“Sudah budidaya lobster belum?” Belakangan ini, sapaan antar Web3er, mungkin delapan dari sepuluh orang mengatakannya.
Awal tahun 2026, sejak robot di Tahun Baru Imlek China menggemparkan panggung, AI Agent generasi baru yang diwakili oleh OpenClaw menjadi mainan baru di kalangan orang teknologi. Ada yang menggunakan AI untuk layanan pelanggan, ada yang menggunakan AI untuk menulis kode, ada yang bahkan mulai mencoba menggunakan Agent untuk mensimulasikan seluruh set “karyawan digital”. Konsep “perusahaan satu orang” yang baru-baru ini sering disebut-sebut di berbagai platform internet, adalah satu orang melalui alur kerja AI, dapat menjalankan pekerjaan yang sebelumnya membutuhkan tim kecil untuk diselesaikan.
Web3 juga tidak tinggal diam. Belakangan ini jika sering melihat media industri, akan ditemukan banyak proyek yang juga mulai membahas AI Agent. Ada yang meneliti bagaimana Agent dapat langsung memanggil aset on-chain atau kontrak pintar, ada yang membuat infrastruktur pembayaran, identitas, atau keuangan untuk Agent, ada yang mendiskusikan “sistem ekonomi Agent”, membuat AI dapat berpartisipasi dalam jaringan seperti pengguna, bahkan ada yang kembali meneriakkan slogan baru “Web4.0”.
Melihat ini, sebenarnya ada perasaan yang sangat familiar.
Katanya dunia fashion adalah siklus, siapa sangka dunia teknologi (atau katakanlah dunia crypto) juga begitu. Ingat saat pasar bear yang dimulai tahun 2022, ChatGPT tiba-tiba meledak, AI tiba-tiba menjadi topik yang dibicarakan semua orang. Kalangan Web3 tentu tidak tinggal diam, dengan cepat muncul banyak konsep baru, seperti AI Agent, trader AI, strategi otomatis, dan sejenisnya, seolah-olah hanya dengan menyentuh AI, cerita baru dapat dibuat. Namun keriuhan ini tidak bertahan lama. Setelah pasar crypto naik lagi, perhatian semua orang cepat kembali ke Crypto itu sendiri.
Dan kali ini pada paruh kedua tahun 2025, pasar crypto kembali menunjukkan tren bear, sehingga Web3 mulai mencari konsep baru untuk meneruskan.
Namun, menurut Portal Labs, masalahnya justru ada di sini. Ketika sebuah narasi mulai populer, banyak tim startup Web3 sebenarnya tidak membuat penilaian teknologi dan bisnis, tetapi membuat penilaian narasi: konsep mana yang populer, kerjakan itu. Kemudian mereka terjatuh –
Banyak tim saat benar-benar memajukan proyek baru menyadari, konsep dapat dibangun dengan cepat, tetapi produk sulit diwujudkan. Di mana pengguna? Apa场景 spesifiknya? Bergantung pada apa untuk menghasilkan pendapatan berkelanjutan? Bisakah menarik investasi? Pertanyaan-pertanyaan ini seringkali baru muncul setelah proyek berjalan beberapa waktu.
Saat popularitas mereda, yang sering tertinggal di pasar adalah banyak proyek yang belum berjalan. Beberapa produk berhenti di tahap Demo, beberapa勉强上线 tetapi tidak menemukan pengguna, dan beberapa lainnya hilang bersama narasinya. Dalam waktu singkat terlihat seperti jalur baru terbuka, tetapi setelah beberapa waktu melihat kembali, hal yang benar-benar tertinggal sebenarnya tidak banyak.
Karena itu, terus mendalami Crypto, atau beralih ke AI, menjadi dilema. Pilih yang pertama, pasar tidak bagus, investasi belum tentu membuahkan hasil; pilih yang kedua, tidak yakin. Ambang batas teknologi AI, struktur talenta, dan lingkungan persaingan berbeda dengan Web3. Banyak tim yang mengumpulkan tumpukan teknologi, pengalaman produk, sumber daya komunitas selama beberapa tahun terakhir, sebenarnya dibangun dalam sistem Crypto, sekali beralih sepenuhnya ke AI, sama dengan memasuki jalur yang sepenuhnya asing. Dari kemampuan model, sumber data hingga tim teknik, hampir semuanya perlu dibangun kembali.
Yang lebih realistis, jalur AI sendiri sudah sangat padat. Baik perusahaan model besar, perusahaan internet tradisional, maupun banyak tim startup, telah menginvestasikan sumber daya besar di bidang ini. Bagi tim startup Web3, jika hanya karena narasi berubah而进入 pasar ini, mudah发现自己既没有 keunggulan teknologi,也没有 sumber daya industri.
Sebenarnya, bagi banyak tim startup Web3, ada satu路径 yang dapat dipraktikkan. Tidak harus转型做 AI,而是继续走自己的路径 Web3, sambil memikirkan apa yang dapat ditambahkan oleh Crypto dalam sistem AI.
Jika仔细看 gelombang perkembangan AI saat ini, akan ditemukan banyak环节 kunci yang sebenarnya belum sepenuhnya terselesaikan.
Yang paling典型 adalah data. Model semakin kuat, tetapi dari mana data pelatihan berasal, apakah data可信合规, terutama bagaimana AI Agent mencapai kustomisasi 1v1, masalah-masalah ini一直没有 mekanisme yang baik. Bagi AI yang bergantung pada pelatihan data skala besar, ini adalah masalah dasar yang长期存在.
Lalu ada identitas dan kolaborasi. Ketika AI Agent mulai berpartisipasi dalam eksekusi tugas, perdagangan otomatis bahkan pengambilan keputusan operasional, mereka sendiri juga membutuhkan identitas, perizinan, serta aturan kolaborasi. Siapa yang dapat memanggil Agent tertentu? Bagaimana pembagian kerja antar Agent? Bagaimana penyelesaian setelah eksekusi tugas? Masalah-masalah ini, pada dasarnya, menyangkut identitas dan distribusi nilai dalam jaringan terbuka.
Ada juga masalah pembayaran. Begitu AI Agent mulai memanggil layanan, mendapatkan data, atau menjalankan tugas secara otonom dalam jaringan, berarti mereka membutuhkan sistem pembayaran mikro yang dapat menyelesaikan secara otomatis. Dan dalam sistem internet tradisional, struktur pembayaran seperti ini sebenarnya sulit diwujudkan.
Ini看起来都是 masalah AI, tetapi banyak solusi justru sudah ada dalam sistem teknologi Crypto. Baik jaringan insentif data, sistem identitas on-chain, maupun jaringan pembayaran terbuka, pada dasarnya adalah arah yang telah dieksplorasi Web3 selama beberapa tahun terakhir.
Jika tim startup Web3 benar-benar bermaksud mencoba ke arah ini, ada beberapa hal yang harus dipikirkan terlebih dahulu.
Pertama, lihat kemampuan teknologi tim itu sendiri. Proyek Web3 yang berbeda, akumulasi teknologinya sangat berbeda. Ada tim yang pandai membuat protokol on-chain, ada yang长期 membuat jaringan data, ada juga yang lebih condong pada produk lapisan aplikasi. Jika tim selama beberapa tahun terakhir一直在做 infrastruktur terkait data, seperti pengumpulan data, ekstraksi data, atau pasar data, maka memperluas围绕 lapisan data AI akan相对 alami, misalnya jaringan kontribusi data, sumber data yang dapat diverifikasi, atau menyediakan pasar data yang dapat diinsentif untuk model. Jika tim原本 lebih condong pada protokol on-chain atau infrastruktur, maka可以考虑 melakukan hal围绕 lingkungan operasi AI Agent, misalnya identitas on-chain Agent, manajemen perizinan, protokol eksekusi tugas, atau menyediakan kemampuan penyelesaian dan pembayaran otomatis untuk Agent. Sedangkan untuk tim yang本身就在做 produk lapisan aplikasi, misalnya alat perdagangan, platform konten, produk komunitas, atau aplikasi konsumen, AI lebih cocok sebagai lapisan yang disematkan dalam sistem produk原有. Misalnya menggunakan AI untuk meningkatkan kemampuan analisis data, mengotomatisasi proses operasional, atau melalui Agent untuk menyelesaikan sebagian fungsi yang sebelumnya需要 ditangani secara manual.
Kedua, lihat apakah ada场景 bisnis nyata. Banyak proyek AI之所以 cepat menghilang, bukan karena teknologinya tidak bagus,而是从一开始就没有场景 penggunaan yang jelas. Konsep dapat diceritakan dengan sangat panas, tetapi di mana orang yang benar-benar membutuhkan produk ini, mengapa mereka menggunakannya, dan mengapa mereka bersedia membayarnya, pertanyaan-pertanyaan ini往往没有被认真 dijawab. Beberapa konsep banyak didiskusikan di industri, seperti “AI+Web3”, “sistem ekonomi Agent”, “trader AI”, kedengarannya sangat besar, tetapi jika ditanyakan lebih dalam, kelompok pengguna yang benar-benar稳定存在 sebenarnya tidak banyak. Sebaliknya, beberapa kebutuhan yang看起来 tidak terlalu “seksi”, seperti pemrosesan data, operasional otomatis, penyaringan informasi, atau eksekusi tugas, justru长期存在 dalam bisnis nyata. Karena itu juga, saat menilai是否进入某个 arah AI, daripada先看 konsep是否热门, lebih baik先去看场景本身: apakah场景 ini adalah masalah bisnis yang长期存在, apakah sudah ada orang yang membayar untuk ini,以及 apakah AI benar-benar dapat meningkatkan efisiensi di环节 ini. Jika kondisi ini terpenuhi, maka arah ini才更有可能 dari narasi变成 produk.
Lebih jauh lagi,还需要看, apakah tim startup Web3 memiliki sumber daya yang dapat真正进入环节 ini.
Arah data, identitas, pembayaran yang disebutkan sebelumnya, pada dasarnya bukan semata-mata masalah teknologi, tetapi masalah sumber daya jaringan.
Misalnya jaringan data, jika tim tidak memiliki sumber data yang稳定, juga tidak memiliki kelompok pengguna yang dapat terus berkontribusi data, maka即使 teknologi sudah dibuat,也很难 membentuk efek jaringan yang真正.同样,如果想做 sistem identitas atau jaringan kolaborasi AI Agent,也需要有 pengembang, aplikasi, atau Agent nyata yang berpartisipasi,否则 protokol本身很难 membentuk ekosistem. Sistem pembayaran dan penyelesaian juga logika yang类似. Begitu AI Agent mulai memanggil layanan, mendapatkan data, atau menjalankan tugas dalam jaringan, pembayaran mikro akan menjadi非常频繁. Tetapi jaringan pembayaran seperti ini hanya bermakna jika大量 Agent dan layanan同时存在,否则仍然只是一个 modul teknologi.
Jadi bagi banyak tim Web3, yang真正需要 dievaluasi并不是 “apakah ada ruang teknologi di arah ini”,而是 apakah mereka dapat menjadi bagian dari jaringan ini. Apakah tim sudah memiliki sumber data, ekosistem pengembang, atau场景 aplikasi, ini往往 menentukan apakah sebuah proyek dapat真正进入 lapisan infrastruktur AI,而不是停留在 lapisan konsep.
