人工智能在Web3领域的演变:从概念炒作到实际应用

自ChatGPT在2022年底问世以来,人工智能一直是加密领域的热门话题。Web3社区向来对各种新概念持开放态度,更何况AI这种具有无限叙事空间和应用潜力的技术。在加密圈,AI概念最初以"梗币热潮"的形式爆红一时,随后部分项目开始探索其实际应用价值:加密技术能为蓬勃发展的AI带来哪些新的实际应用?

本文将分析AI在Web3领域的发展轨迹,从早期炒作浪潮到当前应用类项目的兴起,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梗币阶段已成过去,投机获利的机会已经过去;
2. 一些基础类Web3 AI项目强调"去中心化"对AI安全性的好处,但用户并不太关心,他们更在意"代币收益"和"产品体验";
3. 如果要布局AI相关加密项目,应该关注纯应用类AI项目,或者能集成多种易用工具或代理的平台类AI项目,这可能是AI概念炒作后更长期的投资热点。

Web2和Web3中AI的发展路径差异

Web2世界的AI

Web2世界的AI主要由科技巨头和研究机构推动,发展路径相对稳健集中。大型公司训练封闭的黑盒模型,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,存在偏见与责任不清的问题。总体而言,Web2的AI创新注重基础模型的性能提升和商业应用落地,但决策过程对大众不透明。这个痛点导致了2025年类似Deepseek这样表面开源实则"钓鱼"的新AI项目异军突起。

除了不透明,Web2大型AI模型还存在两个痛点:不同产品形态的体验不足,以及专业细分领域精确度不够。

比如制作PPT、图片或视频时,用户倾向于选择门槛低、体验好的AI新产品,并愿意付费使用。目前很多AI项目都在尝试无代码产品,以降低用户门槛。

再如Web3用户使用ChatGPT或DeepSeek查询某个加密项目或代币信息时常感到无力,大模型数据还无法精确覆盖每个细分行业的细节。因此很多AI产品的另一个发展方向是:在特定细分行业深入钻研数据和分析。

Web3世界的AI

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

借助区块链去中心化架构,Web3的AI项目通常宣称强调开源代码、社区治理和透明可信,希望以分布式方式打破传统AI由少数公司垄断的局面。例如一些项目探索用区块链验证AI决策或由DAO审核AI模型以减少偏见。

理想状态下,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。然而实践中,Web3的AI发展还受到技术和资源限制:构建去中心化AI基础设施难度极高,少数号称Web3 AI的项目实际仍依赖中心化的模型或服务,只是在应用层接入了一些区块链元素。这些项目还算是优秀的,至少在真实开发应用;而绝大多数Web3 AI项目还是纯概念炒作,或者打着AI旗号的投机项目。

此外,资金与参与模式的差异也影响两者发展路径。Web2 AI通常通过研究投入和产品盈利驱动,周期相对平缓。而Web3 AI结合了加密市场的投机属性,常出现随行情情绪大起大落的"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。

对于Web3 AI的主要叙事"去中心化的AI网络",我们目前持"谨慎乐观"态度。毕竟Web3领域还有比特币和以太坊这样划时代的存在。但在当前阶段,更需要脚踏实地构想一些可以立即落地的场景,比如:

1. 在现有Web3项目中嵌入AI代理,提高项目效率;
2. 将AI与其他新技术结合,产生适用于加密行业的新思路;
3. 专为Web3行业服务的AI产品,在数据精确度或更贴合Web3组织和个人工作习惯方面,提供Web3从业者愿意付费的服务。