Web3律师：2025年投资新风口，AI加密基金的潜力与合规挑战

文章转载来源：曼昆区块链

早在2023年底，各大知名投研机构的Web3主流赛道预测上，“AI+”便是关键词之一。现在，一年过去了，“AI+”怎么样了？

近期，a16z、VanEck分别发布了2025 Web3预测，这些报告均指出了同一个话题：AI代理，AI+的最新发展方向。其中，又以AI代理投资为代表，在2024年下半年中成绩夺目——发布一天，市值就干到8,000万美金的Ai16z及其背后的DAOS.FUN，引发AI投资的新风口“AI加密基金”（AI Crypto Fund）。

这也引发了曼昆律师的好奇，毕竟长期以来，曼昆律师都建议加密投资者通过加密基金参与，而AI加密基金的出现，是否能为加密投资者们带来更智能的投资路径呢？

本篇文章，曼昆律师就围绕这个话题，探究AI加密基金这个新投资风向。

什么是AI加密基金？

AI加密基金，顾名思义，核心逻辑就是用人工智能（AI）替代传统人工管理的新投资决策方式，能够在链上实现全流程的自动化操作，从数据分析到决策执行，无需人为干预。与传统加密基金依赖基金经理的经验和直觉不同，AI加密基金依托算法模型和链上数据，通过实时计算与执行实现高效、精准的投资策略。

AI加密基金之所以可以实现，得益于Web3的高度透明与民主性：

首先，区块链作为基础设施，为AI机器学习模型提供了丰富且真实的实时数据，从链上交易历史、资产价格波动到市场情绪中提取规律，这些数据能够帮助AI优化投资策略。

其次，去中心化自治组织（DAO）架构为AI加密基金提供了一个无需许可的运行环境。AI加密基金的运作，可以通过智能合约实现民主的治理和执行，进一步减少人为干预带来的主观性、操作风险以及中心化问题。

正是因为底层基础设施的特性，相比传统的加密基金，AI加密基金的优势更加凸显：

·数据处理能力。AI可以高速分析海量的链上链下数据，精准识别趋势并做出决策。这种处理速度和数据规模，远远超出人类极限。

·市场情绪捕捉。通过分析社交媒体、新闻和行业动态，AI能够提前感知市场变化的信号，帮助基金在趋势发生之前做出更准确的选择。

·自治性与透明度。依托DAO和智能合约，所有操作记录上链，AI能推进基金投资与管理的透明化，增加信任度。

·风险管理能力。AI不仅能够进行实时监控，还可以根据市场变化迅速调整资产配置，这使得AI加密基金在面对市场波动时更具优势。

随着更多资本参与Web3，投资者对高效、稳健、透明的需求，推动了AI加密基金的诞生。概念固然好，但落地才是关键。那么，这一领域有哪些代表性项目呢？

有哪些AI加密基金？

当前，AI加密基金领域的探索已经卓有成效。除了开头曼昆律师提到的DAOS.FUN以外，还有一些已经开始试验/运行的AI加密基金。

1.Ai16z和DAOS.FUN

作为现象级的AI加密基金，Ai16z在2024年下半年一经推出便吸引了全行业的目光，成功掀起AI加密投资的风口。Ai16z背后的去中心化自治组织（DAO）——DAOS.FUN，是基金的核心技术支持者，通过智能合约实现了治理透明和决策自动化。Ai16z依托先进的AI算法和链上数据分析能力，真正实现了从策略制定到执行的全流程自动化。

2.Yahctzee Fund

由加密知名人物Arthur Hayes支持的Yahctzee Fund，是另一个引人注目的自治型AI驱动基金。它通过链上治理结构和高性能AI算法，在投资决策上展现了出色的灵活性与适应性。Yahctzee Fund的目标不仅仅是优化收益，还致力于探索长期资产配置的优化路径，试图打造更加可持续的投资模式。

3.Sekoia Virtuals

Sekoia Virtuals是一个由Canonical Ventures的管理合伙人Anand Iyer发起的实验性AI基金，专注于支持Virtuals生态。尽管当前该项目的市场影响力并不大，但它主打的Web3小型社区投资管理，不仅使得其差异化优势明显，还拓宽了AI加密基金发展的更多垂直领域及方向。

4.Cod3x 和 BigTonyXBT

Cod3x是一家专注于构建下一代AI代理基础设施的组织，其推出的旗舰项目BigTonyXBT则是一个基于Base链的自治型交易者。BigTonyXBT专注于DeFi领域，通过AI自动交易和资产管理功能，逐步搭建起AI加密基金在金融投资中的完整生态。

以上这些项目从技术实现到生态布局，各有侧重，全面推动了加密基金的模式创新。然而，AI加密基金在展示其巨大潜力的同时，其能否在全球逐渐明朗的监管环境下实现合规落地，也是一个关键问题——合规与否，决定了它们能否真正为Web3生态注入可持续的增长动力。

AI加密基金合规探索

AI加密基金的出现，无疑给加密投资领域带来了创新，但这一新兴模式是否合规，仍是悬而未决的问题。这主要归结于AI加密基金的特殊性：

首先是法律主体的问题。传统基金在设立时，必须经过司法管辖区的审批，具备明确的法律身份。然而，目前看到的大部分AI加密基金，往往基于DAO运行，而DAO在大多数国家并未被明确认定为法律主体。这意味着，如果AI加密基金涉及资产托管、合同签署或法律纠纷，现行的法律框架可能无法提供有效支持。在一些司法辖区，未取得牌照的基金运作可能被视为非法集资，这使得AI加密基金在跨境运营时面临更大的法律风险。

其次是牌照与监管的问题。现有的金融市场规则要求基金管理者取得相关牌照并履行监管义务，例如向投资者披露风险、定期报告基金业绩等。但AI加密基金并没有一个明确的管理者，投资策略和执行都由AI算法完成，如何定义“基金管理者”的身份本身就是一个合规难题。此外，这种“无牌照运作”的模式可能被视为规避监管，尤其在对基金设立和管理有严格规定的地区，如美国和欧洲，这将成为AI加密基金合规化的一大障碍。

第三是治理透明性与算法合规性的问题。尽管DAO架构为AI加密基金提供了链上透明治理的技术支持，但这种透明性更多是针对技术和社区，而非监管机构。传统基金需要向监管机构披露其投资策略和治理结构，但AI加密基金的算法复杂且不易解释，监管机构是否能接受这样的“黑箱式”运作方式，仍存疑问。特别是在欧洲等对算法透明性和可解释性有明确要求的地区，AI加密基金可能面临更大的合规压力。

另外，AI加密基金通常服务于全球市场，但各国对加密资产和AI技术的监管态度并不一致。例如，美国证券交易委员会可能将其视为未注册证券，而在中国，明确禁止一切涉币活动，AI加密基金可能因触碰政策底线而无法展开业务。这种区域监管的不一致性，使得AI加密基金在扩展业务时面临更多合规挑战。

再加上，凡是聊到AI，数据隐私和跨境始终是无法回避的监管核心议题。当下，全球多国及地区已经开始陆续建立AI相关的监管法案，比如中国工信部决定成立人工智能标准化技术委员会，负责行业标准的修订；欧洲的《人工智能法案》（EU AI Act）正在逐步推进，旨在将AI应用进行风险等级分类，以及制定严格透明度和数据使用的要求；美国白宫发布的《人工智能权利蓝图》（Blueprint for an AI Bill of Rights），虽然是原则性指导，但也明确提出了算法透明性、用户隐私保护以及数据滥用防范的基本原则。而这些监管规则的逐渐建立，也将会对AI加密基金的合规提出更加严格的要求。