Web3和AI的融合意味著數據的所有權和控制權將回歸用戶，使AI具有更高的透明度和信任度。隨著 AI 敘事的持續升溫，越來越多的關注集中在這一賽道。Geekcartel 對 Web3-AI 賽道的技術邏輯、應用場景及代表項目進行了深入剖析，為您全面呈現該領域的全景與發展趨勢。 一、Web3-AI：技術邏輯與新興市場機會解析 Web3 與 AI 的融合邏輯：AI 項目如雨后春筍般涌現，但一些項目僅在其產品的某些部分使用 AI，底層的代幣經濟學與 AI 產品并無實質關聯。 AI 的開發過程和挑戰：從數據收集到模型推理，AI 技術正在改變我們生活和工作的方式。 Web3 與 AI 的協同效應：增強用戶主權，為用戶提供開放的 AI 協作平臺。 二、 Web3-AI 生態項目版圖及架構解讀 研究了 Web3-AI 賽道的 41 個項目，劃分為基礎設施層、中間層和應用層。 基礎設施層：支持 AI 生命周期的計算資源和技術架構。 中間層：涉及 AI 數據、模型以及推理和驗證。 應用層：直接面向用戶的應用程序。 三、Web3-AI 賽道前沿項目全景解析 Sahara AI : 致力于協作經濟的 AI 區塊鏈平臺。 Bittensor：子網競爭激勵下的新玩法。 Talus：基于 Move 的鏈上 AI 代理生態。 ORA：鏈上可驗證 AI 的基石。 Grass : AI 模型的數據層。 IO.NET：去中心化的算力資源平臺。 MyShell：連接消費者與創作者的 AI 代理平臺。 四、亟待解決的挑戰與思考 AI 資源的供需平衡。 數據挑戰。 安全問題。 用戶體驗。 Web3 和 AI 的融合有望構建更加公平和開放的市場環境，并推動各行各業的效率提升和創新發展。