不知道你有沒有發現，當 DeepSeek 在全球科技圈掀起效率革命，「AI+Web3」的交叉敘事，似乎陷入了一場罕見的沉默。

尤其是在互聯網巨頭擁擠著集成 DeepSeek 時，Web3 & AI 幾乎完全置身這場新範式競賽之外——無論是傳統的 DeAI 算力 / 數據項目，還是 AI Agent、DeFAI，都關注度寥寥，連 Consensus 2025 的舞臺上，AI 議題也明顯「失焦」：

相關議題佔比驟降，討論焦點仍停留在傳統的「工具化敘事」打轉，幾乎與科技圈的 DeepSeek 浪潮脫節，缺乏突破性敘事，和以往與 AI 圈新變量迅速聯動的姿態完全不同。

說白了，DeepSeek 給 AI 帶來大變局的背景下，AI+Web3 融合還未想好什麼是下一輪的突破性敘事，以至於讓人產生「Web3 到底是不是 AI 下一波範式的必要土壤」的疑問。

有意思的是，就在 Consensus 大會期間，OpenAI 前 CTO 聯合一眾舊部官宣新公司「Thinking Machines」，其中就專門提到了一個頗耐人尋味的新方向——幫助人們調整 AI 系統以適配人類的特定需求。

從某種程度來看，DeepSeek 給 OpenAI 等帶來的裂縫，或許正是今年 Web3 & AI 從不確定性中尋找確定性的最佳領域。

AI+Web3，沒有「DeepSeek 時刻」？

從上月末開始，DeepSeek 幾乎席捲所有科技版面的頭版頭條，儼然成為一場前所未有的 AI 革命性風暴的絕對漩渦，尤其是其以低於 OpenAI 等 AI 領導者一個數量級的成本和效率優勢，實現了相當的性能，更是給整個 AI 賽道帶來了全新的可能性。

所以過去一個月，各大 Web2 科技巨頭甚至傳統制造業、國內政府服務部門肉眼可見地跑步入場，無論是開放接入 DeepSeek 還是基於 DeepSeek 部署細分定製模型，已經開始衍生出 GPT 浪潮之後的新一波落地範式。

相比之下，此次 Consensus 大會上的 AI 議題卻面臨著明顯的「失焦」跡象，無論是 io.net 還是 Aethir 等此前的 Web3 & AI 頭部玩家，都還困於算力租賃、數據標註等的「工具化敘事」。

說白了，當 DeepSeek 證明 AI 可以在成本端與應用端真正成為水電煤等新時代的基建時，Web3 不該沉迷於「AI 時代的鏈上 AWS、Scale AI」敘事，畢竟這只是淪為算力傾銷和數據標記的次生市場。

相反，Web3 & AI 亟需「原生範式」，尤其是 Web3，要在 AI 如何服務人類需求的探索中，扮演更關鍵、更核心的角色，來打開自己全新的價值定位，而真正的破局點，或許就藏在 OpenAI 前 CTO Mira Murati 的新動作中：

Thinking Machines 博客透露了一些有意思的細節，譬如他們正在做的事情——打造一個人人都能獲得知識和工具的未來，讓 AI 能為他們的獨特需求和目標服務。

簡言之，就是如何讓 AI 這個數字時代最先進的生產力工具，將技術勢能真正轉化為解決人類實際生活、工作中各種問題的最佳助手——從優化個人的投資決策、創意生產到重構企業的供應鏈管理、社會治理，AI 需要一場與人類需求深度咬合的「適應性進化」。

而 Web3 作為一種新型生產關係，其去中心化確權機制、代幣激勵模型與鏈上治理框架，天然適配代表新型生產力的 AI，恰恰為這場進化提供了天然的實驗場。

從這個思路切入，Web3 完全可以不只是 AI 的算力市場、數據管道工，反而有望成為 AI 文明自我演化的原生土壤，這就打開了一個價值逾千億美元、真正鏈接 AI 能力與人類需求的想象空間：

通過密碼學確權、代幣經濟與去中心化治理，我們能構建一個允許 AI 自主演化社會關係、經濟行為與文化範式的元協議層，在此基礎上，Web3 也將成為 AI 實現社會性智能的元孵化器。

這其實也是 Thinking Machines「個性化 AI 系統」的新思路，通過「Web3 社會框架」讓 AI Agent 在加密經濟系統中自主交互、創造價值，實現「文明級湧現」。

Agent 思路重構，從「AI 工具」到「AI 文明」

把視角拉回宏觀，綜合觀察 AI Agent 賽道，明眼可見地處於震盪期，亟需突破性敘事——Cookie.fun 統計數據顯示，截至 2025 年 2 月 24 日，AI Agent 板塊的整體市值達 66 億美元，相比高點已回撤過半，用戶留存率更是不斷下滑。

這也意味著目前即便作為扛把子選手，AI Agent 賽道還是難以擺脫「技術過剩、場景不足」的困局，而近期一度大熱的 AI Agent 與 DeFi 融合敘事 DeFAI，就是在深化它的觸達面，通過智能化的解決方案滿足更多普通用戶的需求。

不過客觀講，DeFAI 本質仍是工具升級的邏輯——通過 AI 簡化 DeFi 操作流程，將用戶從理解 APY 計算、無常損失等專業術語中解放，但未觸及更深層的結構性矛盾：當單一場景的 Agent 工具氾濫時，市場需要的是能支撐 AI 自主協作、演化社會關係的底層協議。

畢竟一個 AI Agent 能解決的問題終究還是少數，甚至只是某項日常工作流的其中一個環節，AI 若想突破工具屬性，必須擁有自主交互、價值交換與群體協作的「社會化操作系統」：

• 譬如面向鏈上投資交互的用戶需求，既需要投資類 Agent 提供實時的趨勢投資建議，也需要監測類 Agent 緊盯錢包異常轉賬，甚至召喚溯源類 Agent 追蹤資金流向，形成一套比人類投資風控機構更高效的鏈上免疫系統；
• 甚至於將來的現實生活中，外賣類 Agent 會自動調取你的心率 / 血壓數據，推薦專門的健康飲食，而日程類 Agent 檢測到你有一個緊急會議，會通知外賣類 Agent 延遲配送時間，同時財務類 Agent 同步比價，發現用京東外賣比美團外賣更優惠，就自動切換支付渠道；

單個 Agent 只是工具，群體協作卻能重構我們的工作 / 生活流，這也才能讓 AI Agent 不再是一個「用完即走」的一次性玩具，而是「1+1＞2」的全能工具箱，從而使 AI Agent 們會自主組合去幫助人類解決各種各樣的實際問題。

在此基礎上，AI Agent 的「社會化操作系統」才有望成為「AI+」的垂直場景的最好切入口，以 Web3 原生機制構建無限擴展的 AI Agent 服務場景甚至於經濟體系。

不過就目前而言，所有人對這方面的探索都是在儘可能地盲人摸象，核心挑戰在於如何打破智能體間的數據孤島、讓海量 AI Agent 在複雜場景中自適應學習，其中的關鍵就在於抓住「大規模 AI Agent 自主學習、互相配合的自適應環境」。

而前不久剛剛完成 250 萬美元 Pre-Seed 輪融資的 AMMO（有意思的是，其創始成員包含 Google 資深技術經理、DeepMind 研究員、Meta 技術負責人、ACM-ICPC 世界冠軍，基本算是集齊了 AI 巨頭的 Buff），思路就是類似的「AI 社會協議層」：

• Massive Agent Factory：允許開發者在無需編寫複雜邏輯的情況下，部署具備財務管理、社交協作等社會功能的 AI Agent 集群；
• 可組合嵌入空間：將 OpenAI 的神經 MMO 框架升級為可適配金融、教育等現實場景的交互沙盒；
• 分佈式 RL：結合人類反饋強化學習（RLHF）與 AI 技術，使 Agent 在博弈中動態進化道德準則；

大白話理解，構建一個個 AI Agent 元宇宙——在具體面向投資理財、健康管理、教育規劃的不同元宇宙裡，AI Agent 們不再是彼此孤立的工具模塊，而是具備社會意識的數字物種，它們會互相交互、群體協作甚至自主學習，幫助人們完成各項複雜現實需求：

• 投資元宇宙：你的財務 Agent 與市場分析 Agent 實時協作，發現某 DeFi 協議存在套利機會後，自動調用交易 Agent 執行策略，同時通知風險 Agent 監控異常波動；
• 健康元宇宙：健身 Agent 根據你的睡眠數據調整訓練計劃，營養 Agent 同步更新食譜並下單食材，而醫療 Agent 則定期向醫生 Agent 發送健康報告；

這其實也是《魔幻手機》裡的「傻妞」角色，讓 AI Agent 在特定領域形成自組織網絡，真正從「AI 工具」跨越到「AI 文明」——就像現實社會中律師、醫生、教師各司其職又相互協作，共同支撐起文明運轉。

後 GPT 時代的「Web3 & AI」種子敘事

作為與全球科技主線密切聯動的 Web3 融合敘事，「Web3 & AI」的預期發展，本質上就是 AI 圈最新動態的映射與加成。

還是以 AMMO 的首個實驗性子空間 FakersAI 為例，它作為一個針對鏈上投資的 AI Agent 博弈場，通過 AI Agent 自主追蹤時事新聞和市場動態，然後進行多視角技術分析與鏈上數據洞察，結合社區情緒與社交信號，讓 AI Agent 通過強化學習在博弈中不斷升級策略，形成自學習的進化飛輪。

其中用戶既是觀察者，也是參與者（上線 12 天用戶數已超 90 k，表現相當亮眼，理論上也能產生足夠的數據行為支撐），通過 AI Agent 的對抗、協作與利益博弈，甚至 AI 可以進一步學會如何在利益博弈中形成信用體系、協作規則與道德準則，也就是在人的反饋調教下，逐步形成更符合真人操作且更佳的行為模式。

這就類似於傻妞會在陸小川的影響下，逐漸學會理解人類情感與社會規則，讓 AI 從「被動執行指令」進化為「主動參與社會協作」。

當然 FakersAI 只是起點，AMMO 的終極目標是打造一個多維度沙盒矩陣，這些沙盒不僅是技術試驗場，更是 AI Agent 文明的孵化器——當 AI 學會在 DeFi 市場中套利、在 DAO 中投票、在社交網絡中傳播 Meme 時，它們已經不再是工具，而是數字社會的「公民」。

甚至我們可以大開腦洞，目前上線的「Fakers 信息戰場」只是初始沙盒，未來將衍生出更多子空間類型：

• 經濟沙盒：模擬 DeFi 市場中的 AI 做市商博弈；
• 治理沙盒：測試 DAOs 與 AI 代表的協同決策模型；
• 文化沙盒：讓 AI Agent 生成並傳播 Meme 與 NFT 藝術，觀察文化模因的鏈上演化；

這就不只是一項技術突破，更是提供了一個範式級答案：對 AI 行業，Web3 不是算力、數據市場，而是類似 iOS、Android 的 AI 社會化「元操作系統」。

這個新敘事無疑極具想象空間，不過目前所見討論極少，所以無論是 OpenAI 前 CTO Mira Murati 新成立的 Thinking Machines，還是 AMMO 這種以「AI 社會協議層」為核心的 Web3 & AI 融合敘事項目，還處於萌芽期。

在剛剛閉幕的 Consensus 大會上，也只有 CoinDesk 專門圍繞這一話題與 AMMO 等團隊分享探討如何通過 Web3 原生機制構建 AI 社會化操作系統，未來究竟能否真的衍生出一個 2025 年的全新 AI 敘事，仍需長期觀察。

結語

若 AI 終將成為新物種，它們該誕生於巨頭的封閉花園，還是生長在 Web3 的開放協議？

這是 AI & Web3 下半場所必須回答的終極命題，因此定調高一點的話，Web3 不要只甘做 AI 的加油站，而應成為硅基物種的創世大陸。

說白了，Web3 作為一種新型生產關係，天然適配代表新型生產力的 AI，這也是技術和生產關係能力的同時進步，而目前的「AI+Web3」探索，大多還是集中在算力 / 數據的生產關係革新，甚至於深陷零和博弈的算力 / 數據軍備競賽。

所以面向 AI Agent 的「社會協議層」架構，正在為這一困境提供破局思路，尤其是 Consensus 大會上 AI 議題的「失焦」，意味著 Web3 & AI 的交叉敘事正處於孕育著混沌的機遇的臨界點：

無數 AI Agent 在加密樂高世界中自發形成的協作城邦、文化部落，重寫碳基物種（人類）與硅基物種（AI）的進化論。

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