2025 年 6 月 8 日，由 TinTinLand、WaytoAGI、樱美林大学、BytomDAO 联合举办的「2025 WaytoAGI 全球 AI 大会」在日本东京圆满落幕！然而，从黑客松的 Demo 到真正落地为用户可用的产品，中间往往隔着不小的鸿沟。技术验证只是起点，工程打磨、用户验证、市场叙事，才是决定一款产品能否走得更远的关键。
7 月 2 日，TinTinWeekly 第 58 期邀请到了三位参会代表：业余设计工程师 Affe、DynaVest 创始人 & AI ML 工程师 Allen、Web3 早期项目创始人 Martin Yeung，一起分享「全球 AI 大会 & 黑客松·东京 2025」的参赛感悟。嘉宾们深入探讨了学习中踩过的坑、从 Demo 到产品的关键路径、AI + Web3 的融合思路、以及创业中的现实挑战。
本次活动总收听量达 2.7 万次，接下来让我们一起回顾嘉宾的精华观点吧！
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技术学习中那些踩过的“坑”
底层原理永远不会过时
Allen 回顾了自己早年对 Solidity 开发工具、ZK 电路编程、AI 模型训练等技术的深入学习。虽然如今这些底层工具很多已被封装成 API，但他并不觉得当初的学习是“踩坑”。
在他看来，对底层原理的理解能帮助开发者更好地把握技术趋势与演进逻辑，即使只是调用 API，也能理解其背后的运行机制。因此，他鼓励开发者保持技术探索的热情，这些积累或许在未来能派上用场。
过程本身就是收获
Affe 对 ZK 和 TEE 等强调隐私保护的技术持保留态度。他认为，这类技术虽然能提升产品的安全性和专业性，却难以成为用户选择产品的决定性因素，很多时候无法支撑起完整的商业闭环。但他也坦言，技术发展本就是一个不断试错的过程，每一次 “踩坑” 都可能带来理解新方向的启发。
学会及时止损很重要
Martin 曾尝试引入一些新兴技术到实际项目中，但最终因生态不完善、关键功能无法落地，反而拖慢了进度。他强调，技术选型时不仅要看技术酷不酷，更要考虑时间成本和可控风险。一旦发现技术无法支撑预期目标，就应果断评估是否替换，这是他在开发过程中总结出的重要教训。
如何实现从 Demo 到产品的跨越？
工程优化和功能打磨是关键
Affe 认为，从 demo 到产品之间的鸿沟很大，尤其是在可控性和工程实现方面。他曾一度追求极致的隐私保护，但后来发现，适度放弃部分隐私设计，反而能让工程实现变得更灵活，从而快速推出更多实验版本。
在 AI 产品的设计上，技术壁垒并不高，关键在于用户体验的流畅度和产品的叙事能力。虽然设计层面没有“质变”，但在工程优化和功能打磨上却是关键。
用户才是验证产品的唯一标准
Allen 分享了自己频繁参与黑客松的经验。黑客松中往往强调技术复杂度和“酷炫”效果，但从 demo 到真正产品化，难点在于用户是否真正愿意使用和付费。用户更关心使用体验、是否能解决实际问题（尤其是 Web3 中的 “能否赚钱”）。
因此，从技术驱动转向用户需求导向、进行用户访谈与体验优化，才是产品化过程中最关键的一步。
Martin 进一步强调了用户测试在产品迭代中的重要性。只有通过用户实际使用产品，才能收集到关于界面设计、功能设置和整体体验的真实反馈。他以自己的项目为例，原本系统每次只能验证一份文件数据，但在用户反馈后进行了改进，如今已支持多份文件同时验证，极大提升了使用效率。
AI 产品能否复制 Web3 的打法？
AI 正在复刻 Web3 的叙事模式
Affe 起初对 Web3 依赖叙事和热度的运营方式并不认同，但在做 AI 产品的过程中，他逐渐意识到两者的相似性：产品本身往往只是流量叙事的载体，真正决定成败的是在上线初期能否引爆社交媒体，实现注意力的集中爆发。
营销的本质就是争夺用户注意力。Web3 的包装节奏、裂变机制与社群营销，如今对 AI 产品也同样重要。
用内容建立影响力
作为一名技术出身的创业者，Allen 在近期项目 DynaVest 推向市场的过程中，才真正开始学习用户增长和社群运营。
他的策略主要包括：第一，依托已有的开发者社群进行内容分享，吸引早期用户关注；第二，主动与 KOL 合作，通过他们的影响力进行传播和背书；第三，借鉴 Web3 分发机制，探索如何用激励手段提升参与度和话题热度。
Web3 的营销方式更去中心化、更依赖社群扩散与内容共创。他也建议技术人应尽早开始在社交媒体上建立个人影响力，例如分享项目进展、技术心得或获奖经历，以吸引社区关注。
Martin 同样认为可以积极参与各类活动和比赛，提升项目曝光度。他也提到可以向有经验的从业者学习如何运营社区和进行用户增长，为产品的后续发展打下基础。
用户最担忧的 AI + Web3 产品是什么？
别硬把 AI 和 Web3 绑在一起
Affe 认为，AI + Web3 产品最让用户产生抗拒的体验，是看不懂产品为什么要 “用 AI” 或 “上链”。
当前许多项目为了蹭叙事，将 AI 和 Web3 强行融合，导致用户充满困惑：不明白 AI 起了什么作用，也不明白为何这个功能需要 Web3 技术支持。
为此，他建议开发者围绕用户熟悉的刚需场景来设计产品。例如 AI 聊天助手、志愿填报工具这类形式直观、目标清晰的应用，以便降低用户理解门槛。与其追求概念融合，不如专注服务一个真实需求。
不要把私钥交给 AI！
Allen 指出了在 Web3 领域中最令用户恐惧的体验：让 AI 掌控钱包私钥。
一些项目将用户的私钥交由 AI Agent 管理，让 AI 全权处理买卖、策略执行甚至开合约等操作。但在 Web3 世界中，交出私钥就意味着潜在的资金风险，而 AI 的不可控性更放大了这种恐惧。
即使有项目表示使用了 TEE 或 ZK 等隐私保护技术，也难以真正打消用户疑虑。另外，一些 AI 工具使用也存在隐私风险，例如用户与大模型交互时上传敏感信息。Allen 建议用户都应保持风险意识，从源头保护好自己的钱和数据。
让用户亲自体验，是建立信任的最佳方式
AI + Web3 产品中用户最常担心的还是隐私安全问题，尤其是不了解数据如何处理的情况下。Martin 认为，宣传和路演无法真正建立信任，只有让用户亲手操作，才能理解产品的真正价值。
无论是黑客松还是产品早期推广，最好都能准备完整可交互的 demo，清晰展示功能落地和实际用途，通过一次次可验证的正向体验，慢慢消除用户的不安与防备。
技术之外，还有哪些可以做得更好？
从 MVP 到真正产品，还需要更多工程打磨
Affe 认为自己团队最需要加强的是产品的工程实现能力。虽然可以快速基于 Web coding 搭建 MVP，但真正可用、复杂且健壮的产品，需要更长周期的打磨与更专业的分工。
要走向产品化，就必须依赖完整的团队，包括 UI/UX、前后端和测试等角色的协作。
不仅要会做，还要会讲
Allen 提出，在黑客松场景下，讲故事的能力和技术实现同样重要。评委是否能被打动，很大程度取决于项目是否清晰地阐明了目标人群、核心痛点和解决路径。
他坦言，虽然自己团队的技术架构和 API 设计已颇具深度，但在用户表达、视觉呈现、传播包装等方面还有很大提升空间。
Martin 同样反思了讲故事的能力。相比其他团队，自己在演讲内容的组织与表达方式上还有不足，项目展示效果未能完全传达出产品价值。同时，如何从零构建社区、如何运营用户、如何维护讨论热度，也都是长期而复杂的课题。
Q & A 问题精选
究竟是该进 VC 还是做项目？
选择做项目还是进入 VC，并没有标准答案，关键在于个人的动机、能力与目标。
Allen 提出，如果你有明确想要解决的问题，并渴望亲手打造解决方案，那创业做项目更具意义；但如果只是希望实现财富目标，进入 VC 可能是更高效的路径。
Martin 表示，若具备产品构思与执行力，可以尝试做产品；若更擅长市场判断和资源整合，VC 是不错的选择。做出决定前应全面评估自身资源、兴趣和风险承受力，因为无论选择哪条路径，都是长期而投入的旅程。
是否开源就能获得社区？
嘉宾一致认为，开源并不等于自动获得社区。Affe 强调，开源的核心目的是为了更高质量的协作，只有当产品有明确的目标且对用户有实际价值时，才会吸引开发者自发参与。
Allen 也指出，开源项目若缺乏曝光与推广，即便产品本身很有用，也难以形成社群。一个成功的开源项目需要解决实际问题，并通过有效的传播途径让更多人了解和参与。
Martin 进一步补充，是否开源应根据产品类型和发展策略来决定，对于一些面向小众市场的商业产品，开源可能并不是最佳方式，精准的市场推广和用户转化更为重要。
结语
在 AI 与 Web3 交汇的时代，没有哪条路径是标准答案，也没有哪个 Demo 可以一步到位。真正的构建之路，是在试错、反思与坚持中不断前行的。
从 MVP 到产品、从想法到市场，这条路不容易，但绝非遥不可及。愿每一位开发者，都能将手中的原型，变成真正改变世界的产品！