在Meme狂熱之後是一地雞毛還是破繭重生？

引言

自從 ChatGPT 在 2022 年末粉墨登場以來，AI 版塊一直是加密領域的香饽饽，WEB3 的遊民們本來就接受「任何概念皆可炒作」的理念，更不要說未來有無限敘事脈絡和應用能力的 AI 了。因此在加密圈，AI 概念最初是以「 Meme 熱潮」的姿態爆紅了一段時間，隨後部分項目開始了探索其實際應用價值：加密到底能給如火如荼向前發展的AI帶來什麼新的實際應用？

本研究文章將敘述並評析目前 AI 在 Web3 領域的演化路徑，從早期炒作浪潮到當下應用類項目開始起勢，並結合案例和數據幫助各位讀者把握行業脈絡和未來趨勢。這裡我們一開始就把不成熟的結論抛出來吧：

• 01、AI meme 的階段已經是過去式了，該被割的該賺的都留作永恒的記憶碎片吧；
• 02、一些基礎類的 WEB3 AI 項目一直強調「去中心化」能給 AI 安全性帶來的好處，對於用戶來說並不怎麼買單的，用戶關心的是「代幣賺不賺錢」+「産品好不好用」；
• 03、如果要埋伏 AI 相關的加密項目，重點應該轉到純應用類 AI 項目，或者平台類 AI 項目（可以集中很多容易讓 C 端用戶上手的工具或 Agent ）上來，這可能是 AI Meme 後更長周期的財富熱點；

AI 在 Web2 和 Web3 中的發展路徑差異

Web2 世界裡的 AI

Web2 世界裡的 AI 主要由科技巨頭和研究機構驅動，發展路徑相對穩健集中。大型公司（如 OpenAI、Google）訓練封閉的黑箱模型，算法和數據不公開，用戶只能使用其結果，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 創新注重基礎模型的性能提升和商業應用落地，但決策過程對大眾而言不透明。不透明的這個痛點才導致了在2025年類似Deepseek這樣貌似開源但是其實是「漁箱釣魚」的新AI項目的異軍突起。

除了不透明的缺陷，WEB2的大型AI模型還存在著另外兩個痛點：不同産品形態上的體驗感不足和專業細分賽道上精確度不足。

比如如果要産生一份PPT，或者一張圖片，或者一個視頻，用戶們還是會去尋找進入門檻低，用戶體驗感更好的AI新産品去使用，並且為之而付費。目前很多AI項目都在嘗試無代碼的AI産品，就是為了讓用戶門檻降到更低。

再比如對於WEB3的很多用戶，應該都有過使用ChatGPT 或者 DeepSeek 去獲得某一個加密項目或者代幣信息的無力吐槽感，大模型數據還無法精確覆蓋到這個世界的任何一個細分行業的細節信息，所以很多 AI 産品的另外一個發展方向：就是在某個細分行業把數據和分析做到最深入和精確。

Web3 世界裡的 AI

WEB3 世界是以加密行業為核心的，融合了技術，文化和社群的更寬泛的概念。WEB3 對比 WEB2，更嘗試走向開放和社區驅動的路綫。

借助區塊鏈去中心化的架構，Web3 的 AI 項目通常會宣稱強調開源代碼、社區治理和透明可信，希望以分佈式方式打破傳統 AI 由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（零知識證明確保模型輸出可信）或由 DAO 審核 AI 模型以減少偏見。

理想狀態下，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。然而在實踐中，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數據，然而沒有任何一家 WEB3 的項目方的資金量能達到 OpenAI 的零頭），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的元素，這些 WEB3 AI 項目還算靠譜的優秀生了，至少還在真實的開發應用；而絕大多數的 WEB3 AI 項目還是純 Meme，或者是打著真實 AI 旗號的 Meme。

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産品盈利驅動，周期相對平緩。而Web3 AI 結合了加密市場的投機屬性，常出現隨著行情情緒大起大落的「熱潮」周期：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 概念也可能因為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。

我們對於 WEB3 AI 的主敘事「去中心化的 AI 網絡「，目前還是保持著一種「低調而謹慎的期盼」，萬一要是真成了呢？畢竟 WEB3 裡還有 BTC 和 ETH 這樣劃時代的存在。但是處在目前的階段，大家還是需要腳踏實地的構想一些可以馬上落地的場景，比如在目前的 WEB3 項目裡嵌入一些 AI Agent，從而提高項目本身的效率；或者把 AI 和其他的一些新技術做結合，可以産生適用於加密行業的新思路，哪怕是可以引起關注的概念也好；再或者就只為了 WEB3 行業服務的AI産品，不管是從數據的精確度，還是更貼合 WEB3 組織或者個人的工作習慣上，去提供 WEB3 行業裡的人群能買單的服務。

未完待續，下面一篇文章將主要對 WEB3 AI 的五波熱潮，以及其中的一些産品（比如Fetch.AI、TURBO、GOAT、AI16Z、Joinable AI、MyShell等等 ）做個回顧和點評。

參考文章：

[ Web3 AI vs. Web2 AI: Why Open-Source and Transparency Will Win ](https://www.linkedin.com/pulse/web3-ai-vs-web2-why-open-source-transparency-win-ocada-ai-8iuaf/)

内容來源：PANews