「AI + Web3」 敘事，是真正的技術融合，還是又一次概念包裝？本文源自 TinTinLand 所著文章，由 Foresight News 整理及撰稿。
（前情提要：AI 賽道能否擺脫炒作污名？盤點三個擁抱加密貨幣的 AI Agent 項目 ）
（背景補充：灰度報明牌：2025 首季最看好這 20 大加密貨幣，重點關注 DeFi、AI Agents、Solana 生態 ）
進入 2025 年，「AI + Web3」 敘事熱度仍然未減。根據 Grayscale 2025 年 5 月釋出的最新報告，AI Crypto 賽道的整體市值已達到 210 億美元，相比 2023 年第一季度的 45 億美元實現了近五倍增長。
這場浪潮背後，是真正的技術融合，還是又一次概念包裝？
從宏觀來看，傳統 AI 生態已經顯露出越來越多結構性問題：模型訓練門檻高、資料隱私無保障、算力高度壟斷、推理過程黑箱化、激勵機制失衡…… 而這些痛點，恰恰與 Web3 的原生優勢高度契合：去中心化、開放市場機制、鏈上可驗證、使用者資料主權等。
AI + Web3 的結合並非只是疊加兩個熱門詞，而是一次結構性的技術互補。讓我們從當前 AI 面臨的幾大核心痛點出發，深入拆解那些在切實解決問題的 Web3 專案，帶你看清 AI Crypto 賽道的價值與方向。
AI 服務訪問門檻過高、成本昂貴
當前 AI 服務通常成本高昂，訓練資源獲取困難，對於中小企業和個人開發者而言門檻極高；此外，這些服務常常技術複雜，需要專業背景才能上手。AI 服務市場高度集中，使用者缺乏多樣選擇，呼叫成本不透明，預算難以預測，甚至面臨算力壟斷的問題。
Web3 的解決方案是通過去中心化的方式打破平臺壁壘，構建開放的 GPU 市場和模型服務網路，支援靈活排程閒置資源，並通過鏈上任務排程和透明的經濟機制，激勵更多參與者貢獻算力與模型，降低整體成本並提升服務的可訪問性。
代表專案
- Render Network：專注去中心化 GPU 渲染，也支援 AI 推理與訓練，採用 「按使用付費」 模式，幫助開發者低成本接入影象生成和 AI 服務。
- Gensyn：構建去中心化的深度學習訓練網路，採用 Proof-of-Compute 機制驗證訓練結果，推動 AI 訓練從平臺集中制轉向開放協作。
- Akash Network：基於區塊鏈技術的去中心化雲端計算平臺，開發者可按需租用 GPU 資源，用於部署和執行 AI 應用，是 「雲端計算的去中心化版本」。
- 0G Labs：去中心化 AI 原生 Layer‑1，通過創新的儲存和計算分離架構，極大降低了鏈上執行 AI 模型的成本和複雜度。
資料貢獻者缺乏激勵
高品質資料是 AI 模型的核心燃料，但傳統模式下，資料貢獻者很難獲得回報。資料來源不透明、重複性強、使用方式缺乏回饋，使得資料生態長期低效運轉。
Web3 提供了全新的解決正規化：通過加密簽名、鏈上確權與可組合的經濟機制，讓資料貢獻者、模型開發者和使用者之間形成清晰的協作和激勵閉環。
代表專案
- OpenLedger：創新提出 「Payable AI」 概念，將資料貢獻、模型呼叫與經濟激勵結合，推動形成 AI 鏈上協作的資料經濟網路。
- Bittensor：採用以 TAO 獎勵、Yuma 共識機制、子網精準激勵、知識協作等為核心的一套完整激勵體系，將資料貢獻與模型執行成果直接掛鉤，提升整體價值貢獻。
- Grass：AI 資料網路，通過外掛收集使用者瀏覽行為資料，貢獻到鏈上搜索引擎訓練中，使用者按資料品質獲得獎勵，打造社群驅動的資料共享機制。
模型黑箱化、AI 推理無法驗證
當前主流 AI 模型的推理過程高度黑箱，使用者無法驗證結果的正確性與可信度，尤其在金融、醫療等高風險領域更是問題突出。此外，模型可能遭受篡改、投毒等攻擊，難以溯源或審計。
為此，Web3 專案正嘗試引入零知識證明（ZK）、全同態加密（FHE）與可信執行環境（TEE），使模型推理過程具備可驗證性、可審計性，提升 AI 系統的可解釋性與信任基礎。
代表專案
- Sentient：通過創新的模型指紋識別技術確保呼叫行為可追蹤，提升模型使用透明度和防篡改能力。
- Modulus Labs：利用 ZK 技術對模型推理過程進行加密驗證，實現 「可信 AI」 新正規化。
- Giza：利用零知識密碼學將機器學習推理計算上鏈，從而提高 AI 模型部署的透明度和信任度。
隱私和安全風險
AI 訓練過程常涉及大量敏感資料，面臨隱私洩露、模型被濫用或攻擊、缺乏決策透明度等風險。同時，資料和模型的所有權界定模糊，進一步加劇安全隱患。
藉助區塊鏈的不可篡改性、加密計算技術（如 ZK、FHE）、可信執行環境等手段，保障 AI 系統的資料與模型在訓練、儲存和呼叫全流程中的安全性與可控性。
代表專案
- Phala Network: 提供可信執行環境（TEE）支援，將關鍵計算封裝於安全硬體中，防止資料洩露與模型被盜用。
ZAMA: 專注於全同態加密（FHE）技術，使模型訓練和推理可以在加密狀態下進行，實現 「用不到明文就能計算」。 - Mind Network: 構建支援隱私保護的去中心化 AI 資料共享與推理平臺，通過前端加密技術（如同態加密、零知識證明等）實現資料安全共享與隱私計算。
- Vana：一個 AI 身份生成應用程式，旨在讓使用者重新獲得對自身資料的所有權和控制權，確保資料的隱私性和安全性。
AI 模型版權和智慧財產權糾紛
當前 AI 模型訓練大量使用網際網路資料，但往往未經授權使用受版權保護的內容，導致法律糾紛頻發。同時，AI 生成內容的版權歸屬不明確，原創者、模型開發者和使用者之間的權益分配缺乏透明機制。模型被惡意複製、盜用的情況也是屢見不鮮，智慧財產權保護困難。
Web3 通過鏈上確權機制，將模型的建立時間、訓練資料來源、貢獻者資訊等進行存證，並使用 NFT、智慧合約等工具標識模型或內容的版權歸屬。
代表專案
- Story Protocol：構建鏈上智慧財產權協議，允許 AI 內容、程式碼、模型等以模組化方式進行確權、組合與授權，實現 「創作即確權，呼叫即付費」 的機制。
- Alethea AI：通過鏈上身份與 NFT 繫結生成型 AI 模型（如角色、聲音等），每個 AI 角色都具備清晰的創作者與版權資訊，避免濫用與剽竊。
去中心化 AI 治理缺失
當前 AI 模型的開發與演化高度依賴大型科技公司或封閉團隊，模型更新節奏不透明、價值偏向難以糾正，易導致演算法偏見、濫用和 「技術封建化」 趨勢。社群和使用者通常無法干預模型的更新路徑、引數調整或行為邊界，缺乏機制對 AI 系統進行有效監督與糾偏。
Web3 的優勢在於可程式設計治理與開放協作機制。藉助鏈上治理、DAO 機制與激勵結構，AI 模型的設計、訓練目標、引數更新等關鍵環節可以逐步引入社群共識，提升模型開發的民主性、透明性與多樣性。
代表專案
- Fetch.ai：引入自治經濟代理（AEA）與開放治理機制，讓 AI agent 的行為可被社群規則制約，並通過經濟激勵協調 agent 之間的合作。
- SingularityNET：將 AI 服務封裝成可組合的鏈上模組，使用者可以在開放市場中選擇或替代模型，且平臺治理機制支援對模型品質與服務進行共識評估與改進提案。
跨鏈 AI 協作問題
在多鏈環境中，AI agent 與模型可能分佈於不同區塊鏈上，難以統一狀態、上下文或呼叫邏輯，導致使用者體驗割裂、開發複雜、資料難以同步。
部分專案正圍繞 「多鏈 AI 協議」 展開探索，嘗試通過共享上下文、跨鏈通訊與狀態同步機制，推動 AI agent 跨鏈執行的連續性與一致性。
代表專案
- OpenPond：採用 MCP 跨鏈協議連線不同鏈上的 AI 模型與 agent，實現呼叫狀態的同步與上下文共享，簡化多鏈協作場景。
- Lava Network：提供跨鏈 RPC 和資料橋服務，為多鏈 AI 系統打通底層通訊通道，支援 agent 資料同步與統一任務執行。
- Virtuals Protocol：通過 ACP（Agent Commerce Protocol）智慧協作協議，支援跨 agent 請求、協商、執行和結算過程。其 「Parallel Hypersynchronicity」 並行同步技術使 AI agent 可跨平臺並行執行、即時同步行為與記憶。
結語
AI Crypto 的興起並非空談，而是一次自底向上的系統重構：它打破了大模型時代的中心化桎梏，在算力、資料、激勵、安全、治理等維度，逐步構建起一個人人可參與、透明可信、協作驅動的 AI 新正規化。
目前這個領域已經從概念階段進入了實質性的產品落地期。相信那些能夠真正創造實際價值、解決核心痛點的 AI Crypto 專案，必將有機會引領下一個 AI 時代發展浪潮，推動人工智慧技術向更加開放、公平、可信的方向發展。
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