[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-ai-web3-converging-in-practice-zh":3,"article-related-ai-web3-converging-in-practice-zh":33,"series-blockchain-12a01fd0-2517-414d-9133-961133d16088":82},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":25,"views":29,"created_at":30,"published_at":31,"topic_cluster_id":32},"12a01fd0-2517-414d-9133-961133d16088","ai-web3-converging-in-practice-zh","AI 與 Web3 怎麼真的合體","\u003Cp data-speakable=\"summary\">AI 和 \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-ai-powered-web3-creation-is-still-marketing-zh\">Web3\u003C\u002Fa> 正在走向同一套技術堆疊，核心是可驗證自動化。\u003C\u002Fp>\u003Cp>說真的，這題已經不是空談了。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fethereum.org\u002F\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Web3\u003C\u002Fa> 以前像兩個圈子。現在，它們開始共用算力、資料和執行流程。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可能會想問，這到底有多真？文章裡直接丟了幾個數字：2025 年上半年，\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fai-agents\">AI agents\u003C\u002Fa> 投資達 \u003Cstrong>13.9 \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fanthropic-nears-30b-raise-at-900b-valuation-zh\">億美元\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fstrong>。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgonka.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gonka\u003C\u002Fa> 三個月湊到相當於 \u003Cstrong>6,000 張 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fnvidia\">NVIDIA\u003C\u002Fa> H100 GPU\u003C\u002Fstrong> 的算力。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhut8.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hut 8\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Firen.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IREN\u003C\u002Fa> 的 AI 合約總額也超過 \u003Cstrong>700 億美元\u003C\u002Fstrong>。\u003C\u002Fp>\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>指標\u003C\u002Fth>\u003Cth>數字\u003C\u002Fth>\u003Cth>代表意義\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>AI agents 投資額\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>13.9 億美元\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>資金開始押注自治軟體\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Gonka 算力累積\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>6,000 張 H100 等級\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>去中心化 AI 算力有真需求\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Hut 8 + IREN 合約\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>700 億美元以上\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>礦場基礎設施正在轉向 AI 服務\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>文章時間點\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>2026-05-19\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>這是活的市場脈絡，不是老新聞\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003Ch2>AI 和 Web3 為什麼會碰在一起\u003C\u002Fh2>\u003Cp>講白了，AI 缺的是信任，Web3 缺的是腦袋。AI 很會推理，也很會做決策。可是它的訓練資料、模型流程、推論環境，通常都關在雲端裡。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779585989535-kp9y.png\" alt=\"AI 與 Web3 怎麼真的合體\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>Web3 則相反。它很會記錄、很會驗證，也很會管權限。可是很多 dApp 還停在轉帳、質押、投票這種固定動作，離真正的智慧自動化還有一段距離。\u003C\u002Fp>\u003Cp>兩邊一合，缺口就補上了。AI 負責理解意圖。Web3 負責記錄行為。這樣一來，軟體不只會動，還能留下證據。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>AI 提供推理、上下文和自動化。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Web3 提供來源追蹤、可稽核性和所有權。\u003C\u002Fli>\u003Cli>兩者合起來，系統能做事，也能證明自己做過什麼。\u003C\u002Fli>\u003Cli>只要碰到金流、身分或法規，這件事就很重要。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>算力正在往去中心化走\u003C\u002Fh2>\u003Cp>第一個真正接上的地方，就是算力。訓練和推論都超吃 GPU。這種需求，已經把市場往分散式供應推過去。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Frendernetwork.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Render\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fakash.network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Akash\u003C\u002Fa> 就是典型例子。它們把閒置硬體接進 AI 工作負載。這種模式很像把零散機房拼成雲端市場。\u003C\u002Fp>\u003Cp>文章也提到 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgonka.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gonka\u003C\u002Fa>。它用 Proof-of-Work 做 AI 計算，三個月就集到相當於 6,000 張 H100 的算力。這件事很有意思。它表示分散式 AI 算力，不再只是幣圈人的玩具。\u003C\u002Fp>\u003Cblockquote>“The most powerful models are controlled by a handful of corporations.”\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話很直白，也很刺耳。AI 如果要進金融、身分、公共服務，大家不會只想聽「相信 API 就好」。他們會想知道，模型跑在哪裡、看了\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fwhy-lanterns-was-right-to-go-full-hbo-drama-zh\">什麼\u003C\u002Fa>資料、輸出有沒有被動過。\u003C\u002Fp>\u003Cp>所以問題不只是算力夠不夠。問題是，算力能不能被驗證。這才是 Web3 真正能插進來的地方。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可驗證 AI 才是重點\u003C\u002Fh2>\u003Cp>比起單純把 GPU 分散出去，更值錢的是可驗證運算。意思是，AI 模型做完推論後，還能用密碼學方式證明自己真的照規則跑過。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779585980786-3cbs.png\" alt=\"AI 與 Web3 怎麼真的合體\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>文章提到兩個工具：zero-knowledge \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fmachine-learning\">machine learning\u003C\u002Fa> 和 trusted execution environments。前者可以證明流程正確，又不洩漏資料。後者可以把敏感運算關在隔離環境裡。\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fritual.net\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ritual\u003C\u002Fa> 就是這類中介層的代表。它把 AI 模型和鏈上應用接起來。智能合約可以呼叫推論，還能保留一份可追蹤的紀錄。這比「信任某個 API 供應商」實在多了。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Zero-knowledge 可以證明模型有跑，但不公開資料。\u003C\u002Fli>\u003Cli>TEE 可以把運算隔離起來，減少主機端干擾。\u003C\u002Fli>\u003Cli>可驗證推論讓智能合約能依賴 AI。\u003C\u002Fli>\u003Cli>這對金融、身分驗證、合規流程特別有用。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>這裡還有一個常被忽略的點。AI 常被說會犧牲隱私，Web3 常被說太透明。可驗證 AI 讓兩者不必互相打架。你可以證明規則有被遵守，但不用把私人資料全攤開。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對台灣的開發者來說，這不是學術題。只要你碰到支付、醫療、保險，這種「證明過程」的需求就會越來越現實。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>自治代理是最容易看見的那層\u003C\u002Fh2>\u003Cp>現在最顯眼的交集，就是 AI agents。這些不是加了錢包的聊天機器人。它們是能持有資產、跟別的 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fagent\">agent\u003C\u002Fa> 談判、自己執行策略的軟體。\u003C\u002Fp>\u003Cp>文章說，2025 年上半年 AI agents 投資達 \u003Cstrong>13.9 億美元\u003C\u002Fstrong>。這數字不小。它表示市場已經在押注 machine-to-machine commerce，也就是機器跟機器直接做生意。\u003C\u002Fp>\u003Cp>想像一下，agent 可以用穩定幣付費，買資料、買推論、買儲存，甚至買另一個 agent 的服務。這種模式一旦跑起來，很多人類手動操作會先被拿掉。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Agent 可以自己管錢包。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Agent 可以買別的 agent 的服務。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Agent 可以用 zero-knowledge 工具證明身分或資格。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Agent 可以進入 DeFAI 流程，少掉一堆手動步驟。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>DeFAI 這個詞很有意思。它的核心不是炫技，而是把複雜 DeFi 操作包成自然語言指令。你只要說目標，agent 幫你拆步驟、執行、調整。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這對產品設計很重要。因為很多人不是不想用 DeFi，是根本不想學那些操作細節。講白了，介面太硬，門檻太高。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsuperintelligence.io\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Artificial Superintelligence Alliance\u003C\u002Fa> 底下的 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ffetch.ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fetch.ai\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsingularitynet.io\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">SingularityNET\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Foceanprotocol.com\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ocean Protocol\u003C\u002Fa>，都在不同角度試這條路。\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvana.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Vana\u003C\u002Fa> 則在做用戶資料變現。方向雖然不同，但問題都一樣：誰能控制智慧、資料和執行權。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>數字對比一下就很清楚\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果只看概念，很容易把這波看成又一輪炒作。可是數字一拉開，畫面就不太一樣了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>先看投資面。AI agents 在 2025 上半年拿到 \u003Cstrong>13.9 億美元\u003C\u002Fstrong>。這不是小額試水溫。這代表資本相信自治軟體會有商業模式。\u003C\u002Fp>\u003Cp>再看基礎設施面。Gonka 三個月拿到相當於 \u003Cstrong>6,000 張 H100\u003C\u002Fstrong> 的算力。這不是單一公司買幾台伺服器而已。這是供應端真的開始被拉動。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>AI agents 投資：13.9 億美元。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Gonka 算力：3 個月達到 6,000 張 H100 等級。\u003C\u002Fli>\u003Cli>Hut 8 + IREN 合約：700 億美元以上。\u003C\u002Fli>\u003Cli>這三個數字放一起，代表軟體、算力、商業模式都在變。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>再比傳統雲端。一般雲服務是中心化的，速度快，管理也方便。可是它的控制權集中，成本結構也常常不透明。去中心化算力沒那麼整齊，但它能把閒置資源接進來。\u003C\u002Fp>\u003Cp>對開發者來說，這會直接影響架構選擇。你要的是最低延遲，還是可驗證性？你要的是單一供應商方便，還是多節點分散風險？這些問題，之後會越來越常出現在產品會議裡。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>卡關的地方也不少\u003C\u002Fh2>\u003Cp>先講難聽的。這條路不是沒有坑。幣圈最愛 AI 包裝。很多專案只是在 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Ftoken\">token\u003C\u002Fa> 名稱前面加個 AI，就想吃到熱度。這種東西我覺得很煩，也很容易騙到不熟的人。\u003C\u002Fp>\u003Cp>另外，智能合約還是會出 bug。治理也可能分裂。更麻煩的是速度差。AI 推論是毫秒級，公鏈結算常常是秒級甚至分鐘級。這個落差不是小修小補就能解掉。\u003C\u002Fp>\u003Cp>法規也是大問題。現行法律是給人和公司設計的，不是給自治代理設計的。當 agent 可以自己簽、自己轉、自己協調時，責任到底算誰的？這個問題現在還沒解完。\u003C\u002Fp>\u003Cp>但方向已經很明確。技術堆疊正在往「能做事，也能驗證」走。這比單純把 AI 塞進錢包裡，實際太多了。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>這對開發者代表什麼\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果你在做 AI 或 Web3，我會直接建議：不要再把兩邊當兩個獨立賽道。真正有機會的產品，八成會同時碰到可驗證運算、用戶資料、和 agent 自動化。\u003C\u002Fp>\u003Cp>你可以想成三種方向。第一種是 wallet 直接吃 intent。第二種是 agent 幫你買服務。第三種是金融工具把自然語言翻成鏈上動作。這些都不是遙遠想像，很多團隊已經在做雛形。\u003C\u002Fp>\u003Cp>真正的問題是控制權。算力如果還是握在少數雲端商手上，資料如果還是鎖在封閉模型裡，那 decentralization 只是口號。反過來說，只要更多算力、資料和執行都能被證明，AI 和 Web3 就會開始共用同一層基礎設施。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我覺得接下來 12 到 18 個月，最值得盯的不是新 token，而是誰能把 agent、驗證、和鏈上結算真的串起來。那才是能落地的東西。\u003C\u002Fp>","AI 和 Web3 正在從概念走向實作，重點是可驗證運算、自治代理和去中心化算力，讓鏈上系統能思考、能執行、也能留下證據。","crypto-economy.com","https:\u002F\u002Fcrypto-economy.com\u002Fhow-ai-and-web3-are-merging-into-a-unified-technological-narrative\u002F",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1779585989535-kp9y.png","blockchain","zh","72bba920-249a-466d-86cd-f72ac0c284f6",[17,18,19,20,21,22,23,24],"AI","Web3","AI agents","可驗證運算","去中心化算力","零知識證明","智能合約","DeFAI",[26,27,28],"AI 和 Web3 的交集，重點是可驗證自動化，不是單純把 AI 變成行銷詞。","算力、代理和驗證層已經有具體數字支撐，市場不是只在講概念。","真正的挑戰在速度、法規和治理，能落地的產品才有機會留下來。",6,"2026-05-24T01:25:50.10106+00:00","2026-05-24T01:25:49.926+00:00","fa269aff-1e48-4a82-8296-03d51015ee08",{"tags":34,"relatedLang":41,"relatedPosts":45},[35,37,39],{"name":17,"slug":36},"ai",{"name":18,"slug":38},"web3",{"name":19,"slug":40},"ai-agents",{"id":15,"slug":42,"title":43,"language":44},"ai-web3-converging-in-practice-en","How AI and Web3 Are Converging in 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