牛市缺席 Web3+AI的敘事還有機會嗎？

引言

近年來，隨著區塊鏈技術和人工智能的迅猛發展，Web3與AI的結合成為科技領域最受關注的議題之一。然而，這一新興領域仍面臨諸多挑戰，包括技術融合的複雜性、數據霸權的治理問題，以及市場投機與價值落地的矛盾。

由金色財經主辦的space中，兩位行業人士：Founder and CEO of LingoAI，Una Wang；LOYAL路遙圍繞“Web3加AI敘事是否還有機會”展開深入探討，從技術、生態、用戶信任等多個維度剖析了當前現狀與未來方向。以下是嘉賓核心觀點的整理與分析：

一、Web3與AI融合的核心命題：數據霸權與技術價值

1. Web3的本質是解決數據所有權問題

嘉賓Una指出，Web3的概念早在20年前由萬維網之父Tim Berners-Lee提出，其核心目標是打破Web2時代的數據壟斷，讓用戶真正擁有和控制自己的數據。“在Web2模式下，Facebook、抖音等平臺通過用戶數據變現，卻未將收益分配給數據貢獻者。而Web3通過去中心化協議，將數據所有權歸還用戶，並通過區塊鏈技術實現透明化治理。”她強調，這一變革不僅能解決GDPR等合規問題，還能為AI提供高質量的數據來源。

Una以ChatGPT為例，說明當前AI模型的訓練高度依賴中心化平臺的數據收集，但這些數據往往涉及隱私濫用和合規風險。“如果用戶能通過Web3協議自主授權數據使用，並從中獲得收益，這將為AI開發提供合規且可持續的數據生態。”她認為，區塊鏈與AI的天然契合點在於，前者解決數據的確權與流通問題，後者需要海量數據提升模型能力，兩者的結合將釋放巨大潛力。

2. 行業偏離主線：過度追逐金融投機

多位嘉賓提到，當前Web3領域存在嚴重的“敘事偏離”現象。路遙老師直言：“許多人將Web3等同於加密貨幣和投機炒作，忽略了其技術本質。2017年後的行業亂象導致劣幣驅逐良幣，許多項目方僅關注發幣套現，而非解決實際問題。”這種短視行為不僅損害了行業信譽，還導致缺乏真正現象級的Web3應用。

Una進一步分析，市場對Web3的誤解源於其“離錢太近”。“區塊鏈和加密貨幣天然具備金融屬性，但若僅將其視為投機工具，行業將陷入死循環。真正的價值應體現在通過技術解決數據壟斷、提升用戶體驗等核心痛點上。”

二、技術融合的難題與突破路徑

1. 隱私保護與透明性的矛盾

在討論Web3與AI融合的技術挑戰時，隱私保護成為焦點。主持人提問：“區塊鏈的透明性與AI訓練所需的數據隱私存在衝突，這是否會成為融合的絆腳石？”Una迴應稱，這一矛盾可通過分層授權機制解決。“用戶可自主選擇將非敏感數據開放給AI模型訓練，而涉及隱私的部分則通過加密技術保護。例如，基於零知識證明的協議能在不暴露原始數據的前提下驗證數據有效性。”

路遙補充道，透明性本身是建立信任的基礎。“通過區塊鏈記錄數據貢獻和使用的全過程，既能防止數據濫用，又能激勵用戶參與。例如，項目方可通過代幣獎勵機制，鼓勵用戶貢獻高質量數據，並通過鏈上聲譽系統約束惡意行為。”

2. 技術可行性與場景落地的鴻溝

儘管技術方案已有雛形，但實際落地仍面臨瓶頸。Una指出：“當前Web3與AI結合的項目大多停留在概念階段，缺乏清晰的商業模式和用戶剛需。許多開發者為了蹭熱點，生硬地將AI功能嵌入區塊鏈應用，反而顯得不倫不類。”她認為，成功的關鍵在於找準場景，例如醫療數據的去中心化共享、創作者內容的版權確權等。

路遙則以做市商產品為例，提出AI在金融領域的應用潛力。“傳統做市商依賴人工策略，存在操縱市場的風險。若通過AI算法自動提供流動性，並結合區塊鏈的透明性，可大幅提升交易公平性。”但他也坦言，此類產品需經歷長期驗證才能獲得用戶信任。“資金安全、算法穩定性、合規性都是必須跨越的門檻。”

三、用戶信任與生態建設

1. 如何破解“Web3即騙局”的汙名化

路遙從自身經歷出發，指出Web3行業面臨嚴重的信任危機。“當我在傳統行業提到自己從事Web3時，對方常會聯想到詐騙或投機。這種汙名化源於早期項目的無序發展和監管缺失。”他呼籲行業參與者應更注重產品價值而非短期炒作。“只有打造出真正解決用戶痛點的應用，才能扭轉外界認知。”

Una則認為，教育和佈道是關鍵。“許多用戶甚至從業者並不理解Web3的核心使命。我們需要通過國際合作（如與聯合國互聯網治理論壇合作）提升公眾認知，同時推動標準化協議和治理框架，減少行業亂象。”

2. 混合式AI與用戶數據主權

針對AI應用中用戶數據被濫用的現狀，Una提出“混合式AI”的解決方案。“用戶可將隱私數據存儲在本地或去中心化網絡中，僅授權給特定AI代理使用。例如，個人健康數據由本地AI處理，而公共數據（如天氣信息）則可調用ChatGPT等開放模型。”這種模式既保護了隱私，又充分利用了AI能力。

她進一步提到，開源生態將推動這一進程。“Meta的Llama、DeepSeek等開源模型降低了技術門檻，使更多開發者能參與構建以用戶為中心的AI應用。未來，每個用戶都可能擁有專屬的AI助手，這些助手基於個人數據訓練，但數據主權始終掌握在用戶手中。”

四、未來展望：技術沉澱與生態協同

1. 從投機到價值：項目方的生存法則

Web3項目若想長久生存，必須平衡代幣經濟與技術價值。“代幣不應僅是融資工具，而需與產品功能深度綁定。例如，通過代幣激勵用戶貢獻數據、參與治理，或兌換服務。”他建議投資者關注團隊的背景和技術落地能力，而非盲目追逐市場熱度。

Una則表示“ChatGPT的成功經歷了數十年技術積累，Web3同樣需要耐心。項目方應聚焦細分場景，例如通過區塊鏈實現數據跨平臺流轉，或利用AI優化智能合約的執行效率。”

2. 監管與創新的平衡

嘉賓一致認為，合規化是Web3與AI融合無法迴避的課題。Una以新加坡為例，指出政府在鼓勵創新的同時需加強投資者保護。“FTX事件暴露了中心化交易所的脆弱性，未來去中心化金融（DeFi）與AI的結合可能成為突破口，但需建立透明的審計機制和風險隔離框架。”

路遙補充道，監管不應一刀切。“例如，自動做市商算法可通過鏈上記錄實現實時監控，既保障公平性，又為監管提供數據支持。關鍵在於找到技術創新與風險控制的平衡點。”

結語：熊市修內功，牛市待花開

無論是Una老師提出的數據主權革命，還是路遙設想的AI做市商產品，都需經歷技術迭代和生態培育。Web3與AI的融合不是縫合怪，而是技術演進的必然。當數據霸權被打破、用戶主權得以確立時，我們將迎來一個更公平、更智能的數字時代。”而這一願景的實現，需要每一位參與者的堅守與探索。

直播回放鏈接：

Part1:

Part2:

備註： 本文基於嘉賓的直播討論整理，不構成投資建議。市場有風險，決策需謹慎。