作者：Marshal Orange @ Contributor of PermaDAO
审阅：Xiaosong HU @ Contributor of PermaDAO
想必大家平时用 AI 工具已经用的非常顺手了，但是如果我现在让你去以最快的速度整理出一篇非常详尽的以太坊扩容方案发展历程与技术原理，并且你要在这篇文章基本涵盖所有我想了解到的技术细节，比如结合链上数据分析 Plasma 实现 Trustless 的机制与 Rollup 有何异同，或是探讨一些所有扩容方案实现数据可用性的全过程，那么在这种情况下，即使你喂白皮书各种 Prompt 姿势，目前有哪个 AI 可以帮你完成这些信息的收集工作呢？
答案肯定是没有，即使有，也可能只是因为以太坊发展相对于成熟，一些 AI 已经预先收录了那些例如 V 神论文、以太坊开发社区提案等等具有详细技术细节的内容渠道。但是如果换个生态呢，比如来说一说 Arweave 2.7 升级的意义，我同时测试 ChatGPT 联网版、Microsoft Bing AI、YOU 等等 AI 工具，它们在没有引导的情况下都不能完整的检索到 Arweave 官方 Medium、Mirror 和 PermaDAO（Arweave 共建者社区）内的内容，甚至不如我直接用谷歌搜索得到的有效信息多。而且如果研究员或开发者想更深入到链上数据的整理与分析，现有的 AI 工具更没有能力满足为其提供链上数据的需求。
我们真的太需要一个 Web3 的 AI 搜索引擎了！
当下 Web3 信息获取也是一个普遍存在的痛点。为了更好地理解这个问题，让我们首先了解一下目前投研工作中信息获取的典型流程。我也采访了一些正在做全职区块链研究员的朋友们，了解到他们如果要研究一个区块链领域的新项目或新技术时，那么首先他们必须要找全关于此个项目或技术的所有内容，目前信息搜罗的基本流程是这样的（顺序不分先后，以下只是一些信息搜索流程中典型的步骤，并不代表完整投研中的信息搜索的全部流程）：
- 找到某个项目的社交媒体官方账号、官方网站、发布的官网博客的网站。
- 打开项目官网寻找产品功能、产品白皮书、产品路线图、团队成员。
- 解读产品白皮书，根据白皮书所涉及的底层架构和技术搜索一些相关的文献。
- 解读博客，了解项目迭代历程和路线图。
- 检索融资信息和估值情况。
- 检索团队背景信息，搜索团队核心成员的过往经历。
- 进入官方社群，整理用户舆论倾向，了解社群推广、品牌营销能力。
- 整理项目链上数据，分析 TVL（总锁仓价值）、代币经济模型、日均交易量等等指标。
以上的几个流程基本都需要研究员们手动检索才能进行，因为目前市面上的 AI 都没有收录完整有关 Web3 的信息源和链上数据，也不会按照 Web3 的投研逻辑去进行检索，而且研究员们在这个过程中依然会耗费大量的时间来收集足够的信息。
不过，这确实也可能是由于 Web3 各个生态相对比较独立所导致的，各个区块链网络的技术标准也不相同，所以难以形成一套标准的 SOP 来进行信息挖掘和研究。而在我研究 AI 如何能更好的赋能 Web3 时，直到我在 PermaDAO 与 PANews 的分享会中遇到了与我同作为嘉宾的 Adot 的市场总监 Joe，会后我们聊到 AI 话题时畅所欲言，直到深夜……
此刻我才知道，他们正在做的事情恰恰正是我一直所期待的，Joe 直接给予了我一个邀请码来参与 Adot 的内测，我迫不及待地体验了他们的产品，我首先就问了 Adot 上文我所提到的“Arweave 2.7 升级的意义”那个问题，我真的没想到它的回答是我见过最清晰准确的，它除了集成谷歌和 Medium，甚至都收录了 Arweave 的推特！
Adot AI 本质上其实是一个人工智能驱动的 Web3 搜索引擎，我经过测试，它真的能搜索大量真正 Web3 的数据来整理出一些非常精准的干货见解，而且回答中的每一个段落都标注了来源，我不用担心它骗我，反而我用其他 AI 产品（说的就是 ChatGPT）的时候，我需要时时刻刻来验证它是不是客观准确的。它结合爬虫、检索排序、网页处理、大数据处理、自然语言处理和 AI 等技术，可以反馈给用户足够个性化、智能、可靠、实时的搜索结果，我想以后我再寻找有关 Web3 的信息时，我再也不必花几个小时来筛选无关的搜索结果了，不再需要从 Google 阅读数千个网页，也再也不用从 ChatGPT 获取那些不可靠且过时的信息了。
我一贯保持着刨根问底的习惯（也许是个坏习惯吧），所以我与我的研究员朋友们一起分析了 Adot 的几个特点：
（1）Adot 目前没有竞争对手：Adot 成功与千篇一律的其他 AI 产品打出了差异化，它涵盖了无法通过谷歌搜索到的 Web3 数据，这些数据来自于社交媒体、区块链浏览器、博客文章（Mirror、Medium）和官方开发者社区等等。谷歌可能仅覆盖了 Web3 里面 10% 的信息，而 Adot 专注于另外目前还处于 Darknet（未能直接搜索到的 Web3 内容） 中的 90%，对于用户来讲，Adot 实实在在地在 Web3 黑暗森林中点了一盏灯！
（2）Adot 利好 Web3 生态闭环中的所有成员：别忘了，Adot 可不是一款普通的生成式 AI，而它是一款 Web3 搜索引擎！“Web3 + AI + 搜索引擎”的创新商业模式直接让用户、项目方、社交媒体以及各方全部都能受益，用户通过搜索得到了想要的信息，项目方也成功推广了项目，同时作为搜索引擎的盈利模式也非常复杂多样，包含了广告收费、付费排名、数据收集和分析、合作营销、API 收费、品牌推广、知识付费……这只是一小部分，除此之外，Web3 的共创优势还会为所有为 AI 搜索引擎贡献数据分析、插件、代理的开发者以及提供支持的创作者们带来收入。
我与 Joe 交谈甚欢，他还透露他们是来自谷歌的初创团队，已经与 Arweave、Tezos、Koii Network、NFTScan、FireFly、Weweave、Chainbase 合作，并且还在继续准备参与各个生态的黑客松，所以我对于 Adot 的未来是非常看好的，Adot AI 的 Web 端应用正处于内部测试，并且已经在 Product Hunt 上发布了预告，而 Google 插件版本也即将在下一版本上线推出。
而且据 Joe 透露，Adot 极有可能存在空投机会。目前官网已经上线了 “Rewards Ranking” 功能，能够可见 Adot 用户的前 20 名积分情况。我们在使用 Adot 进行搜索或者贡献都会获得积分，虽然对于这个积分用途还没有明确推出，而官方目前说该部分是预设的一种奖励机制，以期让数据贡献者、搜索使用者都获得使用奖励，所以在未来的代币经济模型中，我个人认为极有可能通过积分来对项目早期支持者发放代币空投。
引发思考：Web3 才是 AI 搜索引擎发展的终极形态
这真的不是软文！
因为 Adot 一定是史无前例的，其对于 Web3 的意义绝不是简单几句话就能涵盖的！
在人工智能驱动的搜索引擎领域，有一些公司已经进行了尝试，如 Perplexity、You.com、AndiSearch 和一些数据分析公司，但是他们均未对于 Web3 数据做出探索，只有 Adot 专注于打造 Web3 的人工智能搜索引擎。
但 AI 搜索引擎的建设成本是巨大的，神经网络计算是 AI 的技术底层，用户每一次的搜索，都需要神经网络进行大量的并行运算，目前世界上大部分数据中心仍然以 CPU 作为主要计算单元，在并行运算上远不如同级别的 GPU 高效，这导致了 AI 运营成本居高不下。
而未来随着更多搜索引擎拥抱 Web3 化趋势，也许还能塑造出整个 AI 业务从数据、算法具备专属权益的商业叙事，这是异于中心化项目的根本差别。这不只是付费 AI 应用场景，Web3 天生就是一种更彻底高效的开源方式，加上代币经济、内容创作者版权经济的激励，更提供了数据模块所有者、算法创建者以及算力节点的商业土壤，也更容易吸纳节点和用户参与其中。
Adot 的出现可能也意味着宣告正式向 Google、Yahoo 发出挑战，Adot 不仅引领一种新的搜素引擎收入流，也引领了新一代 Web3 品牌推广形式，即 Web3 项目方将向 Web3 AI 搜索引擎提供商支付费用，以展示去中心化应用或网络的内容。
在此之前，项目方可能需要雇用资深的 SEO 专业人员和数据分析师来优化搜索排名，或者投放巨额的 SEM 竞价广告来得到产品的曝光，进而导致的是如今互联网上充斥着大量同质化和片面化的低信息熵内容，更别说在这信息嗓音中去进行 Web3 信息的搜索了。
而 Web3 +AI 的搜索引擎重塑了互联网格局，人们终于再次找到了互联网时代初期搜索引擎的感觉——直接提问就能够获得一个清晰直观的结果，往 Web3 垂直领域发展让越来越多原本不专业的普通人也能通过快速获取 Web3 的详细信息，直接击碎了“信息差”的壁垒。作为用户，任何 AI 产品都值得我们去尝试，尤其 AI 的搜索引擎更让我们思考其对于 Web3 的潜力和价值。至少在我看来，Web3 一定需要这样一个 AI 搜索引擎，而 Adot 也一定能成为你的 Web3 全能 AI 助理！
