Web3+AI新一轮热点在哪里，以下是Uweb联合创始人吴耀山和Arkstream Capital合伙人钟梓聪互动精华内容:

在投资AI领域时，需要从上游到下游构建一个整体框架，逐步剖析各个层次。最初的AI行业尚未成熟，但现阶段的AI发展显然不同，AI赛道可以划分为五个关键层次：算力层、模型层、AI Agent、数据集层和工具集层。这些层次可以从可持续性、技术创新、前沿性以及用户增长等维度进行评估。

今年以来，底层和模型层的关注度尤为突出。底层主要指GPU算力层，这一层被视为AI发展的基础，类似于石油在传统产业中的重要性，最近币安和OKX上了一些新币种，它们主要集中在算力层。此外，私募赛道中也有不少相关项目在进行，表明算力层的关注度持续升温。如果这个底层架构构建得当，那么在其上可以搭建模型、AI Agent、应用、数据集和工具等更高级的层次。在算力层之后，模型层的重要性日渐显现。模型层主要涉及大语言模型，这些模型为更上层的AI应用和智能体奠定了基础。未来的关注点可能会逐渐转向更上层的模型和智能体。AI Agent代表了AI应用的方向。尽管它介于模型和应用层之间，尚未全面应用，但它的执行能力和潜力不容忽视。

模型层和Agent层是未来值得重点关注的领域，而算力层的热度可能已经趋于饱和。

Web 3结合AI的叙事目前主要集中在模型层，尤其是在算力层热度消退之后，大语言模型的不断涌现表明，模型层将成为下一波热点，模型层的分析应重点考虑可持续性、技术创新、前沿性和未来的用户增长。

在传统领域，AI已经非常火爆，而在Web 3领域，能否形成强大的叙事力量将决定其发展潜力。成功的模型层项目往往能够提供新的解决方案，将算力层和智能层整合在一起，形成新的生态系统。此外，模型层还能通过创造财富效应来促进可持续增长，这也是近期一些成功项目的关键。

Web3中并没有纯粹的大模型项目，很多都是以AI公链的形式进行开发，大多数Web3的大模型项目实际上都是基于Web2传统的开源大模型进行二次开发，第二种做法是接入传统的模型提供API接口。

在AI模型领域，Tao是一个典型的AI公链项目叙事，旨在解决传统AI过于中心化和不透明的问题。通过使用去中心化的AI模型，Tao试图改变传统AI的局限性，但目前Tao尚未实现大规模应用，仍需要市场教育。

一些较小众的AI模型项目存在于私募市场，而在公募市场，Tao仍是为数不多的龙头项目。由于Tao的生态系统已经较为成熟，未来的财富增长空间可能有限。现在的趋势是一些项目并非完全专注于AI模型开发，那么就要看他们如何打造财富效应和改进传统模型。目前Tao在推动去中心化AI模型方面表现突出，但近期市场还没有出现特别新的叙事。

当前的市场环境与上一个周期不同，上一个周期赚钱相对容易，而在当前周期，回报率明显下降。许多资本机构无论是在一级市场还是二级市场，目标回报率都在2到5倍之间，而上一轮周期中，找到百倍币的机会相对较多，如波卡项目。

当前市场的新趋势之一是，许多曾成功运营过常规项目的创始人，看中了AI领域的叙事，纷纷推出新的AI项目。Sentient就是其中一个典型例子，它目前在私募市场的估值已达到约10亿美元。另一个类似的项目是Ritual，也是由一位大资本背景的创始人发起的。新的AI项目尤其是由过往成功团队主导的项目，通常在私募市场表现不俗,这些团队懂得如何操作市场，利用财富效应推动项目发展。

目前，大多数与AI相关的项目还处于私募市场阶段。而在二级市场上，主要流通的是与算力相关的，如IO.net等。整体来看，算力层的项目在二级市场上更为活跃，而涉及AI模型的项目大多仍在一级市场流通。

目前两个项目IO.net和Aethir在AI和DePIN领域具有代表性。AI和DePIN的发展方向主要分为两类:

第一类是DePIN直接提供算力服务，用于大语言模型的训练和推理。这类项目如IO.net和Aethir，是今年年初已经开始火热的一波，它们通过将全球的算力资源聚合成一个分布式网络，提供高质量的算力服务。这类项目受到广泛关注，因为其应用场景直接且易于理解，但面临的挑战在于如何有效聚合算力并保证其稳定性。IO.net和Aethir本来是竞争对手，但后来发现合作更具优势。IO.net主要专注于C端业务，而Aethir则集中在B端业务，尽管两者的技术基础相似。IO.net的算力资源主要由RTX 4090和部分A100构成，并整合了Filecoin和Render的算力资源，但目前尚未涉足大语言模型的提供。Aethir则专注于为企业级客户提供高端算力服务。

第二类项目涉及可穿戴智能设备的AI模型开发。这类项目通过构建高价值的AI数据训练集，反哺到大模型的开发。这种方式相对复杂，需要构建一个庞大的数据网络，然后再进行大模型的训练。

目前市场主要关注算力类项目，但这一领域的创新空间可能已趋于饱和。随着市场的演变，未来可能会更关注新的、更具潜力的方向。

AI Agent是AI发展的第三层，目前被认为是未来可能具有巨大潜力的方向。第一层的算力已经是一个相对成熟的领域，第二层是模型，而AI Agent则代表了一个结合开放、无许可的创作者经济的新趋势。

传统的AI项目通常采用收费模式，通过代理公司开发定制化的代理服务，按照SaaS模式收费。而在Web3的环境中，通证经济的引入使得AI Agent能够通过去中心化的方式进行通证化，用户可以根据自己的需求选择并付费使用不同的代理。这种方式利用了通证经济，创造了一个良性的循环，让项目在早期阶段能够吸引更多用户参与。

AI Agent还可能涉及更复杂的模型，例如通过手机或专用设备进行挖矿的方式,但不同设备的支持情况可能会影响用户的参与度，需要项目方在早期阶段进行更多的市场教育和推广。

目前，AI Agent的创新玩法主要集中在通过手机进行挖矿。这种方式相对简单，但项目的成功还取决于是否能有效地吸引用户、提供有吸引力的奖励，以及避免后期的市场下滑。未来将有更多AI Agent项目进入市场，利用通证经济和去中心化的方式为用户带来早期红利。

AI在传统行业中已经火了一段时间，而在Web3领域，今年年初开始热度逐渐上升。年初时，基础设施如算力等底层建设逐步完善，接下来AI Agent开始崭露头角。

通用设备在AI Agent领域的应用远比专用设备广泛。目前，大多数AI Agent项目仍处于早期阶段，使用通用设备能让更多人轻松参与。一些专用设备的项目也在兴起。这类项目的挑战在于如何开拓销售渠道，尤其是在日本和韩国等对KOL影响力较大的市场。如果成功销售专用设备，用户在初期投入成本后，可能会表现出更高的粘性和忠诚度，从而使整个项目规模更大。相比之下，通用设备的门槛较低，用户不需要前期投入，因此项目规模可能相对较小。但从长远来看，专用设备可能会在更大规模的项目中占据主导地位。过去一些成功的项目采用了类似的策略，现在这种策略被应用到AI Agent领域，并结合了更多的组合玩法。无论是通用设备还是专用设备，关键在于如何让用户在初期顺利参与进来。

在数据处理方面，Web3的项目与传统做法基本一致，尤其是在数据清洗和处理逻辑上没有太大区别。虽然Web3引入了隐私保护，但用户对隐私保护的并不太在意，核心的清洗和处理流程依然与传统相同。AI Agent通常兼具模型层的功能，而这些模型层本身就是基于Web2的技术和传统软件构建的。因此，Web3中的数据处理很大程度上只是传统数据处理的一个缩影，只是加入了去中心化、通证经济和可组合性的元素，但其底层逻辑依然与传统数据处理相同。

可组合性是Web3 AI Agent的一个关键特性，区别于传统的Agent开发方式。传统的Agent通常由研发公司根据用户的某个痛点开发，以解决特定问题。而Web3的AI Agent则是由市场和社区共同定义和创建，形成一个更加开放和生态化的系统。

在Web3的生态中，开发者可以在一个代理集市中创建和组合各种不同的Agents，例如，一个用于挖矿的Agent或一个用于交换通证的Agent。这个集市允许用户根据自己的需求灵活地选择和组合不同的Agents，从而实现更大的可组合性和定制化。

尽管Web3引入了通证经济和财富效应，但在数据清洗、隐私保护和模型应用方面，Web3目前仍然沿用Web2的技术和方法，暂未见到显著的创新。AI在Web3中的发展路径与早期的其他赛道类似，主要是通过财富效应驱动发展，可能就会有真正的技术创新。

Fetch AI和Ocean Protocol，这两个项目都是上个周期的老牌项目，近期逐步转型进入AI Agent。当前市场更倾向于追逐新兴的叙事和项目。在新兴的AI Agent项目中，OLAS和MOL值得一提。OLAS是Arkstream Captical在今年1月布局的项目，当时实现了近十倍的回报，目前已经成为新兴龙头之一，只要它们保持领先地位，未来的发展空间依然广阔。

另一个Arkstream Captical长期跟踪的项目是Spectral。这个项目在过去三年里经历了转型，从最初的业务转向了AI Agent领域。他们在市场中的创新能力值得关注，因为他们已经拥有一定的客户基础。

投资或关注AI Agent领域的龙头项目时，Arkstream Captical倾向于选择新兴龙头。虽然老牌项目也可能获得市场炒作，但新兴龙头通常更具市场热度和潜力。

*本文仅作学习、分享用途，不构成任何投资建议。