AI正推動加密媒體陷入可信市場數據之爭

人工智能正在將整個行業的新聞和日常研究商品化，並推動加密媒體公司將自身重塑為數據平台、分析服務商和機構基礎設施。競相構建AI就緒數據庫的公司正在定位成為行業的參考層——即投資者、監管機構和算法賴以理解數字資產的信息來源。

6月12日，Blockworks收購了Messari，將加密領域兩大最具規模的數據與研究業務合併為一個覆蓋逾40,000種數字資產的單一平台。

《華爾街日報》披露此次收購價格超過1,000萬美元，相較於Messari在2022年B輪融資後約3億美元的估值大幅折讓，這一折扣清晰反映出加密信息行業的經濟邏輯在四年間發生了多大的變化。

Blockworks於今年4月以1.92億美元估值完成融資，本輪由ParaFi Capital和Reciprocal Ventures領投，Coinbase Ventures跟投，公司公開表示計劃將這筆資金用於收購競爭對手。聯合創始人Jason Yanowitz直言不諱地描述了這一目標：他希望打造加密領域的Bloomberg。

收購Messari一事折射出一場醞釀已久、潛藏於AI熱潮之下的轉變。金融信息的價值正從文章本身轉向構建文章所依賴的數據庫。在未來幾年有望佔據主導地位的，是那些擁有機構和機器視為權威的標準數據集的公司。

這類研究與參考業務從數據源、終端和API調用中獲利，而非依賴讀者，其服務對象是合規官員和量化分析師，而非普通受眾，這使其在結構上有別於通常孕育它的新聞編輯室。

為何在AI時代，內容發布不再是競爭優勢

媒體公司所承受的壓力首先來自分發環節——支撐數字出版業長達二十年的流量，正在整個媒體行業持續流失。根據路透社新聞研究所的年度趨勢報告，在截至2025年11月的一年間，Google搜索對出版商的引流全球降低了約33%，

其中美國降低了38%，歐洲降低了17%，來自Google Discover的引流降低了21%。到2026年初，約58%的Google搜索以零點擊告終，因為AI生成的摘要已直接在搜索結果頁面上給出了答案。

Penske Media已就此變化對Google提起訴訟，主張該搜索公司正在蠶食出版商以同意內容被索引為代價所換取的流量。

對加密媒體而言，其影響在於：突發新聞和常規解析——多年來支撐流量模式的內容形式——每個季度的價值都在持續降低。一份代幣解鎖或國庫披露的摘要在數秒內即可生成，並在聊天窗口內被直接消費，而曾經隨之而來的點擊如今已蕩然無存。

每個金融市場在成熟過程中都傾向於經歷相同的演進序列。最初是報道與觀點階段——信息匱乏，僅僅解釋一種新資產類別就足以積累受眾。隨後進入研究階段，機構入場，尋求的是背景脈絡和分析框架，而非頭條新聞。

接著標準化為數據階段，投資者更願意查詢數據庫，而非閱讀五十份關於同一主題的研報。最終演變為基礎設施階段，數據實際上融入市場無法離開的工作流程之中。

Bloomberg數十年前就已達到這一終極階段，這也是它每年創收約110億美元的原因，2026年單個終端席位的費用接近31,980美元，並擁有逾325,000名訂閱者與其系統深度綁定。

它所產出的新聞報道，相較於其核心業務不過是錦上添花。市場之所以無法關閉終端，在於它所提供的信息正在為市場的模型、定價和合規系統持續輸血。

加密行業正在進入第四階段，而在Yanowitz看來，它到達這一階段的速度可能遠快於股票市場。在傳統市場構建研究與參考業務，需要大批人工分析師手動錄入申報文件，而加密行業天然生成結構化、實時、機器可讀的信息——無論是鏈上數據還是標準化披露——使其成為自動化系統的理想輸入源。

CryptoSlate的報道追蹤了OECD數據所顯示的企業AI採用率變化：從2023年的8.7%增加到2024年的14.2%，再增加到2025年的20.2%，而負責消費這些數據的智能體已開始自主完成交易。

參考層掌控什麼？

一旦市場達到這一階段，掌控參考數據者便對所有下游方擁有話語權——資產管理人依此為投資組合定價，指數提供商圍繞它構建產品，交易所將其接入自身系統，監管機構援引它，AI模型以它為訓練依據。

一家擁有某協議流通供應量或國庫持倉標準數據的公司，無需就此發表任何觀點，便能左右數十億美元的資金配置，而這個市場未來的守門人，正是那些比任何編輯都更位居上游的數據庫運營商。

權力與影響力的整合已在進行之中，Blockworks收購Messari不過是最新一例。總部位於巴黎的Kaiko於6月初收購了Amberdata，旨在深化其衍生品和鏈上覆蓋，並為銀行、資產管理人和對沖基金增添以AI為核心的研究工具。

今年1月，預言機提供商RedStone收購了Security Token Market，同時獲取了一個涵蓋逾800種代幣化資產的數據集。每一筆交易都將原本分散的極具價值的信息源集中到更少數人手中。

這比普通的媒體整合更為重要的原因，在於機構在大規模進入數字資產領域之前所需的條件。大型配置方需要標準化披露、清潔的歷史數據集、法律實體映射、治理檔案以及能夠向其自身合規委員會有所交代的風險指標。

加密行業已完成了托管、結算和交易的機構化；信息正是當前正在被機構化的環節，而對可信數據的需求將隨著對資本的需求同步增長。

AI非但沒有降低這一切的賭注，反而將其進一步提高。在不遠的將來，分析師幾乎不再會手動打開協議文檔，而是直接要求模型從國庫構成、驗證者集中度、治理參與度和收入等維度對所有Layer 1網絡進行比較。

答案的質量取決於模型被訓練為信任哪些數據庫，因此，無論哪家公司擁有這些數據集，都將成為每一次自動化比較必須經過的咽喉要道。這種地位會隨時間不斷強化，因為每新增一個機構或機器消費者，都會使底層數據更具價值，也更難以被取代。

成熟的出版機構已感受到這種壓力有一段時間了。隨著分發渠道碎片化、機器吸收日常報道，純粹依靠出版為生的經濟邏輯愈發艱難，多年來支撐新聞編輯室的廣告和引流收入正在持續侵蝕。

然而，它們同時也積累了多年的報道成果、結構化元數據、專有研究和編輯公信力，這些資產庫可以成為機構智能產品和模型所依賴的AI就緒知識庫的原始素材。

加密媒體的持久立足點，或許在於為AI提供其所消費的可信信息層，同時保留決定哪些內容應納入其中的編輯判斷力。

加密行業的建立初衷，是從貨幣中移除可信中介，讓人們無需銀行或清算機構從中介入即可完成交易。

隨著機構和AI的湧入，它已開始構建一套新的可信中介，凌駕於其信息之上。最終擁有標準數據集——供應量數據、治理記錄和鏈上指標，即每位投資者、監管機構、交易所和模型視為基準事實的數據——的公司，其影響力或將超越任何新聞編輯室所曾擁有的。

The post AI is pushing crypto media into a fight over trusted market data appeared first on CryptoSlate.