作者：Revc，金色財經
人工智慧（AI）和區塊鏈（Web3）的結合正在成為一股重要潮流，特別是在AI智能體（Agent）的應用方面。 AI智能體透過感知、學習和執行任務在區塊鏈中實現了自主操作，使其具備從經濟活動的工具逐漸轉變為獨立經濟實體的潛力。然而，目前的AI Agent是否應專注於應用層的AI開發，而非基礎設施層，仍有爭議。
本文將從生產力發展、生產關係協調、模型訓練成本、激勵機制等多個角度，分析Web3與AI 結合的潛力和當前限制，並探討AI Agent如何邁向更廣泛的AI經濟體。
1. Web3的基礎設施局限性
1.1 生產力與模型訓練成本
AI模型訓練高度依賴運算資源（算力）和高品質數據，而Web3的去中心化特性使得資源整合變得困難。
– 算力限制：去中心化算力平台（如DePIN）試圖利用閒置算力提供分散式支持，但其效率和規模仍遠低於集中化平台（如AWS、Azure）。
– 資料成本與品質：鏈上資料不足以支撐大規模AI訓練，去中心化的資料標註和協調效率低於傳統集中式平台。
– 硬體依賴：英偉達等頭部硬體供應商的產能幾乎全被OpenAI、XAI等企業壟斷，Web3基礎設施難以進入此賽道。
1.2 生產關係的協調成本
去中心化系統的核心在於公平性和透明性，但複雜的協調機制往往增加了決策成本。
– 激勵機制設計複雜：使用者貢獻的數據和算力如何定價，獎勵如何分配，這些問題在Web3中遠未成熟。
– 協調效率低：相較於中心化企業，Web3組織因分散性導致反應慢、效率低，難以適應快速變化的AI需求。
2. Web3在應用層的優勢與潛力
2.1 AI Agent的應用探索
AI Agent在Web3的應用層有更明確的用例和獲利模式：
– 個人化場景：AI Agent可透過Web3技術實現客製化應用，如去中心化金融（DeFi）助理、鏈上遊戲互動等。
– MEME傳播與社區驅動：AI Agent與MEME經濟結合，透過創意敘事和社交化互動，增強社區參與感，提升專案影響力。
– 自主性與透明度：Web3賦予AI Agent數位身分和自主資產管理能力，增強其在使用者中的信任度。
2.2 經濟誘因與用戶成長
Web3透過代幣化模型降低了用戶進入門檻：
– 財富效應：代幣發行吸引了大量投機資金和用戶參與。
– 用戶參與與共建：用戶不僅是消費者，也是代幣持有者和社群參與者，這種模式增加了用戶黏性。
3. AI Agent邁向AI經濟體的挑戰與過渡路徑
3.1 現有泡棉：AI+加密MEME
目前，許多AI Agent相關項目僅停留在發幣和MEME傳播階段，其功能和實際落地能力有限。
– 缺乏革命性功能：許多AI Agent無法超越簡單的互動或內容生成，未能解決使用者痛點。
– 資料與模型短缺：AI Agent仍嚴重依賴Web2的模型訓練基礎設施，未形成自主生態。
AI Agent至少需要一個清晰的迭代路徑，具體包括：
– 資料模型選擇的多樣性（目前依賴Web2基礎設施）
– 資料來源和訓練的評估機制，涉及用戶的代幣化激勵和獎勵
– 根據市場變化（收入）的獎勵動態調整機制
– 產品形態與AI價值的確立機制
– 經濟體的量化評估機制，涉及營運開發等方向的動態調整機制
– 根據市場反饋的迭代治理機制
如果AI Agent無法獲得這些機制的支持，多頭市場和MEME帶來的熱度可能無法持續。市場的快速成長需要精細的營運來鞏固千億美元級賽道的基礎。目前，AI Agent的機制和產品形態仍處於初級階段，但一些專業的AI新創公司，如UBC和更新的ELIZA，已經開始推動賽道的升級。
3.2 過渡路徑：從輕量化應用到基礎設施
AI Agent可以從Web3的輕量化應用入手，逐步延伸到更複雜的經濟活動：
– 以應用程式場景驅動使用者成長：優先開發針對性強、易推廣的應用程式場景（如虛擬助理、自動交易工具）。
– 結合MEME經濟增強傳播效應：利用MEME文化推動專案傳播與社區營造。
– 逐步建立基礎設施能力：透過分散式儲存、去中心化標註和算力整合，探索底層設施的可行性。
– 實現經濟獨立與生態自主：賦予AI Agent自主決策與治理能力，使其逐步過渡到AI經濟體。
4. AI Agent與Web2的對比：優勢與劣勢
Web2的集中式AI平台在資源整合、市場響應和技術研發方面具有高效性，而Web3的去中心化AI平台則強調用戶資料自主權和多樣化創新。
5.AI Agent目前適合應用層，基礎建設仍存瓶頸
目前，AI在Web3領域更適合專注於應用層的探索，而非基礎建設。 Web3的去中心化特性賦予AI Agent更大的自主性和經濟參與度，但在資源整合、效率和協調性方面，遜於Web2的集中式平台。
若想邁向更全面的AI經濟體，因此需要從輕量化應用入手，獨特的Web3社群氛圍，演化出獨特的產品形態，結合MEME驅動力逐步累積使用者和資源，同時探索去中心化基礎設施的可行性和效率提升。 Web3與AI的結合仍處於初期階段，其未來發展將依賴技術創新和使用者需求的持續驅動。
小結
雖然AI Agent在Web3中的發展初步取得了一定成效，但仍面臨許多挑戰，特別是在基礎建設、資源整合和模型訓練成本等方面。要實現AI Agent成功過渡為AI經濟體，產業必須逐步改善去中心化的基礎設施，優化激勵機制，並清楚傳達其迭代路徑，以確保市場和社區的認同與支持。
AI與Web3的結合潛力巨大，未來AI Agent有望成為Web3生態系統的核心組成部分，推動去中心化經濟體的蓬勃發展與壯大。