AI（Artificial Intelligence，人工智能）是一门致力于赋予计算机程序人类智能的前沿科技。它通过模拟人类大脑中的 “神经网络”，使计算机程序能够执行原本需要人类智慧才能完成的任务，例如学习、推理、规划和预测。目前，我们讨论最广泛的核心 AI 技术主要包括有大语言模型（LLM）、推理系统等。

与 AI 技术强相关的另一个重要概念是 “AI Agent”。它可以被看作为 AI 技术的应用形态，它是具备自主感知能力、自主预测、决策和执行能力的智能系统。如果说 AI 是一种能力的话，那么 AI Agent 就是能够真正行动起来的 AI 应用。

正是由于 AI 技术具备这种强大的特性，目前它已经被引入各类应用场景中。然而，传统的 AI 系统在运行过程中存在着一些潜在的结构性问题。例如，AI 模型对算力资源的需求量极高、其训练成本也相对高昂；AI 模型的推理过程难以验证；数据、模型、算力的提供者难以公平地参与价值分配。而这些痛点恰好可以被 Web3 技术的原生优势弥补。

在这一背景下，Web3+AI 赛道迈入了高速发展的道路中，而本份研报就将以一些近期宣布融资或者取得重要进展的项目为切入点，深入剖析这一赛道的成因、发展现状以及未来的发展方向，帮助你进一步了解其底层逻辑与生态价值。

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+ 字

目录

  • 背景
  • Web3+AI 结合的背景与逻辑
  • Web3+AI 赛道的分布情况
    • 数据服务
      • Threshold AI Oracles
      • Ocean
      • MCP 协议
    • AI 算力/训练网络
      • Gensyn
      • GAIB
    • AI 推理网络
      • EigenAI
      • Inference Labs
      • Crunch
      • Judge
    • AI 信任与身份框架
      • Trusta.AI
      • Keycard
    • AI 支付协议
      • x402 协议及其衍生产品
      • AP2 协议
    • 其他
      • 多 Agent 架构
        • Virtuals Protocol
      • AI 原生区块链
        • Talus Network
        • Hyperion
      • Web3+AI 浏览器
        • Donut Labs
      • AI 生态系统
        • MyShell
      • 小结
  • Web3+AI，是 “技术重构” 还是 “叙事泡沫”？
  • 未来展望
  • 要点结构图
  • 参考文献

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？

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。

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