我发觉，加我好友并咨询我如何转型到 Web3 的人越来越多了。

有刚毕业的新人，也有工作三五年的工程师，还有像我一样，已经干了十几年、开始对职业前景感到不安的中年技术人。

他们的问题几乎都一样：

“Web3 到底还有机会吗？”

“我现在学还来得及吗？”

“最现实的是——新人要怎么才能在 Web3 找到工作？”

这种焦虑并不偶然。过去十年，Web2 构建了技术人的“确定性世界”——稳定的岗位、可预测的晋升路径和平台红利。但进入 2024 之后，这种确定性正在迅速崩塌。互联网行业的结构性转折点已经到来，而 AI 的浪潮正在让这一转折更具不可逆性。

全球互联网产业的增长正在放缓。2025 年上半年，全球科技公司累计宣布裁员近 94,000 人，创下近三年新高（Observer，2025.07）。这不再是周期性调整，而是产业逻辑的根本变化。

微软的动作尤为典型：

2025 年 7 月，微软宣布裁员约 9,000 人，占全球员工总数的约 4% ；而在 5 月，它刚刚完成另一轮超过 6,000 人 的裁员。与此同时，公司内部明确要求员工“必须使用 AI 工具”，并将其纳入绩效考核体系。

这意味着，即便是全球最稳定、最具资源优势的科技巨头，也在主动“用 AI 优化人力结构”。在 Web2 模式下形成的“技术岗位安全感”，正在系统性地被侵蚀。

AI 的崛起不仅仅是效率工具的更新，而是对“技术工作本身”的定义进行重写。Stack Overflow 的 2025 年全球开发者调查显示，已有 52% 的程序员每天使用 AI 工具（如 Copilot、ChatGPT、Claude 等），其中 18% 的人表示 AI 已显著改变了他们的工作职责。

换句话说，AI 已成为开发流程的一部分，而不是可选项。

原本需要 10 人协作完成的产品，如今 3 人加上 AI 即可交付。

岗位的竞争重心，正在从“谁更会写代码”转向“谁能更高效地与 AI 协作”。这对传统 Web2 技术人而言，是一次无声的“中层塌陷”：AI-native 工程师 正在崛起，而单纯执行型岗位逐渐被边缘化。

Web2 的繁荣建立在“平台生态”之上。技术人依附于 App Store、Google、微信、抖音等系统，但这种依附也意味着个人产出缺乏自主性与资产性。SensorTower 的数据显示，2024 年底 Apple App Store 政策调整导致全球约 12% 的独立开发者收入骤减，许多中小团队的主要收入渠道被瞬间切断。

这种风险在 Web2 体系下普遍存在：

• 平台规则变化可直接影响个人生计；

• 创作者的数据与作品归属于平台；

• 账户或服务被封禁即可能“归零”。

在这种结构中，个人再努力，也很难沉淀出可迁移、可积累的资产。

LinkedIn《Future of Skills 2025》报告指出，AI、区块链、数据分析成为增长最快的技能方向，而传统 Web 前端技能的增长率已降至 0.3% 。与此同时，根据 Levels.fyi 2024 年底数据，FAANG 工程师的平均薪酬同比下降约 8% ，而 AI / LLM 相关岗位则逆势上涨 20%+ 。

这意味着，技术红利正在从“平台开发”转向“智能系统 + 去中心化技术”的新领域。技能迁移不再是“锦上添花”，而是“生存前提”。

这些数据拼合出的事实是：

• Web2 的组织稳定性不再；

• 岗位技能边界被 AI 模糊；

• 收入和成长路径脱离平台逻辑。

越来越多的工程师、设计师、产品人开始产生同样的疑问：

“我的技能，还能构成长期价值吗？”

“如果不依附平台，我的产出还能存在吗？”

安全感的来源，正在从“公司与平台”转向“个体的自我演化能力”。

🧩 这就是「Web2 不再安全感」的核心逻辑：

确定性已经从外部组织迁移到个体结构。

下一代技术人，必须在 AI 与 Web3 的交汇处，重新构建属于自己的确定性。

如果说上一轮互联网浪潮（Web2）让人们“连接在一起”，那么这一轮浪潮（AI + Web3）则正在重构连接的主体——从“平台中心”转向“智能体与个体”。

AI 与 Web3 的出现并不是孤立事件，而是两条指数级曲线的交汇。

• AI 曲线： 以 LLM（大语言模型）为代表的生成式智能正在实现“认知自动化”。

• Web3 曲线： 以区块链为代表的去中心化基础设施，正在实现“价值自动化”。

当这两条曲线相交，就形成了一个新的时代接口：

智能个体可以在链上拥有身份、资产与行动力。

麦肯锡在《The Economic Potential of Generative AI》（2025）中估计，AI 预计每年可为全球经济贡献 4 万亿至 7 万亿美元；而根据 Electric Capital 的 2025 年开发者报告，Web3 仍有超过 23,000 名月活开发者在持续构建。这说明两个生态虽然节奏不同，但都在进入实用化与融合期。

2023–2025 是 AI “人格化”的关键阶段。从最初的 ChatGPT、Claude 到如今聚焦编码／Agent 模式的 Cursor、Claude Code、Codex，我们见证了 AI 从“辅助工具”向“自主执行智能体（Agent）”的演进。

AI 不再只是帮你写代码的助手，而是能自主决策与执行任务的协作者：

• 它能自动撰写并部署合约；

• 能与链上协议交互，执行交易与管理资产；

• 甚至能根据收益模型自我学习与优化。

这种演进催生了一个新概念——AI-native Builder：

个体通过 AI 扩展产能，通过链上协议固化成果。

这意味着，未来的“开发者”不再是单个工程师，而是“人 + 智能体”的混合体。

与 AI 同期，Web3 正在经历从投机叙事向基础设施转型的过程。过去人们更多讨论“币价”，而如今的关注点正在转向“协议层能力”——那些能长期支撑数字经济的底层设施。

如今，行业的真正焦点正集中在几个方向：

关键方向 核心意义 稳定币 构成链上支付与结算的货币层，推动真实经济活动上链。 隐私计算 通过零知识与安全多方计算，建立“可验证但不透明”的信任机制。 RWA（现实世界资产） 把传统金融资产（股票、债券、收益权、信用票据）带入链上流通。 DePIN 去中心化算力、存储与网络基础设施的分布式激励系统。 AI 协同基础设施 支持 AI Agent 在链上拥有身份、资产与执行权的协议层。

这些趋势共同说明：

Web3 不再只是金融创新的舞台，而正演化为下一代互联网的可信执行层（Trust Layer）—— 一个让 AI、个体与现实经济能够在信任机制下自由协作的底座。

我们正在看到一种全新的系统形态：AI 生成 + Web3 结算 + 个体所有权。这种结构带来三个层面的跃迁：

层面 过去（Web2） 现在（AI + Web3） 生产力 人力驱动，平台分发 AI 驱动，自动生产 价值归属 平台拥有数据与收益 创作者拥有数据与收益 协作方式 组织主导 智能体协作 + 去中心化协议

简单来说，AI 让“生产”变得更高效，Web3 让“成果”更可持续。两者共同推动了一个趋势——个体经济体的出现。

AI 可以让一个人拥有百倍的产能；Web3 则让这份产能可以被确权、变现、复用。这正是「一人实验室」乃至「一人公司」模式兴起的底层逻辑。

历史上，每一次技术周期的交替，都伴随着生产关系的重写。从 PC 到互联网、从移动到平台经济，红利的中心不断移动。而这一次，红利正在从“平台红利”转向“协议红利”：

• 平台红利：依附巨头，靠流量变现；

• 协议红利：构建开放系统，参与价值分配。

在这个过程中，懂得利用 AI 构建产品、用 Web3 确权成果的个体，将成为下一代“微型生产节点”。无论是开发者、设计师，还是独立创作者，都有机会在其中找到新的确定性。

当我们说“AI + Web3 是拐点”，它并非抽象的口号，而是现实的结构性趋势：

• 生产工具发生了根本变化（AI）；

• 价值体系发生了根本变化（Web3）；

• 而技术人的角色，正从“被动执行”转向“主动创造”。

这不是一次技能升级，而是一场范式迁移。

🧭 这就是「AI + Web3 融合」所代表的拐点：

AI 重新定义生产力，Web3 重新定义所有权。

当生产力与所有权在个体层面重叠时，一个新的技术人时代就此开启。

当技术红利消退、平台确定性崩塌，新的问题自然出现：

“那我该怎么转型？”

在 AI 与 Web3 的融合时代，技术人的出路，不再是“换一个岗位”，而是重构自己的生产结构——从被动参与平台，转向主动成为一个「个体节点」。

Web2 时代，技术人的价值主要依附于“岗位”：写代码、做架构、跑项目。但 AI 的到来让任务被自动化，Web3 的出现让价值分配更开放。

新的竞争逻辑是：

不是你能完成多少任务，而是你能构建多少系统。

系统可以是：

• 一套自动化开发流水线（AI + DevOps）

• 一款智能合约协议（Web3 应用层）

• 一个知识与工具产品（Notion 模板、Agent、API 服务）

这些系统不依赖平台，而是由个体驱动、AI 辅助、协议托底的自我循环体。

这正是我在「Soluno Lab」构建 BlockETF 和 BlockLever 时的出发点：让每一个项目都成为一个可独立运行、可积累资产、可被复用的系统单元。

技术人要从“做任务”转为“造机器”，让系统替自己工作。

在任何转型路线中，第一步永远是掌握 AI 工具栈。它决定你是否具备“百倍产能”的基础。

• 文本与认知层：ChatGPT、Claude、Perplexity——用于思考、分析、决策与写作；

• 编码与研发层：Cursor、Claude Code、Codex——用于代码生成、调试、文档与测试；

• 创意与表达层：Midjourney、Runway、Figma AI、ElevenLabs——用于视觉与多模态创作。

我自己的工作几乎是这套体系的缩影。在构建 BlockETF 和 BlockLever 时，我每天都在用 Claude Code 帮我分析和生成复杂的合约逻辑。平时的写作，也是用 ChatGPT 帮我进行文案润色。AI 并没有取代我，而是让我把更多精力放在架构与创造上。

掌握这些工具不是为了炫技，而是要将 AI 嵌入你的个人工作流：写需求 → 生成代码 → 自动测试 → 输出文档 → 发布内容。做到这一点，你就不再是一个“执行者”，而是一个“AI 编排者”。

当你能用 AI 高效产出后，第二步是：让产出有确权、有收益、有延续性。这就是 Web3 思维要解决的问题。

• 学习层面：掌握智能合约（Solidity）、EVM 逻辑、钱包交互、链上部署；

• 产品层面：理解代币模型、协议机制、预言机与治理系统；

• 思维层面：意识到“你的代码、模型、内容”都可以成为一种资产单元（Asset Unit）。

技术人不再只是开发者，而是资产发行者、协议设计者、节点运营者。AI 让你高效创造，Web3 让你拥有与变现。这两者结合，形成了**“个人可持续系统”**的雏形。

当你能产出、能确权、能循环，就进入第三阶段：个体产品化。这意味着，你不再依附岗位，而是构建自己的“微型生态系统”。

典型路径包括：

• 个人品牌型产品：技术博客、课程、咨询、SaaS 工具；

• 链上产品型项目：微型协议、NFT 系列、AI Agent-as-a-Service；

• 社群经济型实验：一人公司 DAO、代币化会员、收入分享模型。

这时的竞争力不在于你掌握了多少技术，而在于：

你是否能把自己的知识、算法、经验，沉淀为一个「可复用的结构」。

个人即节点，节点即品牌。当你有了自己的协议、代码库、产品矩阵与用户网络，你就不再需要“公司”来定义你的价值。

在 Web2 时代，确定性来自组织；在 AI + Web3 时代，确定性来自结构自洽的个体系统。

AI 让你拥有“生产力的杠杆”，Web3 让你拥有“价值分配的杠杆”。当两者结合，你拥有了在任何环境中生存、创造与积累的能力。

这就是从“岗位”走向“节点”的真正意义：

你不再是系统中的一部分，而是系统的创造者。

🧩 小结

AI + Web3 的浪潮，并不会淘汰所有人，但会淘汰缺乏系统性自我升级能力的人。对于愿意学习、实践与构建的技术人而言，这一时代反而是最好的时代。

“你不需要加入一家大公司才能改变世界。你可以用 AI + Web3，成为一家小公司本身。”

理解趋势是一回事，完成转型是另一回事。从 Web2 技术岗位迈入 AI + Web3 时代，并不意味着彻底重来，而是要通过渐进式迭代完成技能与思维的重构。

一个现实可行的路径，是按照三个阶段推进：工具化 → 协议化 → 产品化。

目标：让 AI 成为你工作流的一部分。

关键动作：

1. 把 ChatGPT / Claude / Perplexity 用作“认知助手”，让它参与到思考、结构设计与写作环节；

2. 把 Cursor / Claude Code / Codex 整合进开发环境，重构你的开发流程（需求 → 代码 → 测试 → 文档）；

3. 我几乎每天都在让 AI 参与我的工作流，从自动生成测试脚本、更新文档，到辅助代码重构与部署。对我来说，AI 已经不只是工具，而是研发系统的一部分。

衡量标准：

当你能用 AI 工具完成原本需要人工协作的 80% 工作时，你就具备了“AI-native 个体”的雏形。

目标：理解并能构建可确权、可结算、可组合的系统。

关键动作：

1. 学习 Solidity / Rust / Move 等智能合约语言；

2. 了解链上组件：钱包（EVM / EIP 标准）、流动性协议（Uniswap / PancakeSwap）、预言机（Chainlink / Pyth）、索引服务（The Graph / SubQuery）；

3. 以最小可行产品（MVP）形式上链实验，例如像我在 Soluno Lab 构建的 BlockETF（链上指数协议）或 BlockLever（杠杆借贷协议）那样，从核心功能出发，先验证合约逻辑与经济模型；

4. 学习如何通过 Subgraph、API 与前端交互，实现完整 DApp 流程。

衡量标准：

当你能独立完成一个上链项目并理解其经济激励结构时，你就具备了“Web3-native Builder”的基础能力。

目标：将个人能力沉淀为可复用、可交易、可持续的产品。

关键动作：

1. 把你的 AI + Web3 实验整合成可复用模块，如开源库、智能合约模板、教育内容、自动化工具；

2. 使用 GitHub / Mirror / X（Twitter）及本地化渠道进行传播与验证；

3. 构建“个人资产结构”：项目文档、代码仓库、协议部署记录、内容体系；

4. 尝试打造收入闭环：课程、咨询、工具订阅、链上收益分享。

衡量标准：

当你的系统能在你不在线的情况下持续创造价值，你就完成了从“岗位”到“节点”的转型。

转型不是一次性事件，而是一个持续的演化过程。真正的风险不是“学不会”，而是“停留在旧范式”。

你不必一次性掌握所有新技术，但必须让自己处于持续迭代的轨道上。

将每一次学习、实验与输出都视为构建“个体系统”的一部分，随着工具演进，你的结构也会自动升级。

传统技能树是垂直的：从初级 → 中级 → 高级；而 AI + Web3 的技能图谱是网状的：认知、工具、协议、内容、社区相互联结。

这意味着你的学习路径也应多维并行：

维度 工具与技能 输出形式 AI 层 ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex 自动化开发、文档生成、内容创作 Web3 层 Solidity、Uniswap、Subgraph、Oracle、Wallet SDK 智能合约、链上协议、前后端交互 表达层 微信公众号、知乎、B 站、Mirror、X（Twitter）、YouTube 文章写作、知识沉淀、视频内容与跨语传播 资产层 NFT、课程、咨询、协议收益 长期复利与品牌积累

🧭 小结

从 Web2 到 AI + Web3 的转型，不是逃离旧世界，而是重构自己在新世界的结构。AI 让你拥有「效率杠杆」，Web3 让你拥有「所有权杠杆」，而产品化让你拥有「复利杠杆」。

真正的出路，不是找到一份新工作，而是构建一个能自我进化的个人系统。

回望过去几年，我们见证了整个技术世界的巨变。AI 带来了效率的跃迁，Web3 重塑了价值的分配方式，而 Web2 的秩序——岗位、平台、公司——正在失去它的确定性。

这种不安全感，几乎是每一位技术人都会感受到的。你可能在问：

“我还跟得上时代吗？”

“我做的事情，还会被需要吗？”

但事实是，真正的确定性从未存在于外部世界，它一直藏在你是否拥有独立创造与自我进化的能力之中。

在 AI + Web3 的时代，一个人的结构，正在决定他的确定性。AI 让你可以一人完成过去需要一个团队才能完成的工作；Web3 让你可以确权、分润、沉淀长期资产。当这两种能力汇聚到一个人身上，你不再依附于平台，而是成为一个具备完整经济循环的个体节点。

这不是理想主义，而是现实趋势。越来越多的人正在用 AI 与链上工具构建自己的微型系统：有的做产品，有的做内容，有的做协议。他们的共通点是：

不再向外寻找确定性，而是用系统让自己确定。

从 Web2 到 AI + Web3，这场转型的核心不是“换赛道”，而是“重构自我”：

• 从岗位角色，转向系统构建者；

• 从执行任务，转向创造机制；

• 从依附组织，转向独立节点。

这种转变，正是我在 「Soluno Lab」 一直实践的路径。BlockETF 和 BlockLever 不是产品的终点，而是系统化个体的一次次迭代。它们让我看到：**一个人也能构建复杂系统、推动项目上线、形成复利生态。**这就是属于我们的“新确定性”。

未来不再属于最勤奋的人，而属于能构建系统的人。AI 会持续放大你的杠杆，Web3 会持续固化你的成果，而你的任务，是不断升级这套“个人系统”：让它更自动、更开放、更可持续。

当别人还在担心“岗位是否安全”时，你已经在用自己的系统创造安全感。

安全感不再来自雇主、市场或平台，而来自你能否自我进化。

AI + Web3 不是洪流，而是工具。真正的确定性，来自你是否敢于用它们，去构建属于你自己的世界。

🧭 后记

写下这些内容，并不是在描绘一个未来愿景，而是在记录一段正在发生的现实。AI 已经进入我们的日常，Web3 的基础设施也正在逐渐完善。

当时代的边界被重新划定时，技术人最好的应对方式，不是恐惧，而是创造。

我们从不安全感出发，最终在确定性的结构中找到自己。

我发觉，加我好友并咨询我如何转型到 Web3 的人越来越多了。

有刚毕业的新人，也有工作三五年的工程师，还有像我一样，已经干了十几年、开始对职业前景感到不安的中年技术人。

他们的问题几乎都一样：

“Web3 到底还有机会吗？”

“我现在学还来得及吗？”

“最现实的是——新人要怎么才能在 Web3 找到工作？”

这种焦虑并不偶然。过去十年，Web2 构建了技术人的“确定性世界”——稳定的岗位、可预测的晋升路径和平台红利。但进入 2024 之后，这种确定性正在迅速崩塌。互联网行业的结构性转折点已经到来，而 AI 的浪潮正在让这一转折更具不可逆性。

全球互联网产业的增长正在放缓。2025 年上半年，全球科技公司累计宣布裁员近 94,000 人，创下近三年新高（Observer，2025.07）。这不再是周期性调整，而是产业逻辑的根本变化。

微软的动作尤为典型：

2025 年 7 月，微软宣布裁员约 9,000 人，占全球员工总数的约 4% ；而在 5 月，它刚刚完成另一轮超过 6,000 人 的裁员。与此同时，公司内部明确要求员工“必须使用 AI 工具”，并将其纳入绩效考核体系。

这意味着，即便是全球最稳定、最具资源优势的科技巨头，也在主动“用 AI 优化人力结构”。在 Web2 模式下形成的“技术岗位安全感”，正在系统性地被侵蚀。

AI 的崛起不仅仅是效率工具的更新，而是对“技术工作本身”的定义进行重写。Stack Overflow 的 2025 年全球开发者调查显示，已有 52% 的程序员每天使用 AI 工具（如 Copilot、ChatGPT、Claude 等），其中 18% 的人表示 AI 已显著改变了他们的工作职责。

换句话说，AI 已成为开发流程的一部分，而不是可选项。

原本需要 10 人协作完成的产品，如今 3 人加上 AI 即可交付。

岗位的竞争重心，正在从“谁更会写代码”转向“谁能更高效地与 AI 协作”。这对传统 Web2 技术人而言，是一次无声的“中层塌陷”：AI-native 工程师 正在崛起，而单纯执行型岗位逐渐被边缘化。

Web2 的繁荣建立在“平台生态”之上。技术人依附于 App Store、Google、微信、抖音等系统，但这种依附也意味着个人产出缺乏自主性与资产性。SensorTower 的数据显示，2024 年底 Apple App Store 政策调整导致全球约 12% 的独立开发者收入骤减，许多中小团队的主要收入渠道被瞬间切断。

这种风险在 Web2 体系下普遍存在：

• 平台规则变化可直接影响个人生计；

• 创作者的数据与作品归属于平台；

• 账户或服务被封禁即可能“归零”。

在这种结构中，个人再努力，也很难沉淀出可迁移、可积累的资产。

LinkedIn《Future of Skills 2025》报告指出，AI、区块链、数据分析成为增长最快的技能方向，而传统 Web 前端技能的增长率已降至 0.3% 。与此同时，根据 Levels.fyi 2024 年底数据，FAANG 工程师的平均薪酬同比下降约 8% ，而 AI / LLM 相关岗位则逆势上涨 20%+ 。

这意味着，技术红利正在从“平台开发”转向“智能系统 + 去中心化技术”的新领域。技能迁移不再是“锦上添花”，而是“生存前提”。

这些数据拼合出的事实是：

• Web2 的组织稳定性不再；

• 岗位技能边界被 AI 模糊；

• 收入和成长路径脱离平台逻辑。

越来越多的工程师、设计师、产品人开始产生同样的疑问：

“我的技能，还能构成长期价值吗？”

“如果不依附平台，我的产出还能存在吗？”

安全感的来源，正在从“公司与平台”转向“个体的自我演化能力”。

🧩 这就是「Web2 不再安全感」的核心逻辑：

确定性已经从外部组织迁移到个体结构。

下一代技术人，必须在 AI 与 Web3 的交汇处，重新构建属于自己的确定性。

如果说上一轮互联网浪潮（Web2）让人们“连接在一起”，那么这一轮浪潮（AI + Web3）则正在重构连接的主体——从“平台中心”转向“智能体与个体”。

AI 与 Web3 的出现并不是孤立事件，而是两条指数级曲线的交汇。

• AI 曲线： 以 LLM（大语言模型）为代表的生成式智能正在实现“认知自动化”。

• Web3 曲线： 以区块链为代表的去中心化基础设施，正在实现“价值自动化”。

当这两条曲线相交，就形成了一个新的时代接口：

智能个体可以在链上拥有身份、资产与行动力。

麦肯锡在《The Economic Potential of Generative AI》（2025）中估计，AI 预计每年可为全球经济贡献 4 万亿至 7 万亿美元；而根据 Electric Capital 的 2025 年开发者报告，Web3 仍有超过 23,000 名月活开发者在持续构建。这说明两个生态虽然节奏不同，但都在进入实用化与融合期。

2023–2025 是 AI “人格化”的关键阶段。从最初的 ChatGPT、Claude 到如今聚焦编码／Agent 模式的 Cursor、Claude Code、Codex，我们见证了 AI 从“辅助工具”向“自主执行智能体（Agent）”的演进。

AI 不再只是帮你写代码的助手，而是能自主决策与执行任务的协作者：

• 它能自动撰写并部署合约；

• 能与链上协议交互，执行交易与管理资产；

• 甚至能根据收益模型自我学习与优化。

这种演进催生了一个新概念——AI-native Builder：

个体通过 AI 扩展产能，通过链上协议固化成果。

这意味着，未来的“开发者”不再是单个工程师，而是“人 + 智能体”的混合体。

与 AI 同期，Web3 正在经历从投机叙事向基础设施转型的过程。过去人们更多讨论“币价”，而如今的关注点正在转向“协议层能力”——那些能长期支撑数字经济的底层设施。

如今，行业的真正焦点正集中在几个方向：

关键方向 核心意义 稳定币 构成链上支付与结算的货币层，推动真实经济活动上链。 隐私计算 通过零知识与安全多方计算，建立“可验证但不透明”的信任机制。 RWA（现实世界资产） 把传统金融资产（股票、债券、收益权、信用票据）带入链上流通。 DePIN 去中心化算力、存储与网络基础设施的分布式激励系统。 AI 协同基础设施 支持 AI Agent 在链上拥有身份、资产与执行权的协议层。

这些趋势共同说明：

Web3 不再只是金融创新的舞台，而正演化为下一代互联网的可信执行层（Trust Layer）—— 一个让 AI、个体与现实经济能够在信任机制下自由协作的底座。

我们正在看到一种全新的系统形态：AI 生成 + Web3 结算 + 个体所有权。这种结构带来三个层面的跃迁：

层面 过去（Web2） 现在（AI + Web3） 生产力 人力驱动，平台分发 AI 驱动，自动生产 价值归属 平台拥有数据与收益 创作者拥有数据与收益 协作方式 组织主导 智能体协作 + 去中心化协议

简单来说，AI 让“生产”变得更高效，Web3 让“成果”更可持续。两者共同推动了一个趋势——个体经济体的出现。

AI 可以让一个人拥有百倍的产能；Web3 则让这份产能可以被确权、变现、复用。这正是「一人实验室」乃至「一人公司」模式兴起的底层逻辑。

历史上，每一次技术周期的交替，都伴随着生产关系的重写。从 PC 到互联网、从移动到平台经济，红利的中心不断移动。而这一次，红利正在从“平台红利”转向“协议红利”：

• 平台红利：依附巨头，靠流量变现；

• 协议红利：构建开放系统，参与价值分配。

在这个过程中，懂得利用 AI 构建产品、用 Web3 确权成果的个体，将成为下一代“微型生产节点”。无论是开发者、设计师，还是独立创作者，都有机会在其中找到新的确定性。

当我们说“AI + Web3 是拐点”，它并非抽象的口号，而是现实的结构性趋势：

• 生产工具发生了根本变化（AI）；

• 价值体系发生了根本变化（Web3）；

• 而技术人的角色，正从“被动执行”转向“主动创造”。

这不是一次技能升级，而是一场范式迁移。

🧭 这就是「AI + Web3 融合」所代表的拐点：

AI 重新定义生产力，Web3 重新定义所有权。

当生产力与所有权在个体层面重叠时，一个新的技术人时代就此开启。

当技术红利消退、平台确定性崩塌，新的问题自然出现：

“那我该怎么转型？”

在 AI 与 Web3 的融合时代，技术人的出路，不再是“换一个岗位”，而是重构自己的生产结构——从被动参与平台，转向主动成为一个「个体节点」。

Web2 时代，技术人的价值主要依附于“岗位”：写代码、做架构、跑项目。但 AI 的到来让任务被自动化，Web3 的出现让价值分配更开放。

新的竞争逻辑是：

不是你能完成多少任务，而是你能构建多少系统。

系统可以是：

• 一套自动化开发流水线（AI + DevOps）

• 一款智能合约协议（Web3 应用层）

• 一个知识与工具产品（Notion 模板、Agent、API 服务）

这些系统不依赖平台，而是由个体驱动、AI 辅助、协议托底的自我循环体。

这正是我在「Soluno Lab」构建 BlockETF 和 BlockLever 时的出发点：让每一个项目都成为一个可独立运行、可积累资产、可被复用的系统单元。

技术人要从“做任务”转为“造机器”，让系统替自己工作。

在任何转型路线中，第一步永远是掌握 AI 工具栈。它决定你是否具备“百倍产能”的基础。

• 文本与认知层：ChatGPT、Claude、Perplexity——用于思考、分析、决策与写作；

• 编码与研发层：Cursor、Claude Code、Codex——用于代码生成、调试、文档与测试；

• 创意与表达层：Midjourney、Runway、Figma AI、ElevenLabs——用于视觉与多模态创作。

我自己的工作几乎是这套体系的缩影。在构建 BlockETF 和 BlockLever 时，我每天都在用 Claude Code 帮我分析和生成复杂的合约逻辑。平时的写作，也是用 ChatGPT 帮我进行文案润色。AI 并没有取代我，而是让我把更多精力放在架构与创造上。

掌握这些工具不是为了炫技，而是要将 AI 嵌入你的个人工作流：写需求 → 生成代码 → 自动测试 → 输出文档 → 发布内容。做到这一点，你就不再是一个“执行者”，而是一个“AI 编排者”。

当你能用 AI 高效产出后，第二步是：让产出有确权、有收益、有延续性。这就是 Web3 思维要解决的问题。

• 学习层面：掌握智能合约（Solidity）、EVM 逻辑、钱包交互、链上部署；

• 产品层面：理解代币模型、协议机制、预言机与治理系统；

• 思维层面：意识到“你的代码、模型、内容”都可以成为一种资产单元（Asset Unit）。

技术人不再只是开发者，而是资产发行者、协议设计者、节点运营者。AI 让你高效创造，Web3 让你拥有与变现。这两者结合，形成了**“个人可持续系统”**的雏形。

当你能产出、能确权、能循环，就进入第三阶段：个体产品化。这意味着，你不再依附岗位，而是构建自己的“微型生态系统”。

典型路径包括：

• 个人品牌型产品：技术博客、课程、咨询、SaaS 工具；

• 链上产品型项目：微型协议、NFT 系列、AI Agent-as-a-Service；

• 社群经济型实验：一人公司 DAO、代币化会员、收入分享模型。

这时的竞争力不在于你掌握了多少技术，而在于：

你是否能把自己的知识、算法、经验，沉淀为一个「可复用的结构」。

个人即节点，节点即品牌。当你有了自己的协议、代码库、产品矩阵与用户网络，你就不再需要“公司”来定义你的价值。

在 Web2 时代，确定性来自组织；在 AI + Web3 时代，确定性来自结构自洽的个体系统。

AI 让你拥有“生产力的杠杆”，Web3 让你拥有“价值分配的杠杆”。当两者结合，你拥有了在任何环境中生存、创造与积累的能力。

这就是从“岗位”走向“节点”的真正意义：

你不再是系统中的一部分，而是系统的创造者。

🧩 小结

AI + Web3 的浪潮，并不会淘汰所有人，但会淘汰缺乏系统性自我升级能力的人。对于愿意学习、实践与构建的技术人而言，这一时代反而是最好的时代。

“你不需要加入一家大公司才能改变世界。你可以用 AI + Web3，成为一家小公司本身。”

理解趋势是一回事，完成转型是另一回事。从 Web2 技术岗位迈入 AI + Web3 时代，并不意味着彻底重来，而是要通过渐进式迭代完成技能与思维的重构。

一个现实可行的路径，是按照三个阶段推进：工具化 → 协议化 → 产品化。

目标：让 AI 成为你工作流的一部分。

关键动作：

1. 把 ChatGPT / Claude / Perplexity 用作“认知助手”，让它参与到思考、结构设计与写作环节；

2. 把 Cursor / Claude Code / Codex 整合进开发环境，重构你的开发流程（需求 → 代码 → 测试 → 文档）；

3. 我几乎每天都在让 AI 参与我的工作流，从自动生成测试脚本、更新文档，到辅助代码重构与部署。对我来说，AI 已经不只是工具，而是研发系统的一部分。

衡量标准：

当你能用 AI 工具完成原本需要人工协作的 80% 工作时，你就具备了“AI-native 个体”的雏形。

目标：理解并能构建可确权、可结算、可组合的系统。

关键动作：

1. 学习 Solidity / Rust / Move 等智能合约语言；

2. 了解链上组件：钱包（EVM / EIP 标准）、流动性协议（Uniswap / PancakeSwap）、预言机（Chainlink / Pyth）、索引服务（The Graph / SubQuery）；

3. 以最小可行产品（MVP）形式上链实验，例如像我在 Soluno Lab 构建的 BlockETF（链上指数协议）或 BlockLever（杠杆借贷协议）那样，从核心功能出发，先验证合约逻辑与经济模型；

4. 学习如何通过 Subgraph、API 与前端交互，实现完整 DApp 流程。

衡量标准：

当你能独立完成一个上链项目并理解其经济激励结构时，你就具备了“Web3-native Builder”的基础能力。

目标：将个人能力沉淀为可复用、可交易、可持续的产品。

关键动作：

1. 把你的 AI + Web3 实验整合成可复用模块，如开源库、智能合约模板、教育内容、自动化工具；

2. 使用 GitHub / Mirror / X（Twitter）及本地化渠道进行传播与验证；

3. 构建“个人资产结构”：项目文档、代码仓库、协议部署记录、内容体系；

4. 尝试打造收入闭环：课程、咨询、工具订阅、链上收益分享。

衡量标准：

当你的系统能在你不在线的情况下持续创造价值，你就完成了从“岗位”到“节点”的转型。

转型不是一次性事件，而是一个持续的演化过程。真正的风险不是“学不会”，而是“停留在旧范式”。

你不必一次性掌握所有新技术，但必须让自己处于持续迭代的轨道上。

将每一次学习、实验与输出都视为构建“个体系统”的一部分，随着工具演进，你的结构也会自动升级。

传统技能树是垂直的：从初级 → 中级 → 高级；而 AI + Web3 的技能图谱是网状的：认知、工具、协议、内容、社区相互联结。

这意味着你的学习路径也应多维并行：

维度 工具与技能 输出形式 AI 层 ChatGPT、Claude Code、Cursor、Codex 自动化开发、文档生成、内容创作 Web3 层 Solidity、Uniswap、Subgraph、Oracle、Wallet SDK 智能合约、链上协议、前后端交互 表达层 微信公众号、知乎、B 站、Mirror、X（Twitter）、YouTube 文章写作、知识沉淀、视频内容与跨语传播 资产层 NFT、课程、咨询、协议收益 长期复利与品牌积累

🧭 小结

从 Web2 到 AI + Web3 的转型，不是逃离旧世界，而是重构自己在新世界的结构。AI 让你拥有「效率杠杆」，Web3 让你拥有「所有权杠杆」，而产品化让你拥有「复利杠杆」。

真正的出路，不是找到一份新工作，而是构建一个能自我进化的个人系统。

回望过去几年，我们见证了整个技术世界的巨变。AI 带来了效率的跃迁，Web3 重塑了价值的分配方式，而 Web2 的秩序——岗位、平台、公司——正在失去它的确定性。

这种不安全感，几乎是每一位技术人都会感受到的。你可能在问：

“我还跟得上时代吗？”

“我做的事情，还会被需要吗？”

但事实是，真正的确定性从未存在于外部世界，它一直藏在你是否拥有独立创造与自我进化的能力之中。

在 AI + Web3 的时代，一个人的结构，正在决定他的确定性。AI 让你可以一人完成过去需要一个团队才能完成的工作；Web3 让你可以确权、分润、沉淀长期资产。当这两种能力汇聚到一个人身上，你不再依附于平台，而是成为一个具备完整经济循环的个体节点。

这不是理想主义，而是现实趋势。越来越多的人正在用 AI 与链上工具构建自己的微型系统：有的做产品，有的做内容，有的做协议。他们的共通点是：

不再向外寻找确定性，而是用系统让自己确定。

从 Web2 到 AI + Web3，这场转型的核心不是“换赛道”，而是“重构自我”：

• 从岗位角色，转向系统构建者；

• 从执行任务，转向创造机制；

• 从依附组织，转向独立节点。

这种转变，正是我在 「Soluno Lab」 一直实践的路径。BlockETF 和 BlockLever 不是产品的终点，而是系统化个体的一次次迭代。它们让我看到：**一个人也能构建复杂系统、推动项目上线、形成复利生态。**这就是属于我们的“新确定性”。

未来不再属于最勤奋的人，而属于能构建系统的人。AI 会持续放大你的杠杆，Web3 会持续固化你的成果，而你的任务，是不断升级这套“个人系统”：让它更自动、更开放、更可持续。

当别人还在担心“岗位是否安全”时，你已经在用自己的系统创造安全感。

安全感不再来自雇主、市场或平台，而来自你能否自我进化。

AI + Web3 不是洪流，而是工具。真正的确定性，来自你是否敢于用它们，去构建属于你自己的世界。

🧭 后记

写下这些内容，并不是在描绘一个未来愿景，而是在记录一段正在发生的现实。AI 已经进入我们的日常，Web3 的基础设施也正在逐渐完善。

当时代的边界被重新划定时，技术人最好的应对方式，不是恐惧，而是创造。

我们从不安全感出发，最终在确定性的结构中找到自己。