Web3 AI 发展的现状与挑战

英伟达股价创下新高，多模态模型的进步进一步巩固了 Web2 AI 的技术优势。从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，复杂模型正以前所未有的速度整合各种模态的表达方式，构建出一个愈发封闭的 AI 高地。与此同时，加密货币和 AI 相关股票也出现了一波小牛行情。

然而，这股热潮似乎与加密货币领域无关。近期 Web3 AI 在 Agent 方向的尝试，方向性存在偏差。试图用去中心化结构拼装 Web2 式的多模态模块化系统，实际上是一种技术和思维的错位。在模块耦合性强、特征分布不稳定、算力需求集中的今天，多模态模块化在 Web3 中难以立足。

Web3 AI 的未来不应局限于模仿，而应采取策略性迂回。从高维空间的语义对齐，到注意力机制中的信息瓶颈，再到异构算力下的特征对齐，Web3 AI 需要以"农村包围城市"为战术纲领。

Web3 AI 面临的挑战

语义对齐困难

Web3 AI 基于扁平化的多模态模型，难以实现高维嵌入空间。这导致语义无法对齐，性能低下。高维嵌入空间对于理解和比较不同模态信号至关重要，但 Web3 Agent 协议难以实现这一点。

多数 Web3 Agent 只是简单封装现成 API，缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制。这导致信息无法在模块间多角度、多层次地交互，只能走线性流水线，表现出单一功能，无法形成整体闭环优化。

注意力机制设计受限

低维度空间限制了注意力机制的精密设计。高水平的多模态模型需要精密的注意力机制，而这需要高维度空间作为基础。

Web3 AI 基于模块化的设计难以实现统一的注意力调度。缺乏共同的向量表示、并行加权与聚合能力，无法构建出像 Transformer 那样的"统一注意力调度"能力。

特征融合停留在浅层

离散型的模块化拼凑导致特征融合停留在浅显的静态拼接阶段。Web3 AI 常常采用离散模块拼接的做法，缺乏统一的训练目标和跨模块的梯度流动。

相比 Web2 AI 复杂的特征融合方法，Web3 AI 的融合策略过于简单，难以捕捉深层次、复杂的跨模态关联。

AI 行业壁垒与发展方向

AI 行业的技术壁垒正在加深，但 Web3 AI 的切入痛点尚未完全显现。Web2 AI 在多模态系统开发上投入巨大，构建了强大的行业壁垒。

Web3 AI 的发展应该遵循"农村包围城市"的战术。应该在边缘场景小规模试水，确保基础牢固后，再等待核心场景的出现。适合的方向包括轻量化结构、易并行且可激励的任务，如 LoRA 微调、行为对齐的后训练任务、众包数据训练与标注、小型基础模型训练，以及边缘设备协同训练等。

在 Web2 AI 红利消失殆尽之前，Web3 AI 需要谨慎选择切入点，关注那些能够从边缘切入、点面结合、环形推进、灵活机动的项目。只有这样，才能在未来的 AI 竞争中找到立足之地。