
本文整理來自 Polkadot 生態最新的 Space 直播!
真實世界資產終於開始以能夠真正解決問題的方式上鍊了!而與此同時,AI 正成爲定價、自動化、風險管理和規模化的核心推動層!
在 Polkadot 官推主持的這場 Space 對話裏,我們把三個「拼圖」擺在了一起:
想做全球房地產預言機的 Resi Labs,
想用 RWA GPT 把發行、合規、分發全自動化的 Zoniqx,
以及把 NFT 進化成AI 數據與鏈上審計底層格式的 Unique Network,
再加上負責 Polkadot 戰略增長的 Magenta Labs,
一起從應用層、數據層、基礎設施層,拆解「RWA × AI × Polkadot」正在形成的那條主幹道。
如果你想知道:
爲什麼越來越多 RWA / AI 團隊盯上的是 Polkadot?
爲什麼 Asset Hub、XCM、JAM、原生 EVM 會被認爲是「下一輪真實採用的關鍵拼圖」?
以及,房地產、合規 AI agent、NFT 數據庫,這些看似無關的東西,怎麼在 Polkadot 生態裏互相咬合
那這篇對話,就是一個非常好的切入口。
RWA 和 AI 的未來,將發生在 Polkadot
John:大家好,我是來自 Magenta Labs 的 John。
Magenta Labs 是 Web3 基金會旗下的戰略增長與 BD 團隊,我們主要推動 Polkadot 生態的長期增長。在我們的重點領域中,RWA、AI、DPIN 是今年最核心的方向,當然 DeFi 也依然是生態中不可或缺的重要組成部分。
我們的策略可以用一句話概括:專注於能夠推動加密行業和 Polkadot 實現真正落地與廣泛採用的用例。
我們堅信,Web3 的大規模採用會在 Polkadot 發生!或者說,從 Web2 邁向 Web3 的那條主幹道,正在逐漸匯向 Polkadot。這也是我們大力投入 AI、DPIN、RWA 的原因,它們都有潛力引發下一波用戶與機構的採用曲線。
簡單介紹一下我的背景,加入 Magenta 之前,我在 Outlier Ventures 負責生態合作;在那之前,我負責 Polygon 的企業級 BD。
這就是我和 Magenta 的一些情況。接下來,把時間交給 Ashley。
Ashley:大家好,我是 Ashley。
在加入 Magenta 之前,我在 ConsenSys 工作了數年,主要負責 Infura 和 Metamask Snaps 的生態建設與活動執行,也參與了 Linea 的早期生態推進,並在合作伙伴側協助推動了去中心化 Infura 網絡的落地。
幾個月前我加入了 Magenta Labs,現在與 John 一起負責北美地區的 BD 工作。我們的核心任務是識別、支持並吸引高潛力的建設者加入 Polkadot,重點方向覆蓋 RWA、AI、DPIN,以及下一代的消費級應用。
我們也會協助他們理解 Polkadot 正在快速重構的技術格局——包括 Asset Hub、JAM 協議、即將到來的原生 EVM 兼容性,以及這些組件如何融入他們的產品路線圖中。
現在無疑是加入 Polkadot 生態最激動人心的時刻之一。生態內正在涌現大量新的基礎設施升級和有意義的產品創新,我們也看到一波新的建設者開始進入。而這正是我們今天想展開討論的原因。
爲什麼我們如此關注 RWA 和 AI?
因爲這兩個方向正在成爲推動 Web3 進入“真實採用”階段的核心動力。而對於這些用例,Polkadot 又具備其他公鏈很難提供的基礎條件。
一、RWA 需要的是其他鏈難以提供的基礎能力
現實世界資產想要真正上鍊,需要四項關鍵特徵:
可預測的交易成本
明確的合規路徑
統一、可組合的資產邏輯
高可信度的安全保障
大多數鏈在這些方面都不夠理想。而 Polkadot 處在一個非常獨特的位置,因爲它是目前唯一擁有系統級資產管理鏈(Asset Hub)的生態。
在其他鏈上,RWA 項目往往不得不把資產部署在各式各樣的智能合約裏,標準不統一、升級不一致、風險隔離困難,很容易形成碎片化環境——這對機構來說是無法接受的。
但在 Polkadot:
Asset Hub 提供鏈級標準化的資產發行與管理
所有資產邏輯由鏈本身統一執行
享受共享安全,不依賴單點合約
不會因爲開發團隊更迭而埋下風險
再結合 Polkadot 的原生跨鏈協議 XCM:
Asset Hub 統一資產邏輯
XCM 讓資產在 Polkadot 所有鏈間自由、安全流通
這對任何想進入加密世界的 RWA 項目來說,都是壓倒性的優勢。
二、AI 的需求與 Polkadot 的能力高度契合
AI 的核心需求包括:
可驗證的數據
可預測的執行
一個信任最小化的運行環境
而 Polkadot 天然具備這些基礎能力。
隨着 JAM 協議的到來,Polkadot 將從“多鏈網絡”升級爲“去中心化計算網絡”,AI 場景將因此獲得全新的可能性:
可以執行更復雜、更高性能的工作負載
可以在鏈間調用與組合數據
可以通過 XCM 跨鏈執行任務
可以在鏈上獲得真實、可驗證的數據源
簡單來說,Polkadot 將成爲 AI 與可驗證鏈上真實數據交匯的基礎層。
在 Magenta,我們的關注點不是短期熱度,而是:爲 Polkadot 帶來長期、可持續、可複利的價值。
而 RWA 與 AI —— 正是能夠爲 Polkadot 生態帶來真實採用的兩個關鍵方向。
房地產 × AI × Polkadot:Resi Labs 在做什麼?
Sepi:哦,Ashley,謝謝你。你的開場非常精彩,不僅講清了行業的真正需求,也讓大家理解了爲什麼 Polkadot 在這些用例上更具優勢。一開始就把氣氛帶起來了,感謝你。
Seby,你願意先來介紹一下你自己和你的項目嗎?
Seby:大家好,我是 Seby,Resi Labs 的創始人兼 CEO。我們是一支 Bittensor 原生的子網團隊。用一句最簡單的話來概括,我們的目標是:在多個平臺和多個協議之上,建立一個“房地產預言機”。
房地產是整個行業都非常重視的賽道,但今天在鏈上,沒有任何方式能夠做到真正“可驗證、可證明、且無需許可”地獲取房產的價格、狀態、所有權等信息。
這直接帶來的後果,就是鏈上的房地產領域普遍存在投資者信心不足的問題。
我們正在做的,就是構建一個工具,讓投資者能夠信任這些數據,讓房產資產真正有可能大規模上鍊。
而這麼做會帶來非常多的好處:
房主之間可以更高效協作
投資人與開發商之間可以更好協作
最重要的是,讓更多人有機會接觸到歷史上最優質的資產類別之一——房地產
我們也正在和 Chainlink 密切合作,希望能在第一季度正式敲定合作。這樣一來,Chainlink 就能把我們生成的 Resi 房產價格數據源提供給他們的客戶,並通過其他預言機分發到各種鏈上。
非常高興能來到這裏,謝謝你們的邀請,也感謝你們給 Resi 參與討論的機會。
而且,我對 Polkadot 的興趣是越來越濃了,特別是在聽到更多關於 Asset Hub 的內容後更是如此。我認爲在 RWA 這件事上,必須要有鏈級別的協調,告訴行業一套清晰的“資產如何發行、如何管理、如何流通”的標準。
在我看來,Polkadot 正在這一點上走在最前面,尤其是 Asset Hub —— 我認爲這是整個行業目前最正確的方向。所以我非常期待能進一步參與進來。這是從宏觀角度出發的想法。
如果說說我的個人背景,我之前在 Compound Finance、Maple Finance 工作過,也創辦過一家房地產科技(PropTech)公司。現在我把這些經驗全部彙總,用在一個方向上:通過 Bittensor 子網,讓礦工訓練 AI 模型。這些模型會處理來自現實世界的數據,例如市場價格、房屋驗檢數據、房屋照片以及各種房屋屬性數據,從而生成估值。
這樣,當你購買房產時,你不僅能確認那處房產與市場展示的是同一套,還能無論身在何處,都掌握它的真實狀況。
與此同時,這也讓我們能夠基於這些可驗證的價格數據創建智能合約。
我們常舉的對比例子也很直觀:Aave、Compound、Silo、Morpho 等協議從來不會自己給 Bitcoin 或 Ethereum 定價,它們依賴的是 Chainlink、Redstone、API3 等預言機。
我們做的事情本質上和這一點相同。資產代幣化平臺絕不能自己給資產定價(所謂 first-party pricing)——否則沒人會信任。
你必須引入一個第三方來:
提供定價
讓定價可編程
讓定價可驗證
並讓整個過程無需許可
只有這樣,這個行業才能真正實現規模化發展。
我真心看好 Polkadot,特別是因爲我們構建的鏈本質上也是一個 Polkadot 的分叉——在我看來,它是當前行業最強的技術棧。
RWA GPT 時代來臨:資產發行、審查、合規、分發,全部自動化
Sepi:Elvis,現在輪到你了。你能介紹一下你自己、Zoniqx 以及你們在做的事情嗎?
Elvis:大家好,我是 Zoniqx 的首席產品官 Elvis。
Zoniqx 在 RWA 領域已經深耕了將近十年,我們代幣化了大量資產,也經歷了 RWA 在行業 adoption 曲線中不同階段的變化,同時我們長期關注、追蹤全球各司法轄區的監管進展。
現在行業正處在一個關鍵節點:監管機構和司法體系開始正式將 RWA 視爲證券,並圍繞其建立監管框架,使相關交易更加透明、合規。
但我們發現一個核心問題:資產代幣化雖然能做,但這些資產的流動性往往跟不上。流動性難以自然形成,一方面是投資者 adoption 有門檻,另一方面買方需求也經常不足。
因此,我們開發了一系列產品,例如:
RWGPT —— 一個 AI agent 模型
RWConnect —— 一個連接多方買家的平臺
這些產品旨在幫助提升投資者參與度、改善 RWA 的流動性問題。
Sepi:Elvis,你能不能詳細講講你們的 RWA GPT 是如何工作的?它在端到端流程中能自動化哪些步驟?又是哪類金融機構或發行方最能從你們的模型中受益?
Elvis:當然可以。
Zonix 開發了一個名爲 7518 協議的標準,這個協議本質上由兩層組成:
身份層(Identity Layer)
合規層(Compliance Layer)
身份層負責處理並存儲各司法轄區監管要求的 KYC、KYB 與投資者認證信息。合規層負責確保所有交易嚴格遵守對應法規的規則集,例如:
美國 Reg D 的 506C、506B
歐盟 MiCA
迪拜 VARA 等等
無論資產在哪個司法體系發行,這些規則都會在鏈上自動執行。
當身份與合規基礎能力由 7518 協議託底之後,RWA GPT 就能開始發揮真正的作用。
過去幾年,我們一直看到一個非常典型的問題:很多投資人註冊了,但雖然他們懂 Web3,卻完全不知道該怎麼用錢包;而傳統 Web2 投資人更是無從下手。
如果 RWA 想要真正達到大規模 adoption,這個用戶門檻必須被徹底解決。
RWA GPT 的目標,就是幫助 Web2 和 Web3 投資人輕鬆完成:
註冊賬戶
生成錢包
完成監管要求檢查
告訴他能投什麼、不能投什麼
引導他整個投資流程
整個過程就像和 ChatGPT 對話一樣順暢。
在今天這個時代,大家已經習慣了 GPT 的交互方式,因此我們希望 RWA 投資體驗也同樣自然。
除了投資人端的體驗之外,受益更大的其實是:
私募市場
房地產基金
私人信貸組合
基礎設施投資
能源資產等傳統金融領域
在傳統金融裏,RWA 的流程通常都有一個致命痛點:上鍊流程非常慢、且合規流程碎片化嚴重。我們的 RWA Agent 能讓這些機構大幅加快上市速度。
GPT 的另一個重要作用,是實時獲取 RWA 背後的真實資產數據:
房產
租金收入
債務工具
其他可驗證的鏈下數據
它會自動抓取並更新,這樣投資人就能隨時看到最新信息、趨勢、價格,從而對資產建立信任。
除此之外,RWA GPT 還能:
幫機構投資者(如小型家族辦公室、對衝基金)匹配更適合他們的資產
根據收益、監管要求、司法轄區自動推薦
大幅簡化資產代幣化流程
讓發行方只需點擊幾下按鈕就能完成上鍊,無需手動填無窮無盡的信息
你可以把 GPT 模型看成底層引擎,而 RWA Connect 則是構建在 GPT 之上的“分發層”,它會主動把這些 RWA 資產推送到合適的機構投資者那裏——這是目前行業裏嚴重缺失的能力。
這就是 RWA GPT 的核心功能,以及它爲什麼對金融機構和發行方有巨大的價值。特別是對於缺乏 RWA 上鍊可見性的中小型家族辦公室來說,這簡直是顛覆性的。
NFT 不應該只做收藏品:Unique Network 把它變成 AI 的數據庫格式
Sepi:Alex,Polkadot 社區裏很多人都認識你,不過爲了讓生態外的聽衆也能瞭解,你能介紹一下 Unique Network 是什麼,以及你們主要在做什麼嗎?
Alex:我是 Alex,Unique Network 的創始人。Unique Network 是一條基於 Polkadot 的 NFT Rollup(NFT 專用 Rollup),同時我們也爲團隊提供專業服務,幫助他們在 Polkadot 和 Substrate 上構建 Web3 產品。
例如,在過去一年中,我們持續與 Asset Hub 合作,爲其 NFT 基礎設施做整理與增強。Unique 本身是一條 rollup 鏈,是目前行業裏 NFT 技術最先進的專用鏈之一,而我們也把其中部分能力帶到了 Asset Hub 上。
接下來我想講一個稍微複雜但會盡量講得更生動、有趣的故事。
我們在 Polkadot 上已經接近七年了——到明年一月就是第七年。在這段時間裏,我們充分學會如何發揮 Polkadot 的能力,構建出其他地方根本不存在的 NFT 技術:無論是擴展性、可預測性還是成本控制,都能把 Web3 的解決方案推向一個新的高度。
舉一個更直觀的例子:我們可以做到每分鐘鑄造 7 萬個 NFT。相比之下,Solana 每分鐘大約只能鑄造 1,500 個。而 Solana 的賣點正是“速度快”。我們能做到它近 50 倍的吞吐量,而且是完全可預測、不會忽上忽下的性能。
在 Solana 上,你可能一分鐘能 mint 1 萬個 NFT,下一分鐘因爲鏈擁堵,只能 mint 100 個。但在 Polkadot、在 Unique、在 Asset Hub 上,你按下 mint 的那一刻,就能確定整個流程的時間與成本。
對於所有需要穩定高吞吐的場景來說,這一點至關重要,而在 AI 領域尤其重要。
我們目前在做一件非常新穎的事——幾乎沒有人從這個角度去思考:NFT 可以成爲 AI 的數據結構,無論是作爲輸入,還是模型的輸出。
聽起來抽象,我給一個真實上線的例子:我們構建了一套用於 Solidity 智能合約安全檢查的系統(不完全等同 audit,但功能接近)。它從今年四月開始上線運行,已經鑄造了幾百萬個 NFT。
我們在 Bittensor 上搭建了一個 subnet,裏面有 250 個節點,它們彼此競爭,生成最優質量的 Solidity 安全檢查結果。
那 NFT 在這裏的作用是什麼?每一份檢查結果都會被鑄造成一個 NFT,存儲在 Unique 鏈上。因爲有 Substrate 的能力,我們可以把完整的元數據上鍊,包括:
被檢查的原始智能合約
分析後的檢查結果
整個生成過程的驗證證明
也就是說,這個 NFT 既是一份“檢查證書”,也是模型提供 proof-of-work 的關鍵記錄。你可以把它想象成審計公司出具的“鏈上認證書”,但一切都透明、可驗證、無需信任。
我們對 NFT 的理解,是它不僅僅是一種收藏品,而是一種“可驗證的結構化數據格式”,就像數據庫中的 SQL,只不過它是鏈原生的。
在許多 RWA 場景裏,你無法用同質化代幣去表達“一棟具體的房子”,你必須用 NFT。Web3 裏許多對現實資產的表達,本質上只能通過 NFT 來完成。
從“可驗證估值”到“鏈上審計”:RWA 走向機構級別的關鍵一躍?
John:有趣!我想邀請 Seby 聊聊這個問題 —— 基於 Elvis 剛纔提到的房地產數據與他們的獲取方式,結合你們正在收集的數據,你認爲兩者之間是否可能產生聯動?
Seby:我真的很高興聽到 Elvis 在做的事情。希望這場 Space 結束後,我們能繼續聯繫。
根據我目前的理解,Zoniqx 主要是在做能夠主動抓取並整合數據的系統;而我們在某種意義上也在做同類型的事,我們正與大型預言機合作,打造一個鏈上可驗證的真實數據來源。
你可以把 Resi 看成是一個鏈上、無需許可、可驗證的“真相源頭”。而我們的核心創新發生在“模型層”:
我們在 Bittensor 上推動 AI 模型之間的競爭
讓定價模型、房屋狀況識別模型等不斷提升
模型基於:Hugging Face 基礎模型 + 市場數據 + 房屋照片 + 驗房數據 + 各類鏈下記錄
輸出結果可驗證且可重複
所以如果 Zoniqx 的需求是“從鏈上拉取更可靠、範圍更大的真實資產數據”,我們是完全可以提供的,而且非常契合。
我確實有一個疑問:我們沒有采用中心化 AI 服務(如 OpenAI 或 Claude),原因是我對它們的長期穩定性和可靠性存疑;這也是我非常想了解你們架構的原因,也非常願意之後約個電話深入聊聊。
回到房地產場景本身,今天如果你要買房,你會做什麼?
親自去看房
請驗房師檢查
請評估師給出估值
對比周邊市場情況
這些“保護機制”在線下非常清晰。
但當你在鏈上購買一個“房產代幣”時,這些機制完全不存在——這就是爲什麼投資者很難有信心按下“購買”按鈕。
所以我認爲,我們其實都在解決同一個宏觀問題:如何讓鏈上的房地產投資更可信、更可驗證。
Resi 和 Zoniqx 只是從兩個不同的“微觀切面”切入:
Resi 擅長生產可驗證的數據、估值與房屋狀況判斷;
Zoniqx 擅長投資人體驗、合規治理、資產推薦與機構流程自動化。
如果未來 Zoniqx 能分發 Resi 的數據,例如:
用視覺模型分析房屋狀況
用礦工網絡收集市場數據
生成實時房產估值
把這些數據喂入智能合約和金融邏輯
那將非常棒。這恰恰是整個行業正在缺失的關鍵基礎設施。
Elvis:是的 Seby,我完全同意你的觀點。對於機構投資者來說,淨資產價值(NAV)始終是評估 RWA 的核心指標之一。他們需要了解資產的風險評級、底層資產的真實價值,以及該資產的實時表現情況。
只有當這些數據能夠清晰可查、隨時可得時,機構纔會真正產生信任,也才更願意投資 RWA。
John:順着這個思路繼續聊。我之前在提 Unique Network 時就想到,你們描述的這些流程似乎需要一個“額外的驗證層”——某種形式的證明機制——而這似乎正是 Unique 所能補足的部分,對嗎?
Alex:是的,我們實際上在解決兩個關鍵問題。
第一,是礦工的輸出結果。我們會將每個礦工的模型輸出製作成一種“審計證書”,也就是一個 NFT。這種形式特別適用於需要“無信任驗證”的場景,比如你們的房產定價數據,同樣可以用 NFT 來表達與存證。
第二,是“工作量證明”。你們應該瞭解,在 Bittensor 中,礦工之間會競爭出結果。但現實中有一種常見作弊方式:有人會註冊幾十個礦工賬號,讓其中一個算出結果,再把結果複製給其他賬號。
而 NFT 可以作爲每個礦工“獨立完成工作的可驗證證明”,從機制上防止這種複製作弊。這讓整個網絡變得更誠實,輸出質量也會提升。
Seby:Bittensor 社區一直在努力解決“結果複製”“權重抄作業”等問題。我們確實在獎勵機制和產品設計上做了一些改進,但你們的方法顯然從底層提供了新的解決方向。
我非常想深入瞭解你們的方案,因爲這可能會成爲 Bittensor 實現“有效工作量證明(Proof of Useful Work)”的重要拼圖。等這場 Space 結束後,我們一定要進一步交流。
本文爲討論的上半部分,明天將繼續發佈下半部分!敬請期待!
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