AI 和 Web3 的融合：谁能为这个时代构建真正的基础设施？

技术范式的真正转变往往先体现为热潮，而非完整的系统。我们正经历的 AI 浪潮也是如此。

作为一级投资人，我始终相信，关注行业深层变革力量比追逐表面叙事更有价值。过去一年，我接触了大量探索现实世界与链上系统结合的项目，包括 RWA、消费者应用、信息金融等。

一个明显的趋势是:无论项目路线如何,最终都需要融入 AI 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 优化风控、验证链下数据和动态定价;消费者应用和 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。

因此，无论是资产数字化还是体验优化，这些看似独立的方向最终都将汇聚到同一技术逻辑:如果基础设施无法融合和承载 AI 能力，就无法支撑下一代应用的复杂协同。

AI 的未来不仅仅是变得更强大和应用更广泛,真正的范式转变在于重构协作逻辑。就像互联网早期的变革不仅仅是发明了 DNS 或浏览器,而是首次让每个人都能参与内容创作、将想法转化为产品,从而催生了整个开放生态。

AI 也正在走这条路:智能代理将成为每个人的共创伙伴,帮助你将专业知识、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,认定选择的价值体系

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。投资本质上是一种世界观的选择,而我始终在思考一个核心问题:AI 的未来能否被更多人共同拥有?

它是否能够借助区块链,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"又一个废弃公链"。

为了寻找答案,我几乎考察了所有可接触到的 AI 项目,直到遇到 Sahara。Sahara 的联合创始人 Tyler 给出的回答是:要构建一个开放、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 Fee 或治理,很难真正支撑生态的正向循环,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。Sahara 正是我当时预判中最值得期待的案例之一。

从投资到 8 倍估值追投重仓

我最初投资 Sahara,是因为它正在做我心中 AI 真正龙头应该做的事 - 构建 AI 经济和基础设施系统。而让我在短短半年内以前轮 8 倍估值追加投资的,是我在这个团队身上感受到的罕见力量。

两位联合创始人各有特点:一位是南加州大学最年轻的终身教授,专攻 AI 领域。90 后美国顶尖高校终身教授的含金量不仅体现在学术上,更在于这个年龄段仍有梦想、精力和实现梦想的魄力。认识 Ren 教授一年多,让我见识了什么是每天工作十几小时、情绪稳定且谦逊的天才。

另一位 Tyler 曾任某知名交易平台实验室北美投资总监,负责投资和孵化器,对 Web3 的理解自不必说。他的自律令人惊叹:只睡 1.5 小时的整数倍,无论多忙也坚持健身保持状态,为了保持头脑清晰完全不碰糖分,每天工作超过 13 小时。我曾开玩笑说他像个机器人,他只淡淡回应:"我很幸运,能有今天的忙碌。"他从推动项目进展中获得多巴胺,造梦是他的热爱,不需要其他动力。

结识他们也改变了我自己。我开始尽量规律作息,情绪逐渐稳定,开始健身...

所以当有人说 Sahara 是因为幸运才得到资本青睐时,我都会直言不讳地补充:"资本的追捧是必然结果"。我深刻记得这轮市场一级融资困难,但 Sahara 却被一级市场追着投资的景象。

大家记住的是某知名基金、某交易平台、某投资公司投资了 Sahara。Sahara 开启了某知名科技公司进军 Web3 AI 领域的投资时代,其获得该公司 AI 大奖正是促成投资的重要原因。此外还有一些重仓 AI 的基金、国家银行等都是 Sahara 的座上宾。你能看到一批更偏传统技术与产业资源的机构,开始因为 Sahara 悄悄下注 AI × Web3。

资本只会为有确定性的方向和执行力买单 - 这正是对 Sahara 技术深度、团队背景、系统设计与执行能力的正向反馈。

这也是为什么它能跑出一些真实且扎实的结构指标:

测试网上已激活超过 320 万账户,数据平台标注者超 20 万(几百万排队中),他们服务的客户包括多家头部科技企业,且已经达成千万美元级别营收。

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 叙事项目"走得更深更稳。

公链的终极课题:让所有贡献者持续获益,并驱动经济正向循环

回到我们最初的判断逻辑:在 AI 与区块链结合的系统中,是否真的存在一个机制,能够让每一位贡献者被看见、被记录,并被持续回报?

模型训练和数据优化离不开大量标注与交互的支持;反过来,如果缺乏用户贡献,项目本身就不得不投入更多资金去采购数据、外包标注,这不仅增加了成本,也减弱了社区共建的价值驱动。

Sahara 正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,大量社区用户在积极参与标注和 prompt 创建。不仅是帮助系统完善,更是在用数据投资未来。

通过 Sahara 的机制,不只是提升模型质量,更是让更多人了解并参与到这一去中心化 AI 生态中,让数据贡献与收益挂钩,形成真正的良性循环。

一个典型例子是某公链上的语音合成项目,它借助 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 TTS 和语音克隆模型的训练效率。这也推动其开源项目获得数千 GitHub 星标、超过 200 万次下载。

同时,参与数据标注的用户也获得了该项目发放的代币奖励,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。

为什么说这是一个有长期价值支撑的场景?

想象一下,如果你想要构建一个 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,能够实现了长周期、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。

但越接近真实结构,挑战也越多

虽然我看好 Sahara,但也并不会因为自己的投资立场而掩盖项目将会面会的挑战。

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