作者：Haotian

近年来，随着人工智能（AI）与区块链技术的融合，Web3AI成为行业热议话题。然而，尽管市场对其前景充满期待，实际构建Web3AI基础设施却面临着远超预期的困难。

首先，当前大部分活跃的Web3AI项目普遍呈现MEME化趋势。许多项目通过夸大叙事吹嘘未来愿景，但缺乏实际落地能力。这些项目往往借助快速发币吸引市场注意力和流动性，然而短期泡沫破裂后留下的是负收益（负EV）。这一现象的核心原因在于，AI与Crypto结合的叙事过于吸引人，而其实际应用的技术门槛和挑战极高，导致许多项目最终沦为靠叙事发币的泡沫。

其次，Web3AI基础设施本质上是对现有Web2 AI基础设施的一次重构，但这并非易事。正如早期去中心化网络架构曾被质疑为重复建设一样，Web3AI同样面临类似的困境。目前，Web3AI在分布式算力聚合、分布式推理以及分布式数据标注网络等领域具有潜在价值，但其切入场景仍需时间验证。这是一条漫长且充满挑战的道路。

第三，Web3AI基础设施的搭建和拓展试错成本较高，需要强有力的理性主义支撑。例如，Web3AI的数据层构建涉及对链上和非链上数据的清洗和处理，这需要大量服务器运维及开发成本。此外，成熟的Web3AI API接入、算力优化以及算法微调等都需要巨额投入。如果将资源集中于Agent应用，可能会更快探索出商业变现模式，但在基础设施层面，面对当前市场对技术叙事的冷淡态度，这对开发者团队提出了极大的挑战。

更复杂的是，Web3AI基础设施还需解决链下数据与链上验证的协同问题、P2P网络中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设计等难题。然而，资本市场的短视和投机偏好使得更多资金流向了蹭热点的Agent应用，而真正致力于基础设施建设的团队却难以获得足够支持。

最后，Web3AI基础设施还需面对大模型“黑盒”属性带来的幻觉问题，这对其安全性和可信性构成了巨大挑战。例如，@SlowMist_Team近期在MCP安全漏洞方面的研究，揭示了AI大模型作为基础数据源接入Web3AI基础设施时可能存在的未知安全隐患。除此之外，如何通过Web3密码学验证和链上共识机制构建可验证计算框架，确保AI推理过程的可追溯性，也是亟待解决的问题。

事实上，AI的可信验证与计算框架是Web3AI基础设施的核心攻关领域。目前的大模型在金融、医疗、法律等高敏感度领域的应用受限，正是因为无法提供推理过程的可验证性。只有通过zkVM底层、去中心化Oracle网络以及去中心化Memory解决方案等技术创新，才能为AI构建一套可验证、可证明的计算框架，从而推动其垂直场景的快速扩展。

总而言之，Web3AI基础设施和应用生态的构建不会一蹴而就，而是一场漫长的马拉松比赛。唯有那些能够解决现实问题、平衡炒作与价值关系，并在保持技术前瞻性的同时找到切实商业闭环的团队，才能在这场竞赛中脱颖而出，成为行业的最终赢家。