AI與Web3融合：香港共識大會2025熱點話題

近年來，AI和Web3被普遍認爲是推動人類進入下一個技術增長期的兩大驅動力。隨着ChatGPT帶來革命性的AI體驗，鏈上AI也悄然完成了從概念到基礎設施的轉變，成爲Web3界最看好的可持續發展新領域。

在剛結束的香港共識大會2025上，AI與Web3的融合成爲了熱門話題。無論是主會場還是分會場，關於AI與Web3結合的討論都十分熱烈。本文將深入探討會議上涉及的幾個主要方面。

一、AI基礎設施

1. AI Agent發射平台和框架

近半年來，AI Agent的發射平台和框架類AI基礎設施建設備受關注。這些項目爲開發者和普通用戶提供了低門檻擁有和使用AI Agent的平台，是當前AI項目的重點方向之一。

一些代表性項目包括：

• 去中心化人工智能操作系統，通過構建AI專有Layer 1，連接計算資源、數據和模型，建立分布式AI開發生態系統。
• 專注於去中心化AI Agent的創新平台，致力於推動多代理技術發展。
• 去中心化基礎架構棧，實現安全、自主的人機協作。
• 去中心化AI基礎設施平台，支持AI Agent和應用的分布式開發與運行。
• 由多AI Agent組成的去中心化網路，能自主完成用戶描述的任務。

2. 去中心化AI

去中心化AI是鏈上AI的終極目標。目前許多項目都在算力、數據、模型等方向努力，希望通過去中心化方式打破大公司對LLM的壟斷，幫助大衆獲得數據和模型的所有權。

一些代表性項目包括：

• 去中心化用戶數據主權平台，將個人數據轉化爲金融資產。
• 開放訪問的AI雲平台，整合全球計算資源，提供經濟實惠、可擴展的GPU資源和AI服務。
• 專注於AI和區塊鏈的下一代網路，提供去中心化經濟基礎設施。
• 去中心化計算平台，提供按需訪問GPU和CPU集羣的服務。
• 分布式雲計算基礎設施平台，專爲AI計算任務和遊戲行業設計。
• 去中心化自治AI智能體網路，用於實時挖掘互聯網數據。
• 致力於AI和高性能計算領域的經濟層解決方案。
• 爲AI經濟設計的去中心化Layer 1區塊鏈平台。
• 爲去中心化應用提供中間層隱私保護和無追蹤計算功能的平台。
• 開放透明的AI數據平台，支持多模態數據的收集和標注。

3. 可驗證的AI

AI發展面臨的重要挑戰之一是訓練過程的不透明，以及無法保證AI輸出結果的準確性。目前有許多項目希望通過ZKP、TEE等技術實現對AI訓練過程的可驗證性，保證AI輸出結果的可靠性。

代表性項目包括：

• 去中心化雲計算平台，爲鏈上應用提供可信的隱私計算和AI推理服務。
• 去中心化計算引擎，提供可驗證的鏈下AI和區塊鏈計算。
• 專注於去中心化數據驗證與可信AI的創新平台。

二、AI用例：潛力與期待

相較於豐富的AI基礎設施，目前出彩的AI實際用例項目仍相對較少。一些值得關注的項目包括：

• 區塊鏈上的遊戲AI Agent平台，能生成實時動態敘事內容。
• AI驅動的旅行助手，可自動定制旅行計劃並提供訂購服務。
• 專注於籃球領域的體育解說AI Agent。
• 專注於金融和交易領域的AI Agent平台。

三、傳統項目向AI轉型

許多傳統Web3項目也開始擁抱AI，宣布了各自的AI轉向計劃。

• 一些公鏈表示，AI Agent的出現有助於簡化復雜的區塊鏈交互流程，能夠吸引更多用戶進入Web3世界。這些公鏈計劃從底層架構、帳戶創新等方面全面支持AI的發展。
• 一些專注於特定服務的項目也開始向AI領域拓展，如構建去中心化信任層，爲AI的訓練和推理、預測等鏈下運算提供鏈上證明。

四、挑戰與未來

盡管前景光明，鏈上AI的發展仍面臨諸多挑戰，包括模型可靠性不足、提示詞意圖的模糊性、存儲和硬件限制，以及隱私安全等問題。這些挑戰不僅帶來技術難題，也孕育着巨大的創新機會。

長遠來看，業界對鏈上AI的發展充滿希望，期待通過基礎設施的進一步完善、用例創新和社區協作，共同推動AI與Web3的融合與繁榮。