AI入侵Web3：“資本都去看AI了，Web3冷下來，監管收嚴、敘事不行了”

圖片來源：由無界AI工俱生成

原標題：《AI“入侵”Web3》

“說一個鬼故事，Web3的敘事已經從加密貨幣轉向了AI。”OneKey前創始人王一石在參加完香港Web3活動後在其推特中寫道。

此言其實不假。

在會場，看似毫不相關的Web3和AI在此成為了頂流，琳瑯滿目的展台中，AI概念的Web3項目層出不窮，基本每個大會都會預留一個Web3與AI的融合話題，而在嘉年華現場，美圖董事長蔡文勝、Dragonfly.xyz創始人馮波、阿里巴巴前首席戰略官曾鳴也在圓桌論壇中論述了Web3與AI的交錯發展。

在投融資市場，AI+Web3項目也備受追捧，專注於人工智能的Web3 協議Fetch.ai 在3月披露獲DWF Labs 4000萬美元投資。這也給了項目以新的啟發，當熙熙攘攘的項目志得意滿的以AI為名聯繫投資時，似乎已經忘記此前因為AI而產生的焦慮。

**“打不過就加入，Web3就是這樣，適應性強。”筆者的朋友說道。 **

**AI爆火，Web3焦慮？ **

在最近的一月內，科技創新以令人驚嘆的步伐快速躍進，每一天，都有新的關於AI、關於大模型的消息傳來，Capilot新版Office、Bard開啟公測、GPT的Plugin，無一不宣告通用人工智能時代的來臨。

在全球，尤其是中國，大模型的焦慮正在持續燃燒。在GPT-4帶來的壓迫下，百度、阿里、網易、華為、騰訊、360的AI大模型粉墨登場，輿論甚至一度將AI上升到家國情懷的比拼中。阿里好還是百度好，或是騰訊後來居上？從語言處理、邏輯水平、技術含量，好事者不斷在各個範疇對比各類型模型，但最終難免會留下一句，不如GPT的遺憾。

**本就身處漩渦的投資界自然也不會放過機會。 **

當前，幾乎所有頭部美元基金與機構都緊盯著AIGC賽道，通過積極建立選投坐標快速構建篩選體系，唯恐錯過了通往時代的列車。相關數據顯示,2023年一季度全球AIGC行業融資總額達38.11億元，融資次數共計17次；國內AIGC行業融資總額達5.89億元，融資次數共計14次，對於剛剛興起的賽道，該總額已然不少。

一個風口的興起往往代表著另一風口的衰落。在這座呼嘯而過的列車上，此前被緊攥著的Web3開始隨風飛揚。 “**在機構眼裡，AIGC比Web3看起來靠譜，至少是個實際的東西，而不是需要預見的概念，而且AI是贏者通吃的領域，比自帶分佈式屬性的Web3更容易出獨角獸。”FA行業的Ceci如是說道。 **

從產業鏈來看，AIGC可投標的相當廣泛，上游數據服務、中游算法模型、下游的拓展應用，每一類都有更為細分的產業覆蓋，出於風險考慮，當下資本更多關注於週期短、投入可控的拓展應用，在成本攤銷的作用下，由於熊市與監管持續受到打壓的Web3難免面臨寒冬。 “機構需要正確的分配車票，確保每輛加速的列車都能上車。”某資本投資總監在其推特說道。

現實也正如此，即使在加息放緩、行業周期恢復等利好因素作用下，Web3投融資也仍處於低迷期。據陀螺研究院統計，3月份全球融資事件發生86起，金額達到56.76億元，相比2月上漲18.20%，但同比去年下降47.98%，與去年的峰值相比更是下滑超過64.4%。

**從細分來看，應用類企業衝擊又最為明顯，幣圈流量的消失意味著賴以生存的支柱正在湮沒。 **

以投机性显著的行业NFT为例，据Cryptoslam.io数据，NFT市场滑落明显，3月份销售额仅8.82亿美元，NFT 的销售数量环比下降 31.42%，与去年1月份174亿的峰值相比，大幅下跌94.93%，此前大火的元宇宙地产Decentraland平台，在一年间，全球每日活跃用户数已从8000掉至100余人，林俊杰甚至因为投资亏损90%而登上微博热搜。

在此背景下，Web3的項目們迎來了焦慮，錢的流向正在轉移位置。多數Web3並非技術驅動型行業，更多強調運營與產品，市場建設的能力決定項目的未來走向，尤其是在項目前期，商業模式發力較淺，市場的快速效應尤為重要。早期Web3項目需要VC，無非兩種理由，一是缺錢，二是背書，找錢，通常是項目方在最初的優先事項，賽道的可替代性讓其不安。

“資本都去看AI了，Web3冷下來，監管收嚴、敘事不行，行情和流動性也不好。”某NFT項目運營抱怨道。

“熱點賽道切換很快，去年老牌的AI公司根本融不到錢，Web3憑著回報率直衝熱門，市場上超過500萬美元融資的基本是DeFi，大額融資就是公鏈、基礎設施，到了今年，完全反轉，海外投資人回流投AGI。”

MEME圖也不少見，Web3的遠去與AI的迫近，各種對比映入眼簾，反映出Web3從業者背後詭異的心理活動。

**見招拆招，打不過就加入？ **

當然，經歷過大風大浪的Web3並不會就此言敗，打不過就加入的俗語在此刻體現的淋漓盡致，一時間AI+Web3的交叉敘事在圈內風光無限。而在此其中，又細分為兩類。

一類沿用老路線，專注於炒作，以蹭概念為主導。帶有GPT、AI字樣的加密幣種不斷增加，走出暴漲暴跌的極端行情，例如4月18日推出的AIDOGE幣種2天內上漲218.50%。項目端也持續發力，Near、波場等各大公鏈宣布打造AI基礎設施，GPT接口出現在各大DAO以及社群中，AI板塊相繼在數據提供商板塊出現，成為了知名的“概念股”。根據Coingecko 數據顯示，其AI板塊已經收錄52個與Web3 相關項目，整體市場規模高達27.1億美元。

另一類則相對落地性較強，旨在通過AI與項目端的實際融合提升效率，一是原就具有AI基因老項目，二則是源源不斷的AI+Web3新項目。二級市場對此反應十分直接，（Fetch.ai） FET 、SingularityNET （AGIX）、Ocean Protocol（Ocean）等項目代幣在90天內分別增長110%、61.53%、66.67%，漲勢明顯。一級市場的關注如影隨形。今年Botto、Mawari、Addressable、Plai Labs、Trusta labs等多家項目斬獲融資， Fetch.ai 更是獲得4000萬美元的大額融資。

從新項目看，縱觀當下主要的AI+Web3切入點，以AI自身的數據、算法與算力進行劃分，主要為三大類型，一是以數據為商業模式的核心構建去中心化的交易市場，該類別發展細分較多，上文提到的Fetch.ai 、SingularityNET 都為此類型；二是以算法為重點，通過邊緣計算技術與分佈式賬本的耦合實現算力激勵與數據治理，也可涵蓋隱私保護領域，該類主要集中於分佈式雲計算公鏈與隱私公鍊等技術密集性基礎設施；三則是應用向融合，在鏈遊、社交、NFT結合點較多，在社群運營、數字作品生成、動畫原型方面已然有較多的應用。從長遠來看，AI與Web3的結合則更為智能化，合約審計、賬戶分層、隱私計算等多個與數據相關的複雜方向也可涉及。

**僅從目前AI的應用程度而言，多數項目非強AI，傾向於AI輔助接入，集中於應用側，在復雜性高的核心技術方面適用性差，深度有待加強。 **

但這並不影響AI對Web3的滲透，部分新項目開始演變至必須要有AI，或者至少要有GPT接口才拿得出手。在香港嘉年華現場，有人以接口回復問題吸引新用戶駐足，展前集聚了不少人流。如果此時轉向圓桌和Panel，更是會發現不少嘉賓正在討論該話題。

對此，也有不少評論頗為有趣。 “已經找到了Web3與AI的最佳融合方法，就是Web3把AI包含進去，瞬間化敵為友。”推特上一位KOL寫道。

AI+Web3=？

但這也浮出一個疑問，AI+Web3究竟等於什麼？ Web3圈是否應該為其感到焦慮？

在Web3的概念甚至都未釐清的當下，討論此問題似乎有些為時過早。但在業界的交流中，普遍的觀點是AI是生產力提升的代表性工具，而Web3則代表著另一層級的分佈式生產關係，生產力與生產關係的匹配可使社會與技術實現革命性躍遷。

**但對於很多人而言，該觀點並不完全正確。 **

“自初生伊始，Web3和區塊鏈就未擺脫過爭議，深層次看，分佈式所特有的屬性對於組織機構與製度創新有著天然的需求，該種需求對當下中心化的主流形式具有破壞性，而非對技術與生產力有較高的挑戰，從某種程度而言，生產關係決定不了生產力，只有生產力才會對生產關係關鍵主導。而AI不同的點是其可直接提供效率，只要有基石，就可建造摩天大樓。因此通用性人工智能應用是全世界發展的重點，也是之後技術變革的關鍵力量。”某美元基金合夥人Dixon表示。

有AI才有Web3也不僅僅是他的看法，Draper Dragon合夥人王岳華也在其採訪中表示，“人工智能與智能合約技術、邊緣計算、分佈式數據網絡是Web3演進的三大驅動力，在技術相關性如此高的當下，人工智能是Web3的基石，AI的進化程度關乎Web3的繁榮，Web3可以不需要區塊鍊和幣”。

對於更多從業者或是炒幣者而言，兩者相鏈接的目的值得斟酌。 “沒看出有什麼實際用處，AI在哪裡都可以做，未必是在Web3, 公鏈到今年都沒有大的技術創新，現在做Web3+AI的有幾個是真的在做？也就是為了投融資故事講得更好聽罷了。”某Defi項目品牌並不看好概念組合。

但也有人提出反對意見，“不管內容端怎麼改變，流量端到頂已是事實，工具的供給側改革需要有人來推動利益關係的轉變，Web3的激勵化商業模式可以提供AIGC更多的流量渠道。兩者的疊加與結合是雙向敘事。”

**從VC的角度來看，事情就變得更為複雜起來。 **

**一面是難以辨清的應用市場。 **Web3的標的研究本就在摸索中，AIGC的引入，無疑增加了VC們判斷項目的維度，在紛至沓來的項目中找到價值與場景，剝除概念化炒作，對投資人本身的背景與能力要求極高，Web3與生成式內容的合規紅線也要考慮在內。

**另一面則是唯恐落後的投資需求。 **大模型的獨占性意味著投資機會已無限縮小，應用級別成為投資主戰場。風口的走向難以琢磨，涵蓋Web3與AI的項目天然就具備吸引力，熱點全覆蓋本身也是很多機構篩選項目的標準之一。

近日，GPT插件化的宣告引起軒然大波，讓很多投資者對於應用類項目產生懷疑，擔憂終端的交互模式在大模型的基礎上的直接演進，或將通過喚醒對話及其他接入模式的調用直接衝擊到應用商店和APP。

無論是否具有遠大前程，AI對於Web3的入侵號角已經打響，正從項目端逐漸過渡至個體層面。不少Web3工作人員表示，已開始學習如何用GPT 提升效率，甚至已經有課程販賣與教授。

“目前人均工作界面都有GPT對話框，測試、優化以及編寫簡單代碼效果較好，但是涉及到復雜邏輯關係的模式組合還是需要個人強化，畢竟人才是最複雜的，AI不是。”開發人員Jimmy說道。

“写paper的时候调取资料非常方便，report的效率显著提升。”某Web3研究机构研究员提到。

對於AI代替工作，行業從業人士普遍表示樂觀，認為小範圍內內容創作、客服、原畫類會被部分代替，但其他不太可能。究其根本，無外乎加密行業與人性息息相關，機器還難以發現人性的詭辯與狡詐，更無法承擔其這背後的責任。

**此外，AI自身的問題還未解決，非線性發展所帶來的不可預測性，智能湧現所帶來的不可知性，內容提取的版權合規性正縈繞在大模型周圍。 **

3月29日，一封名為《Pause Giant AI Experiments: An Open Letter）公佈，馬斯克、Yoshua Bengio、Emad Mostaque等超過26000人聯名簽署，呼籲所有AI實驗室立即暫停訓練比GPT-4更強大的AI 系統，為期至少6個月。

這封信發布後不久，4月11日，國家網信辦起草了《生成式人工智能服務管理辦法（徵求意見稿）》，其中提及“對於運行中發現、用戶舉報的不符合本辦法要求的生成內容，除採取內容過濾等措施外，應在3個月內通過模型優化訓練等方式防止再次生成。”

即使如此，在國內，大模型似乎贏得了窗口期，你追我趕的競賽愈演愈烈。而在香港活動現場，Web3+A也仍舊洶湧，大模型的討論不絕於耳。

依稀記得評價科技圈時，一位朋友對筆者說，“少蹭熱點，少搞對立，多幹實事，這個圈子就很好。”

**或許真的如此，少蹭熱點、少搞對立、多幹實事，管他是Web3還是AI，現在這樣就很好。 **