AI在Web3领域的演化:从概念炒作到实际应用

自ChatGPT在2022年底横空出世以来,AI领域在加密行业中一直备受关注。Web3社区向来乐于接受各种新概念的炒作,更不用说AI这种具有无限叙事空间和应用前景的技术了。因此,AI概念最初在加密圈以"梗币热潮"的形式风靡一时,随后一些项目开始探索其在实际应用中的价值:加密技术究竟能为蓬勃发展的AI带来哪些新的实际应用?

本文将探讨并评析AI在Web3领域的发展轨迹,从早期的炒作浪潮到目前应用类项目的崛起,结合案例和数据帮助读者把握行业脉络和未来趋势。我们可以先给出一些初步结论:

1. AI梗币阶段已经成为过去,无论是被割韭菜还是赚到钱,都将成为永恒的记忆碎片。

2. 一些基础类Web3 AI项目一直强调"去中心化"对AI安全性的好处,但用户并不太买账,他们更关心"代币能否赚钱"和"产品是否好用"。

3. 如果要布局AI相关的加密项目,重点应该转向纯应用类AI项目,或者能集中多种易用工具或Agent的平台类AI项目,这可能是AI概念炒作之后更长期的投资热点。

AI在Web2和Web3中的发展路径差异

Web2世界的AI

Web2世界中的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创新注重基础模型性能提升和商业应用落地,但决策过程对公众不透明。这个痛点导致了2025年类似某些貌似开源但实际是"渔箱钓鱼"的新AI项目异军突起。

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

例如,用户更倾向于使用门槛低、体验好的AI新产品来生成PPT、图片或视频,并愿意为此付费。目前很多AI项目都在尝试无代码化,就是为了降低用户门槛。

另外,Web3用户在使用某些大语言模型获取特定加密项目或代币信息时常感到无力,因为大模型数据尚无法精确覆盖所有细分行业的详细信息。因此,许多AI产品的另一个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、文化和社群的更广泛概念。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,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,少数声称是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。这些项目还算是比较靠谱的,至少还在真实开发应用;而绝大多数Web3 AI项目仍是纯概念炒作,或打着真实AI旗号的投机行为。

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",目前还是应持"低调而谨慎的期待"态度。毕竟Web3领域还有像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,比如在现有Web3项目中嵌入AI Agent以提高效率;或将AI与其他新技术结合,产生适用于加密行业的新思路;再或者开发专门服务于Web3行业的AI产品,从数据精确度或更贴合Web3组织和个人工作习惯的角度,提供Web3行业用户愿意付费的服务。