AI 在 Web3 領域的發展:從炒作到應用

ChatGPT 在 2022 年末的出現讓 AI 成爲加密領域的熱門話題。Web3 社區一向善於炒作各種概念，而 AI 更是因其廣闊的應用前景受到追捧。AI 概念在加密圈最初以"Meme 熱潮"的形式爆發，隨後部分項目開始探索其在加密領域的實際應用價值。

本文將分析 AI 在 Web3 領域的演變歷程，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 階段已經過去，留下了一些難忘的經歷。

2. 一些基礎類 Web3 AI 項目強調"去中心化"對 AI 安全性的好處，但用戶更關心"代幣收益"和"產品體驗"。

3. 未來值得關注的 AI 相關加密項目主要是純應用類或平台類 AI 項目(能整合多種易用的工具或 Agent)，這可能是 AI Meme 之後更長期的投資熱點。

Web2 和 Web3 中 AI 的發展路徑差異

Web2 世界的 AI

Web2 的 AI 主要由科技巨頭和研究機構推動，發展較爲穩健集中。大公司如 OpenAI、Google 等訓練封閉的模型，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，存在偏見與責任不清的問題。總體而言，Web2 的 AI 創新注重基礎模型性能提升和商業應用，但決策過程對公衆不透明。這個痛點導致了 2025 年類似 Deepseek 這樣表面開源但實際"封閉"的新 AI 項目的崛起。

除了透明度不足，Web2 的大型 AI 模型還存在兩個主要問題:不同產品形態的用戶體驗不佳，以及專業細分領域的精確度不足。

許多用戶仍傾向於使用門檻低、體驗更好的專門 AI 產品，並願意爲此付費。目前很多 AI 項目都在嘗試無代碼的產品形態，以降低用戶使用門檻。

另外，對於 Web3 用戶而言，使用 ChatGPT 或 DeepSeek 獲取特定加密項目或代幣信息時常感到無力。大模型的數據還無法精確覆蓋所有細分行業的細節。因此，很多 AI 產品的另一個發展方向是在特定細分領域深入挖掘數據和分析能力。

Web3 世界的 AI

Web3 是一個以加密行業爲核心，融合技術、文化和社群的廣泛概念。相比 Web2，Web3 更傾向於開放和社區驅動的路線。

利用區塊鏈的去中心化架構，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。然而實際上，Web3 的 AI 發展仍受到技術和資源限制:構建去中心化 AI 基礎設施難度極高，少數號稱 Web3 AI 的項目實際仍依賴中心化的模型或服務，只是在應用層接入了一些區塊鏈元素。這些項目還算是相對優秀的，至少在真實開發應用；而大多數 Web3 AI 項目仍停留在純概念炒作階段，或打着 AI 旗號進行 Meme 炒作。

此外，資金與參與模式的差異也影響兩者的發展路徑。Web2 AI 通常通過研究投入和產品盈利驅動，發展較爲平穩。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。

對於 Web3 AI 的主要敘事"去中心化的 AI 網路"，我們目前持"謹慎樂觀"的態度。畢竟 Web3 中確實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，比如:

1. 在現有 Web3 項目中嵌入 AI Agent，提高項目效率。
2. 將 AI 與其他新技術結合，產生適用於加密行業的新思路。
3. 開發專門服務於 Web3 行業的 AI 產品，在數據精確度或適應 Web3 組織/個人工作習慣方面提供有價值的服務。

未完待續，下一篇文章將回顧和點評 Web3 AI 的五波熱潮，以及其中的一些代表性產品。