“Apakah anda memelihara udang karang?” Baru-baru ini, ketika Web3er menyapa, kemungkinan besar mereka akan mengucapkan ini.
Pada awal 2026, selepas robot di Perayaan Tahun Baru Cina mencipta kehebohan, agen AI generasi baharu seperti OpenClaw menjadi mainan baharu di kalangan komuniti teknologi. Ada yang menggunakan AI untuk perkhidmatan pelanggan, ada yang menggunakan AI untuk menulis kod, dan ada yang cuba menggunakan agen untuk mensimulasikan keseluruhan “pekerja digital”. Konsep “syarikat seorang diri” yang sering disebut di pelbagai platform internet baru-baru ini merujuk kepada seseorang yang mampu menjalankan tugas yang sebelum ini memerlukan sebuah pasukan kecil, hanya dengan satu aliran kerja AI.
Di sisi Web3, tentu saja tidak diam. Jika anda lebih banyak memperhatikan media industri baru-baru ini, anda akan melihat banyak projek mulai fokus pada AI Agent. Ada yang mengkaji bagaimana Agent boleh memanggil aset atau kontrak di rantai secara langsung, ada yang membina infrastruktur pembayaran, identiti, atau kewangan untuk Agent, ada yang membincangkan "sistem ekonomi Agent", di mana AI boleh menyertai rangkaian seperti pengguna, dan ada pula yang kembali mengumumkan slogan baharu "Web4.0".
Melihat di sini, sebenarnya terasa sangat familiar.
Dikatakan bahawa dunia fesyen adalah satu putaran, tetapi siapa sangka dunia teknologi (atau dunia kripto) juga begitu. Masih ingat ketika pasaran bear bermula pada 2022, ChatGPT tiba-tiba menjadi popular, dan AI segera menjadi topik yang dibincangkan oleh semua orang. Dunia Web3 tentu tidak tinggal diam, dan dengan cepat muncul banyak konsep baharu seperti AI Agent, pedagang AI, strategi automatik, dan sebagainya—seolah-olah sekadar berkaitan dengan AI, sudah boleh menceritakan kisah baharu. Tetapi keramaian ini tidak berlangsung lama. Apabila pasaran kripto kemudian bangkit semula, perhatian orang dengan cepat kembali kepada Crypto itu sendiri.
Dan pada separuh kedua tahun 2025 ini, pasaran kripto sekali lagi menunjukkan tanda-tanda bearish, sehingga Web3 mulai mencari konsep baru untuk diambil alih.
Namun, menurut Portal Labs, masalahnya justru berada di sini. Apabila sebuah narasi menjadi popular, banyak pasukan kewirausahaan Web3 sebenarnya tidak membuat keputusan teknikal atau perniagaan, tetapi membuat keputusan naratif: apapun konsep yang sedang popular, mereka akan membuatnya. Kemudian mereka jatuh—
Banyak pasukan baru menyedari semasa benar-benar meneruskan projek bahawa konsep boleh dibina dengan cepat, tetapi produk sukar dilaksanakan. Di mana pengguna? Apakah skenario spesifiknya? Apa yang menjadi sumber pendapatan berterusan? Bolehkah mendapat pelaburan? Masalah-masalah ini sering muncul secara beransur-ansur selepas projek dijalankan selama beberapa masa.
Apabila semangat mereda, yang sering tinggal di pasaran ialah pelbagai projek yang belum berjaya dilaksanakan. Ada produk yang terperangkap di peringkat demo, ada yang berjaya dilancarkan tetapi gagal menarik pengguna, dan ada pula yang hilang bersama naratifnya. Pada awalnya, ia kelihatan seperti saluran baharu yang terbuka, tetapi apabila dilihat semula selepas beberapa masa, sebenarnya sedikit sahaja yang bertahan.
Oleh itu, sama ada meneruskan pengembangan dalam Crypto atau beralih ke AI, menjadi satu masalah. Jika memilih yang pertama, pasaran tidak baik, dan pelaburan tidak pasti memberi pulangan; jika memilih yang kedua, tiada dasar yang kukuh. Ambang teknikal, struktur tenaga kerja, dan persekitaran persaingan AI berbeza daripada Web3. Banyak pasukan yang telah membina stak teknologi, pengalaman produk, dan sumber komuniti mereka selama beberapa tahun terakhir berdasarkan sistem Crypto. Jika beralih sepenuhnya ke AI, ia bermaksud memasuki litar yang benar-benar asing. Hampir semua aspek—keupayaan model, sumber data, hingga pasukan kejuruteraan—perlu dibina semula.
Lebih realistik, lanskap AI sendiri sudah sangat sesak. Baik syarikat model besar, perusahaan internet tradisional, mahupun ramai pasukan permulaan, semuanya telah melaburkan sumber yang besar dalam bidang ini. Bagi satu pasukan permulaan yang asalnya bergerak dalam Web3, jika hanya memasuki pasaran ini kerana peralihan naratif, ia akan dengan mudah mendapati bahawa ia tidak mempunyai kelebihan teknikal mahupun sumber industri.
Sebenarnya, bagi banyak pasukan kewirausahaan Web3, masih terdapat satu jalan yang boleh dilaksanakan. Tidak perlu berpindah sepenuhnya ke AI, tetapi terus mengikuti jalan Web3 sendiri sambil memikirkan apa keupayaan yang boleh disumbang oleh Crypto ke dalam sistem AI.
Jika anda memerhatikan dengan teliti perkembangan AI semasa ini, anda akan mendapati bahawa banyak elemen utama masih belum sepenuhnya diselesaikan.
Yang paling jelas ialah data. Model menjadi semakin kuat, tetapi dari mana data latihan berasal, sama ada data tersebut boleh dipercayai dan patuh kepada peraturan, terutamanya bagaimana AI Agent dapat mencapai penyesuaian 1v1, masalah-masalah ini belum mempunyai mekanisme yang baik. Bagi AI yang bergantung kepada latihan data berskala besar, ini merupakan masalah asas yang telah lama wujud.
Sebagai contoh, identiti dan kerjasama. Apabila Agen AI mula terlibat dalam pelaksanaan tugas, perdagangan automatik, atau bahkan keputusan pengurusan, Agen-agen tersebut sendiri memerlukan identiti, kebenaran, dan peraturan kerjasama. Siapa yang boleh memanggil Agen tertentu? Bagaimana Agen-Agen tersebut membahagikan tugas? Bagaimana pengiraan dilakukan selepas pelaksanaan tugas? Masalah-masalah ini, pada dasarnya, berkaitan dengan identiti dan pembahagian nilai dalam rangkaian terbuka.
Masih ada masalah pembayaran. Apabila Agen AI mula memanggil perkhidmatan, mendapatkan data, atau melaksanakan tugas secara autonomi dalam rangkaian, ia bermakna ia memerlukan sistem pembayaran mikro yang boleh disetel secara automatik. Namun, dalam sistem internet tradisional, struktur pembayaran seperti ini sukar untuk diwujudkan.
Semua ini kelihatan seperti masalah AI, tetapi banyak penyelesaian sebenarnya sudah wujud dalam sistem teknologi Crypto. Baik itu jaringan insentif data, sistem identiti atas rantai, atau jaringan pembayaran terbuka, semuanya merupakan arah yang telah lama dieksplorasi oleh Web3 dalam beberapa tahun terakhir.
Jika pasukan usaha Web3 benar-benar bercadang untuk mencuba arah-arah ini, ada beberapa perkara yang perlu dipikirkan terlebih dahulu.
Yang pertama perlu dilihat ialah kemampuan teknikal pasukan itu sendiri. Projek Web3 yang berbeza mempunyai perbezaan besar dalam pengalaman teknikal mereka. Sesetengah pasukan mahir dalam protokol on-chain, sesetengah telah lama bekerja dalam rangkaian data, dan ada yang lebih fokus pada produk lapisan aplikasi. Jika pasukan tersebut telah lama berfokus pada infrastruktur berkaitan data, seperti pengumpulan data, ekstraksi data, atau pasaran data, maka pengembangan lapisan data berdasarkan AI akan menjadi lebih semulajadi, contohnya rangkaian sumbangan data, sumber data yang boleh disahkan, atau pasaran data yang boleh diinsentifkan untuk model. Jika pasukan asalnya lebih fokus pada protokol atau infrastruktur on-chain, maka boleh mempertimbangkan untuk membina persekitaran operasi AI Agent, seperti identiti on-chain Agent, pengurusan keizinan, protokol pelaksanaan tugas, atau menyediakan kemampuan penyelesaian dan pembayaran automatik untuk Agent. Manakala bagi pasukan yang sudah berfokus pada produk lapisan aplikasi, seperti alat perdagangan, platform kandungan, produk komuniti, atau aplikasi penggunaan harian, AI lebih sesuai diintegrasikan sebagai lapisan kemampuan ke dalam sistem produk sedia ada. Contohnya, menggunakan AI untuk meningkatkan kemampuan analisis data, mengautomatiskan proses operasi, atau menggunakan Agent untuk melaksanakan fungsi-fungsi yang sebelumnya memerlukan intervensi manusia.
Seterusnya, perhatikan sama ada terdapat skenario perniagaan yang sebenar. Banyak projek AI hilang dengan cepat bukan kerana teknologinya lemah, tetapi kerana dari awal lagi tiada skenario penggunaan yang jelas. Konsep boleh dibincangkan dengan hangat, tetapi di mana sebenarnya orang yang memerlukan produk ini, mengapa mereka perlu menggunakannya, dan mengapa mereka bersedia membayar untuknya—soal-soal ini sering tidak dijawab dengan serius. Sesetengah konsep banyak dibincangkan dalam industri, seperti “AI + Web3”, “sistem ekonomi Agent”, dan “peniaga AI”, yang kedengarannya sangat besar, tetapi jika ditanya lebih dalam, kumpulan pengguna yang stabil sebenarnya sangat sedikit. Sebaliknya, beberapa keperluan yang kelihatan kurang “menarik”, seperti pemprosesan data, pengoperasian automatik, penyaringan maklumat, atau pelaksanaan tugas, justru wujud secara berterusan dalam perniagaan sebenar. Oleh kerana itu, apabila menilai sama ada memasuki arah AI tertentu, lebih baik fokus pada skenario itu sendiri daripada melihat sama ada konsepnya popular: adakah skenario ini masalah perniagaan yang berterusan, adakah seseorang sudah membayar untuknya, dan adakah AI benar-benar mampu meningkatkan kecekapan pada peringkat ini? Jika syarat-syarat ini dipenuhi, arah ini baru berpotensi berubah daripada naratif kepada produk.
Perlu diperiksa lebih lanjut sama ada pasukan usahawan Web3 mempunyai sumber yang benar-benar boleh masuk ke dalam peringkat-peringkat ini.
Data, identiti, dan pembayaran yang disebutkan sebelumnya pada dasarnya bukanlah masalah teknis semata, tetapi masalah sumber daya rangkaian.
Sebagai contoh, dalam jaringan data, jika pasukan tidak memiliki sumber data yang stabil atau komuniti pengguna yang secara berterusan menyumbang data, maka walaupun teknologi telah dibangunkan, sukar untuk membentuk kesan jaringan yang sebenar. Begitu juga, jika ingin membina sistem identiti atau jaringan kolaborasi untuk AI Agent, diperlukan pengembang, aplikasi, atau Agent sebenar yang terlibat; jika tidak, protokol itu sendiri sukar untuk membentuk ekosistem. Logik yang sama juga berlaku pada sistem pembayaran dan penyelesaian. Apabila AI Agent mula memanggil perkhidmatan, mendapatkan data, atau menjalankan tugas dalam jaringan, pembayaran dalam jumlah kecil akan menjadi sangat kerap. Namun, jaringan pembayaran ini hanya bermakna apabila terdapat banyak Agent dan perkhidmatan secara serentak; jika tidak, ia masih sekadar modul teknologi.
Oleh itu, bagi banyak pasukan Web3, yang perlu dinilai bukanlah “adakah ruang teknikal dalam arah ini”, tetapi sama ada mereka mampu menjadi sebahagian daripada rangkaian tersebut. Adakah pasukan tersebut sudah mempunyai sumber data, ekosistem pembangun, atau aplikasi praktikal—ini sering menentukan sama ada projek tersebut benar-benar dapat memasuki lapisan infrastruktur AI, bukan sekadar berhenti di peringkat konsep.