Web3AI基础设施构建为何困难重重？

作者：Haotian

1）目前，大部分活跃于Web3领域的AI项目普遍存在MEME化现象，过度吹嘘无法实现的故事，通过快速发币吸引市场注意力和流动性。然而，这种短期泡沫破裂后往往留下一地鸡毛（负EV）。主要原因在于，AI与Crypto的结合叙事虽然极具吸引力，但其实际落地应用的挑战却异常巨大，导致许多项目从一开始就陷入叙事发币的泡沫陷阱。

2）Web3AI基础设施本质上是对Web2 AI基础设施的一次重构，这一过程繁琐且吃力不讨好。正如当初去中心化的Crypto网络架构被质疑重复建设一样，Web3AI的发展也面临着类似的困境。直到DeFi应用场景落地后，去中心化才逐渐证明了其价值。当前，Web3AI所面临的困局与当初推广去中心化Crypto愿景时如出一辙。尽管许多人轻率地质疑“Web3AI有什么用”，但去中心化算力聚合、分布式推理和分布式数据标注网络等技术，实际上在训练成本、性能和实用性上都有切入场景的潜力。只能说，前路漫漫，但意义重大。

3）Web3AI基础设施的搭建和拓展试错期成本高昂，需要强大的理性主义支撑。例如，数据层的构建是Web3AI的基础，但清洗链上和非链上数据需要大量服务器运维和开发成本。此外，成熟的Web3AI API接入、算力支持以及算法微调等都需要巨额投入。如果将这些资源聚焦于Agent应用，或许可以快速探索出商业变现模式；但如果专注于基础设施层面，在当前技术叙事不受市场青睐的背景下，这对许多开发者团队来说无疑是一个巨大的挑战。

更棘手的是，与传统Web2基础设施不同，Web3 AI还需要解决链下数据与链上验证的协同问题、P2P网络下的模型分发与更新机制，以及如何通过Tokenomics激励替代传统商业模式的复杂设计。资本短视和市场投机氛围使得热钱更多流向了为蹭热点匆忙上线的Agent应用，而真正致力于基础设施建设的团队却难以获得足够支持。

4）Web3AI基础设施还需应对大模型“黑盒”属性带来的幻觉问题，这使其在特定场景下的安全性和可信性面临巨大挑战。最近，@SlowMist_Team在MCP安全漏洞方面的研究输出表明，围绕MCP的专业安全审计已经能够支撑慢雾未来作为AI审计公司的定位。这只是冰山一角，验证了AI大模型作为基础数据源接入Web3 AI基础设施时存在的未知安全挑战。除此之外，还有通过Web3密码学验证和链上共识机制搭建的可验证计算框架，以确保AI推理过程的可追溯性和可验证性。

事实上，AI的可信验证和计算框架才是Web3AI基础设施要攻克的核心领域。当前的大模型在处理金融、医疗、法律等高敏感度信息时，由于缺乏推理过程的可验证性，专业领域的采用率受到极大限制。Web3 AI基础设施的成熟，比如zkVM底层、去中心化Oracle网络和去中心化Memory解决方案等，可以为AI构建一套可验证、可证明的计算框架，从而从根本上推动AI在垂直场景中的快速拓展。

以上。

Web3AI的基础设施构建与应用生态发展不会一蹴而就，而是一场漫长的马拉松比赛。谁能真正打造出解决现实问题的基础设施和应用生态，谁能在推向市场的过程中平衡炒作与价值的关系，谁能在保持技术前瞻性的同时找到切实可行的商业闭环，谁才能成为行业中笑到最后的赢家。