为什么web3AI infra构建难度比想象中要大？

作者：Haotian

1）目前大部分web3活跃的AI项目都普遍MEME化，吹嘘了大把无法实现和落地的故事，关键是通过快速发币切入市场吸引了大部分注意力和流动性，以及短期泡沫破裂后的一地鸡毛（负EV）。主要由于AI + Crypto的叙事过于性感了，同时它的实际落地应用挑战又太大，一开始自然就成了靠叙事发币的泡沫重灾区；

2）web3AI infra本质上是对web2 AI infra的一次重构，大多数时间都吃力不讨好。就好比当初Crypto以去中心化之名挑战中心化一样，很长一段时间，做去中心化的网络架构都被诟病重复建设无意义，直到后续DeFi应用场景的落地找到了一些价值捕获点。

目前web3AI的困局无异于当初提去中心化Crypto愿景一样。大部分人还是习惯轻飘飘地说一句“web3AI 有啥用”？但别忘了，去中心化算力聚合和分布式推理以及分布式数据标注网络等等都能在训练成本、性能和实用性上找到切入场景，只能说，前路路阻且长，但意义重大；

3）web3AI infra的搭建和拓展试错期成本较大，需要较强的理性主义支撑。比如都知道web3AI需要数据层的构建，但清洗庞大的链上和非链上数据需要大量服务器运维和开发成本，同时成熟的web3AI API接入成本以及算力、算法微调等也都需要成本，这些成本投入若聚焦在Agent应用，倒可以快速有商业变现模式探索出来，但如果聚焦到infra层面，在当前技术叙事不那么受欢迎的市场背景下，对于很多开发者团队而言都是挑战。

更麻烦的是，与传统web2基础设施不同，web3 AI还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、以及用Tokenomics激励替代传统商业模式的复杂设计等等。而资本的短视和市场偏好投机的氛围，让一些热钱都流到了纯粹为了蹭热点而匆忙上线的Agent应用，导致真正在基础设施层耕耘的团队反而难获足够支持。

4）web3AI infra 兼容“黑盒”属性的大模型存在的幻觉问题，使其在特定场景下的安全性和可信性挑战巨大。看到 @SlowMist_Team 最近在MCP安全漏洞方面的输出，感觉围绕MCP的专业安全审计，已经可以支撑慢雾未来作为AI审计公司的定位了。这只是一个具象案例，验证了AI LLMs作为基础数据源接入web3 AI infra存在的种种未知安全挑战。但围绕web3 AI infra的问题远不止这些，此外还有通过web3密码学验证和链上共识机制搭建的可验证计算框架，来确保AI推理过程可被追溯和验证的方向等等。

事实上，AI的可信验证和计算框架，才是web3AI infra要攻克的核心领域。目前的大模型在处理金融、医疗、法律等高敏感度信息时，由于无法提供推理过程的可验证性，使得专业领域的采用率大幅受限。web3 AI infra的成熟，比如zkVM底层、去中心化Oracle网络，去中心化Memory解决方案等等可以为AI构建一套可验证可证明的计算框架，从根本上帮助AI实现垂类场景的快速拓展。

以上。

web3AI 的infra构建和应用构建征程不会一蹴而就，而是一场漫长的马拉松比赛。谁能真正构建出解决现实问题的infra和应用生态，谁能在Go-To-Market的过程中平衡炒作和价值的关系，谁能在保持技术前瞻性的同时找到切实的商业闭环，谁才能成为行业真正笑到最后的人。