AI與Web3融合：香港共識大會2025現場報道

近期，AI和Web3被視爲推動人類進入下一個技術增長期的兩大關鍵領域。隨着ChatGPT帶來革命性的AI體驗，鏈上AI也迅速從概念走向實際應用，成爲Web3從業者眼中最有潛力持續爆發的新賽道。

在剛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和Web3結合的討論都十分熱烈。我們深入參與了多場討論，了解了衆多潛力項目，現爲大家帶來第一手報道。

一、AI基礎設施

1. AI Agent發射平台和框架

AI Agent的發射平台和框架類AI基礎設施建設在近半年內備受關注。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，是本輪AI項目的重點方向之一。

幾個值得關注的項目包括：

• 某去中心化人工智能操作系統，通過構建AI專有的Layer 1，連接計算資源、數據和模型，構建分布式AI開發生態系統。
• 一個專注於去中心化AI Agent的創新平台，致力於推動多代理技術的發展。
• 某去中心化基礎架構棧，旨在實現安全、自主的人機協作。
• 一個去中心化的AI基礎設施平台，支持AI Agent和應用的分布式開發與運行。
• 去中心化的多AI Agent組成的網路，用戶只需描述需求，AI代理網路即可自主完成任務。

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、模型等方向爲了這個目標不斷努力，希望通過去中心化方式打破大公司對LLM的壟斷地位，幫助大衆獲得對數據和模型的所有權。

值得關注的項目包括：

• 致力於構建去中心化用戶數據主權平台的項目。
• 開放訪問的AI雲平台，整合全球計算資源。
• 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。
• 去中心化自治AI智能體網路。
• 致力於AI和高性能計算領域的經濟層解決方案。
• 爲人工智能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項目。
• 打造開放透明AI數據平台的項目。

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。目前有多個項目希望通過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。

值得關注的項目包括：

• 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。除了廣爲人知的推特機器人外，本次活動的發言嘉賓還提到了一些新興的AI應用，如實現旅行訂票業務的AI助手、NBA明星解說員AI、以及DeFi領域的AI Agent等，爲AI Agent的應用提供了更多可能性。

值得關注的項目包括：

• 某公鏈上的Gamefi AI Agent平台。
• AI驅動的旅行助手。
• 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

順應大勢，許多傳統Web3項目也紛紛擁抱AI，宣布了各自的AI轉向計劃。

多個知名公鏈積極參與AI相關會議，他們認爲AI Agent的出現對簡化復雜的區塊鏈交互流程有重要幫助，能將更多用戶引入Web3世界，解決此前一直困擾行業的交互難題。AI Agent的代幣化以及相互合作，也讓人們看到了AI上鏈的更多可能性。對此，這些公鏈紛紛表示了AI先行的發展目標，將從底層架構、帳戶創新等方面全面支持AI的發展，同時通過黑客松等活動鼓勵開發者在鏈上進行AI應用的創新和發展。

此外，過去專注於Restaking服務的項目也表示，正在努力構建去中心化的信任層，提供可驗證的雲服務，爲AI的訓練和推理、預測等鏈下運算提供鏈上證明，助力可驗證AI Agent的發展。

四、挑戰與未來

作爲本次香港共識大會2025的熱點話題，關於AI與Web3的討論與分享激烈而精彩。在憧憬美好藍圖的同時，也有不少嘉賓提及當下鏈上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，隱私安全等問題。這些挑戰不僅爲行業帶來了技術難題，也將孕育巨大的創新機會。長遠來看，業內人士對鏈上AI的發展充滿希望，並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。