开发者数量减半后的反思：Crypto并未消亡，而是将人才转向AI领域

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原文作者：Xinyang、Ethan，IOSG Ventures

到2026年，Crypto开源社区在GitHub上的活跃开发者数量经历了一次显著的“底部回升”。从2022年的高峰45,000名月活跃开发者骤降至约23,000名，这一数据的减半引发了社交媒体上对“叙事枯竭”的广泛讨论。然而，深入分析这条曲线，我们并不见行业萎缩，而是出现了人才的深度“去杠杆”现象。

▲ 数据来源：Electric Capital Developer Report，基于Crypto Ecosystems Github

大部分流失的是新进入的开发者。2024年2月，新增开发者人数高达5,462人，随后迅速减少，入行不到一年的流失率高达52%。这些新手多是在牛市期间进入，主要参与NFT铸造合约、fork DeFi协议以及新L2的前端开发。

这些职位高度依赖市场的热度，一旦热潮消退，相关项目停滞，岗位也随之消失。从数据来看，新手的代码贡献从未超过整体的25%，因此这部分开发者一开始便未能进入行业的核心圈层。

▲ 新手在牛市中涌入、在熊市中流失；有经验的开发者（两年以上）却在同期实现了历史新高

数据来源：Electric Capital Developer Report

与此相对的是，入行超过两年的开发者在这一时期不仅没有减少，反而创下历史新高，贡献了约70%的代码量。Electric Capital的合伙人Maria Shen表示：“当我们观察到成熟开发者这个群体时，它在增长，看起来非常健康。”

从技术角度来看，Crypto的核心工作涉及需要多年经验才能掌握的基础设施开发，包括协议层开发、安全审计和跨链架构。这类工作并非在热度消退时便会被市场淘汰。

经济方面，许多资深开发者手中持有未解锁的代币、协议中的治理权和股权关系，他们在行业中的积累已经形成了真实的壁垒和回报。

从生态分布来看，他们的选择表明了趋势：比特币开发者在两年内增长了64.3%，Solana增长了11.1%，而Cosmos和Polkadot分别下降了51.1%和46.9%。资深开发者正集中于那些拥有真实用户和收入的生态系统，逐步离开那些依赖叙事维系的项目。

▲ 来源：Coincub Web3 Jobs Report 2025

岗位结构的变化也证明了这一点。2025年新增Web3职位中，比例最高的并不是开发者，而是项目与程序管理，占比超过27%。

对于一个以技术驱动著称的行业来说，这一现象颇具反直觉，但其背后的逻辑并不复杂：行业已从建设阶段转向执行阶段，超过100条链需要整合，机构客户入场后对合规和安全的要求显著提高，而DAO治理则需要在利益诉求各异的利益相关者之间找到平衡。

这并不是传统意义上的项目管理，而是在规则尚在制定中的环境中进行协调与判断。

尽管行业表面上看似缩水，实际上核心的密度却在上升。2018-2019年的熊市同样伴随着大量开发者流失，但随后却涌现了Uniswap、Aave和OpenSea等现象级项目，为2020-2021年的牛市奠定了基础。这一轮留下的建设者们拥有更为成熟的基础设施，而AI时代则为他们提供了一个更大的舞台。

在Crypto行业中，究竟培养了建设者们什么样的独特能力？要回答这个问题，我们需要回到区块链的基本原理。无论牛熊周期如何交替，行业始终运行在同样的法律底层规则之上：代码即法律，执行即终局。

2016年的The DAO事件中，攻击者利用递归调用漏洞窃取了3600万美元。尽管代码没有缺陷，逻辑完全按照预期执行，但边界却没有被设计者预见到。2021年，Poly Network跨链桥遭攻击，6.1亿美元在短短几小时内被转移。

在此类情况下，没有平台可以叫停，没有机构可以撤销，亦没有法律条款可以追索。这是Crypto与几乎所有其他行业的根本区别：容错空间为零，事后干预几乎不存在。

这种环境所逼出来的，是一种在其他行业中较少被需求的能力：在规则缺失、信任缺失的情况下，从零构建出让陌生人愿意参与的可运转系统。

这种能力包含两个方面。其一是从零建立信任，不依赖任何外部权威，仅凭代码和机制让陌生人愿意投入真实资产。其二是在技术和经济的不确定性下进行判断，尽管缺乏监管框架、历史数据以及行业标准，仍能设计出可运转的系统。

这两个方面在Crypto中都有具体的体现。Uniswap没有公司担保、没有KYC、没有客服，任何人都可以将资金投入流动性池，依赖的仅是对几百行代码和经济机制的信任，实现了数百亿美元的日交易量。

MakerDAO没有央行背书、没有存款保险，完全依靠链上治理和抵押机制保持DAI的稳定。

在DeFi Summer期间，情况更为极端，缺乏监管框架、审计标准及任何历史数据作为参考，建设者们设计出AMM、借贷协议和流动性挖矿，从概念到数十亿美元的总锁仓价值（TVL）仅用了几个月。尽管这种能力在协议层、应用层和治理层的体现形式各不相同，但其底层原理是一致的。

AI时代正带来一个结构上高度相似的问题。模型的决策过程不透明，输出结果无法通过独立验证。AI代理开始自主执行交易和调配资金，而相应的规则体系和约束机制尚未建立。

大型模型公司不仅控制模型，还掌握评估标准，用户缺乏有效的验证手段。算力高度集中于少数顶级厂商，在需求激增时形成垄断定价。这些问题指向一个核心：自主系统的信任问题，在AI的更大规模过程中不断重演。

Crypto的建设者们已经在没有外部权威规则约束的环境中处理此类问题多年，只不过以前的场景是链上协议，现在则转向了AI。而且，已有一批人将Crypto中积累的能力直接应用于AI，并取得了显著成果。

近年来，从Crypto转向AI的案例屡见不鲜，但深入分析后发现，他们所带走的内容并不相同。

最直观的路径是硬件和经验的直接转移。CoreWeave的三位创始人Michael Intrator、Brian Venturo和Brannin McBee从2017年开始使用GPU进行以太坊挖矿，从最初一台扩展到数千台。2022年关闭挖矿业务后，两个月内ChatGPT发布，他们手中的GPU迅速转型为AI算力供应，2025年3月成功在纳斯达克上市，IPO估值约230亿美元，市值峰值一度接近700亿美元。

OpenSea联合创始人Alex Atallah在NFT市场处理过极具异质性资产的聚合和路由问题，将这一经验迁移到AI模型路由上，创立OpenRouter，两年内服务超过500万开发者，估值达到5亿美元。