作者：数字新财报

人工智能技术以前所未有的速度进步，催生出GPT-4、DALL·E、Midjourney等令人惊叹的创造，但与此同时，支撑这些技术进步的生产关系却日益走向中心化与垄断。当用户向ChatGPT提出问题，他们的数据成为了OpenAI模型的训练燃料；当创作者使用Stable Diffusion生成图像，他们的创意和审美偏好被无声地吸纳进模型参数。价值的创造过程日益分散化、社区化，但价值的捕获与分配却高度集中化。

这揭示了传统AI范式的根本矛盾：生产力与生产关系的错配。先进的生产力被禁锢在落后的生产关系框架内——数据作为新时代的“石油”，其所有权不属于生产者（用户），而属于平台；模型作为“炼油厂”，其控制权不属于贡献者，而属于少数科技巨头；价值分配不是按贡献度分配，而是按资本和权力分配。

这或许也是马斯克等人呼吁暂停或放缓人工智能研究应用的深层逻辑。在这一背景下，Web3与AI的融合并非简单的技术组合，这一转变标志着数字时代价值逻辑的重塑、生产关系的根本性重构：其核心价值锚点正发生三个深刻转移，即从算力规模到可信计算，从平台垄断到要素市场化，从“用户即产品”到“用户即股东”。

（一）第一重转变：从“算力规模”到“可信计算”

算力崇拜具有天然的局限。传统AI的发展路径遵循着“规模定律”：更大的数据、更大的模型、更大的算力。这种范式催生了GPT-3（1750亿参数）、GPT-4（据传1.76万亿参数）等庞然大物，也巩固了拥有庞大算力资源的科技巨头的垄断地位。谷歌、微软、亚马逊等公司每年投入数十亿美元建设数据中心，形成了极高的行业壁垒。

然而，这一范式存在根本性缺陷：不透明性与不可验证性。当AI系统做出决策时——无论是拒绝贷款申请、筛选简历，还是生成法律文件——其内部推理过程如同黑箱，外部既无法审计其逻辑，也无法验证其是否遵循了预设的伦理准则或法律规范。这种“黑箱AI”在医疗、金融、司法等高风险领域的应用引发了广泛担忧。

更为关键的是，算力规模本身并不产生信任。一个拥有百万GPU集群训练的模型，如果没有可验证的计算过程，其输出仍然缺乏可信度。这在需要高度信任的应用场景（如自动执行金融合约的AI代理、提供医疗建议的诊断助手）中成为了致命短板。

Web3带来的是可验证性革命。区块链技术本质上是“信任机器”，其核心创新在于通过密码学和共识机制实现状态转换的可验证性。每一笔交易、每一个智能合约的执行都留下不可篡改的公开记录，任何节点都可以独立验证整个系统的状态。这种可验证性范式与AI的黑箱困境形成了鲜明对比。

AI与Web3两者的价值结合点在于可验证计算——将AI的计算过程转化为可在区块链上验证的形式。最具革命性的技术路径是零知识证明（ZKP）在AI中的应用，比如zkML（零知识机器学习）允许模型提供者在不泄露模型参数和输入数据的情况下，证明模型的推理过程是正确的。例如，一个医疗诊断AI可以输出“患者有85%概率患有疾病X”，并附上一个零知识证明，证明这一推断是基于正确的模型参数和算法执行的，而无需公开敏感的医疗数据和专有模型参数。

而这可进一步形成可验证的推理：当AI代理在区块链上执行任务（如代表用户进行投资组合再平衡）时，它可以生成一个零知识证明，证明其决策遵循了预设的策略参数，没有偏离授权范围。

一些类似相关项目创建的zkML框架允许开发人员将PyTorch或TensorFlow训练的模型转化为可生成零知识证明的格式。这种“可验证AI”从根本上改变了AI的价值锚点：价值不再仅仅源于模型的强大能力，更源于其可信赖性和可审计性。

由此产生了信任即价值的新范式。这一转变正在金融、内容生产、社会治理领域催生全新的商业模式和应用场景：

在去中心化金融（DeFi）领域，传统DeFi协议依赖预设的、相对简单的数学规则（如恒定乘积做市商公式）。引入可验证AI后，协议可以集成更复杂的市场预测模型、风险管理系统，同时确保这些模型的决策过程透明可审计。例如，一个基于AI的借贷协议可以使用预测模型动态调整抵押率，并实时生成零知识证明，确保调整逻辑符合协议规则。

在内容创作与知识产权领域，生成式AI创作的内容面临版权归属的挑战。通过可验证AI，创作者可以证明某个生成内容是基于特定训练数据和参数生成的，为AI生成内容的版权认证提供技术基础。数字艺术平台可以通过这种方式验证一件AI艺术品的“创作血统”。

在社区自治中，DAO（去中心化自治组织）的提案评估和投票决策可以引入AI分析工具，这些工具的分析过程和结论可通过零知识证明验证，防止恶意操纵，增加治理过程的客观性和透明度。

这一转变的本质是价值的重新锚定：在Web3与AI融合的新范式中，价值的核心来源从“计算能力”转变为“可信计算”。信任本身成为了可量化、可验证、可交易的商品。

（二）第二重转变：从“平台垄断”到“要素市场化”

一方面，传统AI产业的价值链呈现高度集中化特征。科技巨头控制着从数据收集、模型训练到应用部署的全链条。这种“垂直一体化”模式导致很多问题。

数据垄断，即大型平台通过用户协议获取广泛的数据使用权，形成数据护城河，初创企业难以获取高质量训练数据。

模型封闭，即主流AI模型多以API形式提供服务，用户无法获取模型权重，形成“模型即服务”的锁定效应。

价值分配扭曲，即数据贡献者（用户）几乎不获得回报；模型开发者需要支付高昂的算力和数据成本；最终的价值捕获集中在少数平台手中。

这种断裂的价值链不仅阻碍了创新，也造成了资源分配的低效。高质量数据散落在各个孤岛中无法有效利用；闲置算力资源未被激活；优秀的开源模型缺乏可持续的激励机制。

另一方面，Token经济学的强大生命力使生产要素证券化。Web3的核心创新之一是Token经济学——通过代币将各种形式的资本（物质资本、人力资本、数据资本）进行数字化和证券化。当这一机制应用于AI领域时，引发了生产要素的革命性变革：

数据资产的Token化：在一些去中心化的数据市场项目中，数据提供者可以将其数据集Token化（通常以数据NFT形式），在市场上交易。购买者获得的是数据的“使用权”而非“所有权”，原始数据仍留在提供者手中，通过联邦学习或隐私计算技术实现“数据可用不可见”。Token持有者可以分享数据集被使用的收益。

算力资产的Token化：一些去中心化算力平台将GPU算力Token化，算力提供者出租闲置资源获得代币奖励。与传统的云计算平台相比，这种模式使算力价格由市场供需决定，而非中心化定价，提升了资源配置效率。

模型权属的Token化：最激进的创新在于模型本身的Token化。一些项目创建了去中心化的机器学习网络，开发者可以将其训练的模型子网络接入系统，根据模型性能和对网络的贡献获得代币奖励。模型的使用权和治理权可以通过Token进行分割和交易。

而AI与Web3的结合催生了新型要素市场的涌现与价值发现。这些Token化的生产要素在去中心化交易所和市场上自由流动，形成了新型的数字生产要素市场：

数据期货市场：预测特定类型数据未来需求的数据期货合约，使数据生产者可以提前锁定收益，降低生产风险。

算力衍生品：基于算力价格波动的金融衍生品，帮助AI开发者对冲算力成本风险。

模型权重市场：微调后的模型权重可以像艺术品一样交易，形成模型改进的贡献度市场。

这种要素市场的核心创新在于价值发现机制。在传统AI生态中，数据、算力、模型改进的价值难以量化，通常被平台内部定价体系所掩盖。而在Token化的开放市场中，这些生产要素的价格由市场供需决定，实现了更加精准的价值发现。

例如，在医疗影像诊断领域，罕见病的标注数据在传统模式下几乎无法商业化，因为数据量太小，不足以支撑一个独立的商业模式。但在Token化的数据市场中，这些高度专业化的数据可以以溢价交易，激励医疗机构和专家贡献稀缺数据，加速罕见病诊断AI的研发。

AI与Web3的结合还促使价值链的重组与专业化分工。生产要素的市场化促进了AI价值链的重组，从垂直一体化的垄断模式转向水平专业化的协作模式：

数据策展专业化：出现专门从事特定领域数据收集、清洗、标注的专业机构，其贡献通过代币直接获得市场回报。

模型专业化：开发者可以专注于特定垂直领域的模型微调和优化，通过模型权重市场实现价值捕获，而无需构建完整的产品生态。

基础设施专业化：算力提供商、存储服务商、隐私计算服务商等基础设施层形成独立市场，通过标准化接口为上层应用服务。

这种专业化分工类似于工业革命时期从手工工场到工厂体系的转变，通过生产要素的市场化和分工的细化，大幅提升整个AI产业的生产效率和创新速度。

（三）第三重转变：从“用户即产品”到“用户即股东”

传统网络经济下“用户即产品”商业模式已经很大程度上面临伦理困境。“如果你没有为产品付费，那么你就是产品”——这句话精准概括了Web2.0时代的商业模式本质。从谷歌、Facebook到TikTok，平台通过提供“免费”服务吸引用户，收集用户数据，训练AI模型，然后通过广告或数据销售实现货币化。在这个过程中：

数据剥削：用户创造的数据价值被无偿或低价获取，平台成为数据价值的主要捕获者。

代理缺失：用户对数据的使用方式、共享范围几乎没有决定权，即使欧盟GDPR等法规赋予用户一定权利，执行成本仍然高昂。

利益冲突：平台的算法优化目标（最大化用户停留时间、点击率）往往与用户福祉（信息质量、心理健康、时间价值）存在冲突。

随着生成式AI的爆发，这一问题变得更加尖锐：用户与AI的每一次互动都成为训练数据，但用户既不能决定这些数据如何被使用，也不能分享模型改进带来的价值。

而Web3经济形态已经开始贡献证明与价值回流机制。Web3引入的核心变革是贡献证明机制——通过密码学和共识算法，将各种形式的贡献（计算贡献、数据贡献、治理贡献）进行量化，并分配相应权益。当这一机制与AI结合，产生了全新的用户关系范式：

数据贡献的价值回流：项目如Numeraire早在2017年就尝试了数据贡献的激励模型，但当时的技术条件限制了其发展。当前，更成熟的方案正在涌现。例如，去中心化AI训练平台允许用户贡献本地数据参与联邦学习，根据数据质量和对模型改进的贡献度获得代币奖励。与传统的无偿数据贡献不同，这种机制通过密码学技术验证数据质量和独特性，防止恶意刷单。

注意力贡献的价值捕获：在社交和内容平台中，用户的注意力、互动和社交图谱创造了网络效应价值。Web3社交协议（如Lens Protocol、Farcaster）允许用户将社交关系Token化，当用户的行为（点赞、转发、评论）为内容或创作者带来价值时，可以获得相应的代币激励。这种机制将“注意力经济”从平台垄断转向用户共享。

治理贡献的权益化：在传统平台中，用户反馈、产品建议等治理贡献很少获得回报。而在DAO治理结构中，有价值的提案、代码贡献、社区管理都可以获得治理代币奖励，这些代币既代表分红权也代表投票权，使用户真正成为平台的“股东”。

AI与Web3结合使用户主权的多维实现。这种转变不仅仅是经济激励的变化，更是用户主权的多维度实现：

数据主权：通过去中心化身份（DID）和可验证凭证（VC），用户控制自己的数字身份和数据资产。用户可以自主选择将哪些数据授权给哪些应用，设定使用期限和范围，并随时撤销授权。这种“数据许可”模式颠覆了传统的“数据所有权转让”模式。

算法主权：在可组合的AI生态中，用户可以选择不同的模型、不同的参数设置、不同的隐私保护级别。例如，用户可以选择使用完全开源的模型以保证透明度，或选择使用零知识证明验证的专有模型以平衡性能与隐私。

治理主权：通过治理代币，用户参与平台关键决策：数据使用政策、模型开发方向、收益分配机制等。这种参与不仅是咨询性的，而是具有实际约束力的链上治理。

AI与Web3结合促进新型数字劳动关系的形成。这一转变催生了新型的数字劳动关系——贡献者资本主义。在这种模式下：

贡献多样化：数据贡献、内容创作、模型改进、社区管理、协议安全等不同形式的劳动都被认可和奖励。

回报即时化：通过智能合约，贡献可以实时或定期获得回报，无需传统企业的薪资周期。

身份复合化：个体可以同时是用户、贡献者、所有者和治理者，角色的界限变得模糊。

例如，在去中心化AI艺术平台，一个用户可能同时是：平台代币持有者（所有者）、训练数据提供者（贡献者）、AI工具使用者（用户）和治理提案者（治理者）。这种复合身份打破了传统生产关系中资本、劳动和消费的对立，形成了更加协同的价值创造网络。

（四）挑战与前景：走向更加公平的智能时代

未来图景是人机协同的共生社会。展望未来，AI与Web3的深度融合可能催生一种全新的社会经济形态：一是可编程的智能经济，即智能合约与AI代理的结合，使经济规则可以通过代码表达和自动执行。从简单的“如果-那么”规则到复杂的强化学习策略，经济系统的设计和优化变得更加灵活和动态。二是人机混合的治理体系，人类社会的重要决策将不再完全由人类做出，而是通过人类智慧与机器智能的协作。AI提供数据分析、模式识别和预测模拟，人类提供价值判断、伦理考量和情境理解。三是个性化的价值网络：每个个体将拥有自己的AI代理，代表其在数字世界中的利益，与其他代理进行协作、谈判和交易。这些代理基于个体的价值观和目标进行训练，形成真正个性化的数字延伸。

但人们首先要解决的是技术融合的深层挑战。尽管AI与Web3的融合展现出重构生产关系的巨大潜力，但这一进程仍面临多重挑战。一是可扩展性瓶颈，链上AI计算和零知识证明生成仍然成本高昂、速度缓慢。当前的zkML证明生成可能需要数分钟甚至数小时，对于实时性要求高的应用场景仍然不实用。Layer2扩容方案、模块化区块链架构和硬件加速是可能的解决路径。二是数据质量与激励对齐，在开放的数据贡献市场中，如何确保数据质量、防止垃圾数据或对抗性攻击？如何设计激励使贡献者提供高质量数据而非仅仅追求数量？这需要精密的机制设计和持续迭代。三是监管与合规的不确定性，自主AI代理的法律地位、去中心化组织的责任认定、跨境数据流动的合规性等问题尚未明确。这需要技术开发者、法律学者和监管机构的持续对话与协作。

其次是经济模型的可持续性探索。当前的许多项目仍处于代币激励驱动的早期阶段，面临可持续性挑战：一是价值创造与价值捕获的匹配，包括但不限于如何确保代币价值与底层AI服务的实际价值紧密关联？如何防止纯粹的投机行为掩盖真实的使用需求？二是冷启动问题，包括但不限于新的去中心化AI网络如何吸引第一批高质量贡献者和用户？如何在缺乏网络效应的情况下与中心化巨头竞争？三是长期激励设计，包括但不限于如何平衡早期贡献者的奖励与生态的长期健康发展？如何防止“挖提卖”的短期行为损害生态建设？

（五）生产关系的数字重构

AI与Web3的融合远不止于技术优化或效率提升，其本质是一场生产关系的数字重构。这场重构沿着三条主线展开：从“算力规模”到“可信计算”，重构了价值的衡量标准，使信任成为可验证、可交易的新型价值载体；从“平台垄断”到“要素市场化”，重构了价值的创造与分配机制，通过Token经济学将数据、算力、模型等生产要素从垄断控制中解放出来，形成流动的市场；从“用户即产品”到“用户即股东”，重构了价值的权利归属，将用户从被动的数据原料转变为主动的价值共创者和共享者。

这一重构进程仍在早期，充满不确定性、实验性和探索性。但它指向了一个更加根本的可能性：在数字时代，我们有机会在技术架构的层面，而非仅仅通过外部监管和道德呼吁，构建更加公平、透明和包容的经济社会系统。