作者：alexzuo4，Investment & Custody VP @Cobo从 2024 年底开始，Cobo 除了自己核心的加密托管和稳定币支付业务之外，一直在探索 AI 和区块链的结合。我们最早看到的是 MCP 带来的标准化技能潜力。理论上，如果技能足够标准化，AI 可以像插件一样调用能力，区块链会成为 AI 最自然的金融基础设施。于是我们内部孵化了一个 MCP 的应用商店。但很快证伪。当时的 AI 门槛还是高到只有成熟工程师才可以熟练调用，MCP 又不够标准化，每一个对接耗时耗力，成本高、推进慢，落地效果远不如想象。但 AI 团队毕竟搭起来了。很贵，很难招，也不可能轻易撤掉。于是我们决定换一个方向。既然现在还改造不了客户世界，那就先改造自己。第一个问题：安全Cobo 作为资产托管公司，不管是数据还是内部技术流程框架，都是极其敏感。内部也有严格的数据层级。但没有数据、没有真实业务输入，不可能练出公司自己的 Agent。我们最早想的是本地模型部署。但现实是，本地模型的智力水平达不到要求。能跑，但不好用；能回答，但不够聪明。最后还是选择了 Claude、Gemini 为主（可以申请 ZDR——零数据留存条款，实现最高级别隔离）。但大模型只是业务的底层“大脑”。真正复杂的，是数据和权限。我们后来做了一整套内部知识库和 Agent 框架。strategy okr 每周督促业务进展但也是从绩效开始，每个人才真正对 AI 熟悉起来。因为你不参与，它会直接影响你的薪酬。从绩效到业务：全面 Agent 化当 OKR 跑起来之后，我们开始推进内部服务 Agent 化。我们用评比 + 奖金的方式，强制每个部门设立和自己业务相关的 Agent。客服做客服 Agent。法律做合同辅助 Agent。销售做 CRM Agent。寻找最阴阳怪气的客户 agent最终一共上线超过 100个 Agent。我们没法精确量化“硅碳共治”的结果。但至少一个变化是清晰的：以前遇到问题，第一反应是“要不要多招一个人”。现在第一反应是，“能不能先让系统参与”。这其实就是我们理解的硅碳共治。不是 AI 替代人。而是人开始习惯和系统一起工作。这一年走过的路，有几个很现实的心得第一，有健康现金流。如果公司现金流不健康，这种转型走不到终点。AI 不是省钱工具，它是前期投入换长期结构升级，感谢 Cobo 主营业务还有健康的现金流。第二，必须 top-down 推进。组织不会自发改变。如果管理层不强推，这件事会自然流产。众所周知，Cobo 的创始人都是重度 ai 玩家，CTO 蒋博士零几年在 CMU 做博士后就开始一些 AI 研究。第三，必须强制使用。如果只是鼓励，AI 永远停留在写写邮件。真正进入流程的改变，一定是带点“强制性”的。第四，先解决自己业务。很多公司讲 AI + Web3。但如果自己内部都没有完成 AI 化，对外讲的都是概念。回头看我们也无法完全量化这场转型。公司开始从“人驱动流程”，慢慢转向“目标驱动系统”。如果未来真的出现“智能组织”，它一定不是自然演化出来的。它是被一轮一轮不舒服推出来的。因为全员的参与，公司也能更好了解在 AI 时代下真正的需求。这也是我们内部转型的副产品。最近我们推出了 Cobo Waas Skill。Cobo WaaS Skill 是专为 AI Coding Agent 设计的集成与运维能力层，通过结构化知识、可执行示例和场景编排，使 Agent 能准确调用 WaaS API。我们正在把钱包 API 升级为可被 AI Agent 直接调用的金融能力模块。开发周期从周级缩短到对话级。这不是某一个产品灵感的结果。而是我们内部这一轮硅碳共治之后，能力自然外溢的结果。我们还在摸索。但至少，今天的 Cobo，已经不是 2024 年那家公司了。