当AI接管生产力，Web3哪些职业开始消失？

作者：137Labs

原文标题：AI浪潮下，哪些Web3职业正在快速消失？

过去几年，Web3 被认为是互联网的重要发展方向。从 DeFi、NFT 到 DAO，大量新的商业模式不断出现，也催生了许多新职业。然而，当生成式 AI 和自动化技术迅速进入这一领域之后，Web3 的职业结构也开始发生明显变化。

越来越多的项目开始使用AI 来完成原本需要人力完成的工作，例如编写代码、分析链上数据、生成市场报告以及处理社区问题。随着这些工具逐渐成熟，一些岗位的需求开始明显下降，而新的岗位类型则逐渐出现。

从整体趋势来看，AI 并没有减少 Web3 的发展潜力，但它正在改变行业对人才的需求结构。

一、正在逐渐减少的Web3 职业

在Web3 生态中，一些高度标准化、重复性强的工作正逐渐被自动化工具取代。随着生成式 AI 和自动化技术的发展，许多原本需要人工完成的任务现在可以通过算法和智能系统快速完成，这使得部分岗位的需求正在明显下降。

1.初级Solidity 开发者

智能合约开发曾是Web3 行业中最热门的职业之一，但随着 AI 编程工具的快速发展，大量标准化代码已经可以通过自动化方式生成。例如 ERC-20 Token 合约、NFT 合约以及基础 DeFi 协议等常见代码结构，都可以在极短时间内由 AI 自动生成。AI 不仅能够生成完整的代码框架，还可以进行基础测试和逻辑检查。因此，越来越多的企业开始减少对初级开发者的需求，而更倾向于由高级架构师负责审核和优化 AI 生成的代码。

2.Web3 研究员 / 分析师

在过去，Web3 项目通常需要研究员完成大量行业研究和数据整理工作，包括行业趋势分析、项目评估、市场研究以及报告撰写等。然而，随着 AI 技术的发展，许多研究工作已经可以通过自动化工具完成。例如 AI 可以快速分析链上数据、模拟 Token 经济模型，并自动生成结构化的市场研究报告。因此，一些主要负责基础信息整理和数据分析的研究岗位，其需求正在逐渐减少。

3.社区管理员与客服

社区运营曾经是Web3 生态的重要组成部分，大量项目需要社区管理员和客服人员来处理用户问题并维护社区秩序。然而，随着 AI 客服系统的发展，许多重复性沟通工作已经可以通过自动化方式完成。例如 AI 可以实现全天候 24 小时自动回复、多语言实时翻译、自动识别和过滤垃圾信息，并能够快速回答用户常见问题。在这种情况下，一些基础社区客服岗位正在逐渐被 AI 系统替代。

4.加密交易员

在加密资产交易领域，AI 技术的优势表现得尤为明显。AI 可以在极短时间内分析大量市场数据，并根据预设策略自动执行交易操作，包括高频交易、自动套利以及风险控制等功能。与人工交易员相比，AI 在执行速度、数据处理能力和交易稳定性方面具有明显优势，同时也能够降低运营成本。因此，在一些依赖技术策略的交易环境中，传统的人工交易岗位正在逐渐减少。

5.NFT内容创作者

生成式AI 的出现对 NFT 生态产生了深远影响。如今，AI 可以在短时间内生成大量视觉内容，例如插画、头像以及各种形式的数字艺术作品。这使得 NFT 内容创作的门槛大幅降低，同时也加剧了市场竞争。在这种情况下，一些依赖基础设计能力或简单视觉创作的 NFT 内容创作者，正在逐渐失去原有的市场优势。

6.低门槛NFT 创作者

随着AI 图像生成工具的普及，数字内容创作的方式正在发生变化。过去，一些 NFT 项目通过简单的图像组合或基础设计来生成大量作品，而现在 AI 可以在极短时间内完成类似甚至更复杂的创作过程。这使得传统的低门槛 NFT 创作模式面临巨大挑战。一些缺乏独特创意、艺术风格或品牌价值的创作者，在 AI 技术普及之后逐渐失去竞争优势。

二、正在出现的新型Web3 职业

虽然部分岗位需求正在减少，但AI 同时也为 Web3 行业创造了新的职业机会。随着人工智能与区块链技术的不断融合，行业对具备跨领域能力的复合型人才需求正在持续增加。

1.AI × Web3 架构师

AI × Web3 架构师正在成为未来 Web3 技术团队中的核心角色之一。随着 AI 与区块链系统的深度融合，越来越多项目需要构建能够支持自动化决策和智能协作的系统架构。这类岗位不仅需要设计 AI 与区块链系统之间的协同架构，还需要构建 AI Agent 与智能合约之间的交互机制，并规划去中心化 AI 网络基础设施。同时，这些专业人士还需要设计链上自动化执行系统。因此，这一岗位通常要求从业者同时具备区块链基础设施、AI 模型与 Agent 系统、分布式计算架构以及加密经济模型等多方面的技术理解。

2.AI Agent 训练协调员

随着多Agent 系统在 Web3 生态中的应用逐渐增加，一些项目开始需要专门人员负责训练和协调 AI Agent 的行为逻辑。AI Agent 训练协调员的主要职责包括定义多个 AI Agent 之间的协作规则、设计 Agent 的行为约束机制、优化其在 DeFi 和 DAO 等场景中的决策逻辑，并持续监控 AI Agent 的链上行为。这一岗位更偏向于 AI 行为管理和系统治理，在未来的 Web3 自动化生态中具有重要作用。

3.Web3 提示词工程师

随着AI 工具在 Web3 开发中的应用越来越广泛，提示工程逐渐发展为一种新的专业岗位。Web3 Prompt Engineer 的主要职责包括设计复杂的提示词来生成智能合约代码、构建 AI 自动研究和分析流程、优化 AI 与区块链系统之间的交互方式，并为 AI Agent 设计行为指令。与传统的提示工程相比，这一岗位更加侧重复杂任务流程的设计和 AI 系统的实际应用能力。

4.AI 链上数据分析师

区块链网络每天都会产生大量公开数据，而AI 技术能够帮助分析这些数据并发现潜在规律。AI 链上数据分析师的主要职责包括分析链上资金流动、监测市场趋势、识别异常交易行为以及预测生态系统的发展趋势。此外，他们还需要构建 AI 数据分析模型，以便从海量区块链数据中提取有价值的信息。因此，这类岗位通常需要从业者同时具备数据科学背景、区块链分析能力以及 AI 建模能力。

5.AI 驱动的智能合约安全专家

随着AI 自动生成代码的技术逐渐普及，智能合约安全问题也变得更加复杂。因此，AI 驱动的智能合约安全专家在 Web3 行业中的重要性不断提高。这类专家通常需要使用 AI 工具检测代码漏洞，设计自动化审计系统，模拟潜在攻击路径，并对协议整体安全风险进行评估，从而提升 DeFi 协议和区块链应用的安全性。智能合约安全领域也被认为是未来 Web3 行业需求增长最快的方向之一。

6.Web3 自动化策略设计师

在DeFi 生态中，自动化策略已经成为重要的发展方向。Web3 自动化策略设计师主要负责开发自动收益策略、自动套利系统以及风险控制算法，同时设计智能资产配置策略，使资产能够在不同协议之间自动调整。这些策略通常由算法系统或 AI Agent 自动执行，因此该岗位需要同时具备金融模型理解能力、算法设计能力以及区块链技术背景。

三、Web3就业结构的变化趋势

随着AI 技术的持续发展，Web3 行业的人才需求呈现出几个明显趋势。

首先，团队规模正在变小。自动化工具能够完成大量重复工作，使得项目团队不再需要大量基础岗位。

其次，复合型技能变得更加重要。未来的Web3 人才往往需要同时具备区块链技术、AI 技术以及数据分析能力。

最后，高级岗位的重要性不断提高。系统架构、经济模型设计和安全工程等岗位，正在成为行业的核心职位。

四、结语

AI 正在重新塑造 Web3 行业的职业结构。一些以执行为主、重复性较高的岗位正在逐渐减少，而需要创造力、系统思维和跨领域能力的岗位则越来越重要。

从长期来看，AI 并不会削弱 Web3 的发展潜力。相反，它可能推动整个行业进入新的阶段。在这个过程中，真正具有技术深度和创新能力的人才，将成为未来 Web3 生态中最重要的资源。