作者：Revc，金色財經
人工智能（AI）和區塊鏈（Web3）的結合正在成為一股重要潮流，特別是在AI智能體（Agent）的應用方面。AI智能體通過感知、學習和執行任務在區塊鏈中實現了自主操作，使其具備從經濟活動的工具逐漸轉變為獨立經濟實體的潛力。然而，當前的AI Agent是否應專注於應用層的AI開發，而非基礎設施層，仍存在爭議。
本文將從生產力發展、生產關係協調、模型訓練成本、激勵機制等多個角度，分析Web3與AI 結合的潛力和當前限制，並探討AI Agent如何邁向更廣泛的AI經濟體。
1. Web3的基礎設施侷限性
1.1 生產力與模型訓練成本
AI模型訓練高度依賴計算資源（算力）和高質量數據，而Web3的去中心化特性使得資源整合變得困難。
- 算力限制：去中心化算力平臺（如DePIN）試圖利用閒置算力提供分佈式支持，但其效率和規模仍遠低於集中化平臺（如AWS、Azure）。
- 數據成本與質量：鏈上數據不足以支撐大規模AI訓練，去中心化的數據標註和協調效率低於傳統集中式平臺。
- 硬件依賴：英偉達等頭部硬件供應商的產能幾乎全部被OpenAI、XAI等企業壟斷，Web3基礎設施難以進入此賽道。
1.2 生產關係的協調成本
去中心化系統的核心在於公平性和透明性，但複雜的協調機制往往增加了決策成本。
- 激勵機制設計複雜：用戶貢獻的數據和算力如何定價，獎勵如何分配，這些問題在Web3中遠未成熟。
- 協調效率低：相比中心化企業，Web3組織因分散性導致響應慢、效率低，難以適應快速變化的AI需求。
2. Web3在應用層的優勢與潛力
2.1 AI Agent的應用探索
AI Agent在Web3的應用層有更明確的用例和盈利模式：
- 個性化場景：AI Agent可通過Web3技術實現定製化應用，如去中心化金融（DeFi）助手、鏈上游戲交互等。
- MEME傳播與社區驅動：AI Agent與MEME經濟結合，通過創造性敘事和社交化互動，增強社區參與感，提升項目影響力。
- 自主性與透明度：Web3賦予AI Agent數字身份和自主資產管理能力，增強其在用戶中的信任度。
2.2 經濟激勵與用戶增長
Web3通過代幣化模型降低了用戶進入門檻：
- 財富效應：代幣發行吸引了大量投機資金和用戶參與。
- 用戶參與與共建：用戶不僅是消費者，還是代幣持有者和社區參與者，這種模式增加了用戶粘性。
3. AI Agent邁向AI經濟體的挑戰與過渡路徑
3.1 現有泡沫：AI+加密MEME
目前，許多AI Agent相關項目僅停留在發幣和MEME傳播階段，其功能和實際落地能力有限。
- 缺乏革命性功能：許多AI Agent無法超越簡單的交互或內容生成，未能解決用戶痛點。
- 數據與模型短缺：AI Agent仍嚴重依賴Web2的模型訓練基礎設施，未形成自主生態。
AI Agent至少需要一個清晰的迭代路徑，具體包括：
- 數據模型選擇的多樣性（目前依賴於Web2基礎設施）
- 數據來源和訓練的評估機制，涉及到用戶的代幣化激勵和獎勵
- 根據市場變化（收入）的獎勵動態調整機制
- 產品形態和AI價值觀的確立機制
- 經濟體的量化評價機制，涉及到運營開發等方向的動態調整機制
- 根據市場反饋的迭代治理機制
如果AI Agent無法獲得這些機制的支持，牛市和MEME帶來的熱度可能無法持續。市場的快速增長需要精細化的運營來鞏固千億美元級賽道的基礎。目前，AI Agent的機制和產品形態仍處於初級階段，但一些專業的AI創業公司，如UBC和更新後的ELIZA，已經開始推動賽道的升級。
3.2 過渡路徑：從輕量化應用到基礎設施
AI Agent可以從Web3的輕量化應用入手，逐步向更復雜的經濟活動擴展：
- 以應用場景驅動用戶增長：優先開發針對性強、易推廣的應用場景（如虛擬助手、自動交易工具）。
- 結合MEME經濟增強傳播效應：利用MEME文化推動項目傳播和社區建設。
- 逐步構建基礎設施能力：通過分佈式存儲、去中心化標註和算力整合，探索底層設施的可行性。
- 實現經濟獨立與生態自治：賦予AI Agent自主決策與治理能力，使其逐步過渡到AI經濟體。
4. AI Agent與Web2的對比：優勢與劣勢
Web2的集中式AI平臺在資源整合、市場響應和技術研發方面具有高效性，而Web3的去中心化AI平臺則強調用戶數據自主權和多樣化創新。
5.AI Agent目前適合應用層，基礎設施建設仍存瓶頸
目前，AI在Web3領域更適合專注於應用層的探索，而非基礎設施建設。Web3的去中心化特性賦予AI Agent更大的自主性和經濟參與度，但在資源整合、效率和協調性方面，遜於Web2的集中式平臺。
AI Agent若想邁向更全面的AI經濟體，需要從輕量化應用入手，獨有的Web3社區氛圍，演化出獨特的產品形態，結合MEME驅動力逐步積累用戶和資源，同時探索去中心化基礎設施的可行性和效率提升。Web3與AI的結合仍處於初期階段，其未來發展將依賴於技術創新和用戶需求的持續驅動。
小結
儘管AI Agent在Web3中的發展初步取得了一定成效，但仍面臨諸多挑戰，特別是在基礎設施建設、資源整合和模型訓練成本等方面。要實現AI Agent成功過渡為AI經濟體，行業必須逐步完善去中心化的基礎設施，優化激勵機制，並清晰傳達其迭代路徑，以確保市場和社區的認同與支持。
AI與Web3的結合潛力巨大，未來AI Agent有望成為Web3生態系統的核心組成部分，推動去中心化經濟體的蓬勃發展與壯大。
