AI代理支付普及仍需十年：龙科资本库雷希警示技术落地周期

当前，人工智能代理在加密与金融科技领域的支付应用正引发广泛关注。然而，龙科资本管理合伙人哈西布·库雷希近日提出审慎观点，认为该技术迈向主流化仍需长期演进。

以史为鉴：从鼠标到代理的演进周期

库雷希将今日的AI代理发展置于历史脉络中审视。他援引1964年计算机鼠标问世为例——尽管这一发明预示了个人计算的未来，但其真正普及经历了长达数十年的迭代与适应期。

他强调，识别一项颠覆性技术，并不等于其能按预期节奏落地。当前代理系统虽具潜力，但在稳定性、可用性与现实金融任务适配性方面仍存显著差距。

OpenClaw暴露核心短板

针对代表性工具OpenClaw，库雷希直言其存在多重缺陷：界面复杂、逻辑漏洞频发，且在真实资产操作中表现不可靠。其决策过程常偏离合理路径，反映出模型能力与实际需求之间的结构性错位。

更深层的问题在于，现有模型所处理的任务已超出其训练数据分布范围，导致行为不稳定。尽管尚未有主流实验室直接利用其交互轨迹进行强化学习训练，但这类数据蕴含巨大潜在价值，正成为行业研发焦点。

实证数据揭示应用阶段定位

为支撑其判断，库雷希引用实时协议数据：当前x402协议日均交易额约为一百万美元，另一相关协议规模更小。这些数字表明，目前用户群体仍以早期实验者为主，尚未进入大众使用阶段。

他援引投资者克里斯·迪克森的经典框架——技术爱好者在周末尝试的新事物，普通大众将在十年后普遍采纳。从互联网到移动设备的演进历程皆印证此规律。而当前AI代理支付正处于这一长周期的初始位置。

库雷希描绘出完整的技术采用曲线：调试期之后是早期采用者阶段，后者本身需要持续积累与优化；随后才是早期大众、晚期大众及最终采纳者的逐步渗透。每个阶段均有独立的时间维度，无法跳过或压缩。

因此，他将AI代理支付视为一个不应急于求成的长期叙事。方向明确，目标清晰，真正的挑战在于对各阶段所需时间的准确预判——而这正是加密领域惯常低估的关键变量。