到 2025 年，人工智慧與區塊鏈技術迅速融合，於多產業創造新典範，並預期將重塑數位經濟格局。這項結合匯集了 AI 的強大運算力與 Web3 的去中心化架構，解決雙方的技術侷限，同時開創全新創新可能。資產管理公司 Bitwise 預測，AI 與加密貨幣攜手，最快可在 2030 年為全球 GDP 增加 20 兆美元，彰顯這波融合蘊含的巨大潛力。
必知重點：
- 自 2022 年起，AI 投資大幅激增，美國創投資金有 42% 流向 AI 企業，相較兩年前僅為 22%。
- Web3 代表以區塊鏈為基礎的第三代網路科技，透過透明且不可竄改的紀錄，為 AI 的「黑箱」問題帶來解方。
- 專家預計，雖然面臨數據隱私與治理等挑戰，AI 與加密貨幣的結合有望為全球 GDP 再添 20 兆美元。
Web3 的演進
讓我們從基礎談起。
Web3 代表網際網路的第三個世代，強調去中心化與用戶擁有權，依託區塊鏈基礎架構，與前代網路大異其趣。90 年代的 Web1.0 以靜態資訊為主，Web2.0（2000 至 2010 年代）則引進互動與社群，卻被科技巨頭壟斷資料。
「Web3」一詞由以太坊共同創辦人 Gavin Wood 於 2014 年提出，2021 年加密熱潮時開始受到關注。其基礎建立於開源區塊鏈網絡，用加密代幣實現數位資產擁有權與社群治理，不再依賴傳統企業伺服器。這些系統促成去信任化交易與無需中介的創新。
支撐 Web3 的關鍵技術包含用於點對點支付的比特幣、以太幣，以及可自動執行合約條款的智慧合約。2015 年以太坊推出時，引入智慧合約，擴展應用至去中心化金融協議、NFT 數位資產權，以及 DAO 去中心化組織治理。
2021 年 NFT 作品賣出天價、Facebook 改名為 Meta，將熱潮推至高峰。但 2022 年市場修正後，預期轉趨理性。這段波動期內，Web3 基礎設施依然持續進步，包括以太坊升級、其他公鏈快速成長，以及 L2 區塊鏈強化交易速度。
到 2025 年，生態系更加成熟。
關鍵教訓逐漸顯現：去中心化雖激發創意與新商業模式，但用戶體驗、治理與安全仍須大幅改進。這也為 AI 融合奠定基礎，當區塊鏈已儲存大量價值與數據時，各界亟需讓資源變得更智慧且易於運用的工具。
AI 自 ChatGPT 以來的快速變革
現在迎來科技新霸主——人工智慧。
ChatGPT 於 2022 年底問世，被譽為 AI 領域的 iPhone 時刻，大幅推動生成式 AI 從利基技術，成為產業創新的主流動能。
2024 年初，逾 75% 的受訪企業表示至少有一項業務導入 AI，65% 經常運用生成式 AI，為前一年近兩倍。
這波爆炸性成長起因於技術突破。像 OpenAI 的 GPT-4 讓 AI 生成內容更精細，Google、Anthropic 等競爭者加入戰局。硬體則成為關鍵戰場，NVIDIA 顯示卡需求爆棚，公司市值甚至一度突破一兆美元。
傳統產業同樣積極擁抱 AI。金融機構用演算法偵測詐騙與投資組合管理，製造業靠 AI 機器人做預測維護，媒體公司則借助 AI 提升內容個人化，甚至政府機關也依賴 AI 處理公共服務。雲端運算也讓 AI 模型便於存取，可透過 API 或調校使用租用主機。
快速發展同時，也引發道德、隱私與可靠性疑慮。AI 偏見、機器人失誤屢見報端，引來監管機構高度關注。歐盟制訂 AI 法案，各地也有地區性暫時禁止特定 AI 應用以保障隱私。
AI 與 Web3 如何優勢互補
到 2025 年，AI 和 Web3 的結合，充分展現強大綜效，雖然 AI 偏重大型集中資料，而 Web3 主張去中心化，看似矛盾，卻能提升去中心化應用的智慧與易用性。傳統上區塊鏈操作不易、邏輯較單純，但與 AI 整合後，能打造更智慧的智慧合約和反應靈敏的服務。
AI 能即時分析資料，觸發智慧合約執行複雜條件，自動將資訊運算納入合約決策。去中心化金融應用中，自動貸款合約可依市場變化或用戶信用狀況自動調整條款。AI 驅動的介面協助用戶完成區塊鏈交易、將意圖翻譯為操作指令並提供個人化建議，進一步降低大眾採用障礙。
反過來說，Web3 也能補足 AI 弱點。區塊鏈的透明性，有助克服 AI「黑箱」問題，將訓練資料、參數與決策過程記錄於不可竄改的帳本，提供可驗證的查核痕跡，便於監管與用戶追查 AI 起源。區塊鏈身份系統也能為 AI 代理人建立可查證數位身份，對於未來 AI 以自主身分進行交易尤其重要。
Web3 對資料擁有權的處理方式，也提供去中心化典範。不同於科技業壟斷，個人能自行掌控資料，並將數據分享給 AI 訓練，同時透過代幣獲得補償。
儘管前景可期，尚存不少挑戰。AI 需大量數據，而區塊鏈公開透明，數據隱私成為重大難題。聯邦學習、零知識證明等方法，或許能讓 AI 在不曝光敏感資料下運算，但技術仍待突破。監管合規層面亦難以釐清，當個資永遠記錄於鏈上時，如 GDPR 等法令該如何適用。
AI 在 Web3 的實際應用
金融服務大轉型
去中心化金融是 AI 與 Web3 結合最具潛力的領域之一。2025 年，AI 讓 DeFi 更加智慧、普及，能評估信用風險、優化收益策略並自動執行交易。
Robo-advisor 機器理財可 24 小時監控市場，根據用戶設定的參數與風險偏好調整資產組合。這些 AI 智能代理如同微型對沖基金，實現透明化鏈上運作，讓小額投資人也能參與進階理財策略。
區塊鏈支付也因 AI 加持而進化。穩定幣——與法幣掛勾的加密貨幣——從 2020 年流通的 40 億美元，飛升到 2024 年底將近 2,000 億美元。AI 若進一步導入穩定幣網絡，將可自動化複雜財務操作。企業得以藉由 AI 監控市場，根據數據自動執行付款與避險，打造更高效率又減少錯誤的智慧金融系統。
AI 也讓 Web3 誕生嶄新金融商品。參數式保險結合 AI 分析外部數據，當特定條件出現即可自動賠付。這讓不足保險保障的族群也能享微型保險，例如農民遇到 AI 偵測到乾旱時，系統立即用穩定幣自動理賠，無須繁複文件流程。
實際案例：
AI 已導入 DeFi 平台，如 Circle 的 USDC 穩定幣，可實現即時、由 AI 驅動的穩定幣交易與智慧投組管理。Aave、MakerDAO 等項目也運用 AI 強化鏈上借貸、交易與風險評估能力。
去中心化治理新進化
去中心化自治組織（DAO）利用 AI 強化協作與決策。傳統 DAO 治理易陷入混亂，成千上萬的成員參與討論與表決。AI 能提前分析社群平台的氛圍，在正式投票前彙整意見，並將冗長討論轉為重點摘要，減輕參與負擔。 AI agents themselves are becoming participants in DAO ecosystems. Experiments include AI agents receiving grants to develop investment strategies, essentially functioning as fund managers under DAO oversight. In other cases, bots handle routine tasks like treasury rebalancing or community moderation according to guidelines established by human members.
AI 代理人本身正逐漸成為 DAO 生態系統的參與者。有實驗讓 AI 代理人獲得資助，用於開發投資策略，本質上是在 DAO 監督下扮演基金經理的角色。在其他情境下，機器人則依照人類成員制定的指導原則，負責處理資金庫重分配或社群管理等日常工作。
Treasury management represents a concrete application where AI demonstrates value. Many DAOs control significant funds, sometimes exceeding $100 million in crypto assets. AI-based portfolio management tools can automatically diversify assets or generate yield through DeFi protocols while adhering to community-defined risk parameters.
資金庫管理是一個 AI 可展現價值的具體應用方向。許多 DAO 掌控的資金規模龐大，有時甚至超過一億美元的加密資產。基於 AI 的投資組合管理工具，能在遵循社群設定的風險參數下，自動進行資產分散或透過 DeFi 協議產生收益。
These agents follow encoded rules with all transactions logged on-chain, providing complete transparency.
這些代理人依據編碼規則運作，所有交易都記錄於區塊鏈上，確保完全透明。
Organizations approach AI integration cautiously, typically keeping humans in supervisory roles. Trust develops by allowing AI to execute strategies while humans retain policy-setting authority and override capabilities. Web3's transparency makes AI actions traceable in ways traditional corporate AI often isn't—every on-chain action by a DAO's AI can be audited by members in real-time.
組織在導入 AI 上態度審慎，通常仍由人類負責監督角色。信任是透過讓 AI 執行策略，而人類保有政策制定及覆核權來建立。Web3 的透明性讓 AI 的行為可追蹤，這是在傳統企業 AI 裡常見不到的——DAO 內 AI 的鏈上行動皆可被成員即時稽核。
In the real world:
Decentralized Autonomous Organizations (DAOs), like Aragon and Compound, are increasingly employing AI tools for treasury management, governance analytics, and community moderation. Notably, DAOstack has experimented with AI-driven sentiment analysis and automated decision-making to streamline governance processes and improve organizational efficiency.
在現實世界中：
去中心化自治組織（DAO）如 Aragon 與 Compound，越來越常運用 AI 工具來進行資金庫管理、治理分析與社群管理。值得注意的是，DAOstack 曾實驗以 AI 驅動的情感分析與自動化決策，以簡化治理流程及提升組織效能。
Creative Economy Innovations
The creative economy built around Web3 is undergoing transformation through AI integration. Artists and developers increasingly use AI tools to generate content that is owned, traded, or experienced on blockchain networks. This spans visual art, profile-picture collections, music, literary works, and metaverse environments.
圍繞 Web3 所建構的創意經濟，正在 AI 的整合下持續轉型。藝術家與開發者越來越頻繁地運用 AI 工具創作各種內容，並將之在區塊鏈網路上擁有、交易乃至體驗，涵蓋了視覺藝術、頭像收藏、音樂、文學作品與元宇宙環境等多種形式。
Generative art NFTs represent a notable manifestation. Artists train AI models on specific styles or concepts, producing endless variations that can be minted as unique tokens.
生成式藝術 NFT 是一個顯著的體現。藝術家以特定風格或概念訓練 AI 模型，產生無窮盡的變體，每一件都能鑄造成獨特的代幣。
Major auction houses have validated this trend, with Christie's holding its first auction dedicated to AI-generated art in early 2025, achieving over $700,000 in sales despite mixed results.
主流拍賣公司也證實了這股潮流，像佳士得於 2025 年初舉辦首次專為 AI 生成藝術設立的拍賣會，即使結果好壞參半，仍創下超過 70 萬美元的銷售額。
Interactive NFTs are emerging with embedded AI functionality. Examples include virtual pets or avatars with AI personalities that owners can interact with, evolving over time. This makes NFTs dynamic experiences rather than static collectibles. Web3 games similarly incorporate AI to create more realistic non-player characters capable of improvising dialogue and adapting to player actions.
帶有 AI 功能的互動式 NFT 正在興起。例如具備 AI 個性的虛擬寵物或虛擬分身，持有者可以與其互動且隨時間演化。這讓 NFT 成為動態體驗，而非單純的靜態收藏品。Web3 遊戲也類似地整合 AI，打造更擬真的非玩家角色，能即興對話並適應玩家行動。
AI-generated content marketplaces are developing on Web3 platforms, allowing creators to mint AI-generated music as NFTs with automatic royalty distribution to both model creators and musicians. Some DAOs commission AI models to generate intellectual property that community members collectively manage and license across media formats, with revenue shared through tokens.
AI 生成內容市集正在 Web3 平台上發展，創作者能將 AI 所產生的音樂鑄造成 NFT，並自動將版稅分配給模型開發者與音樂人。一些 DAO 還會委託 AI 產生智慧財產，讓社群集體管理與授權多種媒體形式，並以代幣分配收益。
The boundaries between creator, tool, and owner are blurring in fascinating ways. Web3 can record contributions to creative works and use smart contracts to allocate appropriate revenue shares. This potentially addresses controversies around AI art by automatically compensating artists whose styles influence AI outputs.
創作者、工具與擁有者之間的界線正以令人著迷的方式變得模糊。Web3 可記錄每項創作的貢獻者，並透過智能合約分配相應收益，有潛力解決 AI 藝術相關的爭議，例如自動補償那些風格被 AI 參考的藝術家。
In the real world:
AI-generated art is making waves in the NFT market, highlighted by Christie’s first dedicated AI art auction featuring artists like Refik Anadol and platforms like Art Blocks. Interactive NFT projects, including Altered State Machine (ASM), are embedding AI into NFTs, allowing dynamic interactions and evolving digital collectibles.
在現實世界中：
AI 生成藝術正在 NFT 市場掀起熱潮，佳士得首次舉辦專場 AI 藝術拍賣，聚焦 Refik Anadol 等藝術家與 Art Blocks 等平台。包括 Altered State Machine（ASM）在內的互動 NFT 項目，正在將 AI 功能嵌入 NFT 中，使數位收藏品具備動態互動與演化能力。
Gaming Ecosystem Advancement
Web3 gaming is experiencing significant enhancement through AI integration, with improvements both within game worlds and in development processes. Inside games, AI powers non-player characters and content generation, creating richer experiences. Characters in blockchain games can remember player interactions and evolve over time, with memories stored as data attached to NFTs, creating personalized gameplay narratives.
Web3 遊戲正透過 AI 整合獲得顯著提升，不僅遊戲世界本身精彩度提高，開發流程也更加高效。遊戲內，AI 驅動非玩家角色與內容生成，帶來更豐富的體驗。區塊鏈遊戲中的角色能記住玩家互動、隨時間成長，並將這些記憶以資料形式綁定在 NFT 上，創造專屬於玩家的劇情體驗。
Game studios utilize generative AI for procedural content creation, rapidly producing diverse landscapes, items, and dialogue. Industry-standard game engines now include built-in AI tools for generating textures and simulating physics, helping Web3 games achieve visual and narrative depth comparable to mainstream titles.
遊戲工作室運用生成式 AI 進行程序內容創作，快速產出各式場景、物品與對話。產業標準的遊戲引擎現已內建 AI 工具，能生成材質、模擬物理效果，幫助 Web3 遊戲在視覺與敘事層面媲美主流遊戲。
AI is dramatically reducing development time and costs for blockchain games. According to industry leaders, AI-assisted development—generating code snippets, designing artwork, testing for bugs—has cut production timelines by approximately 65% over the past year. This enables smaller studios to compete effectively by using AI for labor-intensive tasks like character animation or economy balancing. One mobile developer described using AI to simulate thousands of player strategies overnight to optimize token reward systems, work that would traditionally require extensive testing teams.
AI 大幅減少區塊鏈遊戲的開發時間與成本。據產業領袖表示，AI 協助開發（如產生程式碼、設計美術、測試錯誤）讓製作時程於過去一年內縮短約 65%。這使小型工作室可運用 AI 完成角色動畫或經濟平衡等勞力密集任務，有效與大廠競爭。有位手機遊戲開發者表示，他們運用 AI 在一夜之間模擬數千種玩家策略，優化代幣獎勵系統，這在過去需龐大的測試團隊才能辦到。
AI is also improving economic systems within play-to-earn games. Balancing economies where players earn real value presents complex challenges—AI modeling predicts how virtual economies respond to changes by analyzing player data, helping designers maintain stability.
AI 也在改善「邊玩邊賺」遊戲中的經濟系統。讓玩家獲得真實價值的虛擬經濟平衡極其複雜，運用 AI 建模可以分析玩家數據、預測經濟變動反應，協助設計者維持系統穩定。
AI can personalize financial experiences, offering newer players accessible quests with reasonable rewards while directing veterans toward community events that sustain engagement.
AI 能個人化財務體驗，為新手玩家提供容易完成且獎勵合理的任務，同時將資深玩家引導至維持社群活躍的活動。
In the real world:
Web3 gaming platforms such as Illuvium and Immutable are leveraging AI to enhance gameplay with adaptive NPCs and procedurally generated content. Axie Infinity and upcoming blockchain-based games from studios using Unreal Engine 5 integrate advanced AI tools for richer, more personalized player experiences.
在現實世界中：
Illuvium、Immutable 等 Web3 遊戲平台運用 AI 強化遊戲體驗，讓 NPC 更具適應性並程序生成內容。Axie Infinity 以及採用 Unreal Engine 5 開發的新區塊鏈遊戲也紛紛整合先進 AI 工具，提升玩家專屬感與遊戲深度。
Infrastructure and Security Developments
Behind-the-scenes infrastructure represents a foundational area where AI and Web3 are converging. This includes enhancing blockchain networks and using Web3 principles to decentralize AI development itself. Computing power illustrates this synergy. AI model training requires immense computational resources, traditionally limited to major tech companies. Meanwhile, cryptocurrency mining has created globally distributed high-powered computer networks that are often underutilized.
幕後基礎建設是 AI 與 Web3 匯聚的根本領域，涵蓋區塊鏈網路的強化以及應用 Web3 原則去中心化 AI 發展。運算能力正好體現兩者的協同效應。AI 模型訓練需大量運算資源，過往多掌握在大型科技公司手中；與此同時，加密貨幣挖礦已建立覆蓋全球的高效能電腦網路，卻常常未被充分利用。
Decentralized compute marketplaces have emerged to bridge this gap. Networks allow crypto miners and data centers to rent excess GPU capacity to AI researchers, with blockchain-based systems handling payments. This creates distributed "supercomputers" without reliance on single providers, aligning with Web3's anti-monopoly philosophy while offering miners alternative revenue streams.
為縮短這落差，去中心化算力市集應運而生。這些網路允許礦工與資料中心將多餘 GPU 賣給 AI 研究者，並以區塊鏈系統處理付款，打造不依賴單一廠商的分散式「超級電腦」，契合 Web3 反壟斷精神，同時提供礦工新收益來源。
Similar decentralization is occurring with datasets. Web3 data marketplaces enable providers to sell access to datasets for AI training, with all transactions recorded on blockchain. This creates auditable trails showing which data trained specific AI models, addressing transparency concerns. Several organizations are exploring "model provenance" on blockchain, where each AI model update is recorded like a software repository commit.
資料集的去中心化也同步展開。Web3 數據市集讓提供者可銷售資料集用於 AI 訓練，所有交易都記錄於區塊鏈，產生可稽核紀錄，明確標示哪些資料訓練了哪些 AI 模型，回應透明度疑慮。有組織正探索於鏈上記錄「模型產地」，每次 AI 模型的更新都像軟體倉庫提交一般被紀錄。
Security within crypto infrastructure benefits from AI deployment. The anonymous, irreversible nature of blockchain transactions has attracted fraudulent activity that traditional monitoring struggles to detect. Exchanges and protocols employ machine learning models to analyze transactions in real-time, flagging anomalies and suspicious patterns. These systems can identify potential account compromises or prevent attacks like flash loans by simulating transaction impacts before execution.
加密基礎設施的安全防護因 AI 部署而大幅受惠。區塊鏈交易匿名且不可逆，吸引許多詐騙行為，傳統監控很難察覺。交易所與協議運用機器學習模型即時分析交易，標示異常與可疑模式，能在執行前模擬結果，以識別帳戶被盜存風險或預防閃電貸攻擊。
Blockchain is similarly securing AI systems. As models become valuable intellectual property, verifying their integrity becomes crucial. Blockchain can timestamp and hash model parameters, effectively creating tamper-evident fingerprints. This has spawned experimental "AI model NFTs" representing ownership of specific AI versions, potentially including smart contracts that automatically compensate original creators through royalties.
區塊鏈同樣可以守護 AI 系統安全。隨著模型成為具價值的智慧財產，驗證其完整性愈發重要。區塊鏈可為模型參數時間戳並加密雜湊，相當於製作難以篡改的指紋。這催生出實驗性的「AI 模型 NFT」，代表特定 AI 版本的擁有權，甚至可包含自動支付原開發者權利金的智能合約。
In the real world:
Projects like Render Network, Bittensor, and Ocean Protocol exemplify decentralized marketplaces providing GPU computing power and AI data-sharing services on blockchain. Meanwhile, exchanges including Binance employ machine learning to bolster blockchain security, fraud detection, and infrastructure resilience, enhancing user protection across crypto ecosystems.
在現實世界中：
Render Network、Bittensor 與 Ocean Protocol 等項目就是去中心化市集的代表，為區塊鏈生態系提供 GPU 算力與 AI 數據共享服務。另一方面，Binance 等交易所則透過機器學習強化區塊鏈安全、詐騙偵測與基礎建設韌性，提升整體加密生態的用戶防護。
The Future of AI-Web3 Convergence
As the AI-Web3 intersection progresses through 2025, early hype is transitioning toward practical implementation. The use cases examined demonstrate tangible progress across finance, governance, creativity, gaming, and infrastructure.
隨著 AI 與 Web3 的交匯於 2025 年持續推進，早期話題熱潮正逐步轉向實務應用。上述各種情境，已在金融、治理、創意、遊戲與基礎建設等領域展現出實質進展。
Institutional involvement is shaping developmental trajectories. Financial organizations initially cautious about both technologies are exploring combined applications for longstanding problems. Consulting firms advise clients on integrated strategies for supply chains and identity management. Even governments are utilizing blockchain to secure public data for AI analysis. Regulatory approaches are becoming more holistic, recognizing that AI-Web3 applications span multiple domains simultaneously.
機構參與正左右著技術發展的走向。原先對這兩種技術都採保守立場的金融機構，現已陸續尋求結合應用以解決長久議題。顧問公司也開始協助導入於供應鏈和身份管理等領域。甚至連政府部門都利用區塊鏈保護公有數據，再交給 AI 進行分析。監管方式正趨向更整合全面，理解到 AI-Web3 應用可同時跨足多個領域。
Industry standards and collaborations are emerging at this intersection. Technical communities that historically operated separately are increasingly combining expertise, with interdisciplinary research exploring topics like blockchain incentives for federated learning or AI-optimized consensus algorithms.
產業標準與協同合作正在此領域浮現。過去各自為政的技術社群，如今愈發跨界交流，展開區塊鏈激勵聯邦式學習、AI 最佳化共識機制等跨學科研究。
Looking ahead 3-5 years, several scenarios appear plausible. Consumer applications combining Web3 and AI might achieve mainstream adoption, perhaps as personal
展望未來三到五年，多種情境皆有可能實現。結合 Web3 與 AI 的消費型應用，或許能達到主流普及，例如作為個人…助手管理數位資產與身份，同時保護數據所有權。企業採用後，全球供應鏈的重要部分可能會在區塊鏈上被追踪，並由人工智慧系統最佳化。金融基礎設施則有可能通過人工智慧整合，將中央銀行數位貨幣與去中心化金融相結合。