最近在YouTube频道“The Rollup”上， @TrustWallet CEO Eowyn Chen与 @OpenledgerHQ 核心贡献者Ram Kumar的围绕双方的深度合作，展开了一番讨论。在此，提取若干有价值的观点，分享下： 1）给“胖钱包”理论泼了点冷水 访谈中Andy提到了业内流行的"胖钱包"理论——拥有用户入驻渠道的钱包可以垂直整合各种服务？但Eowyn Chen的回应很有意思，她直言C端零售用户业务实际上非常困难，涉及大量客户支持、更高安全责任，以及频繁的产品路线调整等等。 很多人看到Trust Wallet的2亿下载量就觉得做钱包是门好生意，但CEO自己都在强调服务零售用户的痛苦。这说明钱包的“胖”不是想胖就能胖的，用户关系虽然有价值，但维护成本也不低。这个观点还算实在，道明了现在不少钱包服务商的真实处境。 更关键的是，她提到并非所有价值都集中在前端，价值链各部分都应该公平发展。这个观点算是给“胖钱包”理论泼了点冷水，也解释了为什么Trust Wallet愿意和OpenLedger这样的基础设施项目合作。 2）专业化AI的拐点到了吗？ Ram Kumar对AI发展路径的判断值得关注。他认为AI正从通用性向专业化演进，类似Google从通用搜索衍生出LinkedIn、YouTube等垂直应用。ChatGPT这类通用AI将如同操作系统，而未来会有更多专门用于特定用例的“专业化模型”。 这和我之前分析web3AI行业趋势演变的逻辑也一致。Trust Wallet在尝试AI功能时发现通用模型解决不了加密领域的具体问题，正好印证了这个趋势。而恰恰，专业化AI模型的构建需要垂直领域的高质量数据，这正是OpenLedger想要解决的问题。 3）数据贡献的“无偿劳动”困局 Ram Kumar直言AI是"建立在无偿劳动基础上的万亿美元产业"，这个批判挺尖锐。AI公司通过抓取互联网数据训练模型，数据贡献者却分不到一杯羹，这确实是个结构性问题。 OpenLedger的解决思路是让数据贡献者获得AI模型的长期收益分成，而不是一次性卖数据。配合钱包的全球支付能力，理论上可以实现跨境的无摩擦价值分配。 但这里有个核心问题：数据质量如何保证？Ram自己也承认，Hugging Face等平台90%的开源贡献都没什么用。如果贡献的数据本身价值有限，再好的激励机制也白搭。 以上。 Eowyn Chen用“持枪权”类比自我托管，强调AI功能是可选的，用户可以在便利性与安全性之间自主选择。这种产品哲学是对的，但如何“清晰地呈现选项”非常考验产品设计能力。 Ram还提到一个有趣判断：加密钱包是用户在全球范围内获得数据贡献报酬的唯一途径。这意味着钱包的角色可能会从单纯的资产管理工具，演进为数字身份和价值分配的基础设施。 Note：想了解更多可以访问The Rollup的Youtube频道系统看看这次访谈。