如果只看市场情绪，很多人会以为 Web3 已经“过去式”，而 AI 的热度正在走向泡沫。但如果把视角从二级市场拉回到一级融资，会发现一个更耐人寻味的变化：Web3 + AI 交叉方向的项目融资正在悄然回暖，而且资金流向高度集中在基础设施层。
这并不是新一轮“叙事狂欢”，而更像是一种冷静后的重新下注。资本并没有追逐短期应用，而是在为下一阶段的技术协同提前铺路。
从整体数据来看，2024 年下半年以来，Web3 与 AI 相关项目的融资规模出现了明显修复迹象。多家一级市场机构的内部统计显示，双赛道项目的季度融资总额，已连续两个季度环比增长，尽管尚未回到上一轮高点，但趋势足够明确。
但如果拆开来看，会发现一个关键事实：回暖并不平均。
应用层项目的融资成功率仍然偏低，尤其是面向普通用户的 Web3 + AI 产品，估值与资金规模普遍收缩；相反，基础设施项目——尤其是算力、数据、协议与工具层——更容易获得机构认可。
原因并不复杂。经历过周期波动后，资本对“讲故事能力”的耐心明显下降，更关注几个现实问题：
是否具备长期技术壁垒
是否能被多个应用复用
是否存在明确的网络效应或规模优势
在这种背景下，基础设施成为相对确定性的选择。它们不直接面向终端用户，但决定了整个生态能否跑得起来。
一个常被忽视的事实是，当前这波融资回暖，并非单纯押注 AI，也不是 Web3 的独立复兴，而是两者的交集正在形成新的刚需。
AI 的发展正在暴露出几个结构性问题：
算力集中、数据封闭、模型不可验证、收益分配高度不透明。这些问题在技术层面可以被缓解，但在制度与协作层面，仍然缺乏成熟方案。
而 Web3 的核心能力，恰好集中在这些“非性能问题”上：
去中心化资源协调、可验证计算、透明结算与权限控制。
这也是为什么越来越多的项目选择从一开始就把自己定位为“Web3 + AI”，而不是简单地在原有产品上加一个区块链模块。资本也逐渐意识到，单一赛道的天花板已经显现，而交叉赛道可能打开新的空间。
从融资案例来看，那些能够同时理解 AI 工程与区块链架构的团队，明显更容易获得高质量机构的持续支持。
如果进一步拆解“基础设施”，会发现资本的偏好同样非常具体，并非泛泛而谈。
第一类是去中心化算力与调度网络。
随着模型训练和推理成本持续上升，分布式算力调度成为现实需求。一些项目通过区块链协调闲置 GPU 资源，提供可验证的算力服务。部分机构披露，这类项目在过去一年中占据了双赛道基础设施融资的相当比例。
第二类是数据确权与数据市场协议。
高质量训练数据的稀缺性正在成为共识。通过链上确权、授权与分润机制，数据可以被“使用而非出售”，这一模式正被资本反复验证。
第三类是可验证 AI 与模型执行基础设施。
包括模型推理结果验证、执行过程记录以及责任归属机制。这类项目不追求性能极致，但在合规与信任层面具备长期价值。
这些方向有一个共同点：它们解决的是“系统级问题”，而不是单点效率问题。这也是基础设施能够穿越周期的重要原因。
在与多位早期投资人交流后，可以总结出一个相对一致的判断标准。
首先，看团队背景的交叉深度。
是否真的理解两个赛道，还是简单拼接履历，投资人往往一眼就能看出来。
其次，看需求是否来自现实约束。
例如算力成本、数据合规、模型责任，这些问题是否已经在真实客户中出现，而不是停留在未来想象。
第三，看商业化路径是否“慢但稳”。
基础设施项目很难爆发式增长，但是否具备逐步扩展的可能，是关键评估点。
有投资人直言，现在最受欢迎的项目，往往不是融资额最大的，而是融资节奏最克制的。这本身也是市场成熟的标志。
Q1：这是否意味着应用层已经没有机会？
并非如此。应用层仍有机会，但更可能出现在垂直场景，而非泛用户市场。
Q2：基础设施项目周期会不会太长？
周期确实更长，但回报结构也更稳健，更符合当前机构风险偏好。
Q3：普通创业者是否适合进入这一方向？
如果缺乏技术积累或资源协同能力，进入门槛较高，需要谨慎评估。
Q4：这轮回暖是否可持续？
从资金结构和投资逻辑看，更像是长期布局，而非短期反弹。
Web3 + AI 双赛道项目的融资回暖，并不意味着市场重新乐观，而恰恰相反，是一种更理性的选择。资本不再幻想快速颠覆，而是开始认真思考：如果这两项技术真的要长期共存，底层需要什么样的支撑。
基础设施并不性感，但它决定了上层能走多远。
当资金开始集中押注这些“看不见的部分”，往往意味着一个新阶段正在酝酿。
真正的变化，通常不是从喧嚣中开始的。