Web3 AI 的本质仍是新瓶装旧酒，本质上依赖 Web2 AI 的创新成果。本文由 Wenser 撰写，Odaily 星球日报报道。在经历了 AI Agent 概念币的狂热炒作后，Web3 AI 项目目前处于难得的冷静期。笔者带着对 Web2 AI 的好奇，赴杭州参与了两个 AI 相关活动：一场参与者背景多元、方向繁杂的 AI Hackathon，以及一场以 AI 技术变现为核心的线下社群聚会。通过这些观察，笔者发现 Web2 与 Web3 AI 之间存在显著差异，特此分享感悟。以下内容仅代表个人观点，不代表 Odaily 星球日报立场，作为 AI 浪潮的一个侧写供读者参考。
Web2 AI 与 Web3 AI 的核心差异：产品与资产之争
Web2 与 Web3 AI 项目的区别体现在多个维度，但最根本的分歧在于价值沉淀方式。前者以产品为核心，无论是大模型、AI 应用还是解决方案，都直接面向用户需求；后者则将 AI 作为概念载体，本质是创造代币化资产，以市场表现作为成功标尺。这正是 GOAT、AI16Z、ACT、swarms 等概念币在热度消退后逐渐沉寂的深层原因。以下从开发者、项目起点、运营模式及退出机制等角度深入剖析两者差异。
开发者构成：全民参与 VS 技术精英
参与两场 Web2 AI 线下活动后，笔者最直观的感受是开发者群体的差异。Web2 AI 活动吸引了从儿童到老年人的广泛参与，展现出全民开发者趋势；而 Web3 AI 则主要局限于技术开发者群体，其他参与者多通过投资路径进入。尽管许多 AI Agent 项目宣称”人人可创建”，但实际开发参与度极低。Web3 的高门槛和窄场景是关键原因。Web2 AI 更贴近互联网生态，尤其在 Cursor、Windsurf 等编程类应用出现后，堪称”全民皆 Dev”。
项目起点：需求导向 VS 市场驱动
Web2 AI 项目通常从用户需求出发，解决实际问题，通过产品实现商业价值；Web3 AI 则更多基于市场叙事，追逐概念热点，优先满足代币化需求。前者聚焦应用层，后者则倾向于”算力-算法-数据”三要素模式，如 Myshell、Nillion、SaharaAI 等项目。当前 Web3 AI 的核心命题是”如何构建代币”和”如何将概念转化为市场流动性”。
运营策略：产品增长 VS 注意力经济
Web2 AI 采用产品驱动模式，通过功能演示、场景展示等实现增长；Web3 AI 则以注意力经济为核心，争夺市场关注成为首要任务。在 Web3 领域，注意力直接关联流动性，堪称最稀缺资源。因此，a16z 投资 Truth Of Terminal、ai16z 创始人 Shaw 持续发声、swarms 开发者被曝抄袭等事件，非但未损害项目，反而提供了流量助推。Web3 AI 遵循”声音越大越受关注”法则，单纯优质产品难以获得成功，多数项目沦为 Meme 币，缺乏实际应用价值。
退出机制：商业盈利 VS 代币套现
两者退出机制存在本质差异。Web2 AI 通过订阅、买断、广告等商业模式实现盈利，建立稳定利润链；Web3 AI 仅依赖代币流动性退出，真实用户群体极小，如同部分 L2 网络的”鬼城”状态。这种差异决定了 Web2 聚焦产品，Web3 关注资产本质。
AI 的双重角色：技术工具 VS 金融道具
当前 Web3 AI 项目陷入困境，根本原因在于将 AI 概念过度金融化。当 AI 技术本身已趋于成熟，Web3 AI 只能等待 Web2 技术溢出。2025 年 4 月，经历两波炒作热潮后，Web3 AI 项目短暂进入建设期，但算力、存储、数据等概念已沦为往事。未来能否复苏，取决于 Web2 巨头的技术外溢，否则仍将停留在概念炒作阶段。
结语：认清现实，回归技术本质
Web3 AI 目前仍处于概念炒作阶段，多数项目缺乏实际应用价值。只有当 Web2 AI 技术成熟并产生溢出效应时，Web3 AI 才能真正实现价值转化。认清这一现实，才能在 AI 浪潮中保持理性判断。
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