爲什麼web3AI infra構建難度比想象中要大？

作者：Haotian

1）目前大部分web3活躍的AI項目都普遍MEME化，吹噓了大把無法實現和落地的故事，關鍵是通過快速發幣切入市場吸引了大部分注意力和流動性，以及短期泡沫破裂後的一地雞毛（負EV）。主要由於AI + Crypto的敘事過於性感了，同時它的實際落地應用挑戰又太大，一開始自然就成了靠敘事發幣的泡沫重災區；

2）web3AI infra本質上是對web2 AI infra的一次重構，大多數時間都喫力不討好。就好比當初Crypto以去中心化之名挑戰中心化一樣，很長一段時間，做去中心化的網路架構都被詬病重復建設無意義，直到後續DeFi應用場景的落地找到了一些價值捕獲點。

目前web3AI的困局無異於當初提去中心化Crypto願景一樣。大部分人還是習慣輕飄飄地說一句“web3AI 有啥用”？但別忘了，去中心化算力聚合和分布式推理以及分布式數據標注網路等等都能在訓練成本、性能和實用性上找到切入場景，只能說，前路路阻且長，但意義重大；

3）web3AI infra的搭建和拓展試錯期成本較大，需要較強的理性主義支撐。比如都知道web3AI需要數據層的構建，但清洗龐大的鏈上和非鏈上數據需要大量服務器運維和開發成本，同時成熟的web3AI API接入成本以及算力、算法微調等也都需要成本，這些成本投入若聚焦在Agent應用，倒可以快速有商業變現模式探索出來，但如果聚焦到infra層面，在當前技術敘事不那麼受歡迎的市場背景下，對於很多開發者團隊而言都是挑戰。

更麻煩的是，與傳統web2基礎設施不同，web3 AI還要解決鏈下數據與鏈上驗證的協同問題、P2P網路下的模型分發與更新機制、以及用Tokenomics激勵替代傳統商業模式的復雜設計等等。而資本的短視和市場偏好投機的氛圍，讓一些熱錢都流到了純粹爲了蹭熱點而匆忙上線的Agent應用，導致真正在基礎設施層耕耘的團隊反而難獲足夠支持。

4）web3AI infra 兼容“黑盒”屬性的大模型存在的幻覺問題，使其在特定場景下的安全性和可信性挑戰巨大。看到 @SlowMist_Team 最近在MCP安全漏洞方面的輸出，感覺圍繞MCP的專業安全審計，已經可以支撐慢霧未來作爲AI審計公司的定位了。這只是一個具象案例，驗證了AI LLMs作爲基礎數據源接入web3 AI infra存在的種種未知安全挑戰。但圍繞web3 AI infra的問題遠不止這些，此外還有通過web3密碼學驗證和鏈上共識機制搭建的可驗證計算框架，來確保AI推理過程可被追溯和驗證的方向等等。

事實上，AI的可信驗證和計算框架，才是web3AI infra要攻克的核心領域。目前的大模型在處理金融、醫療、法律等高敏感度信息時，由於無法提供推理過程的可驗證性，使得專業領域的採用率大幅受限。web3 AI infra的成熟，比如zkVM底層、去中心化Oracle網路，去中心化Memory解決方案等等可以爲AI構建一套可驗證可證明的計算框架，從根本上幫助AI實現垂類場景的快速拓展。

以上。

web3AI 的infra構建和應用構建徵程不會一蹴而就，而是一場漫長的馬拉松比賽。誰能真正構建出解決現實問題的infra和應用生態，誰能在Go-To-Market的過程中平衡炒作和價值的關係，誰能在保持技術前瞻性的同時找到切實的商業閉環，誰才能成爲行業真正笑到最後的人。