等到 AI 应用真正复杂起来，需要跨平台、跨生态协作时，Crypto 分布式解决方案的机会就到来了。

撰文：Haotian

每每提及 AI + Crypto，总有人下意识第一反应 AI 需要 Crypto 吗？潜台词搞 Crypto 就好好发盘，别来蹭 AI 的热点了，甚至 web2AI 从业者一提到 Crypto 结合都充满鄙夷。Why？

究其原因我觉得来自 web3AI 和 web2AI 的三次错位发展。不是方向错了，而是 timing 不对！

——第一次错位：蚍蜉撼大树，试图加入算力军备竞赛

去年 OpenAI、Google、Meta 在算力上疯狂内卷的时候，crypto 圈冒出一堆「去中心化算力」项目，逻辑很简单：用 token 激励散户贡献 GPU，成本更低，要颠覆传统云计算。

结果呢，OpenAI 一次训练烧几千万美金，你让 RTX4090 组成的「民兵」去跟 H100 集群正面硬刚？这不是螳臂当车吗？timing 完全错了，这个阶段 web2 AI 拼的就是集中化效率和资金实力，crypto 的分布式优势根本发挥不出来。

——第二次错位：基础设施还没搭好，就急着卷应用体验

当 Deepseek 凭借 R1 的完美性能逆袭，Anthropic 祭出 MCP 协议突破孤岛效应，web2AI 的后端 LLMs 性能，前端 Agent 应用都碾压式领先时，Crypto 圈却拿出「资产发行」的大叙事，争抢做 Launchpad，拼一键发 Agent 技术栈，巴不得给 web3AI 行业一次 Agent 寒武纪「发币潮」。

问题是，要那么多没有实际应用价值的币有何用？你的基础设施都 ready 了吗？比方说，MCP 协议本身其实就是一个 USB 接口，一个程序员在 Cursor 中 coding，然后一键勾到 GitHub 只需要一个授权，应用之间都是成熟的，只要给 access 权限就能无缝衔接。

但倘若你试图让 AI Agent 读取链上数据，就会发现，链上数据大部分都是噪音，筛选和分析数据所需的工作量，节点爬取数据所需的存储成本，RPC 调用存在宕机后的维护障碍，跨链环境数据标准不一存在的复杂性等等，每一个环节都是技术深坑。

一边是成熟应用的即插即用，一边是从零开始的基建苦活。在这种基础设施条件下拼命模仿 web2 做应用层创新，就像在泥泞路上开 F1 赛车，最终只能是大量低质量 Agent 充斥市场，用户体验差到爆，还把整个 AI + Crypto 的名声都搞臭了。

——第三次错位：多模态复杂任务是趋势，但绝非简单的乐高积木

当 GPT-4V 能够理解图像并生成代码，Sora 能够根据文本创建视频，Claude 能够分析复杂文档并生成交互应用时，web2 AI 已经进入了多模态复杂任务的深水区。这背后是什么？数年的模型训练，海量的数据标注，复杂的算法优化，以及无数次的迭代调试。

然而 Crypto 圈看到 Manus 的出圈表现，也想到了给 Agent 分模块，试图让分析、决策、执行等 Agent 组合来构建 DeFAi、GameFAI 等应用场景。

问题是，你以为复杂任务就是简单的模块拼接吗？

web2AI 的多模态之所以强大在于，各个模态之间有深度的语义对齐、精密的注意力机制、复杂的特征融合。这不是几个独立模块的简单组合，而是端到端的系统性工程。

但反观 Crypto 的执行 Agent，本质上就是把现成的 API 包装成不同的 Agent，有的甚至都没充分微调，市场分析 Agent 调用 CoinGecko，交易执行 Agent 调用 DEX 接口，风险控制 Agent 设几个简单阈值，然后宣称这是「去中心化 AI 投资系统」，离大谱。

最终导致，你说 DeFAI、GameFAI 等应用场景确实是 web3AI 的出路，没错，应用场景的确无限大，但放到眼下在具体落地性上见光死，拉垮极了。

最后，你一定想问，合适的 timing 是什么？一个很好的思路是：顺着 web2AI 的演化路径上，提前埋伏布局。

当 web2 AI 走向边缘计算、小模型、离线推理时，crypto 的分布式基础设施才有用武之地。

不是现在去硬刚云计算巨头，而是踏踏实实做好边缘算力调度、数据同步、跨设备协作的基础设施构建工作。等到 AI 真正需要分布式架构时，crypto 这边已经 ready 了。

当 LLMs 的记忆瓶颈、身份认证、多 Agent 协作成为刚需时，区块链那套去中心化存储、身份管理、token 激励的老本行才派得上用场。

现在 web2 AI 还沉浸在集中化的效率红利里。隐私问题、数据激励问题、协作可验证问题等等似乎可以被忽略。但等到 AI 应用真正复杂起来，需要跨平台、跨生态协作时，Crypto 分布式解决方案的机会就到来了。