不知道你有没有发现，当 DeepSeek 在全球科技圈掀起效率革命，「AI+Web3」的交叉叙事，似乎陷入了一场罕见的沉默。
尤其是在互联网巨头拥挤着集成 DeepSeek 时，Web3 & AI 几乎完全置身这场新范式竞赛之外——无论是传统的 DeAI 算力/数据项目，还是 AI Agent、DeFAI，都关注度寥寥，连 Consensus 2025 的舞台上，AI 议题也明显「失焦」：
相关议题占比骤降，讨论焦点仍停留在传统的「工具化叙事」打转，几乎与科技圈的 DeepSeek 浪潮脱节，缺乏突破性叙事，和以往与 AI 圈新变量迅速联动的姿态完全不同。
说白了，DeepSeek 给 AI 带来大变局的背景下，AI+Web3 融合还未想好什么是下一轮的突破性叙事，以至于让人产生「Web3 到底是不是 AI 下一波范式的必要土壤」的疑问。
有意思的是，就在 Consensus 大会期间，OpenAI 前 CTO 联合一众旧部官宣新公司「Thinking Machines」，其中就专门提到了一个颇耐人寻味的新方向——帮助人们调整 AI 系统以适配人类的特定需求。
从某种程度来看，DeepSeek 给 OpenAI 等带来的裂缝，或许正是今年 Web3 & AI 从不确定性中寻找确定性的最佳领域。
AI+Web3，没有「DeepSeek 时刻」？
从上月末开始，DeepSeek 几乎席卷所有科技版面的头版头条，俨然成为一场前所未有的 AI 革命性风暴的绝对漩涡，尤其是其以低于 OpenAI 等 AI 领导者一个数量级的成本和效率优势，实现了相当的性能，更是给整个 AI 赛道带来了全新的可能性。
所以过去一个月，各大 Web2 科技巨头甚至传统制造业、国内政府服务部门肉眼可见地跑步入场，无论是开放接入 DeepSeek 还是基于 DeepSeek 部署细分定制模型，已经开始衍生出 GPT 浪潮之后的新一波落地范式。
相比之下，此次 Consensus 大会上的 AI 议题却面临着明显的「失焦」迹象，无论是 io.net 还是 Aethir 等此前的 Web3 & AI 头部玩家，都还困于算力租赁、数据标注等的「工具化叙事」。
说白了，当 DeepSeek 证明 AI 可以在成本端与应用端真正成为水电煤等新时代的基建时，Web3 不该沉迷于「AI 时代的链上 AWS、Scale AI」叙事，毕竟这只是沦为算力倾销和数据标记的次生市场。
相反，Web3 & AI 亟需「原生范式」，尤其是 Web3，要在 AI 如何服务人类需求的探索中，扮演更关键、更核心的角色，来打开自己全新的价值定位，而真正的破局点，或许就藏在 OpenAI 前 CTO Mira Murati 的新动作中：
Thinking Machines 博客透露了一些有意思的细节，譬如他们正在做的事情——打造一个人人都能获得知识和工具的未来，让 AI 能为他们的独特需求和目标服务。
简言之，就是如何让 AI 这个数字时代最先进的生产力工具，将技术势能真正转化为解决人类实际生活、工作中各种问题的最佳助手——从优化个人的投资决策、创意生产到重构企业的供应链管理、社会治理，AI 需要一场与人类需求深度咬合的「适应性进化」。
而 Web3 作为一种新型生产关系，其去中心化确权机制、代币激励模型与链上治理框架，天然适配代表新型生产力的 AI，恰恰为这场进化提供了天然的实验场。
从这个思路切入，Web3 完全可以不只是 AI 的算力市场、数据管道工，反而有望成为 AI 文明自我演化的原生土壤，这就打开了一个价值逾千亿美元、真正链接 AI 能力与人类需求的想象空间：
通过密码学确权、代币经济与去中心化治理，我们能构建一个允许 AI 自主演化社会关系、经济行为与文化范式的元协议层，在此基础上，Web3 也将成为 AI 实现社会性智能的元孵化器。
这其实也是 Thinking Machines「个性化 AI 系统」的新思路，通过「Web3 社会框架」让 AI Agent 在加密经济系统中自主交互、创造价值，实现「文明级涌现」。
Agent 思路重构，从「AI 工具」到「AI 文明」
把视角拉回宏观，综合观察 AI Agent 赛道，明眼可见地处于震荡期，亟需突破性叙事——Cookie.fun 统计数据显示，截至 2025 年 2 月 24 日，AI Agent 板块的整体市值达 66 亿美元，相比高点已回撤过半，用户留存率更是不断下滑。
这也意味着目前即便作为扛把子选手，AI Agent 赛道还是难以摆脱「技术过剩、场景不足」的困局，而近期一度大热的 AI Agent 与 DeFi 融合叙事 DeFAI，就是在深化它的触达面，通过智能化的解决方案满足更多普通用户的需求。
不过客观讲，DeFAI 本质仍是工具升级的逻辑——通过 AI 简化 DeFi 操作流程，将用户从理解 APY 计算、无常损失等专业术语中解放，但未触及更深层的结构性矛盾：当单一场景的 Agent 工具泛滥时，市场需要的是能支撑 AI 自主协作、演化社会关系的底层协议。
毕竟一个 AI Agent 能解决的问题终究还是少数，甚至只是某项日常工作流的其中一个环节，AI 若想突破工具属性，必须拥有自主交互、价值交换与群体协作的「社会化操作系统」：
譬如面向链上投资交互的用户需求，既需要投资类 Agent 提供实时的趋势投资建议，也需要监测类 Agent 紧盯钱包异常转账，甚至召唤溯源类 Agent 追踪资金流向，形成一套比人类投资风控机构更高效的链上免疫系统；
甚至于将来的现实生活中，外卖类 Agent 会自动调取你的心率/血压数据，推荐专门的健康饮食，而日程类 Agent 检测到你有一个紧急会议，会通知外卖类 Agent 延迟配送时间，同时财务类 Agent 同步比价，发现用京东外卖比美团外卖更优惠，就自动切换支付渠道；
单个 Agent 只是工具，群体协作却能重构我们的工作/生活流，这也才能让 AI Agent 不再是一个「用完即走」的一次性玩具，而是「1+1＞2」的全能工具箱，从而使 AI Agent 们会自主组合去帮助人类解决各种各样的实际问题。
在此基础上，AI Agent 的「社会化操作系统」才有望成为「AI+」的垂直场景的最好切入口，以 Web3 原生机制构建无限扩展的 AI Agent 服务场景甚至于经济体系。
不过就目前而言，所有人对这方面的探索都是在尽可能地盲人摸象，核心挑战在于如何打破智能体间的数据孤岛、让海量 AI Agent 在复杂场景中自适应学习，其中的关键就在于抓住「大规模 AI Agent 自主学习、互相配合的自适应环境」。
而前不久刚刚完成 250 万美元 Pre-Seed 轮融资的 AMMO（有意思的是，其创始成员包含 Google 资深技术经理、DeepMind 研究员、Meta 技术负责人、ACM-ICPC 世界冠军，基本算是集齐了 AI 巨头的 Buff），思路就是类似的「AI 社会协议层」：
Massive Agent Factory：允许开发者在无需编写复杂逻辑的情况下，部署具备财务管理、社交协作等社会功能的 AI Agent 集群；
可组合嵌入空间：将 OpenAI 的神经 MMO 框架升级为可适配金融、教育等现实场景的交互沙盒；
分布式 RL：结合人类反馈强化学习（RLHF）与 AI 技术，使 Agent 在博弈中动态进化道德准则；
大白话理解，构建一个个 AI Agent 元宇宙——在具体面向投资理财、健康管理、教育规划的不同元宇宙里，AI Agent 们不再是彼此孤立的工具模块，而是具备社会意识的数字物种，它们会互相交互、群体协作甚至自主学习，帮助人们完成各项复杂现实需求：
投资元宇宙：你的财务 Agent 与市场分析 Agent 实时协作，发现某 DeFi 协议存在套利机会后，自动调用交易 Agent 执行策略，同时通知风险 Agent 监控异常波动；
健康元宇宙：健身 Agent 根据你的睡眠数据调整训练计划，营养 Agent 同步更新食谱并下单食材，而医疗 Agent 则定期向医生 Agent 发送健康报告；
这其实也是《魔幻手机》里的「傻妞」角色，让 AI Agent 在特定领域形成自组织网络，真正从「AI 工具」跨越到「AI 文明」——就像现实社会中律师、医生、教师各司其职又相互协作，共同支撑起文明运转。
后 GPT 时代的「Web3 & AI」种子叙事
作为与全球科技主线密切联动的 Web3 融合叙事，「Web3 & AI」的预期发展，本质上就是 AI 圈最新动态的映射与加成。
还是以 AMMO 的首个实验性子空间 FakersAI 为例，它作为一个针对链上投资的 AI Agent 博弈场，通过 AI Agent 自主追踪时事新闻和市场动态，然后进行多视角技术分析与链上数据洞察，结合社区情绪与社交信号，让 AI Agent 通过强化学习在博弈中不断升级策略，形成自学习的进化飞轮。
其中用户既是观察者，也是参与者（上线 12 天用户数已超 90 万，表现相当亮眼，理论上也能产生足够的数据行为支撑），通过 AI Agent 的对抗、协作与利益博弈，甚至 AI 可以进一步学会如何在利益博弈中形成信用体系、协作规则与道德准则，也就是在人的反馈调教下，逐步形成更符合真人操作且更佳的行为模式。
这就类似于傻妞会在陆小川的影响下，逐渐学会理解人类情感与社会规则，让 AI 从「被动执行指令」进化为「主动参与社会协作」。
当然 FakersAI 只是起点，AMMO 的终极目标是打造一个多维度沙盒矩阵，这些沙盒不仅是技术试验场，更是 AI Agent 文明的孵化器——当 AI 学会在 DeFi 市场中套利、在 DAO 中投票、在社交网络中传播 Meme 时，它们已经不再是工具，而是数字社会的「公民」。
甚至我们可以大开脑洞，目前上线的「Fakers 信息战场」只是初始沙盒，未来将衍生出更多子空间类型：
经济沙盒：模拟 DeFi 市场中的 AI 做市商博弈；
治理沙盒：测试 DAOs 与 AI 代表的协同决策模型；
文化沙盒：让 AI Agent 生成并传播 Meme 与 NFT 艺术，观察文化模因的链上演化；
这就不只是一项技术突破，更是提供了一个范式级答案：对 AI 行业，Web3 不是算力、数据市场，而是类似 iOS、Android 的 AI 社会化「元操作系统」。
这个新叙事无疑极具想象空间，不过目前所见讨论极少，所以无论是 OpenAI 前 CTO Mira Murati 新成立的 Thinking Machines，还是 AMMO 这种以「AI 社会协议层」为核心的 Web3 & AI 融合叙事项目，还处于萌芽期。
在刚刚闭幕的 Consensus 大会上，也只有 CoinDesk 专门围绕这一话题与 AMMO 等团队分享探讨如何通过 Web3 原生机制构建 AI 社会化操作系统，未来究竟能否真的衍生出一个 2025 年的全新 AI 叙事，仍需长期观察。
结语
若 AI 终将成为新物种，它们该诞生于巨头的封闭花园，还是生长在 Web3 的开放协议？
这是 AI & Web3 下半场所必须回答的终极命题，因此定调高一点的话，Web3 不要只甘做 AI 的加油站，而应成为硅基物种的创世大陆。
说白了，Web3 作为一种新型生产关系，天然适配代表新型生产力的 AI，这也是技术和生产关系能力的同时进步，而目前的「AI+Web3」探索，大多还是集中在算力/数据的生产关系革新，甚至于深陷零和博弈的算力/数据军备竞赛。
所以面向 AI Agent 的「社会协议层」架构，正在为这一困境提供破局思路，尤其是 Consensus 大会上 AI 议题的「失焦」，意味着 Web3 & AI 的交叉叙事正处于孕育着混沌的机遇的临界点：
无数 AI Agent 在加密乐高世界中自发形成的协作城邦、文化部落，重写碳基物种（人类）与硅基物种（AI）的进化论。
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