AI 与 Web3 数据行业融合的现状、竞争格局与未来机遇探析（下）

GPT的横空出世将全球的目光吸引至大语言模型，各行各业都尝试着利用这个“黑科技”提高工作效率，加速行业发展。Future3 Campus携手Footprint Analytics共同深入研究AI与Web3结合的无限可能，联合发布了《AI与Web3数据行业融合现状、竞争格局与未来机遇探析》研报。该研报分为上下两篇，本文为下篇，由Future3 Campus研究员Sherry、Humphrey编撰。

摘要：

1. Web3 数据行业与 AI 结合的现状以及发展路线

1.1 Dune

Dune 是当前 Web3 行业内领先的开放数据分析社区，提供了区块链查询、提取和可视化大量数据的工具，允许用户和数据分析专家使用简单的 SQL 查询从 Dune 预先填充的数据库中查询链上数据，并形成相应的图表和观点。

2023 年 3 月，Dune 提出关于 AI 以及未来结合 LLM 的计划，并于 10 月发布了其 Dune AI 产品。Dune AI 相关的产品核心关注利用 LLM 强大的语言能力和分析能力增强 Wizard UX ，更好地为用户提供 Dune上的数据查询和 SQL 编写。

（1）查询解释：3 月发布的产品，用户可以通过点击按钮来获取 SQL 查询的自然语言解释，旨在帮助用户更好地理解复杂的 SQL 查询，从而提高数据分析的效率和准确性。

（2）查询翻译：Dune 计划将 Dune 上不同的 SQL 查询引擎（如 Postgres 和 Spark SQL）统一迁移到 DuneSQL，因此 LLM 可以提供自动化的查询语言翻译能力，帮助用户更好地过渡，以有利于 DuneSQL 产品的推行。

（3）自然语言查询：即 10 月发布的 Dune AI。允许用户用普通英语提问并获取数据。这一功能的目标是使得无需 SQL 知识的用户也能轻松获取和分析数据。

（4）搜索优化：Dune 计划利用 LLM 改进搜索功能，帮助用户更有效地筛选信息。

（5）向导知识库：Dune 计划发布一个聊天机器人，帮助用户快速浏览 Spellbook 和 Dune 文档中的区块链和 SQL 知识。

（6）简化 SQL 编写工作（Dune Wand）：Dune 8 月推出 Wand 系列的 SQL 工具。Create Wand 允许用户从自然语言提示中生成完整的查询，Edit Wand 并允许用户对现有查询进行修改，Debug 功能自动调试查询中的语法错误。这些工具的核心都是 LLM 技术，能够简化查询编写过程，使分析师能够专注于分析数据的核心逻辑，无需担心代码和语法问题。

1.2 Footprint Analytics

Footprint Analytics，是一家区块链数据解决方案提供商，借助人工智能技术，提供无代码数据分析平台、统一的数据 API 产品以及 Web3 项目 BI 平台 Footprint Growth Analytics。

Footprint 的优势在于其链上数据生产线及生态工具的打造，其通过建立统一的数据湖打通链上链下数据和类链上工商登记的元数据库，确保用户在分析以及使用时的数据的可获取性、易用性和质量。 Footprint 的长期战略将专注于技术深度和平台建设，以打造能够生产链上数据以及应用的“机器工厂”。

Footprint 产品与 AI 的结合如下：

自 LLM 模型推出以后，Footprint 在第一时间便在探索现有数据产品与 AI 的结合，以提高数据处理和分析的效率，打造对用户更友好的产品。2023 年 5 月份，Footprint 已开始为用户提供自然语言交互的数据分析功能，并在其原有无代码的基础上升级到了高阶产品功能，用户在无需熟悉平台的表格、设计的情况下，即可通过对话快速获取数据以及生成图表。

此外，目前市场中 LLM + Web3 的数据产品，主要集中在解决降低用户使用门槛，交互范式的变更上的问题，而Footprint 在产品与 AI 的开发中的重点，不仅是帮助用户解决数据分析使用体验的问题，其重点还在于沉淀 crypto 领域的垂类数据与业务理解，以及训练加密领域语言模型，提升垂直场景应用的效率以及准确度。Footprint 在这方面的优势将体现在以下方面：