風口還是僞命題？AI + Web3 賽道價值何在？

AI Crypto 的興起並非空談，而是一次自底向上的系統重構。

撰文：TinTinLand

進入 2025 年，「AI + Web3」 敘事熱度仍然未減。根據 Grayscale 2025 年 5 月發布的最新報告，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、數據隱私無保障、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、用戶數據主權等。

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 項目，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，這些服務常常技術復雜，需要專業背景才能上手。AI 服務市場高度集中，用戶缺乏多樣選擇，調用成本不透明，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台壁壘，構建開放的 GPU 市場和模型服務網路，支持靈活調度閒置資源，並通過鏈上任務調度和透明的經濟機制，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。

代表項目

• Render Network：專注去中心化 GPU 渲染，也支持 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圖像生成和 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 訓練從平台集中制轉向開放協作。
• Akash Network：基於區塊鏈技術的去中心化雲計算平台，開發者可按需租用 GPU 資源，用於部署和運行 AI 應用，是 「雲計算的去中心化版本」。
• 0G Labs：去中心化 AI 原生 Layer‑1，通過創新的存儲和計算分離架構，極大降低了鏈上運行 AI 模型的成本和復雜度。

🤖 數據貢獻者缺乏激勵

高質量數據是 AI 模型的核心燃料，但傳統模式下，數據貢獻者很難獲得回報。數據來源不透明、重復性強、使用方式缺乏反饋，使得數據生態長期低效運轉。

Web3 提供了全新的解決範式：通過加密籤名、鏈上確權與可組合的經濟機制，讓數據貢獻者、模型開發者和使用者之間形成清晰的協作和激勵閉環。

代表項目

• OpenLedger：創新提出 「Payable AI」 概念，將數據貢獻、模型調用與經濟激勵結合，推動形成 AI 鏈上協作的數據經濟網路。
• Bittensor：採用以 TAO 獎勵、Yuma 共識機制、子網精準激勵、知識協作等爲核心的一套完整激勵體系，將數據貢獻與模型運行成果直接掛鉤，提升整體價值貢獻。
• Grass：AI 數據網路，通過插件收集用戶瀏覽行爲數據，貢獻到鏈上搜索引擎訓練中，用戶按數據質量獲得獎勵，打造社區驅動的數據共享機制。

🤖 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，用戶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。

爲此，Web3 項目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。

代表項目

• Sentient：通過創新的模型指紋識別技術確保調用行爲可追蹤，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」 新範式。
• 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數據，面臨隱私泄露、模型被濫用或攻擊、缺乏決策透明度等風險。同時，數據和模型的所有權界定模糊，進一步加劇安全隱患。

借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 系統的數據與模型在訓練、存儲和調用全流程中的安全性與可控性。

代表項目

• Phala Network: 提供可信執行環境（TEE）支持，將關鍵計算封裝於安全硬件中，防止數據泄露與模型被盜用。
• 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: 構建支持隱私保護的去中心化 AI 數據共享與推理平台，通過前沿加密技術（如同態加密、零知識證明等）實現數據安全共享與隱私計算。
• Vana：一個 AI 身分生成應用程序，旨在讓用戶重新獲得對自身數據的所有權和控制權，確保數據的隱私性和安全性。

🤖 AI 模型版權和知識產權糾紛

當前 AI 模型訓練大量使用互聯網數據，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。模型被惡意復制、盜用的情況也是屢見不鮮，知識產權保護困難。

Web3 通過鏈上確權機制，將模型的創建時間、訓練數據來源、貢獻者信息等進行存證，並使用 NFT、智能合約等工具標識模型或內容的版權歸屬。

代表項目

• Story Protocol：構建鏈上知識產權協議，允許 AI 內容、代碼、模型等以模塊化方式進行確權、組合與授權，實現 「創作即確權，調用即付費」 的機制。
• Alethea AI：通過鏈上身分與 NFT 綁定生成型 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信息，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，易導致算法偏見、濫用和 「技術封建化」 趨勢。社區和用戶通常無法幹預模型的更新路徑、參數調整或行爲邊界，缺乏機制對 AI 系統進行有效監督與糾偏。

Web3 的優勢在於可編程治理與開放協作機制。借助鏈上治理、DAO 機制與激勵結構，AI 模型的設計、訓練目標、參數更新等關鍵環節可以逐步引入社區共識，提升模型開發的民主性、透明性與多樣性。

代表項目

• Fetch.ai：引入自治經濟代理（AEA）與開放治理機制，讓 AI agent 的行爲可被社區規則制約，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塊，用戶可以在開放市場中選擇或替代模型，且平台治理機制支持對模型質量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 與模型可能分布於不同區塊鏈上，難以統一狀態、上下文或調用邏輯，導致用戶體驗割裂、開發復雜、數據難以同步。

部分項目正圍繞 「多鏈 AI 協議」 展開探索，嘗試通過共享上下文、跨鏈通信與狀態同步機制，推動 AI agent 跨鏈運行的連續性與一致性。

代表項目

• OpenPond：採用 MCP 跨鏈協議連接不同鏈上的 AI 模型與 agent，實現調用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 和數據橋服務，爲多鏈 AI 系統打通底層通信通道，支持 agent 數據同步與統一任務執行。
• Virtuals Protocol：通過 ACP（Agent Commerce Protocol）智能協作協議，支持跨 agent 請求、協商、執行和結算過程。其 「Parallel Hypersynchronicity」 並行同步技術使 AI agent 可跨平台並行運行、實時同步行爲與記憶。

🎯 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、數據、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 新範式。

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 項目，必將有機會引領下一個 AI 時代發展浪潮，推動人工智能技術向更加開放、公平、可信的方向發展。