BlockSec × Bitget 年終聯合報告：AI × Trading × Security：智能交易時代的風險演化

前言

過去一年，AI在Web3世界中的角色發生了本質性變革：它不再僅僅是幫助人類更快理解資訊、生成分析結論的輔助工具，更成為提升交易效率、優化決策品質的核心驅動力，開始深度嵌入交易發起、執行落地與資金流轉的全實際鏈路之中。隨著大模型、AI Agent與自動化執行系統的日趨成熟，交易模式正從傳統的「人發起、機器輔助」，逐步演進為「機器規劃、機器執行、人類監管」的全新形態。

與此同時，Web3所特有的三大核心特徵——公開數據、協議可組合性與不可逆結算，讓這種自動化變革呈現出鮮明的雙面性：既具備前所未有的效率提升潛力，也伴隨著陡峭的風險上升曲線。

這一變革正在同步塑造三個全新的現實場景：

第一，交易場景的顛覆性變化：AI開始獨立承擔信號識別、策略生成、執行路徑選擇等關鍵決策職能，甚至能通過x402等創新機制直接完成機器間的支付與調用，推動「機器可執行交易體系」加速成型；

第二，風險與攻擊形態的升級：當交易與執行全流程實現自動化後，漏洞理解、攻擊路徑生成與非法資金清洗也隨之走向自動化與規模化，風險傳播速度首次穩定地超越人工干預的極限——也就是說，風險擴散的速度已經快到人工來不及反應和阻止；

第三，安全、風控與合規領域的新機遇：只有將安全、風控與合規能力同樣進行工程化、自動化、介面化改造，智能交易體系才能在效率提升的同時保持可控狀態，實現可持續發展。

正是在這樣的行業背景下，BlockSec與Bitget聯合撰寫本報告。我們並不試圖糾結於「是否應該使用AI」這一基礎命題，而是聚焦一個更具現實意義的核心問題：當交易、執行與支付都開始全面走向機器可執行，Web3的風險結構正在發生怎樣的深層演化，而行業又該如何重構安全、風控與合規的底層能力來應對這一變革。本文將圍繞新場景的形成、新挑戰的放大與新機遇的出現三大核心維度，系統梳理AI×Trading×Security交匯處正在發生的關鍵變化與行業應對方向。

第一章：AI的能力演進與Web3融合邏輯

AI正從單純的輔助判斷工具，躍遷為具備規劃能力、工具調用能力、閉環執行能力的Agent體系。而Web3天然具備公開數據、可組合協議與不可逆結算三大核心特徵，這使得自動化應用的收益更高，但同時也讓操作失誤與惡意攻擊的代價變得更大。這一本質特徵決定了我們在討論Web3領域的攻防與合規問題時，並非簡單地將AI工具應用於現有流程，而是一場全方位的系統範式遷移——交易、風控與安全領域都在同步走向機器可執行模式。

1. AI在金融交易與風控中的能力躍遷：從「輔助工具」到「自主決策系統」

如果將AI在金融交易與風控領域的角色變化視為一條清晰的演化鏈，那麼最關鍵的分界點在於：系統是否具備閉環執行能力。

早期的規則系統更像是「帶煞車的自動化工具」，核心是將專家經驗轉化為明確的閾值判斷、黑白名單管理與固定風控策略。這種模式的優勢在於邏輯可解釋、治理成本低，但其弊端也極為明顯：對新型業務模式與對抗性攻擊行為的反應速度極慢，隨著業務複雜度提升，規則會不斷堆砌，最終形成一座難以維護的「策略債」大山，嚴重制約系統靈活性與響應效率。

隨後，機器學習技術將風控模式推向統計模式識別的新階段：通過特徵工程與監督學習演算法，實現風險評分與行為分類，顯著提升了風險識別的覆蓋率。但這種模式高度依賴歷史標註數據與數據分佈穩定性，存在典型的「分佈漂移問題」——即模型訓練時依賴的歷史數據規律，在實際應用過程中會因市場環境變化、攻擊手段升級等因素而失效，導致模型判斷準確率大幅下降（本質上就是歷史經驗不再適用）。一旦攻擊者改變攻擊路徑、進行跨鏈遷移，或者將資金拆分得更為零散，模型就會出現明顯的判斷偏差。

而大模型與AI Agent的出現，給這一領域帶來了革命性的變化。AI Agent的核心優勢不僅在於「更聰明」——具備更強的認知與推理能力，更在於「更能幹」——具備完整的流程編排與執行能力。它將風險處置從傳統的單點預測升級為全流程閉環管理，具體包括識別異常信號、補充關聯證據、關聯相關地址、理解合約行為邏輯、判斷風險敞口、生成針對性處置建議、觸發控制動作、產出可審計記錄等一系列完整環節。換句話說，AI已經從「告訴你可能存在問題」，進化為「幫你把問題處理到可行動狀態」。

這一進化在交易端同樣顯著：從傳統的人工讀研報、看指標、寫策略，升級為AI自動抓取多源數據、自動生成交易策略、自動下單執行、自動復盤優化的全流程自動化，系統的動作鏈條越來越接近一個「自主決策系統」。

但值得警惕的是，一旦進入自主決策系統範式，風險也會同步升級。人類的操作失誤通常具有低頻性、非一致性的特點；而機器的失誤則往往呈現高頻性、可複製性，且可能在同一時間被規模化觸發的特徵。也正因此，AI在金融系統中應用的真正挑戰並非「能不能做」，而是「能不能在可控邊界內做」：這裡的邊界包括明確的權限範圍、資金額度限制、可調用的合約範圍，以及當風險出現時能否自動降級或緊急煞車。這一問題在Web3領域會被進一步放大，核心原因就在於鏈上交易的不可逆性——一旦發生錯誤或攻擊，資金損失往往難以挽回。

2. Web3技術結構對AI應用的放大效應：公開、可組合、不可逆

當AI從「輔助工具」進化為「自主決策系統」，一個關鍵問題隨之而來：這種進化與Web3結合後會產生怎樣的化學反應？答案是：Web3的技術結構會將AI的效率優勢與風險隱患同時放大——既讓自動化交易的效率實現指數級提升，也讓潛在風險的影響範圍與破壞程度顯著擴大。這種放大效應源於Web3三大結構性特徵的疊加：公開數據、協議可組合性、以及不可逆結算。

從優勢角度來看，Web3對AI的核心吸引力首先來自數據層面。鏈上數據天然具備公開透明、可驗證、可追溯的特點，這為風控與合規提供了傳統金融難以企及的透明度優勢——你可以在統一帳本上清晰看到資金的移動軌跡、跨協議交互路徑、以及資金的拆分與匯聚過程。

但與此同時，鏈上數據也存在顯著的理解難度：地址「語義稀疏」（即鏈上地址沒有明確的身份標識，難以直接關聯到真實主體）、無效噪音數據量大、跨鏈數據碎片化嚴重，如果真實業務行為與混淆資金來源的行為相互交織，僅通過簡單規則很難有效區分。這導致對鏈上數據的理解本身成為一項高成本工程：需要將交易序列、合約調用邏輯、跨鏈消息傳遞、以及鏈下情報資訊進行深度融合，才能得出可解釋、可信賴的結論。

更關鍵的影響來自Web3的可組合性與不可逆性。協議的可組合性讓金融創新速度大幅提升，一個交易策略可以像樂高積木一樣，將借貸、去中心化交易所（DEX）、衍生品、跨鏈橋接等模組靈活組合，形成創新的金融產品與服務。但這種特性也讓風險傳播速度顯著加快，一個元件的微小缺陷可能沿著「供應鏈」快速放大，甚至被攻擊者快速複用為攻擊模板（此處使用「供應鏈」而非「依賴鏈」，更易被大眾理解風險傳導的關聯性）。

而不可逆性則讓事後處置的難度陡增。在傳統金融體系中，當出現錯誤交易或欺詐行為時，你可能還能依賴交易撤銷、付款拒付、或機構間補償機制來挽回損失。但在Web3領域，資金一旦完成跨鏈、進入混合服務（Mixing Service）、或者迅速分散到大量地址中，資金追索的難度會呈幾何級數上升。這一特性倒逼行業必須將安全與風控的重心，從傳統的「事後解釋」前移到「事前預警與實時阻斷」——只有在風險發生前或發生過程中進行干預，才能有效降低損失。

3. CEX與DeFi的差異化融合路徑：同一套AI，不同的控制面

理解了Web3技術結構的放大效應之後，我們還需要面對一個現實問題：同樣是引入AI技術，中心化交易所（CEX）和去中心化金融協議（DeFi）的應用落點並不相同，核心原因在於兩者掌握的「控制面」（網路工程術語，此處特指對資金和協議的干預能力）存在本質差異。

同樣是將AI應用於交易與風控領域，CEX與DeFi的應用重點天然不同。CEX擁有完整的帳戶體系與強控制面，因此可以開展KYC（客戶身份驗證）/KYB（商戶身份驗證）、設置交易限額、建立凍結與回滾的流程化處置機制，AI在CEX場景中的價值往往體現為更高效的審核流程、更及時的可疑交易識別、更自動化的合規文書生成與審計記錄留存。

而DeFi協議由於去中心化的核心特性，干預手段（即控制面）相對有限，無法像CEX那樣直接凍結用戶帳戶，更像是一個「弱控制面+強可組合」的開放環境。大部分DeFi協議本身並不具備資金凍結能力，實際的風險控制點分散在前端交互介面、介面層、錢包授權環節、以及合規中間層（例如風控API、風險地址名單、鏈上監控與預警網路）等多個節點。

這意味著DeFi領域的AI應用更強調即時理解與預警能力，包括盡早發現異常交易路徑、盡早識別下游風險敞口、並將風險信號快速推送給有實際控制力的節點（如交易平台、穩定幣發行方、執法合作方或協議治理方）——類似Tokenlon對交易發起地址進行KYA（Know Your Address）掃描，對已知的黑名單地址直接拒絕服務，從而在資金進入不可控區域之前完成攔截阻斷。

從工程實現角度來看，這種控制面的差異決定了AI能力的具體形態：在CEX場景中，AI更像一個高吞吐的決策輔助與自動化運營系統，核心是提升現有流程的效率與準確性；而在DeFi場景中，AI更像一個持續運行的鏈上態勢感知與情報分發系統，核心是實現風險的早期發現與快速響應。兩者雖然都會走向Agent化，但約束機制存在明顯差異：CEX的約束更多來自內部規則與帳戶權限管理，DeFi的約束則更多依賴可程式設計授權、交易模擬驗證、以及對合約可調用範圍的白名單化管理。

4. AI Agent、x402與機器可執行交易體系的形成：從Bot到Agent Network

過去的交易機器人（Bot）往往是固定策略與固定介面的簡單組合，自動化邏輯相對單一；而AI Agent則更接近一個可泛化的執行者——它可以根據具體目標自主選擇工具、組合執行步驟、並在回饋中自我修正優化。但要讓AI Agent真正具備完整的經濟行為能力，兩個核心條件缺一不可：第一是明確的可程式設計授權與風控邊界，第二是機器原生的支付與結算介面。x402協議的出現恰好滿足了第二個核心條件，它通過嵌入到標準HTTP語意中，將支付環節從人類交互流程中抽離出來，讓客戶端（AI Agent）與服務端能夠在無需帳戶、訂閱服務或API Key的前提下，完成高效的機器間交易。

而一旦支付與調用流程實現標準化，機器經濟將出現全新的組織形態：AI Agent不再局限於單點執行任務，而是能夠在多個服務之間形成「付費調用-獲取數據-生成決策-執行交易」的連續閉環。但這種標準化也讓風險呈現出標準化特徵：支付標準化會催生自動化的欺詐行為與洗錢服務調用；策略生成標準化會導致可複製的攻擊路徑擴散。

因此這裡需要強調的核心邏輯是：AI與Web3的融合並非簡單地將AI模型與鏈上數據對接，而是一場深刻的系統範式遷移。具體來說，交易與風控領域都在同步走向機器可執行模式，而在機器可執行的世界中，必須同時建立機器可行動、機器可被約束、機器可被審計、機器可被阻斷的完整基礎設施，否則效率提升帶來的收益將會被風險外溢造成的損失完全抵消。

第二章：AI如何重塑Web3交易效率與決策邏輯

1. Web3交易環境的核心挑戰與AI的介入點

Web3交易環境面臨的核心結構性問題之一，是中心化交易所（CEX）與去中心化交易所（DEX）並存導致的流動性割裂——流動性被分散在不同交易場所與不同區塊鏈網路上，這使得用戶「看見的價格」與「實際可成交的價格/規模」經常出現不一致。AI在這一場景中扮演著關鍵的調度層角色，能夠基於市場深度、滑點成本、交易手續費、路由路徑與時延等多維度因素，為用戶提供最優的交易訂單分發與執行路徑建議，有效提升成交效率。

加密市場的高波動性、高風險性與資訊不對稱問題長期存在，並且在事件驅動型行情中會被進一步放大。AI在緩解這一問題上的核心價值之一，是擴大資訊覆蓋範圍——將項目公告、鏈上資金數據、社群媒體輿情與專業研究材料進行結構化匯總與分析，幫助用戶更快建立對項目基本面與潛在風險點的基礎認知，從而降低資訊不對稱帶來的決策偏差。

利用AI輔助交易並非新鮮事，但AI在交易中的作用正在從「輔助閱讀資訊」逐步深入到「信號識別-情緒分析-策略生產」的核心環節。例如，對異常資金流向與巨鯨地址資金遷移的即時識別、對社群媒體情緒與項目敘事熱度的量化分析、對市場狀態（趨勢行情/震盪行情/波動擴張行情）的自動分類與提示，這些能力在高頻資訊交互的Web3市場環境中，更容易形成規模化的應用價值。

但需要同步強調AI應用的邊界：當前加密市場的價格有效性與資訊品質仍處於不穩定狀態，AI處理的上游數據一旦存在雜訊干擾、人為操縱或錯誤歸因的情況，就會出現典型的「garbage in, garbage out」（輸入垃圾，輸出垃圾）問題。因此，在評估AI生成的交易信號時，資訊源的可信度、邏輯證據鏈的完整性、置信度的明確表達與反事實驗證機制（即信號是否能被多維度交叉驗證），比「信號強度」本身更為關鍵。

2. Web3交易AI工具的行業形態與演進方向

當前，交易所內嵌AI工具的演進方向，正從傳統的「行情解讀」轉向「全交易流程輔助」，更加強調統一資訊視圖與資訊分發效率。以Bitget推出的GetAgent為例，其定位更偏向通用型的交易資訊與投顧輔助工具：通過將關鍵市場變數、潛在風險點與核心資訊要點以更低理解門檻的方式呈現，有效緩解用戶在資訊獲取與專業理解上的壁壘。

鏈上Bot與Copy Trading（跟單交易）代表了執行側自動化的擴散趨勢，它們的核心優勢在於將專業交易策略轉化為可複製的標準化執行流程，降低普通用戶的交易門檻。未來，一個重要的跟單對象可能來自基於AI技術的量化交易團隊或系統化策略提供方，但這也將「策略品質」問題轉化為更複雜的「策略可持續性與可解釋性」