2025 年，人工智慧與區塊鏈技術迅速融合，在多個產業創造新典範，並有望重塑數位經濟。這種結合運用 AI 計算能力和 Web3 去中心化架構，彌補各自的不足，並啟發嶄新創新空間。資產管理商 Bitwise 預測 ，AI 與加密貨幣結合，至 2030 年可為全球 GDP 增加高達 20 兆美元，展現各界對未來潛力的高度期待。
重要趨勢說明：
- 自 2022 年以來，AI 投資大幅成長，如今美國創投資金有 42% 投向 AI 公司，而兩年前僅 22%。
- 代表網路第三代、以區塊鏈為基礎的 Web3，透過透明與不可篡改的記錄，有助於解決 AI 「黑箱」問題。
- 儘管資料隱私與治理仍是最大挑戰，專家預計 AI 與加密結合將於 2030 年讓全球 GDP 增加數十兆美元。
Web3 的演進
先從基礎談起。
Web3 是網際網路的第三代，強調透過區塊鏈基礎設施實現去中心化與用戶擁有權，這與過去網路時代有顯著差異。Web1.0（1990 年代）是靜態的唯讀網站，Web2.0（2000~2010 年代）加入了互動與社群，但大企業壟斷用戶資料。
「Web3」一詞由以太坊共同創辦人 Gavin Wood 於 2014 年提出，並於 2021 年加密熱潮中大眾熟知。它的重點在於開源區塊鏈網絡取代企業伺服器，密碼學貨幣讓數位資產與社群治理成為可能。用戶可以在無需信任、不受授權限制的情境下，自由創新與交易。
Web3 的核心技術包含像比特幣與以太幣等加密貨幣作為點對點支付工具，以及可自動執行協議的智慧合約。2015 年以太坊發表智慧合約後，各類應用紛紛出現，如去中心化金融（DeFi）、數位所有權的 NFT 及分散式治理機構 DAO。
NFT 藝術作品於 2021 年拍賣破億美元，Facebook 也改名 Meta，將熱潮推向高峰，但 2022 年的市場修正後，大眾回歸理性。同時，Web3 基礎建設穩步提升，以太坊升級、替代鏈崛起及第二層網路改善交易速度。
到 2025 年，Web3 生態系已大幅成熟。
重要經驗顯示：去中心化釋放創意與新商業模式，但用戶體驗、治理與安全仍需大幅改善。而現今區塊鏈存有大量價值與數據，使用者對更易取用且更智能平台的需求漸增，為 AI 與 Web3 融合鋪路。
AI 自 ChatGPT 後的飛速蛻變
AI 已成為高科技產業新寵。
2022 年底，ChatGPT 推出，為人工智慧領域帶來劃時代重大突破，常被比喻為 iPhone 之於行動裝置的影響力。短短兩年間，生成式 AI 從邊緣技術變身為主流創新動力。
2024 年初，逾 75% 受訪企業表示已在一項商業功能運用 AI，65% 經常使用生成式 AI，幾乎較前一年翻倍。
這股熱潮來自技術躍進。像 OpenAI GPT-4 這類模型極大提升內容質感，Google、Anthropic 亦加入競爭。硬體需求爆炸，NVIDIA 顯卡搶手，一度帶動市值破兆。
傳統產業也積極導入 AI。金融業運用演算法偵測詐騙，管理投資組合；製造業靠 AI 機器人與預測維護；媒體業應用 AI 個人化內容；甚至政府機關也用 AI 提升公共服務。雲端服務更讓企業以 API 或租用伺服器輕鬆取得 AI 能力。
這速度驚人的擴張，也引發倫理、隱私與可靠性等關注。偏見演算法與失常聊天機器人等事件成為新聞話題，各地監管因應。歐盟制定 AI 法案設立規範標準，有些司法管轄區甚至暫時禁止某些 AI 用途以因應隱私風險。
AI 與 Web3 如何互補
2025 年的 AI 與 Web3 結合，展現兩者看似背離、實則能強強互補。AI 明顯提升去中心化應用的智慧與易用性。區塊鏈本來在用戶體驗上較弱，運算邏輯簡單；引入 AI 後，智慧合約與相關服務得以智能化、反應性更佳。
AI 演算法能分析即時資料，觸發複雜條件下的合約執行，讓合約判斷資訊後再決策。在去中心化金融領域，這代表自動化貸款合約可根據市場或用戶信評隨機調整條件。AI 介面協助用戶理解區塊鏈應用，將意圖轉為交易，並提供個人化協助，有效排除用戶體驗瓶頸，加速主流採用。
相反地，Web3 也能補足 AI 缺點。區塊鏈公開透明特性有助破解 AI「黑箱」問題，將訓練數據、參數及決策過程完整記錄於不可竄改帳本，產生可稽核的資料軌跡，讓監管者與用戶檢視 AI 的培訓歷程，確保其正確性。而基於區塊鏈的身份系統，能讓 AI 代理人綁定數位身份並記錄行為，當自動化 AI 逐漸代表人們行事時，此舉尤為關鍵。
Web3 的資料歸屬模式，也為 AI 帶來對中央化截然不同的替代方案。個人可在保有對資料掌控權的同時，貢獻數據供 AI 訓練，並以代幣獲取報酬。
儘管如此，挑戰也不容小覷。AI 需要龐大資料而區塊鏈天生公開，資料隱私成為主要隱憂。諸如聯邦學習、零知識證明等技術可望讓 AI 在不洩露敏感資訊下運作，但現階段仍在發展中。如何讓如 GDPR 等法規適用於資料不可逆修改的區塊鏈，也是一大監管難題。
Web3 世界的 AI 實際應用
金融服務的革新
去中心化金融（DeFi）被視為 AI 與 Web3 融合最具潛力領域之一。2025 年，AI 幫助 DeFi 更智能、更易用，不僅可評估信用風險、優化收益策略，還能自主管理交易。
機器人理財顧問全天候監測加密市場，依據用戶偏好及風險設定，自動調整資產配置。這些 AI 代理人像是迷你對沖基金，在鏈上透明運作，讓中小投資人也能享受過去專業機構才有的財務策略。
區塊鏈支付也受益於 AI。穩定幣——與法幣掛鉤之加密貨幣——自 2020 年流通 40 億美元，成長到 2024 年底近 2,000 億美元。結合 AI 的穩定幣網絡可自動執行複雜金融操作，比如公司可全自動化金流，AI 分析市場數據並自動撥付款項或採取避險措施。當條件達成即自動執行，有效提升效率且減少人為錯誤。
AI 也讓 Web3 平台能設計全新金融商品。例如參數型保險，任何特定條件發生時（如天災），AI 可自動即時判斷並啟動賠付，無需人工核保程序。這讓過去無法獲得金融服務的族群也能享有保險，例如新興市場農民遇上 AI 判斷之乾旱時即發放穩定幣理賠。
實務案例：
AI 與去中心化金融平台（DeFi）結合，如 Circle 的 USDC 穩定幣，能自動化穩定幣交易和智慧投資組合管理。Aave 和 MakerDAO 等項目也利用 AI 強化鏈上貸款、交易和風險評估等能力。
分散式治理進化
分散式自治組織（DAO）採用 AI 來強化協作與決策流程。DAO 傳統治理往往混亂，成員眾多討論與投票難以有效統整。AI 可分析社群平台的意見動向，在正式表決前快速掌握趨勢，並將冗長討論濃縮為重點摘要， reducing participation barriers.
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代理人本身也正成為DAO生態系中的參與者。實驗案例包括AI代理人獲得資助來開發投資策略，本質上在DAO監督下扮演基金經理的角色。在其他情境下，機器人會根據人類成員制定的指導方針，處理像是金庫再平衡、社群管理等例行性工作。
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.
金庫管理是AI展現價值的一個具體應用。許多DAO掌控大量資金，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自動分散資產或透過DeFi協議產生收益，同時遵循由社群定義的風險參數。
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，所有交易都記錄在鏈上，實現完整透明化。
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時採取謹慎態度，通常讓人類保持監督角色。透過讓AI負責執行策略、人類則保有政策制定與覆核權限，逐步建立信任。Web3的透明特性，使得AI行為可被追蹤，這點傳統企業AI往往無法做到——DAO中AI的每個鏈上行動，成員都能即時審計。
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和Compound，越來越多地運用AI工具進行金庫管理、治理分析和社群管理。值得注意的是，DAOstack已嘗試利用AI驅動的情感分析和自動化決策，來簡化治理流程並提升組織效率。
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.
以Web3為核心的創意經濟，正因AI導入而經歷轉型。越來越多藝術家和開發者運用AI工具，創作於區塊鏈網路上擁有、交易或體驗的內容，涵蓋視覺藝術、頭像系列、音樂、文學作品以及元宇宙環境等。
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就是典型表現。藝術家以特定風格或概念訓練AI模型，產生無限變化，並以獨特的代幣鑄造發行。
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.
國際大型拍賣行已證實這項趨勢，佳士得於2025年初舉辦首場AI生成藝術專場拍賣，雖然反應不一，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.
帶有內建AI功能的互動型NFT正逐漸出現，例如虛擬寵物或具AI人格的化身，擁有者可與之互動且隨時間進化。這讓NFT成為動態體驗，而非靜態收藏品。Web3遊戲也同樣利用AI，打造更真實的非玩家角色，能即興對話並根據玩家行動做出反應。
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.
Web3平台上，AI生成內容的市場正逐步建立，讓創作者能將AI生成的音樂鑄造成NFT，自動分潤給模型開發者與音樂人。有些DAO更委託AI模型產生智財，由社群成員共同管理授權於各種媒體，收益則以代幣分享。
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、工具與擁有者三者界線正以有趣的方式模糊。Web3能記錄對創作的貢獻，並經由智慧合約分配合理收益，有望解決AI藝術爭議，讓風格被AI參考的藝術家自動獲得補償。
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市場掀起浪潮，佳士得的首場AI藝術專拍，邀集如Refik Anadol和Art Blocks等平台與藝術家參與。包括Altered State Machine（ASM）在內的互動型NFT專案，正將AI嵌入NFT中，讓數位藏品實現動態互動與演化。
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遊戲正因AI導入而大幅提升，無論在遊戲世界內部或開發流程層面皆然。在遊戲內，AI推動非玩家角色與內容生成，使遊戲體驗更豐富。區塊鏈遊戲中的角色能記憶玩家互動並隨時間進化，將記憶資料儲存於NFT，營造客製化故事線。
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，能快速產製多樣化的場景、道具和對話。現今主流的遊戲引擎更內建AI工具，可產生貼圖、模擬物理，協助Web3遊戲達到媲美主流作品的視覺與劇情深度。
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正大幅降低區塊鏈遊戲的開發時間與成本。根據業界領袖觀察，AI協助產生程式碼、設計美術、測試缺陷，過去一年內的製作時程壓縮約65%。這讓小型工作室可以利用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。一位行動遊戲開發者甚至運用AI於一夜間模擬成千上萬種玩家策略，優化代幣獎勵體系，而這過去需動用龐大測試團隊。
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亦在提升邊玩邊賺型遊戲的經濟系統。玩家賺取現實收益的生態十分複雜，AI建模透過分析玩家數據，預測虛擬經濟對變動的反應，協助設計師維持穩定。
AI can personalize financial experiences, offering newer players accessible quests with reasonable rewards while directing veterans toward community events that sustain engagement.
AI亦能個人化財務體驗，為新手配發入門任務與合理報酬，並引導資深玩家參與維繫黏著度的社群活動。
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遊戲平台正利用AI強化遊玩體驗，包含具適應性的NPC及生成型內容。Axie Infinity及多間以Unreal Engine 5打造的鏈遊新作，也導入先進AI工具，帶來更豐富、個人化的遊戲體驗。
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融合的根本領域，包括提升區塊鏈網路以及運用Web3原則讓AI開發本身去中心化。計算能力即是一大例證：AI模型訓練需龐大運算資源，過去僅科技巨頭具備。而加密貨幣挖礦則促成了全球分布的大型電腦網路，這些資源時常閒置。
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.
去中心化運算市場應運而生，填補這道鴻溝。這類網路讓礦工或數據中心出租閒置GPU給AI研究者，區塊鏈系統處理支付。由此產生無需仰賴單一業者的「分布式超級電腦」，符合Web3反壟斷理念，並為礦工帶來新收益。
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.
資料集同樣走向去中心化。Web3數據市集讓數據供應者可販售AI訓練存取權，所有交易皆有區塊鏈記錄，形成可稽核軌跡，說明哪些數據訓練了哪些AI模型，有助於解決透明度疑慮。有機構正在嘗試於鏈上紀錄「模型溯源」，每個AI模型的更新皆像軟體版本控管一般存證。
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.
加密基礎設施因導入AI而安全提升。區塊鏈交易匿名且不可逆，引來傳統監控難以察覺的詐騙。交易所與協議以機器學習模型即時掃描交易，標示異常與可疑行為。這類系統甚至可在交易執行前，透過模擬其影響，辨識帳號遭盜用或防堵閃電貸攻擊。
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.
區塊鏈也被用來保障AI系統安全。隨著模型成為珍貴資產，其完整性驗證相當重要。可以用區塊鏈替模型參數加蓋時戳與雜湊，創建難以竄改的指紋。由此產生了實驗性的「AI模型NFT」，用以代表特定版本模型的所有權，甚至可內嵌智能合約，自動向原創者支付版稅。
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及Ocean Protocol等專案，為區塊鏈上的GPU計算與AI資料分享樹立去中心化市集典範。另一方面，包含幣安在內的交易所，運用機器學習強化區塊鏈安全、詐騙偵測與基礎設施韌性，提升整體加密生態系的用戶保障。
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的交會在2025年持續推進，早期炒作漸轉為實際落地。上述案例展現了金融、治理、創意、遊戲與基礎設施等多方面的具體進展。
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.
機構參與正影響發展路徑。金融組織雖對這兩項技術皆持審慎態度，但現正探索結合應用以解決長期問題。顧問公司為客戶策劃供應鏈、身分管理等整合策略。甚至政府也運用區塊鏈，保障AI分析所需的公共數據安全。監理機關也趨向全面性思考，認識到AI-Web3應用同時橫跨多元領域。
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.
這個交匯點正促成產業標準及合作。原本各自為政的技術社群，逐漸整合專業，跨領域研究如區塊鏈激勵聯邦學習、AI優化共識演算法等議題。
Looking ahead 3-5 years, several scenarios appear plausible. Consumer applications combining Web3 and AI might achieve mainstream adoption,perhaps as personal assistants managing digital assets and identity while preserving data ownership. Enterprise adoption could see significant portions of global supply chains tracked on blockchain and optimized by AI systems. Financial infrastructure might blend central bank digital currencies with decentralized finance through AI integration.
或許作為個人助理，協助管理數位資產與身份，同時保護資料所有權。企業採用方面，全球供應鏈的重要部分可能會透過區塊鏈追蹤，並由人工智慧系統優化。金融基礎設施則有可能透過人工智慧的整合，將中央銀行數位貨幣與去中心化金融結合。