AI和Web3的融合:香港共识大会2025观察

AI和web3被视为推动人类进入下一个技术增长阶段的两大驱动力。ChatGPT带来了革命性的AI体验后,链上AI也从概念迅速发展成为web3领域中最被看好的可持续增长赛道。

在刚结束的香港共识大会2025上,AI与web3的融合成为热门话题,无论主会场还是分会场都有相关讨论。让我们来看看会议上呈现的一些有潜力的AI项目。

一、AI基础设施

1. AI Agent发射平台和框架

近半年来,AI Agent的发射平台和框架类AI基础设施建设蓬勃发展。这些项目为开发者和普通用户提供了低门槛使用AI Agent的平台,是当前AI项目的重点方向之一。

• 0G Labs:首个去中心化人工智能操作系统(deAIOS),通过构建AI专有Layer 1,连接计算资源、数据和模型,打造分布式AI开发生态系统。

• DeAgentAI:专注于去中心化AI Agent的创新平台,致力推动多代理技术(Multi-Agent Systems)发展。用户可创建、管理和协调AI Agent网络。

• Autonomys Network:去中心化基础架构栈,旨在实现安全、自主的人机协作。用户可创建自主行动的AI智能体。

• Gaia Network:去中心化AI基础设施平台,支持AI Agent和应用的分布式开发与运行,解决AI的隐私、扩展性和可访问性问题。

• Questflow:去中心化多AI Agent组成的网络,用户只需描述需求,AI代理网络即可自主完成任务。

2. 去中心化AI

去中心化AI是链上AI的终极目标。目前许多项目在算力、数据、模型等方向努力,希望通过去中心化方式打破大公司对LLM的垄断,帮助大众获得数据和模型所有权。

• Vana:致力构建去中心化用户数据主权平台,让个人数据变成金融资产。

• Hyperbolic:开放访问的AI云平台,整合全球计算资源,提供经济实惠、可扩展的GPU资源和AI服务。

• OpenLedger:专注AI和区块链的下一代网络,提供去中心化经济基础设施。

• IO.NET:去中心化计算平台,提供按需访问GPU和CPU集群服务。

• Aethir:提供分布式云计算基础设施的创新平台。

• MinionLab:去中心化自治AI智能体网络,用于实时挖掘互联网数据。

• GAIB:AI和高性能计算领域的经济层解决方案,金融化和代币化GPU资源。

• Kite AI:为AI经济设计的去中心化Layer 1区块链平台。

• Automata:为去中心化应用提供中间层隐私保护和无追踪计算功能。

• Public AI:打造开放透明的AI数据平台,支持多模态数据收集和标注。

3. 可验证的AI

AI发展面临的重要挑战之一是训练过程不透明,以及无法保证输出结果准确性。一些项目希望通过ZKP、TEE等技术实现对AI训练过程的可验证性,保证AI输出结果可靠性。

• Phala Network:去中心化云计算平台,为链上应用提供可信隐私计算和AI推理服务。

• Brevis:去中心化计算引擎,提供可验证的链下AI和区块链计算。

• Verisense Network:专注去中心化数据验证与可信AI的创新平台。

二、AI用例:潜力与期待

相较丰富的AI基础设施,目前出彩的AI实际用例项目较少。除了推特机器人AIXBT,还有:

• Narra:Berachain上的Gamefi AI Agent平台,生成实时动态叙事内容。

• AI Travel:AI驱动的旅行助手,通过聊天定制旅行计划。

• HeyTracyAI:NBA冠军Tristan Thompson参与的篮球领域体育解说AI Agent。

• AskJimmy:专注金融和交易领域的AI Agent平台。

三、传统项目向AI转型

许多传统web3项目也宣布了AI转向计划:

• Sui、Near、Flow和Aptos等公链积极参与AI相关会议,表示将从底层架构、账户创新等方面支持AI发展。

• Eigenlayer正在构建去中心化信任层(Decentralized Trust),提供可验证云服务(Verifiable Cloud),为AI链下运算提供链上证明。

四、挑战与未来

链上AI发展仍面临诸多挑战,包括模型可靠性不足、提示词意图模糊性、存储和硬件限制,以及隐私安全等问题。这些挑战不仅带来技术难题,也孕育巨大创新机会。长远来看,业界对链上AI发展充满希望,期待通过基础设施完善、用例创新和社区协作,推动AI与Web3融合与繁荣。