文 / 宋瑛
生成式人工智能的出现，常被描述为一次突然的技术跃迁。资本市场、媒体与公众叙事几乎在同一时间完成切换：加密资产退居二线，人工智能成为核心增长故事。然而，如果把时间轴拉长，就会发现这并不是一次凭空发生的突破，而更像一次被延迟的工业结果。
人工智能并非诞生在空白之上。它是在一轮已经完成的算力工业化之后才具备规模化条件。
这轮工业化，来自区块链。
矿机时代：算力第一次被制造成工业品
2017 至 2022 年间，全球发生了一件前所未有的事情：计算能力被当作商品生产。
以太坊挖矿的本质，并不是金融投机，而是把电力直接转化为计算结果。矿工关心的是单位成本的哈希值，而不是计算内容本身。这种需求与传统科研计算截然不同：科研强调精度与间歇性使用，而矿场要求持续运行与规模部署。设备因此不再是昂贵而稀缺的实验工具，而必须成为可复制、可替换、可远程运维的工业设备。产业结构随之改变。
2021 年桌面独立显卡出货超过 5000 万片，市场规模达到 518 亿美元。原本面向游戏与图形渲染的小众硬件，在短时间内被迫进入工业化生产阶段。供应链被拉直，散热、电源、机架与监控形成标准流程，并行计算软件在真实高负载下持续优化。
后来人工智能依赖的大规模 GPU 集群，并非为 AI 设计，而是为挖矿准备。
人工智能训练成本之所以能下降到创业可承受的水平，并不是算法突然变得廉价，而是算力第一次具备工厂属性。
挖矿之于人工智能，类似铁路之于电力。铁路最初并非为电气化设计，却提供了电力网络扩展的工业结构；矿机也并非为智能计算建造，却完成了算力规模化的前期投入。
价格冲击：计算从科研工具变为资源
矿机需求带来的不仅是产能，还有定价机制。
显卡价格在高峰时期曾达到官方建议价的两倍以上，即使在 2022 年回落时仍平均高出约 44%。这种剧烈波动具有经济意义：它让市场第一次意识到，计算能力与石油、电力一样，具有供需周期与金融属性。
当一种资源开始出现周期，它就会吸引资本进入。制造商扩产，渠道建立库存体系，托管机房形成规模化部署经验。计算不再是实验室的稀缺设备，而是可以交易、囤积与转移的生产资料。
人工智能商业化所需要的，正是这种状态——可获得、可估价、可融资的算力。
区块链没有创造智能，却创造了计算市场。
PoS 转型：被释放的算力与 AI 的时间窗口
当一种产业停止消耗生产要素，往往意味着另一种产业将开始使用它们。
2022 年，以太坊停止挖矿，能耗下降约 99.95%。网络历史峰值约 1.13 PH/s 的计算需求不再存在，即便部分迁移到分叉链，也只吸收约三成规模。
对产业而言，这是一次供给冲击。矿场需要新的商业模型，托管机房寻找客户，硬件价格迅速下行。与此同时，大模型训练需求开始上升。原本昂贵的实验变得可以承受，创业公司与研究机构的进入门槛明显降低。
人工智能爆发常被解释为算法成熟。但算法成熟早已持续多年，真正改变节奏的是算力成本曲线突然下移。
技术突破往往渐进，产业爆发往往取决于条件成熟。区块链周期结束的那一刻，人工智能周期才具备规模启动的条件。
但算力释放并不自动等于产业诞生。历史上计算资源多次过剩，却未必形成新产业。本次不同之处在于，配套条件同时成熟。
云计算商业模式使算力可以按小时租用，并通过接口直接转化为服务；移动互联网十余年积累的数据使模型具备现实世界语料。当算力与数据同时可获得时，模型才真正进入商业阶段。
人工智能的爆发因此并非单一技术突破，而是多项条件汇合后的结果，而算力供给的变化构成最后一块拼图。
资本迁移：同一类投资者的下一个计算叙事
区块链还留下另一种遗产：资本结构。
加密周期中形成的投资者，习惯押注基础设施、容忍长期不确定性，并理解指数级增长逻辑。当市场降温，这些资金并未离开技术领域，而是寻找新的计算范式。
Anthropic 在早期融资中获得加密交易所 FTX 及其关联基金约 5 亿美元投资，并在 FTX 破产清算过程中由破产管理人出售所持股份；与此同时，OpenAI 联合创始人 Sam Altman 推动 Worldcoin 项目，通过生物识别建立“人类身份证明”，以区分真实用户与人工智能生成内容。这类从加密资本与数字身份议题延伸到人工智能的现象，体现的是同一技术与资本路径的延续。
区块链讨论共识，人工智能讨论对齐；区块链依赖网络效应，人工智能依赖数据规模效应。叙事改变，但结构未变。
人工智能融资之快，并不仅因为它更有用，而因为市场已经学会如何为计算能力定价。
制度预演：AI 必须面对的旧问题
开源协作范式同样来自上一阶段的技术文化。区块链开发长期依赖公开代码与全球协作，这种工程方式延续到人工智能：模型框架、训练工具与推理库迅速传播，使创新从机构行为转变为网络行为。
当机器能够生成内容与决策时，一个旧问题重新出现：谁创造价值，谁获得收益。
区块链长期讨论数字身份与贡献证明，这些问题在人工智能时代成为现实。区块链像一次制度沙盒，人工智能则成为必须运行的真实系统。技术形式不同，但治理问题相同。
一场被误读的技术替代
公众习惯把每一次的科技浪潮理解为替代过去。然而工业史往往相反：蒸汽机铺设铁路，铁路促进电力，电力催生计算机。新一代技术并没有消灭上一代，而是消化其基础设施。
区块链完成的是算力工业化——让计算成为可生产、可交易、可融资的资产。人工智能完成的是下一步——让计算成为劳动与服务。
人工智能并未终结区块链时代，而是在其遗产之上实现规模化。若没有挖矿驱动的产能扩张、价格波动与资本训练，人工智能很可能仍停留在实验室内部。
因此，人工智能真正的起点，并不是某个模型发布的日期，而是计算第一次被当作工业资源大规模制造的时期。
区块链没有消失。它以基础设施的形式，进入了人工智能时代。
