Permaweb 并不是为所有 Web 场景而生。它的价值，并不体现在高频、短周期、强交互的应用中，而体现在那些一旦产生就需要长期被保存、引用、验证的领域。换句话说，Permaweb 适合的不是每天都在变化的业务，而是那些变化本身需要被记录、被追溯的系统。当我们以这个标准重新审视 Web 上的各类应用，就会发现一些领域与 Permaweb 的结构天然契合。
知识与研究：当引用必须跨越时间
知识型内容，是最直观适合 Permaweb 的领域之一。在学术研究、技术文档、公共知识库中，内容的价值往往并不体现在即时流量，而体现在是否能够在多年后仍然被准确引用。但现实情况是，大量论文引用的网页链接会随时间失效，研究成果的上下文被不断侵蚀。
Permaweb 在这里提供的，并不是更快的访问，而是稳定的引用对象。当研究材料、数据集、版本化文档被视为长期存在的状态，它们就不再依赖某个机构的网站是否仍在维护。这种结构，尤其适合开放研究、公共知识与长期技术积累。
公共记录与治理：历史是否可信，本身就是制度问题
治理系统并不只是做决策，而是留下可被审计的历史。无论是 DAO 投票记录、提案文本，还是公共政策文件、制度演进路径，其价值并不在于实时交互，而在于：多年之后，人们是否还能清楚地看到当初发生了什么。
在传统 Web 中，这类记录往往托管在组织控制的服务器上，修改、删除、重构都缺乏长期约束。Permaweb 在此提供的，是一种将治理历史固化为可验证状态的可能性。治理不再只是一种过程，而是一组可以被长期审视的事实。
金融与合约历史：状态一旦消失，信任也随之消失
金融系统对历史的依赖，远高于大多数应用场景。合约条款、清算记录、抵押状态、参数变更历史，这些信息一旦缺失或不可验证，系统本身的可信性就会受到质疑。尤其是在去中心化金融中，过去发生了什么往往直接决定现在是否可信。
Permaweb 并不提供实时撮合或高频结算能力，但它非常适合作为金融状态的长期记忆层。当关键历史被视为不可随意修改的状态，金融协议的透明性与可审计性才能真正成立。
AI 数据与输出：模型之外，更重要的是可追溯性
随着 AI 系统被广泛应用，一个问题正在变得愈发重要：模型的输出是否可追溯？训练数据是否可验证？
在现实应用中，AI 生成内容往往缺乏稳定的出处标识，模型更新也会不断覆盖历史状态。Permaweb 在这里并不是用来运行 AI，而是作为AI 行为的长期记录层。当训练数据集、模型版本、关键输出结果被保存为可验证历史时，AI 系统的责任边界才有可能被明确。这种需求，在科学研究、金融决策、公共服务等领域尤为突出。
创作者与文化资产：作品是否能独立于平台存在
对于创作者而言，Permaweb 最具吸引力的并不是永久保存，而是作品是否能脱离平台逻辑存在。音乐、文章、影像、设计作品，往往在平台生命周期内获得传播，但当平台策略变化或服务终止时，作品本身也随之消失。Permaweb 在这里提供的是一种选择：将作品视为长期文化资产，而不是平台内容库存。这并不意味着所有创作都需要被永久存储，而是让创作者在面对重要作品时，拥有一种不依赖平台命运的存在方式。
哪些领域并不适合 Permaweb
同样重要的是，明确 Permaweb 不适合什么。高频交易、即时通讯、实时游戏、短周期社交互动，这些场景的核心需求是延迟、吞吐量和体验连续性，而不是历史稳定性。将它们强行放入 Permaweb 结构中，既不经济，也不合理。Permaweb 的价值，恰恰在于它不试图覆盖所有 Web 场景，而是专注于那些对时间高度敏感的领域。
Permaweb 并不是一个万能 Web，而是一种针对特定问题的结构性回答：当信息的价值随着时间增长，而不是衰减时，我们是否需要一种不同的 Web 基础设施？从知识、治理、金融到 AI 和文化资产，这些领域的共同点在于：一旦信息产生，就不应该轻易消失。在这些地方，Permaweb 并不是补充方案，而可能成为基础设施的一部分。