作者：Jonathan King，Coinbase Ventures負責人；編譯：0xjs@喜來順財經(jīng)
AI的未來可以建立在區(qū)塊鏈技術(shù)之上，因為加密技術(shù)有助于在新興技術(shù)領域提高可及性、透明度和應用場景。加密貨幣的高效性、無國界特性和可編程性與AI的融合，有可能改變?nèi)祟惡蜋C器與數(shù)字經(jīng)濟的互動方式，包括使用戶能夠?qū)ζ鋫€人數(shù)據(jù)擁有主權(quán)。這包括 “智能體網(wǎng)絡” 的興起，在這種網(wǎng)絡中，基于加密基礎設施運行的AI智能體能夠推動經(jīng)濟活動和增長。
披露與注釋：Coinbase Ventures 的投資組合公司在本文首次提及時有星號（*）標注。
那么這是怎樣的一種情況呢？AI智能體在加密基礎設施上進行交易。由AI創(chuàng)建的軟件代碼，包括智能合約，導致鏈上應用和體驗的激增。用戶擁有、管理并從他們所貢獻的AI模型中獲利。利用AI改善加密生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的用戶和開發(fā)者體驗，增強智能合約能力并創(chuàng)造新的應用場景。等等。
當我們設想這種crypto x AI的未來時，今天我們將揭示關于這種變革性技術(shù)融合未來的核心論點。要點如下：
我們認為加密貨幣/區(qū)塊鏈技術(shù)并非在AI技術(shù)棧的每一層都必須用于提升能力或解決新出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。相反，加密貨幣可以在為AI帶來更廣泛的分發(fā)、可驗證性、抗審查性和原生支付渠道方面發(fā)揮重要作用，同時受益于AI機制來為鏈上的新用戶體驗提供動力。
Crypto x AI能夠催生 “智能體網(wǎng)絡”，這是一種變革性的范式，其中基于加密基礎設施運行的AI智能體能夠成為經(jīng)濟活動和增長的重要驅(qū)動力。我們預測未來智能體將擁有自己的加密錢包，以便自主進行交易并實現(xiàn)用戶意圖，獲取低成本、去中心化的計算和數(shù)據(jù)資源，或者利用穩(wěn)定幣向人類和其他智能體支付報酬以完成實現(xiàn)其整體目標函數(shù)所需的任務。
支撐這一論點的初步觀點包括：（1）加密貨幣將成為智能體與人類以及智能體之間商業(yè)活動的首選支付渠道；（2）生成式AI和自然語言接口將成為尋求在鏈上進行交易的用戶的主要交互方式；（3）AI將創(chuàng)建絕大部分軟件代碼（包括智能合約），從而引發(fā)鏈上應用和體驗的 “寒武紀大爆發(fā)”。
Crypto x AI由兩個核心子領域構(gòu)成：（1）去中心化AI（加密貨幣->AI），定義為構(gòu)建通用人工智能基礎設施以繼承現(xiàn)代對等區(qū)塊鏈網(wǎng)絡的特性；（2）鏈上AI（人工智能->加密貨幣），定義為構(gòu)建基礎設施和應用，利用AI為新的和現(xiàn)有的應用場景提供動力。
Crypto x AI生態(tài)格局可以劃分為以下幾個層次：（1）計算（即專注于為AI開發(fā)者提供潛在圖形處理單元（GPU）的網(wǎng)絡）；（2）數(shù)據(jù)（即能夠?qū)崿F(xiàn)AI數(shù)據(jù)管道的去中心化訪問、匯編和可驗證性的網(wǎng)絡）；（3）中間件（即能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型 / 智能體的開發(fā)、部署和托管的網(wǎng)絡 / 平臺）；（4）應用（即利用鏈上AI機制的面向用戶的產(chǎn)品（B2B 或 B2C））
在 Coinbase，我們肩負著幫助更新金融系統(tǒng)，使其更安全可靠，同時提高消費者和建設者的可及性和可用性的使命。我們相信Crypto x AI將在其中發(fā)揮重要作用。在本博客中，我們將深入探討Crypto x AI的原因、方式以及下一步發(fā)展。
AI市場已經(jīng)取得了顯著的增長和投資，VC公司在過去五年中向該領域投入了近 2900 億美元。世界經(jīng)濟論壇指出，AI技術(shù)在未來十年可能會使美國年度 GDP 增長提高 0.5 - 1.5%。AI應用正顯示出強大的吸引力，像 ChatGPT4 這樣的應用在用戶增長 / 采用方面創(chuàng)下了新紀錄。然而，隨著AI市場的快速發(fā)展，一些挑戰(zhàn)也隨之出現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)隱私問題、對AI人才的需求、倫理考量、中心化風險以及深度偽造技術(shù)的興起。這些挑戰(zhàn)推動了當前關于Crypto x AI領域的討論，因為利益相關者尋求利用兩種技術(shù)的優(yōu)勢來解決這些新出現(xiàn)的問題的解決方案。
來自Vitalik Buterin 關于Crypto x AI的博客
Crypto x AI結(jié)合了區(qū)塊鏈的去中心化基礎設施和人AI模仿人類認知功能以及從數(shù)據(jù)中學習的能力，創(chuàng)造了一種協(xié)同效應，可能會徹底改變各個行業(yè)。區(qū)塊鏈重新定義了系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù) / 交易驗證以及分配方式。AI增強了數(shù)據(jù)計算、分析，并提供了新的內(nèi)容生成能力。這種交叉在兩個技術(shù)社區(qū)的開發(fā)者中既引發(fā)了興奮，也引發(fā)了懷疑，推動了對新應用場景的探索，從長遠來看可能會加速兩個領域的采用。雖然加密貨幣和AI都是涵蓋多種不同技術(shù)和主題的通用術(shù)語，但我們認為兩個領域的交叉可以分解為兩個核心子領域：
去中心化AI（Crypto -> AI）通過加密貨幣的無許可且可組合的基礎設施增強AI能力。這解鎖了一些應用場景，例如對AI資源（如計算、存儲、帶寬、訓練數(shù)據(jù)等）的民主化訪問，協(xié)作式、開源模型開發(fā)，可驗證的推理，或者用于內(nèi)容來源和真實性的不可篡改賬本和加密簽名。
鏈上AI（AI -> Crypto）將AI的優(yōu)勢帶入加密生態(tài)系統(tǒng)，通過大型語言模型和自然語言接口改善用戶和開發(fā)者體驗，或者增強智能合約能力。鏈上AI采用的兩種途徑包括：（1）開發(fā)者將AI模型或智能體集成到他們的智能合約和鏈上應用中；（2）AI智能體利用加密渠道（如自托管錢包、穩(wěn)定幣等）進行支付并委托去中心化基礎設施資源。
雖然兩個子領域都還處于起步階段，但 “加密貨幣融入AI” 或 “AI融入加密貨幣” 的潛力巨大，并且有望解鎖一系列尚未設想的應用場景，特別是隨著計算基礎設施和智能速度的持續(xù)提高。
我們發(fā)現(xiàn)加密貨幣和AI交叉領域中特別令人興奮的一個方面是基于加密基礎設施運行的AI智能體的概念。這種整合旨在創(chuàng)建 “智能體網(wǎng)絡”，這是一種變革性的范式，能夠在AI驅(qū)動的經(jīng)濟體中增強安全性、效率和協(xié)作，其基礎是強大的激勵結(jié)構(gòu)和加密原語。
我們認為AI智能體能夠成為經(jīng)濟活動 / 增長的重要驅(qū)動力以及應用（無論是鏈上還是鏈下）的主要 “用戶”，在中長期內(nèi)逐漸取代人類用戶。這種范式轉(zhuǎn)變將迫使許多互聯(lián)網(wǎng)原生公司重新思考他們對未來的核心假設，并提供必要的產(chǎn)品、服務和商業(yè)模式，以便更好地服務于一個以智能體為主的經(jīng)濟體。話雖如此，我們并不認為加密貨幣 / 區(qū)塊鏈技術(shù)在AI技術(shù)棧的每一層都必須用于提升能力或解決新出現(xiàn)的挑戰(zhàn)。相反，加密貨幣可以在為AI帶來更廣泛的分發(fā)、可驗證性、抗審查性和原生出版渠道方面發(fā)揮重要作用，同時受益于AI機制來為鏈上的新用戶體驗提供動力。
支撐這一論點的初步觀點如下：
加密貨幣將成為智能體與人類以及智能體之間商業(yè)活動的首選支付渠道：加密貨幣是互聯(lián)網(wǎng)原生的可編程貨幣，對于驅(qū)動以智能體為基礎的經(jīng)濟體具有多種優(yōu)勢。隨著AI智能體變得更加自主，并大規(guī)模進行微交易（如支付推理、數(shù)據(jù)、API 訪問、去中心化計算或數(shù)據(jù)資源等），加密貨幣的高效性、無國界特性和可編程性將使其成為比傳統(tǒng)法定貨幣渠道更優(yōu)的交換媒介。此外，智能體將需要獨特的、可驗證的身份（即 “了解你的智能體”），以確保在與企業(yè)和終端用戶進行交易時遵守監(jiān)管規(guī)則和合規(guī)要求。低費用區(qū)塊鏈、智能合約、自托管錢包（如 Coinbase AI Wallets）和穩(wěn)定幣可以幫助簡化并降低智能體之間復雜金融協(xié)議的成本，而去中心化網(wǎng)絡的可驗證性和不可變性將確保AI智能體交易的重要性和可審計性。
生成式AI和自然語言接口將成為尋求在鏈上進行交易的用戶的主要交互方式：隨著自然語言處理速度和AI對加密貨幣的語境理解的提高，通過對話界面在鏈上進行交互將成為用戶的默認規(guī)范和期望，這與當前的 Web2 趨勢（如 ChatGPT）一致。用戶只需用自然語言描述他們期望的交易意圖（如 “用 X 換 Y”），人工智能智能體將把這些意圖翻譯成可驗證的智能合約代碼，提供最有效和最具成本效益的交易執(zhí)行路徑。
AI將創(chuàng)建絕大部分軟件代碼（包括智能合約），從而引發(fā)鏈上應用和經(jīng)驗的 “寒武紀大爆發(fā)”：AI的代碼生成能力在 Web2 中正在迅速發(fā)展（如 Devin，Replit），并且從根本上改變了軟件開發(fā)范式。我們相信這種轉(zhuǎn)變將很快在加密領域占據(jù)中心位置，近期重點是顯著降低新老開發(fā)者的入門檻。然而，未來的狀態(tài)是AI“軟件智能體” 根據(jù)用戶的偏好實時從頭生成智能合約和高度個性化的應用，并在鏈上存儲和驗證。
這些觀點表明，未來AI和加密貨幣之間的界限將越來越模糊，創(chuàng)造一種智能、自主和去中心化系統(tǒng)的新范式?；诖丝蚣?，讓我們逐層深入了解使能加密貨幣與AI融合的技術(shù)棧。
將 “加密貨幣融入AI” 或 “AI融入加密貨幣” 的探索催生了一個新興且復雜的領域，該領域正在迅速發(fā)展，許多建設者急于利用市場勢頭。今天，我們認為Crypto x AI領域可以劃分為以下幾個層次：（1）計算（即專注于為人工智能開發(fā)者提供潛在圖形處理單元（GPU）的網(wǎng)絡）；（2）數(shù)據(jù)（即能夠?qū)崿F(xiàn)AI數(shù)據(jù)管道的去中心化訪問、編排和可驗證性的有關網(wǎng)絡）；（3）中間件（即能夠?qū)崿F(xiàn)人工智能模型 / 智能體的開發(fā)、部署和托管的網(wǎng)絡 / 平臺）；（4）應用（即利用鏈上AI機制的面向用戶的產(chǎn)品（B2B 或 B2C））
AI的模型訓練和推理執(zhí)行都需要大量的計算 GPU 資源。鑒于AI模型變得越來越復雜，對計算的需求也在增加，像英偉達這樣的先進 GPU 出現(xiàn)短缺，導致等待時間長且成本增加。去中心化計算網(wǎng)絡作為解決這些挑戰(zhàn)的潛在方案正在興起，其方式如下：
建立無許可的市場，用于購買、租賃和托管物理 GPU
構(gòu)建 GPU 聚合器，使任何人（例如比特幣礦工）能夠貢獻其多余的 GPU 計算能力以執(zhí)行按需的AI任務，并獲得代幣激勵作為回報
將物理 GPU 金融化，通過在鏈上將其代幣化為數(shù)字資產(chǎn)
開發(fā)用于計算密集型工作負載（例如訓練、推理）的分布式 GPU 網(wǎng)絡
創(chuàng)建使AI模型能夠在個人設備上運行的基礎設施（類似于去中心化的蘋果智能）
這些提議的解決方案都旨在增加 GPU 計算供應和可及性，同時提供極具競爭力的價格。然而，鑒于該領域的大多數(shù)參與者對先進人工智能工作負載的支持程度各不相同，面臨與 GPU 缺乏共置相關的挑戰(zhàn)，并且在某些情況下，缺乏與中心化替代方案相當?shù)拈_發(fā)者工具和正常運行時間保證，我們認為這些產(chǎn)品在近期到中期內(nèi)不太可能被主流采用。在該層構(gòu)建的新興領域和示例項目包括以下幾個：
通用計算：提供可用于多種應用的 GPU 計算資源的去中心化計算市場（例如 Akash，Aethir）
人工智能 / 機器學習計算：提供用于特定服務（例如 GPU 聚合器、分布式訓練和推理、GPU 代幣化等）的 GPU 計算資源的去中心化計算網(wǎng)絡（例如io.net，Gensyn，Prime Intellect，Hyperbolic，Hyperspace）
邊緣計算：為個人、情境化推理提供設備上大型語言模型動力的計算和存儲網(wǎng)絡（例如 PIN AI，Exo，Crynux.ai，Edge Matrix）
擴展AI模型需要不斷增長的訓練數(shù)據(jù)集，大型語言模型是從人類生成的數(shù)萬億字的文本中進行訓練的。然而，目前公共的、人類生成的數(shù)據(jù)是有限的（Epoch AI 估計高質(zhì)量的語言 / 數(shù)據(jù)來源可能在 2024 年耗盡），這就引發(fā)了一個問題：訓練數(shù)據(jù)的缺乏是否會成為AI模型性能的主要瓶頸，從而可能導致其性能停滯不前。因此，我們認為以數(shù)據(jù)為重點的crypto x AI公司有以下機會來應對這些挑戰(zhàn)：
激勵用戶分享他們的私人 / 專有數(shù)據(jù)（例如 “數(shù)據(jù)去中心化自治組織（Data DAOs）”—— 鏈上實體，數(shù)據(jù)貢獻者可以從社交平臺貢獻其隱私數(shù)據(jù)中看到經(jīng)濟利益，并管理數(shù)據(jù)的使用和貨幣化方式）
創(chuàng)建用于從自然語言提示生成合成數(shù)據(jù)資產(chǎn)的工具，或者提供用戶激勵以從公共網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)
激勵用戶幫助預處理數(shù)據(jù)集以用于訓練模型并保持數(shù)據(jù)質(zhì)量（例如數(shù)據(jù)標注 / 從人類反饋中進行強化學習）
建立多面的、無需許可的數(shù)據(jù)市場，任何人都可以因貢獻而獲得補償
這些機會催生了我們今天在數(shù)據(jù)層看到的許多新興參與者。然而，值得注意的是，在AI模型生命周期中，中心化的現(xiàn)有企業(yè)具有現(xiàn)有的網(wǎng)絡效應和經(jīng)過驗證的數(shù)據(jù)合規(guī)制度，傳統(tǒng)企業(yè)看重這些，這可能為去中心化替代方案留下的空間很小。盡管如此，我們認為去中心化AI的數(shù)據(jù)層呈現(xiàn)出一個重要的長期機會，以應對 “數(shù)據(jù)墻” 挑戰(zhàn)。在該層構(gòu)建的新興領域和示例項目包括以下幾個：
數(shù)據(jù)市場：為數(shù)據(jù)提供者和消費者設計的去中心化數(shù)據(jù)交換協(xié)議，用于分享和交易數(shù)據(jù)資產(chǎn)（例如 Ocean Protocol，Masa，Sahara AI）
用戶自有 / 私人數(shù)據(jù)（包括 DataDAOs）：用于激勵收集專有數(shù)據(jù)集（包括私人用戶自有數(shù)據(jù)）的網(wǎng)絡（例如 Vana*，NVG8）
公共與合成數(shù)據(jù)：用于從公共網(wǎng)站抓取數(shù)據(jù)或通過自然語言提示生成新數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡 / 平臺（例如 Dria，Mizu，Grass，Synesis One）
數(shù)據(jù)智能工具：用于查詢、分析、可視化并提供關于鏈上數(shù)據(jù)的可操作見解的平臺和應用（例如 Nansen*，Dune*，Arkham，Messari*）
數(shù)據(jù)存儲：用于長期數(shù)據(jù)存儲 / 存檔的文件存儲網(wǎng)絡以及用于管理經(jīng)常訪問和更新的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關系數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡（例如 Filecoin，Arweave*，Ceramic*，Tableland*）
數(shù)據(jù)匯編 / 溯源：優(yōu)化AI和數(shù)據(jù)密集型應用的數(shù)據(jù)攝入管道和處理過程，并確保對AI生成內(nèi)容的正確來源跟蹤和可驗證真實性的網(wǎng)絡和平臺（例如 Space and Time，The Graph*，Story Protocol）
數(shù)據(jù)標注：通過激勵分布式的人類貢獻者創(chuàng)建高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)集來改善AI模型的強化學習和微調(diào)機制的網(wǎng)絡和平臺（例如 Sapien，Kiva AI，F(xiàn)raction.AI）
預言機：使用AI提供可驗證的鏈外數(shù)據(jù)用于鏈上智能合約的網(wǎng)絡（例如 Ora，OpenLayer，Chainlink）
要實現(xiàn)一個開放、去中心化的AI模型或基于智能體的生態(tài)系統(tǒng)的全部潛力，需要構(gòu)建新的基礎設施。建設者正在探索的一些高潛力領域包括以下幾個：
利用公開權(quán)重的大語言模型為鏈上AI應用場景提供動力，同時構(gòu)建能夠快速理解、處理和作用于鏈上數(shù)據(jù)的基礎模型
針對大型基礎模型（例如 100B + 參數(shù)）的分布式訓練解決方案；由于各種技術(shù)復雜性，這通常被視為一個遙不可及的夢想，但 Nous Research、Bittensor 和 Prime Intellect 的近期突破正在試圖改變這種情況
利用零知識或樂觀機器學習（即 zkML，opML）、受信任的執(zhí)行環(huán)境（TEE）或完全同態(tài)加密（FHE）來實現(xiàn)隱私的、可驗證的推理
通過資源協(xié)調(diào)網(wǎng)絡實現(xiàn)開放、協(xié)作的AI模型開發(fā)，或者構(gòu)建利用加密基礎設施渠道來增強人工智能智能體在鏈上 / 鏈下應用場景潛力的智能體網(wǎng)絡 / 平臺
雖然在構(gòu)建這些基礎基礎設施原語方面已經(jīng)取得了一些進展，但生產(chǎn)就緒的、鏈上的大型語言模型和AI智能體仍然處于起步階段，并且我們預計在計算、數(shù)據(jù)和模型基礎設施成熟之前，這種情況不會改變。盡管如此，我們認為這個類別非常有前景，是 Coinbase Ventures 在該領域投資策略的核心焦點，這是由對AI服務長期的隱含增長和需求所驅(qū)動的。在該層構(gòu)建的新興領域和示例項目包括以下幾個：
開源的大語言模型：開源公開可訪問的AI模型，允許任何人使用、修改和自由分發(fā)（例如 LLama3，Mistral，Stability AI）
鏈上模型創(chuàng)建者：能夠創(chuàng)建用于鏈上應用場景的基礎大語言模型的網(wǎng)絡和平臺（例如 Pond*，Nous，RPS）
訓練與微調(diào)：能夠在鏈上實現(xiàn)激勵的、可驗證的訓練或微調(diào)機制的網(wǎng)絡和平臺（例如 Gensyn，Prime Intellect，Macrocosmos，F(xiàn)lock.io）
隱私：采用隱私保護機制用于AI模型的開發(fā)、訓練和推理的網(wǎng)絡和平臺（例如 Bagel Network，Arcium*，ZAMA）
推理網(wǎng)絡：采用加密技術(shù) / 證明來驗證AI模型輸出正確性的網(wǎng)絡和平臺（例如 OpenGradient*，Modulus Labs，Giza，Ritual）
資源協(xié)調(diào)網(wǎng)絡：網(wǎng)絡設計用于促進AI模型開發(fā)的資源共享、協(xié)作和協(xié)調(diào)（例如 Bittensor，Near*，Allora，Sentient）
智能體網(wǎng)絡與平臺：網(wǎng)絡和平臺用于促進AI智能體在鏈上 / 鏈下環(huán)境中的創(chuàng)建、部署和貨幣化（例如 Morpheus，Olas，Wayfinder，Payman*，Skyfire*）
在加密領域內(nèi)，AI智能體開始嶄露頭角，早期的例子如 Dawn Wallet（一個利用AI智能體代表用戶發(fā)送交易并與協(xié)議交互的加密錢包），Parallel Colony*（一個鏈上游戲，玩家與擁有自己錢包并能在游戲中創(chuàng)建自己路徑的AI智能體合作），或 Venice.ai（一個具有可驗證推理和隱私保護機制的生成式AI應用 / 自然語言提示）。然而，應用開發(fā)仍然在很大程度上是實驗性和機會主義的，各種應用想法在該領域的炒作中大量涌現(xiàn)。盡管如此，我們相信AI智能體基礎設施和框架的進步將使加密行業(yè)從中長期來看從主要的反應式智能合約應用轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼜碗s的主動式應用。在該層構(gòu)建的新興領域和示例項目包括以下幾個：
AI伴侶：用于創(chuàng)建、分享和貨幣化用戶擁有的具有個性化和情境感知的AI模型和智能體的應用（如 MagnetAI，MyShell，Deva，Virtuals Protocol）
基于自然語言處理的接口：以自然語言提示作為與鏈上交易交互和執(zhí)行的主要接口 / 入口點的應用（如 Venice.AI，Veldt）
開發(fā) / 安全工具：面向開發(fā)者的應用 / 工具，利用AI模型 / 智能體來增強鏈上開發(fā)者體驗和安全機制（如 ChainGPT，Guardrail*）
風險智能體：利用機器學習模型或AI智能體幫助協(xié)議實時動態(tài)調(diào)整和響應鏈上風險參數(shù)的服務（如 Chaos Labs*，Gauntlet*，Minerva*）
身份（人格證明）：利用加密證明和機器學習模型驗證用戶人格證明的應用（如 Worldcoin*）
治理：利用AI智能體根據(jù)人類驅(qū)動的治理決策 / 反饋執(zhí)行交易的應用（如 Botto，Hats）
交易 / 去中心化金融：由AI驅(qū)動的交易基礎設施和去中心化金融協(xié)議，利用AI智能體自動執(zhí)行鏈上交易（如 Taoshi，Intent.Trade）
游戲：利用智能非玩家角色或AI機制驅(qū)動核心游戲玩法機制的鏈上游戲（如 Parallel*，PlayAI）
社交：利用AI機制驅(qū)動鏈上社會體驗的應用（如KaiKai，NFPrompt）
雖然Crypto x AI堆棧仍處于起步階段，但我們相信在去中心化AI基礎設施、鏈上AI應用以及 “智能體網(wǎng)絡” 的出現(xiàn)方面將會有重大進展，在 “智能體網(wǎng)絡” 中AI智能體將成為經(jīng)濟活動的主要驅(qū)動力。雖然在計算基礎設施和數(shù)據(jù)可用性等方面仍然存在挑戰(zhàn)，但加密貨幣與AI之間的協(xié)同作用可能會加速兩個領域的創(chuàng)新，導致更透明、去中心化和自主的系統(tǒng)。隨著該領域繼續(xù)由獲得資金的新團隊和致力于尋找產(chǎn)品 / 市場契合點的更成熟團隊推動而迅速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)原生公司和開發(fā)者適應變化的范式并擁抱Crypto x AI創(chuàng)造以前無法想象的新應用和體驗的潛力將至關重要。
總體而言，Coinbase Ventures 對Crypto x AI的未來潛力和機會感到興奮，并且我們正在積極投資該架構(gòu)的每一層。
喜來順財經(jīng)
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