Bitaigen Research 
在最近的熱議中，OpenClaw 為隱私 AI 專案站台，使得原本在低潮中的幣圈投資者再次找到了新的關注點。與此同時，一批聚焦於隱私計算與 AI Agent 基礎建設的專案也隨之進入了視野。經過梳理，已有數個專案在這波討論升溫的過程中顯現出潛在受益的跡象。
我們在本文梳理了 OpenClaw 助力的隱私 AI 賽道，重點剖析 NEAR 等公鏈的最新技術布局及一批突破隱私計算的專案。透過技術與生態的雙重視角，協助讀者快速識別潛在機會，後續內容將進一步探討其落地前景。
NEAR（#43）
作為曾以高吞吐量和低 gas 費用著稱的老牌公鏈，Near Protocol 正在借助 AI 熱潮進行自我升級。它不再僅僅滿足於傳統 L1 的 TPS 目標，而是把敘事焦點轉向 AI Agent 時代的執行層與結算基礎設施，希望在新一輪技術週期中尋找成長點。
自 2025 年起，Near 大力推廣 NEAR Intents（意圖系統），該系統讓使用者或 AI 代理只需描述「最終想要的結果」，後端便會自動跨越 35 條以上的鏈完成複雜操作，無需手動橋接、切換錢包或處理路由細節。2026 年 2 月 25 日，專案進一步升級為 Confidential Intents，在原有框架上加入了隱私計算能力。透過 Near 的隱私分片與可信執行環境（TEE）結合，跨鏈交易在執行時能夠隱藏關鍵資訊，如兌換路徑、交易規模或策略細節。需要說明的是，這種隱私並非像 Zcash、Monero 那樣強制匿名，而是提供可選的保護層，主要目標是防止 MEV、搶跑和三明治攻擊等鏈上套利行為，從而提升交易安全性。
在未來的想像中，AI 代理可能成為區塊鏈的主要「使用者」，它們將擁有資產、執行跨鏈交易、制定策略，甚至相互協作。為此，區塊鏈必須兼顧高頻交易、可驗證執行、隱私計算以及跨鏈協同等需求。Near 目前的布局正是圍繞這一想像展開，旨在打造一個既能支援 AI 代理自動完成複雜任務，又能確保過程可驗證與安全的開放網路。這既是對新敘事的積極擁抱，也可視為老牌公鏈在新週期中的自我重塑。
VVV（#133）
Venice 以 「無審查＋隱私」 為核心賣點，定位為去中心化版的 ChatGPT。OpenClaw 曾在官方文件中將其高亮推薦，隨後在 24 小時內快速撤下。此舉雖看似刪減，卻意外提升了市場對 Venice 及其隱私優先特性的關注度。
與多數 AI 專案側重模型效能不同，Venice 的敘事焦點集中在 隱私本身。在主流 AI 平台日益強化內容審查、資料外洩與模型訓練爭議不斷累積的背景下，其「不記錄、不審查」的定位正好觸碰到加密社群最敏感的價值觀。正逢 AI Agent 熱潮快速發酵，Venice 把握住了這一「時代紅利」。專案方還在主動削減 VVV 代幣供給，以降低通脹壓力。需求上升與供給收緊的組合，為 VVV 代幣的正向預期提供了進一步支撐。
SAHARA（#295）
Sahara AI 的願景是搭建一個去中心化、透明且安全的 AI 生態系統，使得 AI 的開發、訓練、部署和商業化過程更加公平可信。專案聚焦於當前 AI 產業面臨的資料隱私、演算法偏見以及模型所有權不明等痛點。
AI Agent 的崛起帶來了一個新問題：這些 Agent 所使用的資料、模型與能力究竟歸屬誰？在現有的 AI 產業鏈中，這一問題尚未得到有效解決。模型訓練所需的大量分散資料往往來自眾多貢獻者，卻最終收益集中在少數 AI 公司手中；即便開發者擁有技術能力，也常被平台生態所限制。隨著 Agent 開始自主呼叫模型、資料與工具，價值鏈條將更加錯綜複雜。若缺乏明確的確權與分潤機制，未來的 AI 經濟仍可能重演 Web2 的模式——資料歸使用者所有，價值卻被平台攫取。
Sahara AI 嘗試在此環節設定新規則。其 ClawGuard 安全系統為 AI 代理提供可驗證的安全護欄，確保其在預設規則範圍內運行；資料服務平台（DSP） 則讓使用者透過標註與貢獻訓練資料獲得代幣激勵，逐步建構去中心化的資料市場。在該機制下，資料貢獻者不僅可以參與模型訓練，亦能在資料被使用時持續獲得收益；同時，鏈上機制保證了資料品質與隱私保護。
PHA（#601）
Phala Network 基於 Substrate 打造了隱私智慧合約平台，旨在為 Web3 應用提供可驗證的隱私計算服務。要弄清楚 Phala 為何會在 AI Agent 熱潮中受惠，首先需要拆解 Agent 生態的技術棧。
從上至下，Agent 生態大致分為：模型層（大型語言模型或推理模型，如 OpenAI、Claude 等）、Agent 框架層（LangChain、AutoGPT、OpenClaw 等負責任務編排與模型調度）、執行環境層（實際執行程式碼、呼叫 API、完成自動化任務的場所）、支付與身份層（處理 Agent 之間的支付、身份與信譽），以及底層的算力與隱私層，負責保障計算過程的可信性與資料安全。
Phala 正好橫跨執行環境層與算力隱私層。其核心技術是基於 TEE（可信執行環境） 的機密計算網路，使 AI Agent 能在鏈下安全執行程式，同時確保計算過程可驗證、資料不被外部竊取。這一點在 Agent 經濟中尤為關鍵。
在實際落地方面，Phala 已與多個 AI Agent 專案展開合作。例如，Phala 與 ai16z 合作，為其 Eliza 多代理框架提供 TEE 元件，將可信執行技術直接嵌入 Agent 執行環境；同時，一些 AI Agent 發幣專案（如 aiPool）也採用 Phala 的 TEE 技術來管理私鑰與鏈上資產。隨著 AI Agent 從「聊天工具」演化為能夠持有資產、執行交易甚至營運協議的數位實體，安全執行環境將逐步成為整個生態不可或缺的基礎建設層，而 Phala 正在爭取這一位置。
結語
回顧上述專案，一個有趣的現象是：它們的代幣真正出現上漲的時間，往往早於最近的推薦事件。也就是說，在 Venice 將「隱私 AI」推向前台之前，市場已經有部分資金提前捕捉到了這一方向，只是缺少足夠明確的敘事觸發點。OpenClaw 的推薦更像是一根點燃注意力的導火索。
事實上，無論是 a16z 還是 Delphi Digital，都在 2025 年的年度投研報告中將隱私與 AI 列為 2026 年的重點賽道。當宏觀判斷轉化為市場共識時，往往需要具體事件來觸發。而在 2026 年初，隱私與 AI 的結合正以這種形式呈現在我們面前。
至於這會否演變為下一輪的長期趨勢，抑或只是一次短暫的主題炒作，仍需時間來檢驗。
以上即為 OpenClaw 帶貨 Venice，哪些隱私 AI 專案正在起飛？ 的完整解析，想了解更多關於隱私 AI 賽道潛力標的，歡迎關注 Bitaigen（比特根）的其他相關文章！
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