作者：ShirleyLi，Web3Caff Research 研究员
封面：Photo by Andrew Kliatskyi on Unsplash，Typography by Web3Caff Research
字数：全文共计 14800+
一、背景
2022 年，ChatGPT 横空出世，向 Web2 世界展示了 AI 技术落地后的巨大潜能。随后，这股浪潮也迅速席卷了 Web3 世界，开发者开始探索 AI 技术在 Web3 中的落地价值。
2024 年，Web3+AI 叙事迎来增长式爆发，去中心化 AI 算力市场、去中心化 AI 推理网络、AI 支付协议、AI 原生区块链等概念相继涌现，逐步填补了 Web3+AI 在基础设施各个子领域的空白。
那么，Web3 为什么需要 AI，而 AI 为什么又需要 Web3 技术呢？
二、Web3+AI 的结合
首先，对于 Web3 而言，AI 的智能化特性能够帮助用户以 “抽象” 的方式完成很多复杂的操作，这与 Web3 正在提倡的 “抽象化” 解决方案不谋而合，不止如此，AI Agent 还能模拟用户的思维方式，代替人类自动执行某些操作，并基于更加广泛的数据为用户提供预测功能。
其次，对于 AI 技术而言，由传统 Web2 企业开发的大语言模型（LLM），它们的推理过程对于用户来说是一种 “黑箱操作”，用户难以验证模型是否按照自己的要求进行了推理，很难验证是否使用了自己选择的模型来完成推理任务，也很难验证 LLM 最终提供的结果是否被操控。因此，Web3 的透明可追溯性以及分布式的特征恰好能够为这些问题提供解决思路。
简单来说，AI 技术的引入为其注入了新的增长动力，不仅提升了用户在 DeFi、游戏、社交等不同应用场景中的用户体验，而且也提升了应用在数据分析与预测方面的能力。反过来，对于 AI 技术而言，Web3 又为其带来了不同于传统模式的发展模式。两者可谓相辅相成，而接下来我们就将深入剖析 Web3+AI 基础设施赛道当前的发展现状，解读这一赛道终将何去何从。
三、Web3+AI 赛道的分布情况
在过去的时间里，去中心化的 AI 算力网络、去中心化的 AI 训练网络、去中心化的 AI 信任系统等产品已经层出不穷，它们试图去解决市场上大型 AI 模型的训练和推理因为依赖于中心化的云服务商而暴露潜在风险，例如中心化算力成本较高；中心化平台对数据的垄断可能会导致数据泄露或者滥用的风险；AI Agent 在执行复杂的任务时往往需要更高的灵活性。包括 Akash Network、io.net、Hyperbolic 等在内的项目将关注的目光投向如何以去中心化的方式整合和分配 GPU 资源，但随着这类项目数量的增多，围绕着有限 “算力蛋糕” 的争夺战也就愈发激烈。
于是，开发者开始尝试探索 AI 原生 Layer1、数据访问协议、Web3+AI 浏览器、上下文协议、支付协议等新的方向，试图填补 AI 模型整个生命周期内基础设施上的空白。这意味着，Web3+AI 已经从 “叙事” 升级成为可组合的 “技术堆栈”。不止如此，开发者还基于这些技术堆栈，开始探索更加具有创新意识的商业路径。
四、BNB Chain应用生态发展分析
自 Web3+AI 的概念合体以来，有关 “泡沫” 的争议就一直伴随其侧。11 月下旬，华尔街见闻曾报道，做空英伟达的主力之一 Michael Burry 指出：AI 热潮的关键问题在于灾难性的过度供应和需求侧的严重不足。事实上，这一问题广泛存在于当前的 Web3 领域中。
每一场新的叙事都会带来市场的 “高饱和”、“同质化” 状态，无论是 DeFi 协议、链游、还是 Layer2 都曾经历过类似的周期，而 AI 叙事也不会例外。
当然我们看待问题也需要从辩证的角度出发：那些具有长期价值的创新理念才是真正推动赛道的核心助力。例如，x402 支付协议、MCP 协议之所以能够成为现象级产品，是因为它们正在解决 AI Agent 在运行中面临的痛点问题，并提供了强大的可扩展性，而它们将有望加速全生态的发展进程。
然而，在现实层面，AI 的发展依然存在着一些潜在的争议和风险性问题。
首先，AI 模型的训练过程往往会依赖海量的数据，但是这些数据来源不可避免地会包含：未经授权的文本与图像、未经授权的二创内容。随着 AI 模型对数据和内容的加工与生产，原始的版权将更加难以追溯。
虽然 Camp Network、Story Protocol 等项目正在重点关注这方面的问题，但是其能够覆盖的版权内容有限，且依然难以对恶意绕过其保护体系的行为进行追责。
五、总结
虽然 Web3+AI 赛道的未来并非一片坦途，但回顾 DeFi、NFT、链游等前序赛道的演进规律，我们可以预见：这一赛道也将经历一轮“去伪存真” 的周期性沉淀。
由于篇幅有限，以上仅为研报的部分摘要与结构拆解。完整版中，研究员 ShirleyLi 将从六条主线全面解析 Web3+AI 赛道的融合逻辑、生态布局与发展争议：
🔹 融合背景与赛道划分：Web3 与 AI 结合的底层逻辑是什么？二者如何形成技术互补与价值协同？当前 Web3+AI 赛道已形成哪些核心细分领域，各领域的发展侧重点有何不同？
🔹 核心细分领域（数据与算力）：数据服务领域中，Threshold AI Oracles、Ocean、MCP 协议分别通过怎样的机制实现数据价值流转？AI 算力 / 训练网络（Gensyn、GAIB）与 AI 推理网络（EigenAI、Inference Labs 等）的技术路径有何差异？各自解决行业哪些核心痛点？
🔹 特色赛道布局：AI 信任与身份框架（Trusta.AI、Keycard）如何构建 Web3+AI 的安全底座？x402 协议、AP2 协议等 AI 支付协议的核心设计逻辑是什么？多 Agent 架构（Virtuals Protocol）、AI 原生区块链（Talus Network 等）、Web3+AI 浏览器（Donut Labs）分别开辟了哪些新场景？
🔹 典型生态与项目解析：MyShell 等 AI 生态系统的构建模式是什么？不同细分领域的代表性项目在技术创新、生态整合上呈现怎样的差异？哪些项目已形成初步竞争优势？
🔹 行业争议辨析：Web3+AI 的融合究竟是技术重构还是叙事泡沫？支撑 “技术重构” 的核心论据与现实落地案例有哪些？“叙事泡沫” 的质疑又指向哪些行业痛点（如落地场景不足、技术协同性有限等）？
🔹 未来展望与趋势：Web3+AI 赛道的长期发展潜力集中在哪些方向？技术迭代、生态融合、监管环境将如何影响赛道走向？哪些细分领域可能率先实现规模化落地？
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