AI 與 Web3 的融合：誰將引領下一代基礎設施建設？

技術範式的真正轉變往往伴隨着熱潮，而非完整的系統。當前的 AI 浪潮也不例外。作爲一級投資人，我始終認爲，關注行業深層變革比追逐表面敘事更有價值。

過去一年，我考察了衆多 RWA、Consumer、InfoFi 等項目，它們都在探索現實世界與鏈上系統的結合點。然而，一個明顯的趨勢是：無論項目方向如何，最終都需要融入 AI 協作邏輯，以提升競爭力和效率。

例如，RWA 項目需要考慮如何利用 AI 進行風控優化、鏈下數據驗證和動態定價；Consumer 或 DeFi 項目則需要 AI 來完成用戶行爲預測、策略生成和激勵分發。這表明，無論是資產數字化還是體驗優化，這些看似獨立的敘事最終都將匯聚到同一技術邏輯：基礎設施必須具備 AI 的融合和承載能力，才能支撐下一代應用的復雜協同。

AI 的未來不僅僅是變得更強大或使用更廣泛，真正的範式變化在於協作邏輯的重構。就像互聯網早期的變革不僅僅是發明了 DNS 或瀏覽器，而是首次讓每個人都能參與內容創作、將想法轉化爲產品，從而催生出整個開放生態。

AI 正在走向類似的道路：Agent 將成爲每個人的智能共創體，協助將專業知識、創意和任務轉化爲自動化生產力工具，甚至實現價值變現。這是當前 Web2 世界難以解決的問題，也是我關注 AI+Web3 賽道的底層邏輯：讓 AI 變得可協作、可流通、可分潤，才是真正值得構建的系統。

今天，我想討論目前唯一一個試圖從鏈級結構出發、系統性構建 AI 運作底層的項目：Sahara。

投資的本質：世界觀與價值體系的選擇

我的投資邏輯並非簡單地將公鏈敘事與 AI 結合，然後選擇背景較好的團隊。投資本質上是對世界觀的選擇，我一直在思考一個核心問題：AI 的未來是否能被更多人共同擁有？

它能否借助區塊鏈重構 AI 的價值歸屬和分配邏輯，讓普通用戶、開發者等不同角色都有機會參與、貢獻並持續受益？只有當這種邏輯出現時，我才認爲相關項目有可能成爲顛覆者，而不僅僅是"另一個公鏈"。

在尋找答案的過程中，我接觸了衆多 AI 項目，直到遇到 Sahara。Sahara 的聯合創始人 Tyler 給出的願景是：構建一個開放、可參與、人人都能擁有並從中獲益的生態。這個簡單的回答恰恰指出了傳統公鏈的不足：它們往往單向服務於開發者，代幣經濟設計也多局限於 Gas Fee 或治理，難以真正支撐生態的正向循環，更難以承載新興賽道的可持續發展。

我深知這條路充滿挑戰，但正因如此，這是一場無法拒絕的革命，也是我堅定投資的原因。真正的範式轉變不在於打造單個產品，而在於構建支撐性的系統。Sahara 正是我預期中最值得期待的案例之一。

從投資到八倍估值追投重倉

我最初投資 Sahara 是因爲它符合我對 AI 龍頭項目的期望——構建 AI 經濟和基礎設施系統。而讓我在短短半年內以前輪估值 8 倍追加投資的，是我在這個團隊身上感受到的罕見力量。

兩位聯合創始人各具特色：一位是南加州大學最年輕的終身教授，專攻 AI 領域。他的學術成就不僅體現在專業知識上，更在於他在這個年齡段仍保持着實現夢想的精力和魄力。認識 Ren 教授一年多來，我見證了他每天工作十幾個小時、情緒穩定且謙遜的天才風範。

另一位 Tyler，曾任某知名交易所實驗室投資總監，負責北美投資和孵化器，對 Web3 有深刻認知。他的自律令人驚嘆：睡眠時間精確控制，無論多忙也堅持健身，爲保持頭腦清晰不碰糖分，每天工作超過 13 小時。我曾笑稱他是個機器人，他只淡然回應："我很幸運，能有今天的忙碌。"他從推進項目進展中獲得滿足感，造夢就是他的熱愛，無需其他動力。

結識他們改變了我的生活方式，我也開始盡量規律作息，情緒更加穩定，並開始健身...

因此，當有人說 Sahara 是因爲運氣才獲得資本青睞時，我會毫不避諱地指出，"資本的追捧是必然結果"。在這輪市場一級融資困難的情況下，Sahara 卻被一級市場追着投資，這種景象令人印象深刻。

除了知名投資機構的加入，Sahara 還開啓了某大型科技公司進軍 Web3 AI 領域的投資時代，其獲得該公司 AI 大獎是促成投資的重要因素。此外，一些專注 AI 的基金和國家級銀行等機構也成爲 Sahara 的支持者。可以看到，一批更偏向傳統技術與產業資源的機構，開始因 Sahara 而悄然布局 AI × Web3 領域。

資本只會爲有確定性的方向和執行力買單——這正是對 Sahara 技術深度、團隊背景、系統設計與執行能力的正向反饋。

這也解釋了爲什麼 Sahara 能夠展現出一些實質性的結構指標：

測試網上已激活超過 320 萬帳戶，數據平台標注者超 20 萬（數百萬人在排隊中），他們的客戶包括多家頭部科技企業，並已達成千萬美元級別的營收。

在這條基礎設施鏈上，至少從"誰來做"到"能不能做"的問題上，Sahara 已經比 99% 的"AI 概念項目"走得更深更穩。

公鏈的終極課題：實現所有貢獻者持續獲益，驅動經濟正向循環

回到我們最初的判斷邏輯：在 AI 與區塊鏈的結合系統中，是否真的存在一種機制，能夠讓每一位貢獻者被看見、被記錄，並持續獲得回報？

模型訓練和數據優化離不開大量標注與交互的支持；反之，如果缺乏用戶貢獻，項目就不得不投入更多資金去採購數據、外包標注，這不僅增加了成本，也削弱了社區共建的價值驅動。

Sahara 是少數能讓普通用戶"從第一天就參與數據建設"的 Web3 AI 項目。它的數據標注任務系統每天都在運轉，大量社區用戶積極參與標注和 prompt 創建。這不僅幫助系統完善，更是在用數據投資未來。

通過 Sahara 的機制，不僅提升了模型質量，更讓更多人了解並參與到這個去中心化 AI 生態中，將數據貢獻與收益掛鉤，形成真正的良性循環。

某公鏈上的一個項目就是一個典型案例，它借助 Sahara 的去中心化數據收集與人機協同標注，快速構建了涵蓋多語言、多口音的高質量數據集，大幅提升了其 TTS 和語音複製模型的訓練效率。這也推動其開源項目獲得數千 GitHub 星標、超過 200 萬次下載。

同時，參與數據標注的用戶也獲得了該項目發放的代幣獎勵，形成了開發者與數據貢獻者之間的雙向激勵閉環。

Sahara 的"無需許可版權"機制，在保障所有參與者權益的同時，確保了 AI 資產的開放流通與復用——這正是驅動整個生態爆發式增長的底層邏輯。

爲什麼這是一個具有長期價值支撐的場景？

想象一下，如果你要構建一個 AI 應用，自然希望你的模型比其他人更準確、更貼近真實用戶。

Sahara 的關鍵優勢在於：它連接着你與一個龐大且活躍的數據網路——幾十萬、未來可能數百萬的標注者。他們能持續爲你提供定制化、高質量的數據服務，讓你的模型迭代速度更快。

更重要的是，這絕非一次性交易。通過 Sahara，你接入的是一個潛在的早期用戶社群；而這些貢獻者，未來很可能就是你產品的真實用戶。

這種連接也並非一次性的買斷，通過 Sahara 的智能合約系統與確權機制，能夠實現長週期、可溯源、可持續的激勵體系。

無論數據被調用多少次，貢獻者都將獲得持續分潤，收益與使用行爲動態掛鉤。

但這並不只是數據標注與模型訓練階段的收益模型。Sahara 構建的是一個覆蓋 AI 模型全生命週期的經濟系統，在模型上線後的調用、組合、跨鏈復用，每一個環節也都內置分潤機制，允許價值能夠在更長週期中被捕獲。

模型開發者、優化者、驗證者、算力貢獻節點等從此也都能在不同階段持續獲益，而不只是依賴單次交易或買斷。

這樣的體系爲模型組合調用和跨鏈復用帶來了複利效應。一個被訓練好的模型，就像積木一樣，可以被不同應用反復調用和組合，每一次調用都爲原始貢獻者創造新的收益。

因爲這一點，我認同 Sahara 的底層信念：一個真正健康的 AI 經濟系統，不能只是數據的掠奪、模型的買斷，不能只是讓少數人佔盡紅利。而必須是開放的、協作的、共贏的——每一個人都能參與進來，每一份有價值的貢獻都能被記錄，並在未來持續獲得回報。

越接近真實結構，挑戰也越多

盡管我看好 Sahara，但也不會因爲自己的投資立場而忽視項目將面臨的挑戰。

Sahara 架構的一大優勢，是它並不局限於某條鏈或單一生態。

它的系統從一開始就設計爲開放的、全鏈的、標準化的：支持部署在任意 EVM 兼容鏈上，同時，也提供標準 API 接口，允許 Web2 系統——無論是電商後臺、企業 SaaS 還是移動 App——直接調用 Sahara 的模型服務並完成鏈上結算。

然而，盡管這種架構設計極其稀缺，它也存在一個核心風險：基礎設施的價值，不在於"能做什麼"，而在於"誰願意基於它去做什麼"。

要成爲被信任、被採用、被組合的 AI 協議層，Sahara 的關鍵在於生態參與方如何評估它的技術成熟度、穩定性和未來可預期性。系統本身雖然已搭建完成，但是否真能吸引大量項目基於它的標準落地，仍是未知數。

不可否認，Sahara 已取得關鍵驗證：服務多家頭部科技企業，向其提供相關數據的服務，並處理業界最難的一些數據需求問題，成爲驗證這套系統可行性