當AI接管生產力，Web3哪些職業開始消失？

作者：137Labs

原文標題：AI浪潮下，哪些Web3職業正在快速消失？

過去幾年，Web3 被認為是互聯網的重要發展方向。從 DeFi、NFT 到 DAO，大量新的商業模式不斷出現，也催生了許多新職業。然而，當生成式 AI 和自動化技術迅速進入這一領域之後，Web3 的職業結構也開始發生明顯變化。

越來越多的項目開始使用AI來完成原本需要人力完成的工作，例如編寫程式碼、分析鏈上數據、生成市場報告以及處理社群問題。隨著這些工具逐漸成熟，一些崗位的需求開始明顯下降，而新的崗位類型則逐漸出現。

從整體趨勢來看，AI 並沒有減少 Web3 的發展潛力，但它正在改變行業對人才的需求結構。

一、正在逐漸減少的Web3 職業

在Web3 生態中，一些高度標準化、重複性強的工作正逐漸被自動化工具取代。隨著生成式 AI 和自動化技術的發展，許多原本需要人工完成的任務現在可以通過演算法和智能系統快速完成，這使得部分崗位的需求正在明顯下降。

1.初級Solidity 開發者

智能合約開發曾是Web3 行業中最熱門的職業之一，但隨著 AI 編程工具的快速發展，大量標準化程式碼已經可以通過自動化方式生成。例如 ERC-20 Token 合約、NFT 合約以及基礎 DeFi 協議等常見程式碼結構，都可以在極短時間內由 AI 自動生成。AI 不僅能夠生成完整的程式碼框架，還可以進行基礎測試和邏輯檢查。因此，越來越多的企業開始減少對初級開發者的需求，而更傾向於由高級架構師負責審核和優化 AI 生成的程式碼。

2.Web3 研究員 / 分析師

在過去，Web3 項目通常需要研究員完成大量行業研究和數據整理工作，包括行業趨勢分析、項目評估、市場研究以及報告撰寫等。然而，隨著 AI 技術的發展，許多研究工作已經可以通過自動化工具完成。例如 AI 可以快速分析鏈上數據、模擬 Token 經濟模型，並自動生成結構化的市場研究報告。因此，一些主要負責基礎資訊整理和數據分析的研究崗位，其需求正在逐漸減少。

3.社群管理員與客服

社群運營曾經是Web3 生態的重要組成部分，大量項目需要社群管理員和客服人員來處理用戶問題並維護社群秩序。然而，隨著 AI 客服系統的發展，許多重複性溝通工作已經可以通過自動化方式完成。例如 AI 可以實現全天候 24 小時自動回覆、多語言即時翻譯、自動識別和過濾垃圾訊息，並能夠快速回答用戶常見問題。在這種情況下，一些基礎社群客服崗位正在逐漸被 AI 系統取代。

4.加密交易員

在加密資產交易領域，AI 技術的優勢表現得尤為明顯。AI 可以在極短時間內分析大量市場數據，並根據預設策略自動執行交易操作，包括高頻交易、自動套利以及風險控制等功能。與人工交易員相比，AI 在執行速度、數據處理能力和交易穩定性方面具有明顯優勢，同時也能降低營運成本。因此，在一些依賴技術策略的交易環境中，傳統的人工交易崗位正在逐漸減少。

5.NFT內容創作者

生成式AI 的出現對 NFT 生態產生了深遠影響。如今，AI 可以在短時間內生成大量視覺內容，例如插畫、頭像以及各種形式的數字藝術作品。這使得 NFT 內容創作的門檻大幅降低，同時也加劇了市場競爭。在這種情況下，一些依賴基礎設計能力或簡單視覺創作的 NFT 內容創作者，正在逐漸失去原有的市場優勢。

6.低門檻NFT 創作者

隨著AI 圖像生成工具的普及，數字內容創作的方式正在發生變化。過去，一些 NFT 項目通過簡單的圖像組合或基礎設計來生成大量作品，而現在 AI 可以在極短時間內完成類似甚至更複雜的創作過程。這使得傳統的低門檻 NFT 創作模式面臨巨大挑戰。一些缺乏獨特創意、藝術風格或品牌價值的創作者，在 AI 技術普及之後逐漸失去競爭優勢。

二、正在出現的新型Web3 職業

雖然部分崗位需求正在減少，但AI 同時也為 Web3 行業創造了新的職業機會。隨著人工智能與區塊鏈技術的不斷融合，行業對具備跨領域能力的複合型人才需求正在持續增加。

1.AI × Web3 架構師

AI × Web3 架構師正在成為未來 Web3 技術團隊中的核心角色之一。隨著 AI 與區塊鏈系統的深度融合，越來越多項目需要構建能夠支持自動化決策和智能協作的系統架構。這類崗位不僅需要設計 AI 與區塊鏈系統之間的協同架構，還需要構建 AI Agent 與智能合約之間的交互機制，並規劃去中心化 AI 網路基礎設施。同時，這些專業人士還需要設計鏈上自動化執行系統。因此，這一崗位通常要求從業者同時具備區塊鏈基礎設施、AI 模型與 Agent 系統、分散式計算架構以及加密經濟模型等多方面的技術理解。

2.AI Agent 訓練協調員

隨著多Agent 系統在 Web3 生態中的應用逐漸增加，一些項目開始需要專門人員負責訓練和協調 AI Agent 的行為邏輯。AI Agent 訓練協調員的主要職責包括定義多個 AI Agent 之間的協作規則、設計 Agent 的行為約束機制、優化其在 DeFi 和 DAO 等場景中的決策邏輯，並持續監控 AI Agent 的鏈上行為。這一崗位更偏向於 AI 行為管理和系統治理，在未來的 Web3 自動化生態中具有重要作用。

3.Web3 提示詞工程師

隨著AI 工具在 Web3 開發中的應用越來越廣泛，提示工程逐漸發展為一種新的專業崗位。Web3 Prompt Engineer 的主要職責包括設計複雜的提示詞來生成智能合約程式碼、構建 AI 自動研究和分析流程、優化 AI 與區塊鏈系統之間的交互方式，並為 AI Agent 設計行為指令。與傳統的提示工程相比，這一崗位更加側重複雜任務流程的設計和 AI 系統的實際應用能力。

4.AI 鏈上數據分析師

區塊鏈網路每天都會產生大量公開數據，而AI 技術能夠幫助分析這些數據並發現潛在規律。AI 鏈上數據分析師的主要職責包括分析鏈上資金流動、監測市場趨勢、識別異常交易行為以及預測生態系統的發展趨勢。此外，他們還需要構建 AI 數據分析模型，以便從海量區塊鏈數據中提取有價值的信息。因此，這類崗位通常需要從業者同時具備數據科學背景、區塊鏈分析能力以及 AI 建模能力。

5.AI 驅動的智能合約安全專家

隨著AI 自動生成程式碼的技術逐漸普及，智能合約安全問題也變得更加複雜。因此，AI 驅動的智能合約安全專家在 Web3 行業中的重要性不斷提高。這類專家通常需要使用 AI 工具檢測程式碼漏洞，設計自動化審計系統，模擬潛在攻擊路徑，並對協議整體安全風險進行評估，從而提升 DeFi 協議和區塊鏈應用的安全性。智能合約安全領域也被認為是未來 Web3 行業需求增長最快的方向之一。

6.Web3 自動化策略設計師

在DeFi 生態中，自動化策略已經成為重要的發展方向。Web3 自動化策略設計師主要負責開發自動收益策略、自動套利系統以及風險控制算法，同時設計智能資產配置策略，使資產能夠在不同協議之間自動調整。這些策略通常由演算法系統或 AI Agent 自動執行，因此該崗位需要同時具備金融模型理解能力、演算法設計能力以及區塊鏈技術背景。

三、Web3就業結構的變化趨勢

隨著AI 技術的持續發展，Web3 行業的人才需求呈現出幾個明顯趨勢。

首先，團隊規模正在變小。自動化工具能夠完成大量重複工作，使得項目團隊不再需要大量基礎崗位。

其次，複合型技能變得更加重要。未來的Web3 人才往往需要同時具備區塊鏈技術、AI 技術以及數據分析能力。

最後，高級崗位的重要性不斷提高。系統架構、經濟模型設計和安全工程等崗位，正在成為行業的核心職位。

四、結語

AI 正在重新塑造 Web3 行業的職業結構。一些以執行為主、重複性較高的崗位正在逐漸減少，而需要創造力、系統思維和跨領域能力的崗位則越來越重要。

從長遠來看，AI 並不會削弱 Web3 的發展潛力。相反，它可能推動整個行業進入新的階段。在這個過程中，真正具有技術深度和創新能力的人才，將成為未來 Web3 生態中最重要的資源。