泡沫我们和投资人聊还是了聊从VC视风口角看

最近几个月，AI和Web3的碰撞在创投圈引发了不少讨论。作为一个长期关注这两个领域的观察者，我有幸参与了Future3 Campus与Footprint Analytics共同开展的研究项目。在这个过程中，我们采访了多位顶尖投资机构的代表，听到了很多有意思的观点。

AI如何赋能Web3数据？

Hashkey Capital的Harper给我留下了深刻印象。他提到目前主要有三种结合方式：第一种是让AI帮助开发者更高效地查询数据，比如用自然语言生成SQL语句。"想象一下，一个完全不懂编程的产品经理也能轻松获取链上数据，这绝对是个game changer。"他举例说，Dune Analytics已经在做这方面的尝试。

第二种更偏向用户体验优化，通过类似ChatGPT的对话界面让用户轻松获取信息。"比如你想知道某位KOL最近的喊单记录，或者某个安全事件对代币价格的影响，直接问就行。"不过Harper也坦言，这种方式的准确性还有待提高。

第三种是最具挑战性的，用AI整合链上链下数据，挖掘深度洞察。"这需要项目方具备强大的数据处理能力，目前能做到的不多。"说到这里，Harper笑着补充，"就像我常对创业者说的，在Web3做数据，既要又要还要，真的很难。"

Web3能给AI带来什么？

SevenX Ventures的Yuxing提出了一个独特视角："数据是AI的养料，而Web3的开放性恰好可以解决AI最大的痛点——黑箱问题。"他举了个生动的例子：之前某知名AI把人脸识别错了，就是因为训练数据缺乏多样性。"如果使用Web3上可验证的数据，这种尴尬完全可以避免。"

不过Yuxing也提醒，AI的黑箱问题很复杂。"有些算法就像魔术，连开发者都不知道它怎么得出结论。更可怕的是意识形态偏差，一旦训练数据有问题，输出就会带偏见。"说到这里，他表情变得严肃。

现实挑战：商业模式之困

Matrix Partners的子熹直言不讳："现在最大的问题是挣不到钱。"他分享了一个有趣的发现：很多数据公司的中小客户在熊市中突然消失了。"上个月还在付费，下个月就清零了，这种波动太可怕。"

Qiming Venture Partners的唐弈更加务实："目前很多AI+Web3项目都是噱头大于实质。"他认为加密货币数据产品还太早期，"就像还没学会走就想跑"。

投资人的选择标准

谈到具体的投资逻辑时，几位投资人不约而同地提到了"护城河"。"如果一个项目只是把现成的AI工具和链上数据简单拼接，那价值很有限。"Yuxing说，"真正有价值的是那些能创造独特数据源，或者能持续优化模型的项目。"

子熹分享了一个有趣的案例：他们投资的Questlab用区块链做数据标注众包。"传统标注公司很难覆盖专业领域，比如需要懂各国法律的标注员。而用区块链组织全球专业人士，这个问题就迎刃而解。"

未来展望：谨慎乐观

虽然面临诸多挑战，投资人们对长期发展还是持乐观态度。Harper认为Web3的AI发展会跟随Web2的脚步，"但需要找到真正适合区块链特性的应用场景"。

唐弈则提到了一些更前沿的构想："想象一下，AI机器人拥有自己的加密钱包，能自主赚钱来支付算力费用。虽然现在听起来像科幻小说，但这就是Web3+AI的终极愿景。"

采访结束后，我最大的感受是：这个领域既充满想象力，又需要脚踏实地。那些能够解决实际问题的项目，才最有可能穿越周期，迎来真正的爆发。正如一位投资人所说："在寒冬播种，才能在春天收获。"