AI与Web3的融合:谁将引领新时代的基础设施建设?

技术范式的真正转变往往先体现为热潮,而非完整的系统。当前的AI浪潮正是如此。

作为一级投资人,我始终相信,投资行业最深层的变革力量,远比追逐表面的叙事更有价值。

过去一年,我接触了大量RWA、消费类、信息金融等项目,它们都在探索现实世界与区块链系统的结合点。但越来越明显的趋势是:无论项目方向如何,最终都需要融入AI的协作逻辑,以提升竞争力和效率。

例如,RWA项目需要考虑如何利用AI进行风控优化、链下数据验证和动态定价;消费类或DeFi项目则需要AI来实现用户行为预测、策略生成和激励分发等功能。

因此,无论是资产数字化还是用户体验优化,这些看似独立的叙事最终都将汇聚到同一技术逻辑:如果基础设施不具备AI的融合和承载能力,就无法支撑下一代应用的复杂协同。

在我看来,AI的未来不仅仅是变得"越来越强"和"使用越来越广泛"那么简单。真正的范式变革在于协作逻辑的重构。就像互联网早期的变革,不是因为我们发明了DNS或浏览器,而是因为它首次让每个人都能参与内容创作、将想法转化为产品,从而催生出整个开放生态。

AI也正在走这条路:智能代理将成为每个人的共创伙伴,帮助将专业知识、创意和任务转化为自动化生产力工具,甚至实现价值变现。这是当前Web2世界难以回答的问题,也是我关注AI+Web3赛道的底层逻辑:让AI变得可协作、可流通、可分润,才是真正值得构建的系统。

今天我想讨论的是目前唯一一个试图从链级结构出发、系统性构建AI运作底层的项目:Sahara。

投资的本质是世界观的选择

我的投资逻辑并非简单地将公链叙事与AI结合,然后选择背景较好的团队下注。投资本质上是对某种世界观的选择,而我一直在探寻一个核心问题:AI的未来能否被更多人共同拥有?

它是否能借助区块链技术重构AI的价值归属和分配逻辑,让普通用户、开发者等不同角色都有机会参与、贡献并持续受益?只有这种逻辑出现,我才认为相关项目有可能成为颠覆者,而不是"又一个无用的公链"。

为了寻找答案,我几乎考察了所有能接触到的AI项目,直到遇到Sahara。Sahara的联合创始人Tyler给出的答案是:构建一个开放、可参与、人人都能拥有并从中获益的生态。

这个简单的回答恰恰击中了传统公链的软肋:它们往往单向服务于开发者,代币经济设计也多局限于Gas费或治理,很少能真正支撑起生态的正向循环,更难以承载新兴赛道的可持续发展。

我深知这条路充满挑战,但正因如此,这是一场无法拒绝的革命——也是我坚定投资的原因。

正如我之前探讨"Web2到Web3演进"时所强调的:真正的范式转变不在于打造单个产品,而在于构建支撑性的系统。而Sahara正是我当时预判中最值得期待的案例之一。

从投资到8倍估值追投

如果说我最初投资Sahara是因为它正在实现我心目中AI真正龙头的使命——构建AI经济和基础设施系统,那么让我在短短半年内以前轮估值8倍抢着追投的,是因为我在这个团队身上感受到了极为罕见的力量。

两位联合创始人都展现了非凡的才华和毅力。其中一位是南加州大学最年轻的终身教授,专攻AI领域。另一位Tyler曾任某知名交易平台实验室投资总监,负责北美投资和孵化器,对Web3有深刻理解。他们的自律和投入程度令人惊叹,每天工作超过13小时,将全部精力都投入到项目中。

正是这样的团队,让Sahara获得了资本市场的青睐。不仅有知名投资机构参与,还吸引了一些更偏重传统技术与产业资源的机构开始关注AI与Web3的融合。

这些都反映了市场对Sahara技术深度、团队背景、系统设计与执行能力的正面认可。项目也展现出了一些实质性的进展:测试网已激活超过320万账户,数据平台标注者超20万,服务的客户包括多家科技巨头,并已实现千万美元级别营收。

在这条基础设施链上,至少从"谁来做"到"能不能做",Sahara已经比99%的"AI概念项目"走得更深更稳。

公链的终极课题:让所有贡献者持续获益,驱动经济正向循环

回到最初的判断逻辑:在AI与区块链结合的系统中,是否真的存在一种机制,能让每一位贡献者被看见、被记录,并持续获得回报?

模型训练和数据优化离不开大量标注与交互支持;反过来,如果缺乏用户贡献,项目就不得不投入更多资金购买数据、外包标注,这不仅增加成本,也弱化了社区共建的价值驱动。

Sahara是少数能让普通用户"从第一天就参与数据建设"的Web3 AI项目。它的数据标注任务系统每天都在运转,大量社区用户积极参与标注和prompt创建。这不仅有助于系统完善,更是在用数据投资未来。

通过Sahara的机制,不仅提升了模型质量,还让更多人了解并参与到这个去中心化AI生态中,将数据贡献与收益挂钩,形成真正的良性循环。

例如,某项目借助Sahara的去中心化数据收集与人机协同标注,快速构建了涵盖多语言、多口音的高质量数据集,大幅提升了其语音相关模型的训练效率。这推动其开源项目获得了大量关注和使用。同时,参与数据标注的用户也获得了代币奖励,形成了开发者与数据贡献者之间的双向激励闭环。

Sahara的"无需许可版权"机制在保障所有参与者权益的同时,确保了AI资产的开放流通与复用——这正是驱动整个生态爆发式增长的底层逻辑。

为什么这是一个具有长期价值支撑的场景?

想象一下,如果你要构建一个AI应用,自然希望你的模型比其他人更准确、更贴近真实用户。

Sahara的关键优势在于:它连接着你与一个庞大且活跃的数据网络——几十万、未来可能数百万的标注者。他们能持续为你提供定制化、高质量的数据服务,让你的模型迭代快人一步。

更重要的是,这绝非一次性交易。通过Sahara,你接入的是一个潜在的早期用户社群;而这些贡献者,未来很可能就是你产品的真实用户。

这种连接也并非一次性的买断,通过Sahara的智能合约系统与确权机制,实现了长周期、可溯源、可持续的激励体系。无论数据被调用多少次,贡献者都将获得持续分润,收益与使用行为动态挂钩。

但这并不只是数据标注与模型训练阶段的收益模型。Sahara构建的是一个覆盖AI模型全生命周期的经济系统,在模型上线后的调用、组合、跨链复用,每一个环节也都内置分润机制,允许价值能够在更长周期中被捕获。

模型开发者、优化者、验证者、算力贡献节点等从此也都能在不同阶段持续获益,而不只是依赖单次交易或买断。

这样的体系为模型组合调用和跨链复用带来了复利效应。一个被训练好的模型,就像积木一样,可以被不同应用反复调用和组合,每一次调用都为原始贡献者创造新的收益。

因为这一点,我认同Sahara的底层信念:一个真正健康的AI经济系统,不能只是数据的掠夺、模型的买断,不能只是让少数人占尽红利。而必须是开放的、协作的、共赢的——每一个人都能参与进来,每一份有价值的贡献都能被记录,并在未来持续获得回报。

接近真实结构的挑战

虽然我看好Sahara,但也不会因为自己的投资立场而忽视项目将面临的挑战。

Sahara架构的一大优势,是它并不局限于某条链或单一生态。它的系统从一开始就设计为开放的、全链的、标准化的:支持部署在任意EVM兼容链上,同时,也提供标准API接口,允许Web2系统——无论是电商后台、企业SaaS还是移动App——直接调用Sahara的模型服务并完成链上结算。

然而,尽管这种架构设计极其稀缺,它也存在一个核心风险:基础设施的价值,不在于"能做什么",而在于"谁愿意基于它去做什么"。

要成为被信任、被采用、被组合的AI协议层,Sahara的关键在于生态参与方如何评估它的技术成熟度、稳定性和未来可预期性。系统本身虽然已搭建完成,但是否真能吸引大量项目基于它的标准落地,仍是未知数。

不可否认,Sahara已取得关键验证:服务多家头部科技企业,向其提供相关数据的服务,并处理业界最难的一些数据需求问题,成为验证这套系统可行性的早期信号。

但需要看到的是,这些合作主要来自于Web2世界,真正决定Sahara长远发展的,仍是整个Web3 AI赛道的成熟度与渗透率。Sahara受益于Web3 AI大趋势,但它要真正释放自身基础设施的价值,仍需更多Web3原生AI产品和技术方案的落地与完善。

但别忘了,Sahara目前是"独此一家"。

在原生为AI而设计的链级基础设施赛道上,虽然不乏模仿者提出概念框架,但到现在也只有Sahara做到从链上确权、链下执行、跨链调用到技术闭环与真实收入全面落地,并获得实际客户验证。

这既给Sahara带来了"独占优势",但迎来了结构性风险:一旦成功,它将定义整个Web3 × AI基础设施的产业基准;但一旦失败,也可能让AI Layer1被视为一场过早的布局。

既然它现在是这个领域唯一的选择,市场对它的判断自然要更严苛、更冷静——它必须经得起时间和生态的验证。

写给所有建设者和观察者

对我而言,每次一级投资决策的核心,都落在三件事上:对世界的理解深度、对趋势的判断维度、对团队穿越周期的意志力。产品和功能固然重要,但往往只是这些底层认知的具体化体现。

Web3不缺点子,也不缺故事,缺的是把逻辑兑现为秩序的手,缺的是真正知道什么该坚持、什么该放弃的人。

Sahara能否成为下一条范式级别的链,我无法保证。但它确实是目前唯一值得认真对待、认真观察、认真下注的尝试。