「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 ）
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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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。