投资风口还是泡沫？AI + Web3 赛道还有什么价值？

「AI + Web3」 叙事，是真正的技术融合，还是又一次概念包装？本文源自 TinTinLand 所着文章，由 Foresight News 整理及撰稿。
（前情提要：AI 赛道能否摆脱炒作污名？盘点三个拥抱加密货币的 AI Agent 项目 ）
（背景补充：灰度报明牌：2025 首季最看好这 20 大加密货币，重点关注 DeFi、AI Agents、Solana 生态 ）

本文目录

• AI 服务访问门槛过高、成本昂贵
  • 代表专案
  • 代表专案
  • 代表专案
  • 代表专案
  • 代表专案
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  • 代表专案

   

  进入 2025 年，「AI + Web3」 叙事热度仍然未减。根据 Grayscale 2025 年 5 月释出的最新报告，AI Crypto 赛道的整体市值已达到 210 亿美元，相比 2023 年第一季度的 45 亿美元实现了近五倍增长。

  这场浪潮背后，是真正的技术融合，还是又一次概念包装？

  

  从宏观来看，传统 AI 生态已经显露出越来越多结构性问题：模型训练门槛高、资料隐私无保障、算力高度垄断、推理过程黑箱化、激励机制失衡…… 而这些痛点，恰恰与 Web3 的原生优势高度契合：去中心化、开放市场机制、链上可验证、使用者资料主权等。

  AI + Web3 的结合并非只是叠加两个热门词，而是一次结构性的技术互补。让我们从当前 AI 面临的几大核心痛点出发，深入拆解那些在切实解决问题的 Web3 专案，带你看清 AI Crypto 赛道的价值与方向。

  

  AI 服务访问门槛过高、成本昂贵

  当前 AI 服务通常成本高昂，训练资源获取困难，对于中小企业和个人开发者而言门槛极高；此外，这些服务常常技术複杂，需要专业背景才能上手。AI 服务市场高度集中，使用者缺乏多样选择，呼叫成本不透明，预算难以预测，甚至面临算力垄断的问题。

  Web3 的解决方案是通过去中心化的方式打破平台壁垒，构建开放的 GPU 市场和模型服务网路，支援灵活排程闲置资源，并通过链上任务排程和透明的经济机制，激励更多参与者贡献算力与模型，降低整体成本并提升服务的可访问性。

  代表专案

  • Render Network：专注去中心化 GPU 渲染，也支援 AI 推理与训练，採用 「按使用付费」 模式，帮助开发者低成本接入影象生成和 AI 服务。
  • Gensyn：构建去中心化的深度学习训练网路，採用 Proof-of-Compute 机制验证训练结果，推动 AI 训练从平台集中制转向开放协作。
  • Akash Network：基于区块链技术的去中心化云端计算平台，开发者可按需租用 GPU 资源，用于部署和执行 AI 应用，是 「云端计算的去中心化版本」。
  • 0G Labs：去中心化 AI 原生 Layer‑1，通过创新的储存和计算分离架构，极大降低了链上执行 AI 模型的成本和複杂度。

  

   

  资料贡献者缺乏激励

  高品质资料是 AI 模型的核心燃料，但传统模式下，资料贡献者很难获得回报。资料来源不透明、重複性强、使用方式缺乏回馈，使得资料生态长期低效运转。

  Web3 提供了全新的解决正规化：通过加密签名、链上确权与可组合的经济机制，让资料贡献者、模型开发者和使用者之间形成清晰的协作和激励闭环。

  代表专案

  • OpenLedger：创新提出 「Payable AI」 概念，将资料贡献、模型呼叫与经济激励结合，推动形成 AI 链上协作的资料经济网路。
  • Bittensor：採用以 TAO 奖励、Yuma 共识机制、子网精準激励、知识协作等为核心的一套完整激励体系，将资料贡献与模型执行成果直接挂钩，提升整体价值贡献。
  • Grass：AI 资料网路，通过外挂收集使用者浏览行为资料，贡献到链上搜索引擎训练中，使用者按资料品质获得奖励，打造社群驱动的资料共享机制。

  

  模型黑箱化、AI 推理无法验证

  当前主流 AI 模型的推理过程高度黑箱，使用者无法验证结果的正确性与可信度，尤其在金融、医疗等高风险领域更是问题突出。此外，模型可能遭受篡改、投毒等攻击，难以溯源或审计。

  为此，Web3 专案正尝试引入零知识证明（ZK）、全同态加密（FHE）与可信执行环境（TEE），使模型推理过程具备可验证性、可审计性，提升 AI 系统的可解释性与信任基础。

  代表专案

  • Sentient：通过创新的模型指纹识别技术确保呼叫行为可追蹤，提升模型使用透明度和防篡改能力。
  • Modulus Labs：利用 ZK 技术对模型推理过程进行加密验证，实现 「可信 AI」 新正规化。
  • Giza：利用零知识密码学将机器学习推理计算上链，从而提高 AI 模型部署的透明度和信任度。

  

  隐私和安全风险

  AI 训练过程常涉及大量敏感资料，面临隐私洩露、模型被滥用或攻击、缺乏决策透明度等风险。同时，资料和模型的所有权界定模糊，进一步加剧安全隐患。

  藉助区块链的不可篡改性、加密计算技术（如 ZK、FHE）、可信执行环境等手段，保障 AI 系统的资料与模型在训练、储存和呼叫全流程中的安全性与可控性。

  代表专案

  • Phala Network: 提供可信执行环境（TEE）支援，将关键计算封装于安全硬体中，防止资料洩露与模型被盗用。
    ZAMA: 专注于全同态加密（FHE）技术，使模型训练和推理可以在加密状态下进行，实现 「用不到明文就能计算」。
  • Mind Network: 构建支援隐私保护的去中心化 AI 资料共享与推理平台，通过前端加密技术（如同态加密、零知识证明等）实现资料安全共享与隐私计算。
  • Vana：一个 AI 身份生成应用程式，旨在让使用者重新获得对自身资料的所有权和控制权，确保资料的隐私性和安全性。

  

  AI 模型版权和智慧财产权纠纷

  当前 AI 模型训练大量使用网际网路资料，但往往未经授权使用受版权保护的内容，导致法律纠纷频发。同时，AI 生成内容的版权归属不明确，原创者、模型开发者和使用者之间的权益分配缺乏透明机制。模型被恶意複製、盗用的情况也是屡见不鲜，智慧财产权保护困难。

  Web3 通过链上确权机制，将模型的建立时间、训练资料来源、贡献者资讯等进行存证，并使用 NFT、智慧合约等工具标识模型或内容的版权归属。

  代表专案

  • Story Protocol：构建链上智慧财产权协议，允许 AI 内容、程式码、模型等以模组化方式进行确权、组合与授权，实现 「创作即确权，呼叫即付费」 的机制。
  • Alethea AI：通过链上身份与 NFT 繫结生成型 AI 模型（如角色、声音等），每个 AI 角色都具备清晰的创作者与版权资讯，避免滥用与剽窃。

  

  去中心化 AI 治理缺失

  当前 AI 模型的开发与演化高度依赖大型科技公司或封闭团队，模型更新节奏不透明、价值偏向难以纠正，易导致演算法偏见、滥用和 「技术封建化」 趋势。社群和使用者通常无法干预模型的更新路径、引数调整或行为边界，缺乏机制对 AI 系统进行有效监督与纠偏。

  Web3 的优势在于可程式设计治理与开放协作机制。藉助链上治理、DAO 机制与激励结构，AI 模型的设计、训练目标、引数更新等关键环节可以逐步引入社群共识，提升模型开发的民主性、透明性与多样性。

  代表专案

  • Fetch.ai：引入自治经济代理（AEA）与开放治理机制，让 AI agent 的行为可被社群规则制约，并通过经济激励协调 agent 之间的合作。
  • SingularityNET：将 AI 服务封装成可组合的链上模组，使用者可以在开放市场中选择或替代模型，且平台治理机制支援对模型品质与服务进行共识评估与改进提案。

  

  跨链 AI 协作问题

  在多链环境中，AI agent 与模型可能分布于不同区块链上，难以统一状态、上下文或呼叫逻辑，导致使用者体验割裂、开发複杂、资料难以同步。

  部分专案正围绕 「多链 AI 协议」 展开探索，尝试通过共享上下文、跨链通讯与状态同步机制，推动 AI agent 跨链执行的连续性与一致性。

  代表专案

  • OpenPond：採用 MCP 跨链协议连线不同链上的 AI 模型与 agent，实现呼叫状态的同步与上下文共享，简化多链协作场景。
  • Lava Network：提供跨链 RPC 和资料桥服务，为多链 AI 系统打通底层通讯通道，支援 agent 资料同步与统一任务执行。
  • Virtuals Protocol：通过 ACP（Agent Commerce Protocol）智慧协作协议，支援跨 agent 请求、协商、执行和结算过程。其 「Parallel Hypersynchronicity」 并行同步技术使 AI agent 可跨平台并行执行、即时同步行为与记忆。

  

  结语

  AI Crypto 的兴起并非空谈，而是一次自底向上的系统重构：它打破了大模型时代的中心化桎梏，在算力、资料、激励、安全、治理等维度，逐步构建起一个人人可参与、透明可信、协作驱动的 AI 新正规化。

  目前这个领域已经从概念阶段进入了实质性的产品落地期。相信那些能够真正创造实际价值、解决核心痛点的 AI Crypto 专案，必将有机会引领下一个 AI 时代发展浪潮，推动人工智慧技术向更加开放、公平、可信的方向发展。