國慶假期期間,看到好幾個加密貨幣領域的KOL發推盛贊Everlyn AI——一個類似Sora的“視頻生成”項目,這激起了我的好奇心,並促使我下功夫研究了一番。
第一印象非常驚豔:一個由前Meta研究科學家領銜的AI項目,聲稱正在打造突破性的開源AI視頻生成模型並構建去中心化的Web3協議。其加密敘事融合了AI、知識産權(類似於Story Protocol)、DePIN(io.net也是其投資方)以及創作者經濟等多個熱門賽道。當一個項目集眾多熱點於一身,並有一眾知名人士背書時,確實令人印象深刻。
然而,深入調查後發現,我對這個項目産生了深深的懷疑。可能是我的信息來源有限,但我無法找到該項目在Web3世界中的任何實質性蹤迹。簡單來說,該項目缺乏可公開驗證的協議地址和區塊浏覽器來觀察其鏈上活動。除了其代幣發行是真實的外,其餘的Web3元素都如“空氣”般飄渺無蹤。
本文將基於公開信息,對Everlyn AI進行全面剖析,幫助讀者理解這個項目的真實面貌。
過度包裝的AI與虛幻的區塊鏈承諾
項目的核心主張
Everlyn AI對外宣傳的核心賣點包括:
AI方面
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Everlyn-1視頻生成模型:號稱是“首個開源自回歸視頻模型”,其逐幀生成視頻的方式類似於GPT的“下一個詞元預測”。這與競爭對手普遍採用的、生成速度較慢的擴散模型形成對比。學術研究證實,自回歸(AR)模型在解碼速度和生成長序列方面具有潛力,但容易出現誤差累積的問題;而擴散模型在生成質量上表現出色,但計算成本高昂。Everlyn選擇自回歸路綫,旨在實現速度和長度上的突破,並宣稱能在4秒内生成1080p分辨率、8秒長的視頻,同時將成本降低10倍。
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開源主張:Everlyn AI的一個核心差異化賣點是其“開源”特性,承諾提供“完全開源的模型權重”,這直接挑戰了像OpenAI的Sora這類閉源模型的行業現狀。
Web3領域
關於Everlyn在AI方面的創新亮點,現有資料的描述較為統一。然而,關於其Web3特性的描述則五花八門,部分内容甚至在官方文檔中也無法找到。筆者總結其Web3敘事主要包括以下幾點:
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隨著深度僞造(deepfake)技術泛濫,驗證數字内容真實性的需求變得空前迫切。Everlyn聲稱正在構建專門的Layer 1公鏈,通過在鏈上記錄時間戳和創作者信息,為AI生成的内容提供不可篡改的來源證明和版權驗證。如此一來,通過Everlyn創作的視頻將在區塊鏈上留下公開透明的記錄,若被用於制作深度僞造内容,將很容易被識別和溯源。這個敘事與Story Protocol等IP平台及NFT的邏輯有相似之處。
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Everlyn構建了DePIN平台,用戶可以貢獻自己的GPU為“視頻生成”提供算力並獲得報酬。這個敘事可能與io.net參與投資有關,因而引發了市場對於其DePIN敘事的聯想。
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此外,也包括了較為常見的創作者經濟敘事,即創作者在Everlyn平台上發佈視頻可獲得代幣激勵。
這些主張精準切中了當前市場的痛點:AI視頻生成成本高昂、閉源模型壟斷、内容真實性難以驗證。然而,宣傳與現實之間存在巨大鴻溝。
AI部分:真實但被過度包裝
盡管團隊背景過硬,但其技術宣傳中存在明顯矛盾:
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術語混亂:項目聲稱採用“自回歸模型”架構,卻在宣傳材料中提到“xDiT(分佈式擴散Transformer)”。擴散Transformer是擴散模型的核心組件,與自回歸模型是兩種不同的技術路綫。這種基礎概念的混淆令人擔憂。
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代碼庫現狀:雖然GitHub上存在Everlyn-Labs組織,但其代碼庫主要包含了團隊成員已發表的學術研究項目(如ANTRP、Wasserstein-VQ)的相關代碼,並非一個統一的、生産級的視頻生成係統。此外,該團隊的GitHub代碼庫中也沒有任何與區塊鏈相關的代碼。
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性能驗證缺失:項目自稱“地球上最快的視頻生成器”,但缺乏獨立第三方的基準測試驗證。在開源社區中,已有CogVideoX、CausVid等模型獲得廣泛認可,Everlyn-1的實際競爭力尚未得到證實。
Web3部分:不存在的"幽靈"
這是整個項目最嚴重的問題所在。該項目宣稱要構建一個去中心化的視頻AI層(Decentralized Video AI Layer),然而經過全面搜索,筆者未能找到任何相關的Web3技術白皮書、開發者文檔、公共測試網、可供觀察鏈上活動的區塊浏覽器,或任何涉及Web3技術的代碼庫????。
總之,Everlyn的Web3部分,除了發幣是真實存在的(其代幣位於BSC上,地址為0x302DFaF2CDbE51a18d97186A7384e87CF599877D),其他一切都只停留在概念敘事層面,完全缺乏技術細節。
其Web3部分在缺乏代碼實現的情況下,僅有空洞的敘事(值得一提的是,Everlyn官方的Web3敘事相對克制,許多引人注目的說法來自部分KOL的過度解讀),卻急於發行代幣。這種行為模式讓筆者嗅到了熟悉的“割韭菜”氣息。
名人背書的真相
一個項目的可信度在很大程度上取決於其創始團隊。筆者核實過兩大創始人Harry Yang博士(聯合創始人 & CTO)與Ser-Nam Lim博士(聯合創始人 & 研究負責人/CEO)的背景,沒有發現問題。二人的確曾經在Meta工作過,並且在圖像AI領域多有建樹。
除了兩位創始人,所有吹捧該項目的資料都以圖靈獎得主、Meta首席AI科學家Yann LeCun是Everlyn AI顧問為重要賣點,以證明這個項目的學術成就。而根據筆者的調查,LeCun這個“顧問”身份很有水分。
目前能找到支撐這一說法的官方信息來源,就是Everlyn團隊的一條tweet,内容是“We’re honoured to welcome Yann LeCun as an academic advisor to Everlyn”。但是筆者檢查了LeCun的個人網站(yann.lecun.com)、Meta AI頁面(ai.meta.com)、LinkedIn個人資料,以及他的X賬號的所有相關帖子,均未發現任何提及Everlyn AI或其顧問角色的信息。而且LeCun的帖子和訪談主要討論通用的AI話題,較少涉及Web3,更沒有涉及Everlyn這個項目。
所以,筆者認為這次扯上LeCun的大旗,是典型的“名人效應”營銷——通過放大一次微不足道的互動,來塑造一種正式背書關係的假象。
背後的玩家:投資邏輯與營銷機器
Mysten Labs的戰略投資
Everlyn AI獲得了Sui開發團隊Mysten Labs領投的1500萬美元融資,估值2.5億美元。然而值得注意的是,Mysten Labs官方博客和Sui基金會渠道均未發佈關於此次投資的官方聲明。
這種“沉默”暗示讓筆者相信,Mysten Labs的投資充其量是一次戰略性人才收購——獲取頂尖AI團隊及其技術以豐富Sui生態,而非為項目的代幣經濟學或去中心化路綫圖背書。
解讀“幣安上幣”的真實信號
能夠在幣安上綫,也是該項目宣傳的一個亮點,但我們需要準確理解其背後的真實信號:
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LYN代幣上綫的是“Binance Alpha”平台,而非幣安主站現貨交易區。
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Binance Alpha是專門交易“未在幣安交易所上市的新興數字資産”的高風險沙盒。
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幣安明確警告:被標記為Alpha資産不意味著未來會在主站上市,資産面臨更高波動性和風險,可能損失全部投資,且無法提現。
因此,在幣安上綫Alpha平台並非質量背書,而更像是在隔離風險的前提下進行的一場交易實驗。
Kaito驅動的營銷機器
Everlyn AI的驚人熱度並非偶然,其背後是一個係統化的營銷推廣機器。
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Kaito的角色: Everlyn AI在其200萬美元的公募中使用了Kaito的Capital Launchpad平台。Kaito自稱為一個“AI驅動的垂直搜索引擎”,其啓動平台根據用戶的社交聲譽等指標來分配額度。值得注意的是,Everlyn AI的空投任務明確要求用戶在Kaito的“yaps”板塊發帖。
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付費推廣機制: Kaito的商業模式包括“Yap-to-Earn”競賽,即項目方設立獎勵池,以“激勵創作者制作關於公司的内容”。這直接證實了筆者的懷疑:大量KOL對Everlyn的支持是付費推廣的結果。
結論顯而易見:Everlyn AI的巨大市場聲量並非源於其技術的有機吸引力或社區的自發熱情,而是一場耗資巨大的、通過Kaito等專業平台精心策劃的營銷活動。將發帖(“yapping”)與獎勵(積分、空投權重)直接掛鈎,為KOL創造了明確的經濟動機,促使他們推廣項目,而無需對其質量進行深入考證。RootData等平台上的高“熱度指數”,正是這種人為制造活動的結果,而非項目基本面進展的真實反映。
結語
綜上所述,筆者個人認為,Everlyn AI這個近期熱門、被很多KOL吹捧的明星項目,極為可疑並值得警惕。創始人利用其AI聲譽吸引資本,與加密營銷團隊合作發行代幣。AI的部分或許是真實的,但其性能是否如宣傳般優秀,目前還難以驗證。然而根據筆者的觀察,其Web3部分完全是“空氣項目”、“幽靈項目”,只有敘事而沒有代碼,卻急於發行代幣,呈現出一副急於“割韭菜”的難看吃相。
Everlyn AI案例揭示了加密貨幣領域一個值得警惕的現象:利用合法的技術團隊和頂級投資者背書,為缺乏實質的代幣項目提供信譽掩護。這種“去中心化戲劇”比純粹的騙局更具迷惑性,因為它的某些部分(AI研究)是真實的,但投資載體(代幣和所謂的協議)卻建立在虛構的基礎之上。
對於投資者而言,核心教訓是:不要僅因為團隊優秀、KOL吹捧就放松對項目基礎設施的審查。在Web3領域,技術白皮書、測試網、開源代碼這些基礎要素的缺失,是比任何營銷宣傳都更重要的危險信號。
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本文基於公開信息分析,不構成投資建議。加密貨幣投資存在較大風險,請謹慎決策,DYOR。
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内容來源:PANews