人工智能（AI）与区块链融合如何重塑Web3去中心化平台商业模式创新

本文聚焦AI与区块链技术在Web3平台商业模式中的协同效应，探讨了二者如何共同驱动价值创造、交付与捕获的革新。研究通过调研管理者视角，结合文本分析与焦点小组，系统揭示AI在提升运营效率、决策支持及个性化服务等方面的关键作用，为去中心化经济下的商业模式创新提供了理论框架与实践启示，对平台战略制定与政策设计具有重要参考价值。

　　

随着数字经济的深入发展，商业模式创新（Business Model Innovation, BMI）已成为企业获取竞争优势的核心途径。数字技术的迅猛发展，尤其是Web3和区块链技术的兴起，为商业模式带来了革命性变化。Web3作为基于区块链的新一代互联网应用，强调去中心化、用户赋权和数据透明，推动了平台商业模式（Platform Business Models）的演进。然而，尽管区块链技术通过智能合约（Smart Contracts）、通证化（Tokenization）等手段增强了交易的自动化与可信度，但其在数据分析和智能决策方面的能力仍显不足。与此同时，人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术，特别是机器学习（Machine Learning）和生成式AI（Generative AI），在预测分析、流程自动化和个性化服务方面展现出强大潜力，但通常依赖于集中式数据管理，与Web3的去中心化理念存在内在张力。

在这一背景下，探索AI与区块链技术的融合如何影响去中心化平台的商业模式创新，成为一个既有理论意义又具实践价值的研究课题。尽管已有研究分别探讨了AI或区块链对BMI的独立影响，但二者协同作用的研究仍较为缺乏。为此，Francesco Fasano、Chiara Bartoli、Francesco Cappa和Paolo Boccardelli等研究人员开展了一项深入研究，旨在揭示AI整合对区块链驱动的平台商业模式的影响机制，其研究成果发表在《Journal of Engineering and Technology Management》。

研究采用 abduction（溯因推理）定性分析方法，结合问卷调查和焦点小组讨论收集数据。问卷调查对象来自欧洲一所顶尖商学院（获得EQUIS、AMBA和AACSB认证）的EMBA项目学员，包括111名来自27个不同行业的高管和资深经理人。此外，研究还组织了一个由9名正在实施区块链平台项目的高级管理人员参与的焦点小组，以深化和验证研究发现。数据通过T-LAB Plus软件进行文本分析，包括关键词分析、共现分析和配对词关联分析，以确保结果的可靠性和有效性。

研究结果围绕Rohn等人（2021）提出的平台商业模式三个核心维度展开，即价值创造（Value Creation）、价值交付（Value Delivery）和价值捕获（Value Capture）。

在价值创造维度，AI通过提升关键活动和关键资源的效率驱动创新。关键词分析显示，“数据管理”（Data Management）和“流程自动化”（Process Automation）是高频词，表明AI能够优化区块链平台上的数据利用和操作流程。例如，AI可以利用区块链上记录的不可变数据，提高匹配建议的准确性，增强用户之间的互动效率。此外，AI支持“互操作连接”（Interoperable Connection），使多个区块链平台能够相互协作，扩大生态系统间的匹配机会。在关键资源方面，AI通过“个性化”（Personalization）和“趋势识别”（Trend Identification）增强用户获取和保留，同时通过分析链上数据支持战略决策和人力资源培训，提升平台的整体能力。

在价值交付维度，AI增强了关键价值主张，特别是在改善低效价值链和自动提供offer方面。共现分析显示，AI与“诊断”（Diagnostics）和“运营效率”（Operational Efficiency）紧密相关，表明AI能够识别价值链中的瓶颈，建议优化措施。例如，在零售业，AI可以分析历史交易数据，自动生成个性化产品推荐；在医疗领域，AI可帮助分析患者记录，建议治疗方案，提升护理效率。这些应用不仅提高了交易速度，还通过“个性化”策略增强了客户体验。

在价值捕获维度，AI通过优化关键收入流和定价机制来增强价值获取。研究发现，AI能够提供“新解决方案”（New Solutions），改善服务销售过程中的用户体验，同时通过数据分析建议定价策略，支持决策过程。例如，AI可以估算每位客户的定价策略，强化其在“决策制定”（Decision-Making）中的战略作用。

研究结论表明，AI与区块链的整合对平台商业模式的三个维度均产生深远影响。AI不仅作为技术赋能者，更作为横向协调层，重新配置了价值的生成、交付和获取方式。这种整合克服了中央化与去中心化之间的部分矛盾，为平台商业模式创新提供了新路径。然而，研究也指出，AI的不透明性与区块链的透明度要求之间存在张力，需要在治理结构中引入可解释性（Explainability）和算法审计机制，以平衡自动化与人类监督的关系。

该研究的意义不仅在于理论框架的扩展，还为管理者和政策制定者提供了实践启示。对企业而言，应重视AI在提升区块链平台效率、安全性和用户体验方面的作用，投资于数据工程和AI技能培训。对政策制定者而言，需制定清晰指南，促进跨平台互操作性，并通过激励措施鼓励AI与区块链的融合应用，特别是在中小企业中的推广。总体而言，这项研究为理解Web3时代下AI与区块链的协同创新提供了重要基础，为未来研究指明了方向。