W Labs瓜田实验室《链游经济模型大揭秘》
约15000字，阅读需要20分钟。原创：Kluxury和瓜田 from WGG（一）前言：我们为什么要写这样的理论文章？链游，顾名思义就是在区块链上运行的游戏。作为玩家或投资者来说，我们不需要过多了解游戏背后运行机制和技术问题，玩的开心赚的多就行了。但从2021年下半年开始的链游土狗跑路风波，让很多Gamefi玩家蒙受了不少损失。 链游作为一个新兴的行业，如何去判断行业中的一个项目值不值得投入，投入多少，生命周期有多长，真的值得我们好好研究。而一款链游项目的经济模型，就是项目里最难的课题，也是项目皇冠上最耀眼的明珠。 瓜田公会的内容组有着这样一群任性而奇怪的小伙伴，可以每天连线一两小时，讨论着各个游戏经济模型而不知疲倦。我们乐于分享，也善于总结，在接下来的几周内，我们会逐渐把讨论的观点汇聚成跳动的文字，希望更多的Gamefi玩家看到，减少损失的同时也能挑选到最适合自己玩的链游。好的，我们这就开始了！先划重点：链游经济模型是指游戏内部所有与经济现象有关的变量之间的依存关系的理论结构。好复杂，好拗口，是不是？好吧，别弃坑，这可能是这篇系列长文唯一一句貌似高深的话。我们接下里都会用大白...
W Labs瓜田实验室《Gamefi链游经济模型的未来之路》
本文约20000字，阅读需要25分钟。原创：W Labs 瓜田(一)一个野生链游研究者的观点今天终于有冲动开始写这个新系列的文章了，W Labs的小伙伴们善意的劝告过：瓜哥啊，这种展望行业未来的理论分析文章，游戏玩家会去认真看的很少啊，目前大家最喜欢看到的就是哪个链游好，赚钱猛，什么时间冲，怎么冲，再不济把写这类文章的时间去多弄几个热门链游项目的“一页知白”，受众玩家总比这个多。 建议有道理，不过，瓜田作为一个任性的野生链游行业研究者，一直有点自不量力想写这个课题的。而且瓜田最近的实际情况是，除了给几个游戏做内测，已经一个多月没有玩链游了，因为是熊市，链游没有了赚（Earn）的利益驱使，完全没有了玩目前任何一款链游的冲动，不好玩，真的不好玩，宁愿回到WEB2.0去继续玩三国志战略版和吃鸡。 所以开篇就先点明下自己的观点：目前绝大部分链游的经济模型的发展方向不对，或者说模型可能还处在婴儿期，导致的结果就是最终都会死亡螺旋。 但是瓜田也不能老做键盘侠啊，喷这个不好那个不行，对不对？自己对链游行业的未来前景是非常看好的，将来一定会出现更好的经济模型去支撑链游继续进化。在上个系列长文《链...
W Labs瓜田实验室AI in Crypto第二篇：从概念到应用 回顾5波AI赛道炒作热潮
引言我们发现每次在潜心对行业开始做研究的时候，加密市场总是有一波大行情，BTC 又突破了 10 万 U，ETH 竟然还站上了 2500U，呵呵，难道是所谓的天道酬勤？开玩笑了，其实还是因为美国和英国达成了贸易协议，然后美中两方初步谈的还不错（川普推特先吹出来后，两国再确认了）。还是说明了整个加密行业依然属于风险偏高的金融投机市场，跟着经济大环境走，还没有形成类似黄金和石油一样的独立市场，这也就跟坚定了我们在加密领域寻找能长期发展的突破点，而 AI + WEB3 就是目前我们最看重的赛道了。 本篇我们接着上一篇的思路，回顾下这几年 WEB3 的 AI 发展的五波浪潮，这里先用一个表格总结下，当然我们会把重点放在目前的第五波浪潮上：Web3 AI 项目的五波浪潮回顾 自区块链与 AI 交汇以来，加密领域经历了五波主要的 AI 概念热潮。每一波热潮都有代表性的项目或事件引领，表现出从纯粹概念炒作到逐步技术探索的演变。 01****第一波（早期探索期）——Fetch.AI 等 AI 概念币初兴：旧瓶装新酒 早在 2018-2019 年，便有项目尝试结合区块链和 AI 概念，但影响非常有限...
W Labs是一家专注于链游垂直赛道的机构 ，以原创内容输出为核心，同时提供链游项目的研究分析、模型建立、运营咨询等服务。 https://twitter.com/GuaTianGuaTian http://www.wlabsdao.com/
W Labs瓜田实验室《链游经济模型大揭秘》
约15000字，阅读需要20分钟。原创：Kluxury和瓜田 from WGG（一）前言：我们为什么要写这样的理论文章？链游，顾名思义就是在区块链上运行的游戏。作为玩家或投资者来说，我们不需要过多了解游戏背后运行机制和技术问题，玩的开心赚的多就行了。但从2021年下半年开始的链游土狗跑路风波，让很多Gamefi玩家蒙受了不少损失。 链游作为一个新兴的行业，如何去判断行业中的一个项目值不值得投入，投入多少，生命周期有多长，真的值得我们好好研究。而一款链游项目的经济模型，就是项目里最难的课题，也是项目皇冠上最耀眼的明珠。 瓜田公会的内容组有着这样一群任性而奇怪的小伙伴，可以每天连线一两小时，讨论着各个游戏经济模型而不知疲倦。我们乐于分享，也善于总结，在接下来的几周内，我们会逐渐把讨论的观点汇聚成跳动的文字，希望更多的Gamefi玩家看到，减少损失的同时也能挑选到最适合自己玩的链游。好的，我们这就开始了！先划重点：链游经济模型是指游戏内部所有与经济现象有关的变量之间的依存关系的理论结构。好复杂，好拗口，是不是？好吧，别弃坑，这可能是这篇系列长文唯一一句貌似高深的话。我们接下里都会用大白...
W Labs瓜田实验室《Gamefi链游经济模型的未来之路》
本文约20000字，阅读需要25分钟。原创：W Labs 瓜田(一)一个野生链游研究者的观点今天终于有冲动开始写这个新系列的文章了，W Labs的小伙伴们善意的劝告过：瓜哥啊，这种展望行业未来的理论分析文章，游戏玩家会去认真看的很少啊，目前大家最喜欢看到的就是哪个链游好，赚钱猛，什么时间冲，怎么冲，再不济把写这类文章的时间去多弄几个热门链游项目的“一页知白”，受众玩家总比这个多。 建议有道理，不过，瓜田作为一个任性的野生链游行业研究者，一直有点自不量力想写这个课题的。而且瓜田最近的实际情况是，除了给几个游戏做内测，已经一个多月没有玩链游了，因为是熊市，链游没有了赚（Earn）的利益驱使，完全没有了玩目前任何一款链游的冲动，不好玩，真的不好玩，宁愿回到WEB2.0去继续玩三国志战略版和吃鸡。 所以开篇就先点明下自己的观点：目前绝大部分链游的经济模型的发展方向不对，或者说模型可能还处在婴儿期，导致的结果就是最终都会死亡螺旋。 但是瓜田也不能老做键盘侠啊，喷这个不好那个不行，对不对？自己对链游行业的未来前景是非常看好的，将来一定会出现更好的经济模型去支撑链游继续进化。在上个系列长文《链...
W Labs瓜田实验室AI in Crypto第二篇：从概念到应用 回顾5波AI赛道炒作热潮
引言我们发现每次在潜心对行业开始做研究的时候，加密市场总是有一波大行情，BTC 又突破了 10 万 U，ETH 竟然还站上了 2500U，呵呵，难道是所谓的天道酬勤？开玩笑了，其实还是因为美国和英国达成了贸易协议，然后美中两方初步谈的还不错（川普推特先吹出来后，两国再确认了）。还是说明了整个加密行业依然属于风险偏高的金融投机市场，跟着经济大环境走，还没有形成类似黄金和石油一样的独立市场，这也就跟坚定了我们在加密领域寻找能长期发展的突破点，而 AI + WEB3 就是目前我们最看重的赛道了。 本篇我们接着上一篇的思路，回顾下这几年 WEB3 的 AI 发展的五波浪潮，这里先用一个表格总结下，当然我们会把重点放在目前的第五波浪潮上：Web3 AI 项目的五波浪潮回顾 自区块链与 AI 交汇以来，加密领域经历了五波主要的 AI 概念热潮。每一波热潮都有代表性的项目或事件引领，表现出从纯粹概念炒作到逐步技术探索的演变。 01****第一波（早期探索期）——Fetch.AI 等 AI 概念币初兴：旧瓶装新酒 早在 2018-2019 年，便有项目尝试结合区块链和 AI 概念，但影响非常有限...
W Labs是一家专注于链游垂直赛道的机构 ，以原创内容输出为核心，同时提供链游项目的研究分析、模型建立、运营咨询等服务。 https://twitter.com/GuaTianGuaTian http://www.wlabsdao.com/
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本研究文章将叙述并评析目前 AI 在 Web3 领域的演化路径。
作者：瓜田实验室
引言
自从 ChatGPT 在 2022 年末粉墨登场以来，AI 版块一直是加密领域的香饽饽，WEB3 的游民们本来就接受“任何概念皆可炒作”的理念，更不要说未来有无限叙事脉络和应用能力的 AI 了。因此在加密圈，AI 概念最初是以“ Meme 热潮”的姿态爆红了一段时间，随后部分项目开始了探索其实际应用价值：加密到底能给如火如荼向前发展的AI带来什么新的实际应用？
本研究文章将叙述并评析目前 AI 在 Web3 领域的演化路径，从早期炒作浪潮到当下应用类项目开始起势，并结合案例和数据帮助各位读者把握行业脉络和未来趋势。这里我们一开始就把不成熟的结论抛出来吧：
01
AI meme 的阶段已经是过去式了，该被割的该赚的都留作永恒的记忆碎片吧；
02
一些基础类的 WEB3 AI 项目一直强调“去中心化”能给 AI 安全性带来的好处，对于用户来说并不怎么买单的，用户关心的是“代币赚不赚钱”+“产品好不好用”；
03
如果要埋伏 AI 相关的加密项目，重点应该转到纯应用类 AI 项目，或者平台类 AI 项目（可以集中很多容易让 C 端用户上手的工具或 Agent ）上来，这可能是 AI Meme 后更长周期的财富热点；
Web2 世界里的 AI
Web2 世界里的 AI 主要由科技巨头和研究机构驱动，发展路径相对稳健集中。大型公司（如 OpenAI、Google）训练封闭的黑箱模型，算法和数据不公开，用户只能使用其结果，缺乏透明度。这种中心化控制导致 AI 决策不可审计，存在偏见与责任不清的问题。总体而言，Web2 的 AI 创新注重基础模型的性能提升和商业应用落地，但决策过程对大众而言不透明。不透明的这个痛点才导致了在2025年类似Deepseek这样貌似开源但是其实是“渔箱钓鱼”的新AI项目的异军突起。
除了不透明的缺陷，WEB2的大型AI模型还存在着另外两个痛点：不同产品形态上的体验感不足和专业细分赛道上精确度不足。
比如如果要产生一份PPT，或者一张图片，或者一个视频，用户们还是会去寻找进入门槛低，用户体验感更好的AI新产品去使用，并且为之而付费。目前很多AI项目都在尝试无代码的AI产品，就是为了让用户门槛降到更低。
再比如对于WEB3的很多用户，应该都有过使用ChatGPT 或者 DeepSeek 去获得某一个加密项目或者代币信息的无力吐槽感，大模型数据还无法精确覆盖到这个世界的任何一个细分行业的细节信息，所以很多 AI 产品的另外一个发展方向：就是在某个细分行业把数据和分析做到最深入和精确。
Web3 世界里的 AI
WEB3 世界是以加密行业为核心的，融合了技术，文化和社群的更宽泛的概念。WEB3 对比 WEB2，更尝试走向开放和社区驱动的路线。
借助区块链去中心化的架构，Web3 的 AI 项目通常会宣称强调开源代码、社区治理和透明可信，希望以分布式方式打破传统 AI 由少数公司垄断的局面。例如一些项目探索用区块链验证 AI 决策（零知识证明确保模型输出可信）或由 DAO 审核 AI 模型以减少偏见。
理想状态下，Web3 AI 追求“公开的 AI”，让模型参数、决策逻辑可被社区审计，同时通过代币机制激励开发者和用户参与。然而在实践中，Web3 的 AI 发展还受到技术和资源限制：构建去中心化 AI 基础设施难度极高（训练大模型需要海量算力数据，然而没有任何一家 WEB3 的项目方的资金量能达到 OpenAI 的零头），少数号称 Web3 AI 的项目实际仍依赖中心化的模型或服务，只是在应用层接入了一些区块链的元素，这些 WEB3 AI 项目还算靠谱的优秀生了，至少还在真实的开发应用；而绝大多数的 WEB3 AI 项目还是纯 Meme，或者是打着真实 AI 旗号的 Meme。
此外，资金与参与模式的差异也影响两者发展路径。Web2 AI 通常通过研究投入和产品盈利驱动，周期相对平缓。而 Web3 AI 结合了加密市场的投机属性，常出现随着行情情绪大起大落的“热潮”周期：概念火爆时资金蜂拥而入推高代币价格和估值，冷却时项目热度和资金迅速衰退。这种循环使 Web3 AI 的发展路径更具波动性和叙事驱动色彩。例如，一个缺乏实质进展的 AI 概念也可能因为市场情绪而引发代币价格暴涨；反之，行情低迷时哪怕有技术进展也难获关注。
我们对于 WEB3 AI 的主叙事“去中心化的 AI 网络”，目前还是保持着一种“低调而谨慎的期盼”，万一要是真成了呢？毕竟 WEB3 里还有 BTC 和 ETH 这样划时代的存在。但是处在目前的阶段，大家还是需要脚踏实地的构想一些可以马上落地的场景，比如在目前的 WEB3 项目里嵌入一些 AI Agent，从而提高项目本身的效率；或者把 AI 和其他的一些新技术做结合，可以产生适用于加密行业的新思路，哪怕是可以引起关注的概念也好；再或者就只为了 WEB3 行业服务的AI产品，不管是从数据的精确度，还是更贴合 WEB3 组织或者个人的工作习惯上，去提供 WEB3 行业里的人群能买单的服务。
未完待续，下面一篇文章将主要对 WEB3 AI 的五波热潮，以及其中的一些产品（比如Fetch.AI、TURBO、GOAT、AI16Z、Joinable AI、MyShell等等 ）做个回顾和点评。
本研究文章将叙述并评析目前 AI 在 Web3 领域的演化路径。
作者：瓜田实验室
引言
自从 ChatGPT 在 2022 年末粉墨登场以来，AI 版块一直是加密领域的香饽饽，WEB3 的游民们本来就接受“任何概念皆可炒作”的理念，更不要说未来有无限叙事脉络和应用能力的 AI 了。因此在加密圈，AI 概念最初是以“ Meme 热潮”的姿态爆红了一段时间，随后部分项目开始了探索其实际应用价值：加密到底能给如火如荼向前发展的AI带来什么新的实际应用？
本研究文章将叙述并评析目前 AI 在 Web3 领域的演化路径，从早期炒作浪潮到当下应用类项目开始起势，并结合案例和数据帮助各位读者把握行业脉络和未来趋势。这里我们一开始就把不成熟的结论抛出来吧：
01
AI meme 的阶段已经是过去式了，该被割的该赚的都留作永恒的记忆碎片吧；
02
一些基础类的 WEB3 AI 项目一直强调“去中心化”能给 AI 安全性带来的好处，对于用户来说并不怎么买单的，用户关心的是“代币赚不赚钱”+“产品好不好用”；
03
如果要埋伏 AI 相关的加密项目，重点应该转到纯应用类 AI 项目，或者平台类 AI 项目（可以集中很多容易让 C 端用户上手的工具或 Agent ）上来，这可能是 AI Meme 后更长周期的财富热点；
Web2 世界里的 AI
Web2 世界里的 AI 主要由科技巨头和研究机构驱动，发展路径相对稳健集中。大型公司（如 OpenAI、Google）训练封闭的黑箱模型，算法和数据不公开，用户只能使用其结果，缺乏透明度。这种中心化控制导致 AI 决策不可审计，存在偏见与责任不清的问题。总体而言，Web2 的 AI 创新注重基础模型的性能提升和商业应用落地，但决策过程对大众而言不透明。不透明的这个痛点才导致了在2025年类似Deepseek这样貌似开源但是其实是“渔箱钓鱼”的新AI项目的异军突起。
除了不透明的缺陷，WEB2的大型AI模型还存在着另外两个痛点：不同产品形态上的体验感不足和专业细分赛道上精确度不足。
比如如果要产生一份PPT，或者一张图片，或者一个视频，用户们还是会去寻找进入门槛低，用户体验感更好的AI新产品去使用，并且为之而付费。目前很多AI项目都在尝试无代码的AI产品，就是为了让用户门槛降到更低。
再比如对于WEB3的很多用户，应该都有过使用ChatGPT 或者 DeepSeek 去获得某一个加密项目或者代币信息的无力吐槽感，大模型数据还无法精确覆盖到这个世界的任何一个细分行业的细节信息，所以很多 AI 产品的另外一个发展方向：就是在某个细分行业把数据和分析做到最深入和精确。
Web3 世界里的 AI
WEB3 世界是以加密行业为核心的，融合了技术，文化和社群的更宽泛的概念。WEB3 对比 WEB2，更尝试走向开放和社区驱动的路线。
借助区块链去中心化的架构，Web3 的 AI 项目通常会宣称强调开源代码、社区治理和透明可信，希望以分布式方式打破传统 AI 由少数公司垄断的局面。例如一些项目探索用区块链验证 AI 决策（零知识证明确保模型输出可信）或由 DAO 审核 AI 模型以减少偏见。
理想状态下，Web3 AI 追求“公开的 AI”，让模型参数、决策逻辑可被社区审计，同时通过代币机制激励开发者和用户参与。然而在实践中，Web3 的 AI 发展还受到技术和资源限制：构建去中心化 AI 基础设施难度极高（训练大模型需要海量算力数据，然而没有任何一家 WEB3 的项目方的资金量能达到 OpenAI 的零头），少数号称 Web3 AI 的项目实际仍依赖中心化的模型或服务，只是在应用层接入了一些区块链的元素，这些 WEB3 AI 项目还算靠谱的优秀生了，至少还在真实的开发应用；而绝大多数的 WEB3 AI 项目还是纯 Meme，或者是打着真实 AI 旗号的 Meme。
此外，资金与参与模式的差异也影响两者发展路径。Web2 AI 通常通过研究投入和产品盈利驱动，周期相对平缓。而 Web3 AI 结合了加密市场的投机属性，常出现随着行情情绪大起大落的“热潮”周期：概念火爆时资金蜂拥而入推高代币价格和估值，冷却时项目热度和资金迅速衰退。这种循环使 Web3 AI 的发展路径更具波动性和叙事驱动色彩。例如，一个缺乏实质进展的 AI 概念也可能因为市场情绪而引发代币价格暴涨；反之，行情低迷时哪怕有技术进展也难获关注。
我们对于 WEB3 AI 的主叙事“去中心化的 AI 网络”，目前还是保持着一种“低调而谨慎的期盼”，万一要是真成了呢？毕竟 WEB3 里还有 BTC 和 ETH 这样划时代的存在。但是处在目前的阶段，大家还是需要脚踏实地的构想一些可以马上落地的场景，比如在目前的 WEB3 项目里嵌入一些 AI Agent，从而提高项目本身的效率；或者把 AI 和其他的一些新技术做结合，可以产生适用于加密行业的新思路，哪怕是可以引起关注的概念也好；再或者就只为了 WEB3 行业服务的AI产品，不管是从数据的精确度，还是更贴合 WEB3 组织或者个人的工作习惯上，去提供 WEB3 行业里的人群能买单的服务。
未完待续，下面一篇文章将主要对 WEB3 AI 的五波热潮，以及其中的一些产品（比如Fetch.AI、TURBO、GOAT、AI16Z、Joinable AI、MyShell等等 ）做个回顾和点评。
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