Web3 AI 發展的現狀與挑戰

英偉達股價創下新高，多模態模型的進步進一步鞏固了 Web2 AI 的技術優勢。從語義對齊到視覺理解，從高維嵌入到特徵融合，復雜模型正以前所未有的速度整合各種模態的表達方式，構建出一個愈發封閉的 AI 高地。與此同時，加密貨幣和 AI 相關股票也出現了一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域無關。近期 Web3 AI 在 Agent 方向的嘗試，方向性存在偏差。試圖用去中心化結構拼裝 Web2 式的多模態模塊化系統，實際上是一種技術和思維的錯位。在模塊耦合性強、特徵分布不穩定、算力需求集中的今天，多模態模塊化在 Web3 中難以立足。

Web3 AI 的未來不應局限於模仿，而應採取策略性迂回。從高維空間的語義對齊，到注意力機制中的信息瓶頸，再到異構算力下的特徵對齊，Web3 AI 需要以"農村包圍城市"爲戰術綱領。

Web3 AI 面臨的挑戰

語義對齊困難

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型，難以實現高維嵌入空間。這導致語義無法對齊，性能低下。高維嵌入空間對於理解和比較不同模態信號至關重要，但 Web3 Agent 協議難以實現這一點。

多數 Web3 Agent 只是簡單封裝現成 API，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。這導致信息無法在模塊間多角度、多層次地交互，只能走線性流水線，表現出單一功能，無法形成整體閉環優化。

注意力機制設計受限

低維度空間限制了注意力機制的精密設計。高水平的多模態模型需要精密的注意力機制，而這需要高維度空間作爲基礎。

Web3 AI 基於模塊化的設計難以實現統一的注意力調度。缺乏共同的向量表示、並行加權與聚合能力，無法構建出像 Transformer 那樣的"統一注意力調度"能力。

特徵融合停留在淺層

離散型的模塊化拼湊導致特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段。Web3 AI 常常採用離散模塊拼接的做法，缺乏統一的訓練目標和跨模塊的梯度流動。

相比 Web2 AI 復雜的特徵融合方法，Web3 AI 的融合策略過於簡單，難以捕捉深層次、復雜的跨模態關聯。

AI 行業壁壘與發展方向

AI 行業的技術壁壘正在加深，但 Web3 AI 的切入痛點尚未完全顯現。Web2 AI 在多模態系統開發上投入巨大，構建了強大的行業壁壘。

Web3 AI 的發展應該遵循"農村包圍城市"的戰術。應該在邊緣場景小規模試水，確保基礎牢固後，再等待核心場景的出現。適合的方向包括輕量化結構、易並行且可激勵的任務，如 LoRA 微調、行爲對齊的後訓練任務、衆包數據訓練與標注、小型基礎模型訓練，以及邊緣設備協同訓練等。

在 Web2 AI 紅利消失殆盡之前，Web3 AI 需要謹慎選擇切入點，關注那些能夠從邊緣切入、點面結合、環形推進、靈活機動的項目。只有這樣，才能在未來的 AI 競爭中找到立足之地。