。

3. 实现 AI 去中心化

a. 知识和能力去中心化：任何人可创建和托管 MCP Server，注册到 OpenMCP.Network 等平台获得激励。没有公司能掌握全部 Server。若 LLM 提供商给予不公平激励，创作者可屏蔽该公司，用户可更换 LLM 提供商，实现公平竞争。

b. 细粒度权限控制：创作者可保护隐私和版权，瘦 LLM 提供商通过合理激励吸引高质量 Server 贡献。

c. 能力差距逐渐抹平：人类语言有遍历上限，演进缓慢。LLM 提供商需关注高质量 MCP Servers，而非盲目堆砌显卡。

d. AGI 能力分散：LLM 仅处理语言交互，具体能力分布在各 MCP Server。关闭 Server 仅剩基础语言对话，消除 AGI 对人类的威胁。

05、总体回顾

LLM + MCP Servers 的架构演进本质上是 AI 能力的去中心化，降低了 AGI 毁灭人类的风险。LLM 使用方式使其能对 MCP Servers 的调用次数和输入输出进行 token 级别统计和自动化，为 AI 创作者经济系统奠定基础。良好的经济系统可驱动创作者贡献高质量 Server，带动人类发展，形成正向飞轮。创作者不再抵制 AI，AI 也会创造更多岗位和收入，合理分配类似 OpenAI 的垄断利润。这套经济系统非常适合基于 Ethereum 实现。

06、未来展望

MCP 或类 MCP 协议将不断涌现，大公司开始竞争标准定义。MCP Based LLM 将出现，专注语言处理的小模型搭配 MCP Coordinator 接入 MCP 网络。LLM 将支持自动发现和调度 Server，无需复杂配置。MCP Network 服务提供商将出现，各具经济激励系统。若经济激励基于 Ethereum 智能合约构建，预计 transactions 将增加约 150 倍（按每天 1 亿次调用量计算，目前 12s 一个 Block 包括 100 txs）。

本文网址：http://www.idea2003.cn/news/2098.html

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