AI在Web3領域的演化:從炒作到實際應用

隨着ChatGPT在2022年底的橫空出世,人工智能在加密領域掀起了一股熱潮。Web3社區向來善於捕捉新概念的投資機會,對於未來應用前景廣闊的AI自然更是趨之若鶩。AI概念在加密圈最初以"Meme熱潮"的形式爆發,隨後一些項目開始探索其在Web3中的實際應用價值。

本文將分析AI在Web3領域的發展軌跡,從早期的炒作浪潮到當前應用類項目的興起,並結合案例和數據探討行業趨勢。我們的初步結論如下:

1. AI meme的狂熱階段已經過去,投機機會不再。

2. 一些強調"去中心化"可提升AI安全性的基礎設施項目,用戶關注度不高。用戶更在意"代幣盈利"和"產品體驗"。

3. 未來值得關注的AI相關加密項目主要集中在純應用類和平台類(聚合多種易用工具或Agent)。這可能成爲AI Meme之後更長期的投資熱點。

Web2和Web3中AI發展路徑的差異

Web2世界的AI

Web2的AI主要由科技巨頭和研究機構主導,發展路徑相對穩健集中。大公司訓練封閉的模型,算法和數據不公開,用戶只能使用結果,缺乏透明度。這種中心化控制導致AI決策不可審計,存在偏見與責任不明確的問題。總的來說,Web2的AI創新注重基礎模型性能提升和商業應用落地,但決策過程對公衆不透明。這一痛點催生了2025年某些表面開源但實則"誘餌"性質的新AI項目的崛起。

除了不透明,Web2大型AI模型還存在兩個短板:不同產品形態的用戶體驗不足,以及專業細分領域的精確度不夠。

例如,用戶傾向於選擇門檻低、體驗好的AI新產品來生成PPT、圖片或視頻,並願意爲之付費。目前很多AI項目都在嘗試無代碼產品,以降低用戶門檻。

再如,Web3用戶經常吐槽使用通用大模型獲取特定加密項目或代幣信息時的無力感。大模型數據尚無法精確覆蓋所有細分行業的細節信息,因此很多AI產品另一個發展方向是:在某個垂直領域做到數據和分析的最深入和精確。

Web3世界的AI

Web3世界以加密行業爲核心,融合了技術、文化和社群的更廣泛概念。相比Web2,Web3更傾向於開放和社區驅動的路線。

借助區塊鏈去中心化架構,Web3的AI項目通常強調開源代碼、社區治理和透明可信,試圖以分布式方式打破傳統AI被少數公司壟斷的局面。例如一些項目探索用區塊鏈驗證AI決策,或由DAO審核AI模型以減少偏見。

理想情況下,Web3 AI追求"公開的AI",讓模型參數、決策邏輯可被社區審計,同時通過代幣機制激勵開發者和用戶參與。然而實踐中,Web3的AI發展還受到技術和資源限制:構建去中心化AI基礎設施難度極高,訓練大模型需要海量算力和數據,而Web3項目的資金量遠不及主流AI公司。少數號稱Web3 AI的項目實際仍依賴中心化模型或服務,只是在應用層接入了一些區塊鏈元素。這些項目還算是較爲認真的,至少在進行實際開發;而絕大多數Web3 AI項目仍停留在純概念炒作階段,或打着AI旗號進行投機。

此外,資金與參與模式的差異也影響兩者發展路徑。Web2 AI通常通過研究投入和產品盈利驅動,週期相對平緩。而Web3 AI結合了加密市場的投機屬性,常出現隨行情情緒大起大落的"熱潮"週期:概念火爆時資金蜂擁而入推高代幣價格和估值,冷卻時項目熱度和資金迅速衰退。這種循環使Web3 AI的發展路徑更具波動性和敘事驅動色彩。例如,一個缺乏實質進展的AI概念也可能因市場情緒而引發代幣價格暴漲;反之,行情低迷時哪怕有技術進展也難獲關注。

對於Web3 AI的主要敘事"去中心化AI網路",我們目前持"謹慎樂觀"態度。畢竟Web3領域曾誕生過比特幣和以太坊這樣劃時代的項目。但在當前階段,更務實的做法是構想一些可以立即落地的場景,例如:

1. 在現有Web3項目中嵌入AI Agent,提高項目整體效率。

2. 將AI與其他新技術結合,探索適用於加密行業的創新思路。

3. 開發專門服務於Web3行業的AI產品,在數據精確度或適配Web3組織/個人工作習慣方面提供有價值的服務。

下一篇文章將回顧Web3 AI的五波熱潮,並點評其中的一些代表性產品。