Web3 AI助手的六大发展方向：从代币经济到分布式创新

近期与多位创业者和投资人交流后，普遍感觉到大家对AI与加密货币结合的前景仍然保持乐观，但在Web3 AI助手的发展方向上却显得有些迷茫。针对这一现状，我整理了几个可能的AI叙事演变方向，以供参考：

1. AI助手通过发行代币来制造热度的做法已不再有优势，甚至可能引发负面反应。如果项目缺乏实际应用价值，仅仅依靠代币经济学运作，很容易被贴上纯炒作的标签，与AI的本质相去甚远。

2. 原本预想的AI助手、AI框架、AI平台、AI去中心化物理基础设施的落地顺序可能会有所调整。随着AI助手市场泡沫的破裂，它们更可能成为大型语言模型微调、数据算法等技术成熟后的"载体"。若缺乏核心技术支持，单纯依靠AI助手很难再次引起市场关注。

3. 一些专注于AI数据、算力、算法等服务的平台项目可能会超越AI助手，成为新的焦点。即便有新的AI助手推出，由这些AI平台项目开发的助手可能会更具市场说服力。毕竟，能够运营AI平台的项目团队在人才储备和技术实力上都比单纯依赖框架低成本开发的个人开发者更有保障。

4. Web3 AI助手需要寻找差异化的发展方向，而不是与Web2团队正面竞争。Web2助手注重实用性，因此低成本开发平台的逻辑行得通。但Web3助手更强调代币经济学，过分强调低成本开发只会引发更多资产发行泡沫。显然，Web3 AI助手应该结合区块链分布式共识架构进行创新探索。

5. AI助手的最大优势在于"应用前置"，符合"胖协议、瘦应用"的逻辑。但如何使协议变"胖"？需要通过调动闲置算力资源、利用分布式架构推动算法低成本应用优势，激活金融、医疗、教育等更细分的垂直场景。而应用又该如何变"瘦"？让AI助手自主管理资产、自主意图交易、自主多模态交互等都不是一蹴而就的，需要细分需求，逐步落地，否则即使是一个去中心化金融场景的成熟标准也需要一两年的时间。

6. Web2领域的MCP协议和Manus自动化执行多模态等创新对Web3领域有启发作用。可以直接基于MCP和Manus延伸开发适合Web3应用场景，或者用分布式协作框架在MCP基础上增强业务场景。不必一开始就谈论颠覆一切，能在现有产品协议基础上适当优化，发挥Web3不可替代的差异化优势就足够了。无论是Web2还是Web3，都处于此次AI大语言模型革新进程中，重要的是能真正推动AI技术发展。