试想一下，在人工智能的眼中，区块链生态系统中排名前 12 位的协议中有四个协议–总共管理着超过 3500 万美元的锁定总价值（TVL）–根本就不存在。当用户向 ChatGPT、Claude 或 Gemini 询问 TON DeFi 时，这些协议就像幽灵一样。
这不是科幻小说。这是今天 TON 区块链生态系统面临的严峻现实。
大隐形危机
我们的人工智能可见性指数综合研究涵盖了全球四个地区 50 多项测试中的 20 个协议，发现了威胁 TON DeFi 未来发展的关键盲点。STON.fi和DeDust等协议的人工智能可见性得分分别为97.0分和93.5分，接近满分，与它们在TVL中排名第一和第二的位置相匹配。
完整的人工智能可见度排名
| 等级 | 规程 | 人工智能可见度得分 | 类别 | TVL 位置 |
| 1 | STON.fi | 97.0 | 接近完美 | #2 |
| 2 | 除尘 | 93.5 | 接近完美 | #6 |
| 3 | 调音台 | 87.5 | 优秀 | #1 |
| 4 | Tradoor | 72.0 | 优秀 | #14 |
| 5 | 贝莫 | 57.5 | 良好 | #7 |
| 6 | 吨钻石 DEX | 45.0 | 平均 | 无 TVL |
| 7 | 交换.咖啡 | 42.0 | 平均 | #13 |
| 8 | 风暴贸易 | 38.5 | 平均 | #4 |
| 9 | EVAA 协议 | 37.0 | 平均 | #5 |
| 10 | TONYield.app | 35.0 | 平均 | 无 TVL |
| 11 | Stakee | 32.0 | 平均 | #3 |
| 12 | 火星 DEX | 28.0 | 弱 | 无 TVL |
| 13 | 百万吨金融 | 24.0 | 弱 | #15 |
| 14 | 吨鲸 | 22.0 | 弱 | 无 TVL |
| 15 | 希波 | 20.0 | 弱 | #12 |
| 16 | Rainbow.ag | 18.0 | 弱 | 无 TVL |
| 17 | 富裕 | 0 | 无形 | #8 |
| 18 | UTONIC | 0 | 无形 | #9 |
| 19 | TONCO | 0 | 无形 | #10 |
| 20 | FIVA | 0 | 无形 | #11 |
人工智能可见度评分范围为 0-100，衡量 ChatGPT、Claude 和 Gemini 回复中提及协议的频率和质量
幽灵协议 “现象是真实的，也是毁灭性的：
- 富裕人群：1176 万美元 TVL，按规模排名第 8 → 0% 人工智能可见度
- UTONIC：951 万美元 TVL，按规模排名第 9 位 → 0% AI 可见度
- TONCO：840 万美元 TVL，按规模排名第 10 位 → 0% AI 可见度
- FIVA：411 万美元 TVL，按规模排名第 11 位 → 0% AI 可见度
这些不是小型实验协议。它们是拥有真实用户和雄厚资金的大型平台，但对于越来越多地引导用户发现的人工智能系统来说，它们根本不存在。
Stakee 悖论：当成功意味着隐形
最显著的例子可能是 Stakee，它是生态系统中 TVL 第三大协议，TVL 为 2499 万美元。尽管它拥有庞大的用户群和资本，但在人工智能可见度方面仅排名第 11 位，得分仅为 32.0。原因何在？它的 Telegram Mini App 格式没有被人工智能系统识别为 “真正的 DeFi”–这个分类问题让它失去了无数通过人工智能研究发现协议的潜在用户。
基础设施的幻觉
与此相反，我们发现人工智能系统会系统地高估那些TVL极低但技术叙述性很强的协议的价值。以基础设施为重点的协议，如 swap.coffee 和 TON Diamonds DEX，尽管没有显著的 TVL，却保持了 35-45 分的可观人工智能可见度分数。这揭示了人工智能培训数据对技术创新的根本偏见，而不是实际用户采用和资本部署。
为什么这比你想象的更重要？
在 2025 年的加密货币领域，人工智能驱动的发现正迅速成为用户发现和评估 DeFi 协议的主要方式。当有人问 “TON 上最好的产量养殖方案是什么？”或 “我应该使用哪些 TON 协议进行定标？”时，人工智能系统正逐渐成为他们的第一站，而不是 DefiLlama 图表或加密推特。
这种转变使得人工智能的可见性不仅仅是一种营销上的 “好帮手”，而是一种生存竞争优势。那些没有出现在人工智能响应中的协议，在潜在用户知道它们存在之前，就已经失去了用户心智。
全球视角：不同地区，相同问题
我们在美国、独联体国家、日本和巴西开展的研究揭示了人工智能系统在感知 TON 协议方面的惊人地区差异：
- 美国：人工智能对策侧重于技术创新和独特的机制
- 独联体：对俄语内容的偏好造成英语为先协议的可见度差距
- 日本：对技术有深刻理解，但对较新协议的覆盖面较小
- 巴西：对用户友好型增产耕作兴趣浓厚，但协议意识有限
这些地区差异表明，希望实现全球增长的协议需要针对具体地区的人工智能可见度战略，而不是 “一刀切 “的方法。
根本原因：为什么好的规程会被隐藏起来
我们的分析确定了人工智能能见度低的四个关键因素：
1.内容匮乏大多数协议根本没有创造足够的公开内容。由于没有在加密媒体上定期发表文章，在英语媒体上的影响力微乎其微，在社交媒体上的活跃度也很低，因此，为人工智能训练数据提供素材的网络爬虫仍然看不到它们。
2.定位问题许多协议，尤其是真实资产（RWA）和复杂衍生品协议，在人工智能系统中并没有被明确归类为 “DeFi”。复杂的术语和技术行话造成了障碍，使人工智能无法理解这些协议的实际作用。
3.区域性 “隧道视野” 只关注俄语受众或本地受众的协议会错过在人工智能训练数据集中占主导地位的全球英语内容。这种区域性关注虽然对获取用户很有价值，但却造成了人工智能盲点。
4.技术交流差距太多协议在解释其复杂的技术特性时，并未将其转化为明确的用户利益。当人工智能系统无法解析协议为用户带来的价值时，就很难理解和推荐协议。
前进之路：战略建议
好消息是什么？只要集中精力，人工智能的可见性是可以解决的。以下是我们的综合行动计划：
立即行动（30 天）
内容突击
- 立即在顶级加密媒体上发表 5 篇以上文章
- 强制创建维基百科页面–纳入人工智能训练数据至关重要
- “首提 “战略– 专注于将协议纳入人工智能知识库的速赢项目
明确定位
- 分类定义：建立明确的描述词，如 “领先的吨贷款”、”卓越的液体桩”、”吨产量农业领导者”
- 优化 DeFiLlama 列表– 确保正确的分类和描述
- 与已知可信度关联协议的整合公告
影响者外联
- 在 Twitter/X 上提及 KOL，立即提升知名度
- 在加密节目（Bankless、Unchained 等）的播客中露面
- 在受欢迎的 TON 频道和社区进行公开 AMA
基础建设（90 天）
教育内容中心
- 创建全面的 TON DeFi 指南– 将协议定位为生态系统的领导者
- 视频教程和说明材料–使复杂的协议易于理解
- 定期举办 AMA 和社区电话会议– 建立一致的内容流
开发商关系
- 技术文档和应用程序接口– 成为开发人员的首选资源
- 其他项目的整合指南– 促进生态系统的相互联系
- 黑客马拉松赞助–与创新和发展结缘
全球扩张
- 英语内容和社区管理– 打破地区孤岛
- 参与国际加密活动– 打造全球影响力
- 与全球有影响力的人士合作– 接触更广泛的受众
长期战略（6 个月以上）
优化人工智能训练数据
- 系统地创建高质量内容– 注重常青、可发现的材料
- 维基百科的存在和维护– 对准确信息的持续承诺
- 学术论文和研究引文– 建立学术信誉
生态系统整合
- 与 TON 生态系统深度整合– 成为不可或缺的基础设施
- 与 TON 基金会合作–与生态系统发展优先事项保持一致
- 跨协议流动性战略– 创造网络效应和提及机会
提前行动的竞争优势
率先采取行动解决人工智能可见性问题的协议将获得不成比例的优势。随着人工智能驱动的发现变得越来越普遍，先行者将占据越来越难以取代的市场份额。
STON.fi和DeDust获得近乎完美的人工智能可见度分数并非偶然–它们始终如一地创建内容、与全球社区互动，并在市场中明确定位。它们的成功为其他公司提供了可借鉴的路线图。
结论：人工智能引领未来
TON DeFi 生态系统正处于十字路口。协议可以继续在人工智能盲区中运行，希望用户通过传统渠道发现它们，也可以积极主动地建立所需的可视性基础设施，以便在人工智能优先的发现环境中茁壮成长。
数据很清楚：在 2025 年的竞争格局中，如果人工智能看不到你，下一代 DeFi 用户也看不到你。问题不在于协议是否应该投资于人工智能的可见性，而在于它们是否能够承受不投资的代价。
当今研究中的幽灵协议不必永远隐身。但行动的窗口正在缩小，先行一步的协议将为人工智能驱动的 DeFi 发现时代的成功设定标准。
该分析基于 2025 年 7 月进行的综合研究，在全球四个地区的 50 多个测试中检查了 20 个 TON 协议。人工智能可见性指数方法使用标准化查询和评分标准，测量 ChatGPT、Claude 和 Gemini 响应中的协议存在情况。
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