AI在Web3领域的演化：从炒作到实际应用

自ChatGPT在2022年底横空出世以来，AI领域一直是加密行业备受关注的焦点。Web3社区向来对新概念持开放态度，尤其是对于像AI这样具有无限叙事潜力和应用前景的技术。在加密圈，AI概念最初以"热门话题"的形式迅速走红，随后一些项目开始探索其在实际应用中的价值：加密技术能为快速发展的AI带来哪些创新应用？

本文将探讨AI在Web3领域的发展历程，从早期的炒作浪潮到当前应用型项目的兴起，并结合案例和数据帮助读者把握行业脉络和未来趋势。以下是我们的初步结论：

1. AI炒作阶段已成过去，无论盈亏都将成为历史记忆。
2. 一些基础Web3 AI项目强调"去中心化"对AI安全性的贡献，但用户更关心"代币收益"和"产品体验"。
3. 投资AI相关加密项目时，应关注纯应用型AI项目或平台型AI项目（能集成多个易用的工具或Agent），这可能是AI热潮后更长期的投资机会。

AI在Web2和Web3中的发展差异

Web2世界的AI

Web2世界的AI主要由科技巨头和研究机构推动，发展路径相对稳定集中。大型公司训练封闭的模型，算法和数据不公开，用户只能使用其结果，缺乏透明度。这种中心化控制导致AI决策不可审计，存在偏见与责任不明确的问题。总体而言，Web2的AI创新注重基础模型性能提升和商业应用落地，但决策过程对公众不透明。这一不透明性问题导致了2025年类似Deepseek这样表面开源但实际"钓鱼"的新AI项目异军突起。

除透明度不足外，Web2大型AI模型还存在两个主要问题：不同产品形态的用户体验不佳，以及专业细分领域的精确度不足。

例如，用户倾向于选择门槛低、体验好的AI新产品来生成PPT、图片或视频，并愿意为此付费。目前许多AI项目都在尝试开发无代码AI产品，以降低用户使用门槛。

此外，对于Web3用户来说，使用ChatGPT或DeepSeek获取特定加密项目或代币信息时常感到力不从心，因为大模型数据尚未能精确覆盖各个细分行业的详细信息。因此，许多AI产品的另一发展方向是在特定细分行业深入挖掘数据和分析。

Web3世界的AI

Web3世界以加密行业为核心，融合了技术、文化和社群的广泛概念。相比Web2，Web3更倾向于开放和社区驱动的路线。

利用区块链的去中心化架构，Web3的AI项目通常宣称强调开源代码、社区治理和透明可信，试图以分布式方式打破传统AI被少数公司垄断的局面。例如，一些项目探索使用区块链验证AI决策（通过零知识证明确保模型输出可信）或由DAO审核AI模型以减少偏见。

理想情况下，Web3 AI追求"公开的AI"，让模型参数、决策逻辑可被社区审计，同时通过代币机制激励开发者和用户参与。然而实际上，Web3的AI发展仍受技术和资源限制：构建去中心化AI基础设施难度极高（训练大模型需要海量算力和数据，而Web3项目方的资金规模远不及OpenAI）。少数自称Web3 AI的项目实际仍依赖中心化模型或服务，仅在应用层接入了一些区块链元素。这些项目还算是较为靠谱的，至少在真实开发应用；而绝大多数Web3 AI项目仍停留在纯概念炒作阶段，或打着AI旗号进行炒作。

此外，资金与参与模式的差异也影响两者的发展路径。Web2 AI通常通过研究投入和产品盈利驱动，发展周期相对平缓。而Web3 AI结合了加密市场的投机属性，常出现随行情情绪波动的"热潮"周期：概念火爆时资金蜂拥而入推高代币价格和估值，冷却时项目热度和资金迅速衰退。这种循环使Web3 AI的发展路径更具波动性和叙事驱动色彩。例如，一个缺乏实质进展的AI概念也可能因市场情绪而引发代币价格暴涨；反之，行情低迷时即使有技术进展也难获关注。

对于Web3 AI的主要叙事"去中心化AI网络"，我们目前持"谨慎乐观"态度。毕竟Web3领域曾诞生过BTC和ETH这样划时代的项目。但在当前阶段，更应关注一些可立即落地的场景，如在现有Web3项目中嵌入AI Agent以提高效率；将AI与其他新技术结合，产生适用于加密行业的新思路；或专为Web3行业服务的AI产品，无论是提高数据精确度，还是更贴合Web3组织或个人的工作习惯，提供Web3行业用户愿意付费的服务。