AI对Web3的入侵：挑战与机遇

2023年4月27日 11:07

在投融资市场上，越来越多的AI+Web3项目备受追捧。其中，专注于人工智能的Web3协议Fetch.ai在3月份披露获得了DWF Labs投资的4000万美元。这样的投资也为该项目带来了新的启发。然而，随着越来越多的项目以AI为名联系投资，人们似乎已经忘记了之前因为AI而产生的焦虑。

AI领域蓬勃发展，Web3引起焦虑？

近期科技创新以惊人的速度飞速发展，每天都有新的AI和大型模型相关的消息。例如，Capilot新版Office、Bard公测以及GPT的Plugin等等，这些都标志着通用人工智能时代的到来。然而，全球尤其是中国却存在着对大型模型的担忧。在GPT-4的压迫下，百度、阿里、网易、华为、腾讯、360等大型公司的AI模型相继亮相，公众舆论甚至将AI模型竞争升级到了家国情怀的层面。人们常常会在各个领域比较各种类型的模型，例如语言处理、逻辑水平、技术含量等等，但最终得出的结论却往往是“不如GPT”。

目前，几乎所有的头部美元基金和机构都在密切关注人工智能、大数据、物联网和云计算（AIGC）领域。他们积极建立选投坐标以快速构建筛选体系，以确保不会错过通往时代的列车。据相关数据显示，2023年第一季度全球AIGC行业融资总额达到38.11亿元，融资次数共计17次。国内AIGC行业融资总额达到5.89亿元，融资次数共计14次。对于刚刚兴起的这个领域来说，这个融资总额已经很不错了。

然而，一个风口的兴起往往代表着另一个风口的衰落。在这个热门领域中，人们开始关注的焦点从之前备受关注的Web3逐渐转向AIGC。Ceci，FA行业的一位从业者说：“在机构眼里，AIGC比Web3更靠谱，至少是个实际的东西，而不是需要预见的概念，而且AI是赢者通吃的领域，比自带分布式属性的Web3更容易出现独角兽。”

从产业链的角度来看，AIGC的投资范围非常广泛，包括上游的数据服务、中游的算法模型以及下游的拓展应用。每个产业领域都有更为细分的产业覆盖。考虑到风险因素，当前资本更多地关注周期较短、投入可控的拓展应用。在成本摊销的作用下，由于熊市和监管持续打压，Web3难免面临寒冬。某资本投资总监在推特上表示：“机构需要正确分配车票，确保每辆加速的列车都能上车。”

尽管加息放缓和行业周期恢复等利好因素起到了一定的作用，但Web3投融资仍然处于低迷期。据陀螺研究院的统计数据显示，3月份全球发生了86起融资事件，总金额为56.76亿元，相比2月份上涨了18.20%，但同比去年下降了47.98%。与去年峰值相比，下降了超过64.4%。

以投机性显著的NFT行业为例，根据Cryptoslam.io的数据，NFT市场出现了明显的滑落，3月份的销售额仅为8.82亿美元，销售数量环比下降了31.42%。与去年1月份174亿的峰值相比，大幅下跌了94.93%。此前大火的元宇宙地产Decentraland平台，在一年的时间里，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%而登上了微博热搜。

在这样的背景下，Web3项目迎来了焦虑，资金的流向正在转移位置。大多数Web3项目并不是技术驱动型行业，更多强调运营与产品，市场建设的能力决定着项目的未来走向，特别是在项目前期，商业模式发力较浅，市场的快速效应尤为重要。早期的Web3项目需要VC的支持，主要有两种理由，一是缺钱，二是需要VC的背书，而找钱通常是项目方在最初的优先事项，由于赛道的可替代性，项目方常常感到不安。

某NFT项目运营人员抱怨说：“资本都去看AI了，Web3冷下来，监管收紧、叙事不行，行情和流动性也不好。”

AI与Web3的交叉叙事：打不过就加入，还是必须要有AI？

Web3和AI的结合是当前热门话题之一，但在探讨这一话题之前，需要先澄清Web3和區塊鏈的概念。现阶段，AI+Web3主要分为两类，一类是沿用老路线，以蹭概念为主导的炒作，另一类则更加落地性强，旨在通过AI与项目端的实际融合提升效率。从新项目来看，AI+Web3的应用主要分为三大类型，包括数据为商业模式的核心构建Decentralization交易市场、以算法为重点的分布式云计算公链与隐私公链等技术密集性基础设施，以及应用向融合的链游、社交、NFT结合点。

目前多数项目非强AI，倾向于AI辅助接入，集中于应用侧，在复杂性高的核心技术方面适用性较差，深度有待加强。但这并不影响AI对Web3的渗透，部分新项目开始演变至必须要有AI，或者至少要有GPT接口才拿得出手。

对于AI+Web3的结合，业界存在不同的看法。一些人认为，AI是生产力提升的代表性工具，而Web3则代表着另一层级的分布式生产关系，生产力与生产关系的匹配可使社会与技术实现革命性跃迁。而另一些人则认为，生产关系并不决定生产力，只有生产力才会对生产关系关键主导。AI直接提供效率，是全世界发展的重点，也是之后技术变革的关键力量。在投资领域，Web3的标的研究需要剥除概念化炒作，对投资人本身的背景与能力要求极高，Web3与生成式内容的合规红线也要考虑在内。AI对于Web3的入侵已经打响，正从项目端逐渐过渡至个体层面，但是AI自身的问题还未解决，非线性发展所带来的不可预测性、智能涌现所带来的不可知性，以及内容提取的版权合规性等问题，仍需重视和解决。

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