AI与Web3融合：香港共识大会2025亮点回顾

近期，AI和Web3作为技术创新的双引擎，正引领着人类迈向下一个技术增长阶段。ChatGPT带来的革命性AI体验，使得链上AI从概念迅速演变为Web3领域中最被看好的可持续发展赛道之一。

在刚刚结束的香港共识大会2025上，AI与Web3的融合成为了热门话题，贯穿整个会议的主会场和分会场讨论。让我们一起回顾此次大会中关于AI项目的几个重点领域。

一、AI基础设施

1. AI Agent发射平台和框架

AI Agent的发射平台和框架在近半年内备受关注。这些项目为开发者和普通用户提供了低门槛创建和使用AI Agent的平台，成为本轮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专有的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，致力于推动多代理技术（Multi-Agent Systems）的发展。

• 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。

• Questflow：去中心化的多AI Agent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。多个项目正在算力、数据、模型等方向努力，旨在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的所有权。

• Vana：致力于构建去中心化的用户数据主权平台，将个人数据转化为金融资产。

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

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

• IO.NET：去中心化计算平台，提供按需访问GPU和CPU集群的服务。

• Aethir：专注于提供分布式云计算基础设施的创新平台。

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

• GAIB：致力于AI和高性能计算领域的经济层解决方案，将GPU视为资产，计算能力视为货币。

• Kite AI：为人工智能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的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，支持多模态数据的收集和标注。

3. 可验证的AI

AI发展面临的重要挑战之一是训练过程的不透明，以及AI输出结果的准确性问题。一些项目正通过ZKP、TEE等技术实现对AI训练过程的可验证性，保证AI输出结果的可靠性。

• Phala Network：去中心化云计算平台，为链上应用提供可信的隐私计算和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：专注于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

相较于丰富的AI基础设施，目前出彩的AI实际用例项目仍相对较少。一些值得关注的项目包括：

• 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，帮助用户自动定制旅行计划。

• HeyTracyAI：专注于篮球领域的体育解说AI Agent。

• AskJimmy：专注于金融和交易领域的AI Agent平台。

三、传统项目向AI转型

许多传统Web3项目也开始拥抱AI，宣布了各自的AI转向计划：

• 老公链如Sui、Near、Flow和Aptos等积极参与AI相关会议，表示AI Agent有助于简化复杂的区块链交互流程。

• Eigenlayer正在构建去中心化的信任层（Decentralized Trust），为AI的训练和推理、预测等链下运算提供链上证明。

四、挑战与未来

尽管前景光明，链上AI的发展仍面临诸多挑战，包括模型可靠性不足、提示词意图的模糊性、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，也孕育了巨大的创新机会。长远来看，业界对链上AI的发展充满希望，期待通过基础设施的进一步完善、用例创新和社区协作，共同推动AI与Web3的融合与繁荣。