When AI Takes Over Productivity, Which Web3 Jobs Begin to Disappear?

比推Publicado em 2026-03-05Última atualização em 2026-03-05

Resumo

In the evolving landscape of Web3, the integration of AI and automation is reshaping the job market, leading to the decline of certain roles while creating new opportunities. Jobs that involve repetitive or standardized tasks are increasingly being automated. These include: - Junior Solidity developers, as AI can generate standard smart contract code. - Web3 researchers/analysts, with AI handling data analysis and report generation. - Community managers and customer support roles, replaced by AI-driven communication systems. - Crypto traders, outperformed by AI in speed, data processing, and execution. - NFT content creators and low-barrier NFT creators, as generative AI produces art quickly, reducing demand for basic creative work. Simultaneously, new roles are emerging that require interdisciplinary skills: - AI × Web3 architects, designing integrated AI-blockchain systems. - AI Agent training coordinators, managing multi-agent behaviors in DeFi and DAOs. - Web3 prompt engineers, crafting prompts for code generation and AI interactions. - AI on-chain data analysts, extracting insights from blockchain data using AI models. - AI-powered smart contract auditors, enhancing security with automated tools. - Web3 automation strategy designers, developing algorithmic systems for DeFi. Overall, Web3 teams are becoming smaller but more efficient, with a growing emphasis on advanced, cross-disciplinary expertise in architecture, security, and innovation. AI...

Author: 137Labs

Original Title: Under the AI Wave, Which Web3 Jobs Are Rapidly Disappearing?

In recent years, Web3 has been considered an important direction for the development of the internet. From DeFi and NFTs to DAOs, numerous new business models have emerged, giving rise to many new professions. However, as generative AI and automation technologies rapidly enter this field, the job structure in Web3 has also begun to undergo significant changes.

More and more projects are starting to use AI to complete tasks that originally required human effort, such as writing code, analyzing on-chain data, generating market reports, and handling community issues. As these tools mature, the demand for certain positions has noticeably declined, while new types of roles are gradually emerging.

Overall, AI has not reduced the development prospects of Web3, but it is changing the industry's demand for talent structure.

I. Web3 Jobs That Are Gradually Decreasing

In the Web3 ecosystem, some highly standardized and repetitive tasks are gradually being replaced by automation tools. With the development of generative AI and automation technologies, many tasks that originally required manual effort can now be quickly completed by algorithms and intelligent systems, leading to a noticeable decline in demand for certain positions.

1. Junior Solidity Developers

Smart contract development was once one of the hottest professions in the Web3 industry. However, with the rapid development of AI programming tools, a large amount of standardized code can now be generated automatically. For example, common code structures such as ERC-20 token contracts, NFT contracts, and basic DeFi protocols can be generated by AI in a very short time. AI can not only generate complete code frameworks but also perform basic testing and logic checks. As a result, more and more companies are reducing their demand for junior developers and instead relying on senior architects to review and optimize AI-generated code.

2. Web3 Researchers / Analysts

In the past, Web3 projects often required researchers to complete a large amount of industry research and data organization work, including industry trend analysis, project evaluation, market research, and report writing. However, with the advancement of AI technology, much of this research work can now be completed using automation tools. For example, AI can quickly analyze on-chain data, simulate token economic models, and automatically generate structured market research reports. As a result, the demand for research positions primarily focused on basic information organization and data analysis is gradually decreasing.

3. Community Managers and Customer Support

Community operations were once a crucial part of the Web3 ecosystem, with many projects requiring community managers and customer support staff to handle user issues and maintain community order. However, with the development of AI customer support systems, many repetitive communication tasks can now be automated. For instance, AI can provide 24/7 automated responses, real-time multilingual translation, automatically identify and filter spam, and quickly answer common user questions. In this context, some basic community support roles are gradually being replaced by AI systems.

4. Crypto Traders

In the field of cryptocurrency trading, the advantages of AI technology are particularly evident. AI can analyze vast amounts of market data in a very short time and automatically perform trading operations based on preset strategies, including high-frequency trading, automated arbitrage, and risk control. Compared to human traders, AI has significant advantages in execution speed, data processing capabilities, and trading stability, while also reducing operational costs. As a result, traditional human trading positions are gradually decreasing in environments that rely on technical strategies.

5. NFT Content Creators

The emergence of generative AI has had a profound impact on the NFT ecosystem. Today, AI can generate a large amount of visual content in a short time, such as illustrations, avatars, and various forms of digital art. This has significantly lowered the barrier to NFT content creation while also intensifying market competition. In this environment, some NFT content creators who rely on basic design skills or simple visual creation are gradually losing their market advantage.

6. Low-Barrier NFT Creators

With the proliferation of AI image generation tools, the way digital content is created is changing. In the past, some NFT projects generated large volumes of work through simple image combinations or basic designs. Now, AI can complete similar or even more complex creation processes in a very short time. This poses a significant challenge to traditional low-barrier NFT creation models. Some creators who lack unique creativity, artistic style, or brand value are gradually losing their competitive edge as AI technology becomes more widespread.

II. Emerging New Web3 Professions

Although the demand for some positions is decreasing, AI is also creating new job opportunities in the Web3 industry. As artificial intelligence and blockchain technology continue to integrate, the demand for interdisciplinary talent with cross-domain capabilities is steadily increasing.

1. AI × Web3 Architect

AI × Web3 architects are becoming one of the core roles in future Web3 technical teams. As AI and blockchain systems deepen their integration, more projects require the construction of system architectures that support automated decision-making and intelligent collaboration. These roles not only involve designing the collaborative architecture between AI and blockchain systems but also building interaction mechanisms between AI agents and smart contracts, and planning decentralized AI network infrastructure. Additionally, these professionals need to design on-chain automated execution systems. Therefore, this role typically requires practitioners to have a technical understanding of blockchain infrastructure, AI models and agent systems, distributed computing architecture, and cryptographic economic models.

2. AI Agent Training Coordinator

As multi-agent systems become increasingly applied in the Web3 ecosystem, some projects are beginning to require specialized personnel to train and coordinate the behavioral logic of AI agents. The main responsibilities of an AI agent training coordinator include defining collaboration rules between multiple AI agents, designing behavioral constraint mechanisms for agents, optimizing their decision-making logic in scenarios such as DeFi and DAOs, and continuously monitoring the on-chain behavior of AI agents. This role is more focused on AI behavior management and system governance and will play an important role in the future Web3 automation ecosystem.

3. Web3 Prompt Engineer

As AI tools become more widely used in Web3 development, prompt engineering is gradually evolving into a new professional role. The main responsibilities of a Web3 prompt engineer include designing complex prompts to generate smart contract code, building AI automated research and analysis processes, optimizing the interaction between AI and blockchain systems, and designing behavioral instructions for AI agents. Compared to traditional prompt engineering, this role places greater emphasis on designing complex task flows and the practical application capabilities of AI systems.

4. AI On-Chain Data Analyst

Blockchain networks generate a large amount of public data every day, and AI technology can help analyze this data and uncover underlying patterns. The main responsibilities of an AI on-chain data analyst include analyzing on-chain fund flows, monitoring market trends, identifying abnormal trading behaviors, and predicting ecosystem development trends. Additionally, they need to build AI data analysis models to extract valuable information from massive blockchain data. Therefore, this role typically requires practitioners to have a background in data science, blockchain analysis capabilities, and AI modeling skills.

5. AI-Driven Smart Contract Security Expert

As AI-generated code technology becomes more widespread, smart contract security issues are becoming more complex. As a result, AI-driven smart contract security experts are becoming increasingly important in the Web3 industry. These experts typically use AI tools to detect code vulnerabilities, design automated auditing systems, simulate potential attack paths, and evaluate the overall security risks of protocols, thereby enhancing the security of DeFi protocols and blockchain applications. The smart contract security field is also considered one of the fastest-growing areas of demand in the future Web3 industry.

6. Web3 Automation Strategy Designer

In the DeFi ecosystem, automated strategies have become an important development direction. Web3 automation strategy designers are primarily responsible for developing automated yield strategies, automated arbitrage systems, and risk control algorithms, while also designing intelligent asset allocation strategies to enable assets to automatically adjust across different protocols. These strategies are typically executed automatically by algorithmic systems or AI agents, so this role requires an understanding of financial models, algorithm design capabilities, and a background in blockchain technology.

III. Trends in Web3 Employment Structure Changes

As AI technology continues to develop, the talent demand in the Web3 industry shows several clear trends.

First, team sizes are becoming smaller. Automation tools can handle a large amount of repetitive work, meaning project teams no longer need as many basic positions.

Second, interdisciplinary skills are becoming more important. Future Web3 talent will often need to possess blockchain technology, AI technology, and data analysis capabilities simultaneously.

Finally, the importance of senior positions is increasing. Roles such as system architecture, economic model design, and security engineering are becoming core positions in the industry.

IV. Conclusion

AI is reshaping the job structure of the Web3 industry. Some positions that are primarily execution-based and highly repetitive are gradually decreasing, while roles that demand creativity, systemic thinking, and cross-domain capabilities are becoming increasingly important.

In the long run, AI will not weaken the development potential of Web3. On the contrary, it may propel the entire industry into a new phase. In this process, truly talented individuals with technical depth and innovation capabilities will become the most important resource in the future Web3 ecosystem.

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QWhich Web3 jobs are gradually disappearing due to the rise of AI and automation?

AJobs such as Junior Solidity Developers, Web3 Researchers/Analysts, Community Managers and Customer Support, Crypto Traders, NFT Content Creators, and Low-barrier NFT Creators are declining as AI handles standardized, repetitive tasks more efficiently.

QWhat new Web3 roles are emerging as a result of AI integration?

ANew roles include AI × Web3 Architects, AI Agent Training Coordinators, Web3 Prompt Engineers, AI On-chain Data Analysts, AI-driven Smart Contract Security Experts, and Web3 Automation Strategy Designers.

QHow is AI changing the structure of Web3 teams and talent demands?

AAI is reducing team sizes by automating repetitive work, increasing the importance of interdisciplinary skills (combining blockchain, AI, and data analysis), and elevating the demand for high-level roles in system design, economic modeling, and security engineering.

QWhy are Junior Solidity Developers less in demand with the adoption of AI?

AAI programming tools can automatically generate standardized code like ERC-20 token contracts and basic DeFi protocols, reducing the need for junior developers while increasing reliance on senior architects to review and optimize AI-generated code.

QWhat impact does AI have on NFT content creation?

AAI image generation tools lower the barrier to entry for digital content creation, enabling rapid production of artworks. This reduces the competitive advantage of low-skill NFT creators but emphasizes the value of unique creativity, artistic style, and brand identity.

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Os principais objetivos do projeto incluem: Raciocínio Fiável: A Grok AI enfatiza o raciocínio de senso comum para fornecer respostas lógicas com base na compreensão contextual. Supervisão Escalável: A integração de assistência de ferramentas garante que as interações dos utilizadores sejam monitorizadas e otimizadas para qualidade. Verificação Formal: A segurança é primordial; a Grok AI incorpora métodos de verificação formal para aumentar a fiabilidade das suas saídas. Compreensão de Longo Contexto: O modelo de IA destaca-se na retenção e recordação de um extenso histórico de conversas, facilitando discussões significativas e contextualizadas. Robustez Adversarial: Ao focar na melhoria das suas defesas contra entradas manipuladas ou maliciosas, a Grok AI visa manter a integridade das interações dos utilizadores. Em essência, a Grok AI não é apenas um dispositivo de recuperação de informações; é um parceiro conversacional imersivo que incentiva um diálogo dinâmico. Criador da Grok AI A mente por trás da Grok AI não é outra senão Elon Musk, um indivíduo sinónimo de inovação em vários campos, incluindo automóvel, viagens espaciais e tecnologia. Sob a égide da xAI, uma empresa focada em avançar a tecnologia de IA de maneiras benéficas, a visão de Musk visa reformular a compreensão das interações com a IA. A liderança e a ética fundacional são profundamente influenciadas pelo compromisso de Musk em ultrapassar os limites tecnológicos. Investidores da Grok AI Embora os detalhes específicos sobre os investidores que apoiam a Grok AI permaneçam limitados, é reconhecido publicamente que a xAI, a incubadora do projeto, é fundada e apoiada principalmente pelo próprio Elon Musk. As anteriores empreitadas e participações de Musk fornecem um forte apoio, reforçando ainda mais a credibilidade e o potencial de crescimento da Grok AI. No entanto, até agora, informações sobre fundações ou organizações de investimento adicionais que apoiam a Grok AI não estão prontamente acessíveis, marcando uma área para exploração futura potencial. Como Funciona a Grok AI? A mecânica operacional da Grok AI é tão inovadora quanto a sua estrutura conceptual. O projeto integra várias tecnologias de ponta que facilitam as suas funcionalidades únicas: Infraestrutura Robusta: A Grok AI é construída utilizando Kubernetes para orquestração de contêineres, Rust para desempenho e segurança, e JAX para computação numérica de alto desempenho. Este trio assegura que o chatbot opere de forma eficiente, escale eficazmente e sirva os utilizadores prontamente. Acesso a Conhecimento em Tempo Real: Uma das características distintivas da Grok AI é a sua capacidade de aceder a dados em tempo real através da plataforma X—anteriormente conhecida como Twitter. Esta capacidade concede à IA acesso às informações mais recentes, permitindo-lhe fornecer respostas e recomendações oportunas que outros modelos de IA poderiam perder. Dois Modos de Interação: A Grok AI oferece aos utilizadores a escolha entre “Modo Divertido” e “Modo Regular”. O Modo Divertido permite um estilo de interação mais lúdico e humorístico, enquanto o Modo Regular foca em fornecer respostas precisas e exatas. Esta versatilidade assegura uma experiência adaptada que atende a várias preferências dos utilizadores. Em essência, a Grok AI combina desempenho com envolvimento, criando uma experiência que é tanto enriquecedora quanto divertida. Cronologia da Grok AI A jornada da Grok AI é marcada por marcos fundamentais que refletem as suas fases de desenvolvimento e implementação: Desenvolvimento Inicial: A fase fundamental da Grok AI ocorreu ao longo de aproximadamente dois meses, durante os quais o treinamento inicial e o ajuste do modelo foram realizados. 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Conclusão Como uma entidade pioneira no domínio da IA conversacional, a Grok AI encapsula o potencial para experiências transformadoras do utilizador na era digital. Desenvolvida pela xAI e impulsionada pela abordagem visionária de Elon Musk, a Grok AI integra conhecimento em tempo real com capacidades avançadas de interação. Esforça-se por ultrapassar os limites do que a inteligência artificial pode alcançar, mantendo um foco nas considerações éticas e na segurança do utilizador. A Grok AI não apenas incorpora o avanço tecnológico, mas também representa um novo paradigma de conversas no panorama Web3, prometendo envolver os utilizadores com conhecimento hábil e interação lúdica. À medida que o projeto continua a evoluir, ele permanece como um testemunho do que a interseção da tecnologia, criatividade e interação humana pode alcançar.

354 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2024.12.26

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Embora os detalhes específicos sobre a estrutura do projeto sejam um tanto elusivos, ele é concebido para melhorar o envolvimento dos utilizadores e automatizar processos no espaço cripto. O projeto visa criar um ecossistema descentralizado que não só facilita transações, mas também incorpora funcionalidades preditivas através da inteligência artificial, daí a designação do seu token, $erc ai. O objetivo é fornecer uma plataforma intuitiva que facilite interações mais inteligentes e um processamento eficiente de transações dentro da crescente esfera do Web3. Quem é o Criador da Euruka Tech, $erc ai? Neste momento, a informação sobre o criador ou a equipa fundadora da Euruka Tech permanece não especificada e algo opaca. Esta ausência de dados levanta preocupações, uma vez que o conhecimento sobre o histórico da equipa é frequentemente essencial para estabelecer credibilidade no setor blockchain. Portanto, categorizamos esta informação como desconhecida até que detalhes concretos sejam disponibilizados no domínio público. Quem são os Investidores da Euruka Tech, $erc ai? De forma semelhante, a identificação de investidores ou organizações de apoio para o projeto Euruka Tech não é prontamente fornecida através da pesquisa disponível. Um aspeto que é crucial para potenciais partes interessadas ou utilizadores que consideram envolver-se com a Euruka Tech é a garantia que vem de parcerias financeiras estabelecidas ou apoio de empresas de investimento respeitáveis. Sem divulgações sobre afiliações de investimento, é difícil tirar conclusões abrangentes sobre a segurança financeira ou a longevidade do projeto. Em linha com a informação encontrada, esta seção também se encontra no estado de desconhecido. Como funciona a Euruka Tech, $erc ai? Apesar da falta de especificações técnicas detalhadas para a Euruka Tech, é essencial considerar as suas ambições inovadoras. 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DUOLINGO AI: Integrar a Aprendizagem de Línguas com Inovação Web3 e IA Numa era em que a tecnologia transforma a educação, a integração da inteligência artificial (IA) e das redes blockchain anuncia uma nova fronteira para a aprendizagem de línguas. Apresentamos DUOLINGO AI e a sua criptomoeda associada, $DUOLINGO AI. Este projeto aspira a unir o poder educativo das principais plataformas de aprendizagem de línguas com os benefícios da tecnologia descentralizada Web3. Este artigo explora os principais aspectos do DUOLINGO AI, analisando os seus objetivos, estrutura tecnológica, desenvolvimento histórico e potencial futuro, mantendo a clareza entre o recurso educativo original e esta iniciativa independente de criptomoeda. Visão Geral do DUOLINGO AI No seu cerne, DUOLINGO AI procura estabelecer um ambiente descentralizado onde os alunos podem ganhar recompensas criptográficas por alcançar marcos educativos em proficiência linguística. 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Esta estrutura de governança permite que os detentores de tokens votem em questões críticas, como implementações de funcionalidades e alocação de tesouraria. Este modelo alinha-se com a ética de empoderamento comunitário encontrada em várias aplicações descentralizadas, enfatizando a importância da tomada de decisão coletiva. Investidores e Parcerias Estratégicas Atualmente, não existem investidores institucionais ou capitalistas de risco publicamente identificáveis ligados ao $DUOLINGO AI. Em vez disso, a liquidez do projeto origina-se principalmente de trocas descentralizadas (DEXs), marcando um contraste acentuado com as estratégias de financiamento das empresas tradicionais de tecnologia educacional. Este modelo de base indica uma abordagem orientada pela comunidade, refletindo o compromisso do projeto com a descentralização. No seu whitepaper, o DUOLINGO AI menciona a formação de colaborações com “plataformas de educação blockchain” não especificadas, com o objetivo de enriquecer a sua oferta de cursos. Embora parcerias específicas ainda não tenham sido divulgadas, estes esforços colaborativos sugerem uma estratégia para misturar inovação em blockchain com iniciativas educativas, expandindo o acesso e o envolvimento dos utilizadores em diversas vias de aprendizagem. Arquitetura Tecnológica Integração de IA O DUOLINGO AI incorpora dois componentes principais impulsionados por IA para melhorar as suas ofertas educativas: Motor de Aprendizagem Adaptativa: Este motor sofisticado aprende a partir das interações dos utilizadores, semelhante a modelos proprietários de grandes plataformas educativas. Ele ajusta dinamicamente a dificuldade das lições para abordar desafios específicos dos alunos, reforçando áreas fracas através de exercícios direcionados. Agentes Conversacionais: Ao empregar chatbots alimentados por GPT-4, o DUOLINGO AI oferece uma plataforma para os utilizadores se envolverem em conversas simuladas, promovendo uma experiência de aprendizagem de línguas mais interativa e prática. Infraestrutura Blockchain Construído na blockchain Solana, o $DUOLINGO AI utiliza uma estrutura tecnológica abrangente que inclui: Contratos Inteligentes de Verificação de Habilidades: Esta funcionalidade atribui automaticamente tokens aos utilizadores que passam com sucesso em testes de proficiência, reforçando a estrutura de incentivos para resultados de aprendizagem genuínos. Emblemas NFT: Estes tokens digitais significam vários marcos que os alunos alcançam, como completar uma seção do seu curso ou dominar habilidades específicas, permitindo-lhes negociar ou exibir as suas conquistas digitalmente. Governança DAO: Membros da comunidade com tokens podem participar na governança votando em propostas-chave, facilitando uma cultura participativa que incentiva a inovação nas ofertas de cursos e funcionalidades da plataforma. Cronologia Histórica 2022–2023: Conceituação O trabalho preliminar para o DUOLINGO AI começa com a criação de um whitepaper, destacando a sinergia entre os avanços em IA na aprendizagem de línguas e o potencial descentralizado da tecnologia blockchain. 2024: Lançamento Beta Um lançamento beta limitado introduz ofertas em línguas populares, recompensando os primeiros utilizadores com incentivos em tokens como parte da estratégia de envolvimento comunitário do projeto. 2025: Transição para DAO Em abril, ocorre um lançamento completo da mainnet com a circulação de tokens, promovendo discussões comunitárias sobre possíveis expansões para línguas asiáticas e outros desenvolvimentos de cursos. Desafios e Direções Futuras Obstáculos Técnicos Apesar dos seus objetivos ambiciosos, o DUOLINGO AI enfrenta desafios significativos. A escalabilidade continua a ser uma preocupação constante, particularmente no equilíbrio dos custos associados ao processamento de IA e à manutenção de uma rede descentralizada responsiva. Além disso, garantir a criação e moderação de conteúdo de qualidade num ambiente descentralizado apresenta complexidades na manutenção dos padrões educativos. Oportunidades Estratégicas Olhando para o futuro, o DUOLINGO AI tem o potencial de aproveitar parcerias de micro-certificação com instituições académicas, proporcionando validações verificadas em blockchain das habilidades linguísticas. Além disso, a expansão cross-chain poderia permitir que o projeto acedesse a bases de utilizadores mais amplas e a ecossistemas de blockchain adicionais, melhorando a sua interoperabilidade e alcance. Conclusão DUOLINGO AI representa uma fusão inovadora de inteligência artificial e tecnologia blockchain, apresentando uma alternativa focada na comunidade aos sistemas tradicionais de aprendizagem de línguas. Embora o seu desenvolvimento pseudónimo e o modelo económico emergente tragam certos riscos, o compromisso do projeto com a aprendizagem gamificada, educação personalizada e governança descentralizada ilumina um caminho a seguir para a tecnologia educativa no domínio do Web3. À medida que a IA continua a avançar e o ecossistema blockchain evolui, iniciativas como o DUOLINGO AI poderão redefinir a forma como os utilizadores interagem com a educação linguística, empoderando comunidades e recompensando o envolvimento através de mecanismos de aprendizagem inovadores.

388 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2025.04.11

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