Bitaigen Research 
在最近的热议中，OpenClaw 为隐私 AI 项目站台，使得原本在低潮中的币圈投资者再次找到了新的关注点。与此同时，一批聚焦于隐私计算和 AI Agent 基础设施的项目也随之进入了视野。经过梳理，已经有数个项目在这波讨论升温的过程中显现出潜在受益的迹象。
我们在本文梳理了OpenClaw助力的隐私AI赛道，重点剖析NEAR等公链的最新技术布局及一批突破隐私计算的项目。通过技术与生态的双重视角，帮助读者快速识别潜在机会，后续内容将进一步探讨其落地前景。
NEAR（#43）
作为曾以高吞吐量和低 gas 费用著称的老牌公链，Near Protocol 正在借助 AI 热潮进行自我升级。它不再仅仅满足于传统 L1 的 TPS 目标，而是把叙事焦点转向 AI Agent 时代的执行层与结算基础设施，希望在新一轮技术周期中寻找增长点。
自 2025 年起，Near 大力推广 NEAR Intents（意图系统），该系统让用户或 AI 代理只需描述“最终想要的结果”，后台便会自动跨越 35 条以上的链完成复杂操作，无需手动桥接、切换钱包或处理路由细节。2026 年 2 月 25 日，项目进一步升级为 Confidential Intents，在原有框架上加入了隐私计算能力。通过 Near 的隐私分片与可信执行环境（TEE）结合，跨链交易在执行时能够隐藏关键信息，如兑换路径、交易规模或策略细节。需要说明的是，这种隐私并非像 Zcash、Monero 那样强制匿名，而是提供可选的保护层，主要目标是防止 MEV、抢跑和三明治攻击等链上套利行为，从而提升交易安全性。
在未来的设想中，AI 代理可能成为区块链的主要“用户”，它们将拥有资产、执行跨链交易、制定策略，甚至相互协作。为此，区块链必须兼顾高频交易、可验证执行、隐私计算以及跨链协同等需求。Near 当前的布局正是围绕这一想象展开，旨在打造一个既能支持 AI 代理自动完成复杂任务，又能保证过程可验证与安全的开放网络。这既是对新叙事的积极拥抱，也可以视为老牌公链在新周期中的自我重塑。
VVV（#133）
Venice 以 “无审查+隐私” 为核心卖点，定位为去中心化版的 ChatGPT。OpenClaw 曾在官方文档中将其高亮推荐，随后在 24 小时内快速撤下。这一举动虽然看似删减，却意外提升了市场对 Venice 及其隐私优先特性的关注度。
与多数 AI 项目侧重模型性能不同，Venice 的叙事焦点集中在 隐私本身。在主流 AI 平台日益强化内容审查、数据泄漏与模型训练争议不断累积的背景下，其“不记录、不审查”的定位正好触碰到加密社区最敏感的价值观。正逢 AI Agent 热潮快速发酵，Venice 把握住了这一“时代红利”。项目方还在主动削减 VVV 代币供应，以降低通胀压力。需求上升与供应收紧的组合，为 VVV 代币的正向预期提供了进一步支撑。
SAHARA（#295）
Sahara AI 的愿景是搭建一个去中心化、透明且安全的 AI 生态系统，使得 AI 的开发、训练、部署和商业化过程更加公平可信。项目聚焦于当前 AI 行业面临的数据隐私、算法偏见以及模型所有权不明等痛点。
AI Agent 的崛起带来了一个新问题：这些 Agent 所使用的数据、模型和能力究竟归属谁？在现有的 AI 产业链中，这一问题尚未得到有效解决。模型训练所需的大量分散数据往往来自众多贡献者，却最终收益集中在少数 AI 公司手中；即便开发者拥有技术能力，也常被平台生态所限制。随着 Agent 开始自主调用模型、数据与工具，价值链条将更加错综复杂。若缺乏明确的确权与分润机制，未来的 AI 经济仍可能重演 Web2 的模式——数据归用户所有，价值却被平台攫取。
Sahara AI 试图在这一环节设定新规则。其 ClawGuard 安全系统为 AI 代理提供可验证的安全护栏，确保其在预设规则范围内运行；数据服务平台（DSP） 则让用户通过标注和贡献训练数据获得代币激励，逐步构建去中心化的数据市场。在该机制下，数据贡献者不仅可以参与模型训练，还能在数据被使用时持续获得收益；同时，链上机制保证了数据质量和隐私保护。
PHA（#601）
Phala Network 基于 Substrate 打造了隐私智能合约平台，旨在为 Web3 应用提供可验证的隐私计算服务。要弄清楚 Phala 为何会在 AI Agent 热潮中受益，首先需要拆解 Agent 生态的技术栈。
从上至下，Agent 生态大致分为：模型层（大语言模型或推理模型，如 OpenAI、Claude 等）、Agent 框架层（LangChain、AutoGPT、OpenClaw 等负责任务编排与模型调度）、执行环境层（实际运行代码、调用 API、完成自动化任务的场所）、支付与身份层（处理 Agent 之间的支付、身份与信誉），以及底层的算力与隐私层，负责保障计算过程的可信性和数据安全。
Phala 正好横跨执行环境层和算力隐私层。其核心技术是基于 TEE（可信执行环境） 的机密计算网络，使 AI Agent 能在链下安全运行程序，同时确保计算过程可验证、数据不被外部窃取。这一点在 Agent 经济中尤为关键。
在实际落地方面，Phala 已与多个 AI Agent 项目展开合作。例如，Phala 与 ai16z 合作，为其 Eliza 多代理框架提供 TEE 组件，将可信执行技术直接嵌入 Agent 运行环境；同时，一些 AI Agent 发币项目（如 aiPool）也采用 Phala 的 TEE 技术来管理私钥与链上资产。随着 AI Agent 从“聊天工具”演化为能够持有资产、执行交易甚至运营协议的数字实体，安全执行环境将逐步成为整个生态不可或缺的基础设施层，而 Phala 正在争取这一位置。
结语
回顾上述项目，一个有趣的现象是：它们的代币真正出现上涨的时间，往往早于最近的推荐事件。也就是说，在 Venice 将“隐私 AI”推向前台之前，市场已经有部分资金提前捕捉到了这一方向，只是缺少足够明确的叙事触发点。OpenClaw 的推荐更像是一根点燃注意力的导火索。
事实上，无论是 a16z 还是 Delphi Digital，都在 2025 年的年度投研报告中将隐私与 AI 列为 2026 年的重点赛道。当宏观判断转化为市场共识时，往往需要具体事件来触发。而在 2026 年初，隐私与 AI 的结合正以这种形式呈现在我们面前。
至于这会否演变为下一轮的长期趋势，抑或只是一次短暂的主题炒作，仍需时间来检验。
以上即为 OpenClaw 带货 Venice，哪些隐私 AI 项目正在起飞？ 的完整解析，想了解更多关于隐私 AI 赛道潜力标的，欢迎关注 Bitaigen（比特根）的其他相关文章！
关键要点
- OpenClaw 为隐私 AI 项目站台，引发讨论热度
- Near 引入 Confidential Intents，实现跨链隐私计算
- Venice 以“无审查+隐私”定位去中心化 ChatGPT
- VVV 代币通过供应削减降低通胀压力
- Sahara 目标搭建去中心化透明安全的 AI 生态
常见问题
OpenClaw 如何帮助 Venice 获得关注？
OpenClaw 在官方文档中将 Venice 标记为推荐项目，随后虽在 24 小时内撤下，但该操作提升了社区对 Venice 隐私特性的关注，使其在讨论中获得更大曝光。
NEAR Confidential Intents 有何功能？
Confidential Intents 是 NEAR 在原有 Intents 基础上加入的隐私计算层，利用隐私分片和可信执行环境（TEE），在跨链交易执行时隐藏兑换路径、规模等关键信息，旨在防止 MEV、抢跑等链上攻击。
Venice 为何削减 VVV 代币供应？
Venice 为降低代币通胀、提升长期价值，项目方主动削减 VVV 代币供应量。供应收紧配合需求增长，被视作对代币正向预期的支撑。
Sahara AI 的 ClawGuard 是什么？
ClawGuard 是 Sahara AI 为 AI 代理设计的可验证安全护栏，能够在链上监控并强制执行预设规则，确保代理的行为在安全范围内运行，防止滥用或违规。
AI Agent 对区块链隐私有哪些需求？
在 AI Agent 时代，区块链需要同时满足高频交易、可验证执行、跨链协同以及隐私计算等需求。隐私计算可以隐藏交易细节，防止抢跑和三明治攻击，保障代理操作的安全性。
NEAR 在 AI Agent 时代的核心布局是什么？
NEAR 将重点从单纯的 TPS 提升转向 AI Agent 的执行层与结算基础设施，推出 Intents 与 Confidential Intents，提供跨链自动化和可选隐私保护，以支撑 AI 代理的大规模、自动化任务。
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