# Web3 AIの課題と今後の展開の方向性NVIDIAの株価は再び最高値を更新し、マルチモーダルモデルの進展はWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味の整合性から視覚的理解、高次元埋め込みから特徴の融合まで、複雑なモデルはかつてない速さでさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。米国株市場もAI業界に対する期待を実際の行動で示しており、暗号株もAI株も小さなブルマーケットを呈しています。しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェントの方向への探求には明らかな方向性のズレがあります：非中央集権的な構造を使ってWeb2式のマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとしていますが、実際には技術と思考の二重のズレです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中する今日、Web3環境でのマルチモーダルモジュール化は根を下ろすのが難しいです。Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間における意味の整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種計算能力における特徴の整合に至るまで、Web3 AIは新たな道を切り開き、自らの発展の道を見つける必要があります。## Web3 AIのセマンティックアラインメントのジレンマ現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアラインメント」は異なるモダリティの情報を同一のセマンティック空間にマッピングするための重要な技術です。これにより、モデルは異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し、比較することができます。高次元の埋め込み空間はこの目標を達成するための基盤であり、複雑なセマンティック特徴を数百、さらには千次元のベクトルにエンコードすることを可能にします。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の埋め込みを実現するのが難しいです。ほとんどのWeb3エージェントは既存のAPIを独立したモジュールにラップしているだけで、統一された中心的な埋め込みスペースやモジュール間の注意メカニズムが欠けています。これにより、情報がモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用できず、システムは単一の機能を示し、全体の閉じたループの最適化を形成するのが難しくなります。業界のバリアを持つ全体リンクのインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデル化、モジュール間の統一埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステム的なエンジニアリングから始める必要があります。しかし、現在の市場ではそのような需要は見られず、当然ながら対応するソリューションも不足しています。## 注意力メカニズムの限界高水準のマルチモーダルモデルは、精密に設計された注意メカニズムを必要とします。注意メカニズムは本質的に計算リソースを動的に配分する方法であり、モデルが入力を処理する際に最も関連性の高い部分に"焦点を合わせる"ことを可能にします。Web2 AIは注意機構を設計する際、通常Query-Key-Value (Q-K-V)パターンを採用します。これは重要な情報を特定するのに役立ちます。しかし、モジュラー型のWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。主な理由は以下の通りです：1. 統一されたQ-K-V空間が不足している2. マルチヘッドアテンションの並列計算を実現できない3. モジュール間でリアルタイム共有の中枢コンテキストが欠如しているしたがって、さまざまな機能を離散的なAPIにラッピングするだけでは、Transformerのような「統一された注意スケジューリング」能力を構築することはできません。## 特徴融合の浅いジレンマ特徴融合は、アライメントとアテンションに基づいて、異なるモダリティから処理された特徴ベクトルをさらに組み合わせることです。Web3 AIは現在、最も単純な結合段階に留まっていますが、これは主に高次元空間と精密なアテンションメカニズムが前提条件として不足しているためです。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好むのに対し、Web3 AIはより離散的なモジュールの接続方法を採用しています。この方法は、統一されたトレーニング目標が欠けているだけでなく、モジュール間の勾配の流れもなく、特徴の融合が浅い静的な接続段階にとどまっています。## AI業界の障壁と将来の機会AI業界の技術的障壁はますます深まっています。Web2 AIのマルチモーダルシステムは巨大なプロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そしてシステム的なエンジニアリング能力が必要です。これは非常に強い業界の障壁を構成し、少数の先進的なチームのコア競争力を生み出しています。しかし、Web3 AIの機会は「農村が都市を包囲する」という戦術にあるかもしれません。Web3 AIは、軽量な構造、並行処理が容易で刺激的なタスクなど、エッジシーンで小規模に試すべきです。これには、LoRA微調整、行動整合の後処理タスク、クラウドソーシングデータのトレーニングとラベル付け、小型基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスの協調トレーニングなどが含まれる可能性があります。注目すべきは、現在のWeb2 AIの壁がまだ形成され始めたばかりであり、これは主要企業の競争の初期段階であるということです。Web3 AIの真の機会は、Web2 AIの利益がほぼ消失するまで待つ必要があり、その残された痛点がWeb3 AIが入り込む最適なタイミングとなります。その前に、Web3 AIプロジェクトは以下の特性を備えている必要があります：1. エッジから切り込み、小さなシーンに立ち入る2. 点と面の結合、環状の推進、小規模なアプリケーションシーンでの継続的な反復と更新3. 柔軟性を保ち、さまざまなシーンのニーズに迅速に適応できることこれらの特性を備えたプロジェクトだけが、将来のWeb3 AI分野で地位を占める可能性があります。
Web3 AIの迂回戦略: エッジシーンからの壁を突破する
Web3 AIの課題と今後の展開の方向性
NVIDIAの株価は再び最高値を更新し、マルチモーダルモデルの進展はWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味の整合性から視覚的理解、高次元埋め込みから特徴の融合まで、複雑なモデルはかつてない速さでさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。米国株市場もAI業界に対する期待を実際の行動で示しており、暗号株もAI株も小さなブルマーケットを呈しています。
しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェントの方向への探求には明らかな方向性のズレがあります：非中央集権的な構造を使ってWeb2式のマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとしていますが、実際には技術と思考の二重のズレです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中する今日、Web3環境でのマルチモーダルモジュール化は根を下ろすのが難しいです。
Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間における意味の整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種計算能力における特徴の整合に至るまで、Web3 AIは新たな道を切り開き、自らの発展の道を見つける必要があります。
Web3 AIのセマンティックアラインメントのジレンマ
現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアラインメント」は異なるモダリティの情報を同一のセマンティック空間にマッピングするための重要な技術です。これにより、モデルは異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し、比較することができます。高次元の埋め込み空間はこの目標を達成するための基盤であり、複雑なセマンティック特徴を数百、さらには千次元のベクトルにエンコードすることを可能にします。
しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の埋め込みを実現するのが難しいです。ほとんどのWeb3エージェントは既存のAPIを独立したモジュールにラップしているだけで、統一された中心的な埋め込みスペースやモジュール間の注意メカニズムが欠けています。これにより、情報がモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用できず、システムは単一の機能を示し、全体の閉じたループの最適化を形成するのが難しくなります。
業界のバリアを持つ全体リンクのインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデル化、モジュール間の統一埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステム的なエンジニアリングから始める必要があります。しかし、現在の市場ではそのような需要は見られず、当然ながら対応するソリューションも不足しています。
注意力メカニズムの限界
高水準のマルチモーダルモデルは、精密に設計された注意メカニズムを必要とします。注意メカニズムは本質的に計算リソースを動的に配分する方法であり、モデルが入力を処理する際に最も関連性の高い部分に"焦点を合わせる"ことを可能にします。
Web2 AIは注意機構を設計する際、通常Query-Key-Value (Q-K-V)パターンを採用します。これは重要な情報を特定するのに役立ちます。しかし、モジュラー型のWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。主な理由は以下の通りです：
したがって、さまざまな機能を離散的なAPIにラッピングするだけでは、Transformerのような「統一された注意スケジューリング」能力を構築することはできません。
特徴融合の浅いジレンマ
特徴融合は、アライメントとアテンションに基づいて、異なるモダリティから処理された特徴ベクトルをさらに組み合わせることです。Web3 AIは現在、最も単純な結合段階に留まっていますが、これは主に高次元空間と精密なアテンションメカニズムが前提条件として不足しているためです。
Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好むのに対し、Web3 AIはより離散的なモジュールの接続方法を採用しています。この方法は、統一されたトレーニング目標が欠けているだけでなく、モジュール間の勾配の流れもなく、特徴の融合が浅い静的な接続段階にとどまっています。
AI業界の障壁と将来の機会
AI業界の技術的障壁はますます深まっています。Web2 AIのマルチモーダルシステムは巨大なプロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そしてシステム的なエンジニアリング能力が必要です。これは非常に強い業界の障壁を構成し、少数の先進的なチームのコア競争力を生み出しています。
しかし、Web3 AIの機会は「農村が都市を包囲する」という戦術にあるかもしれません。Web3 AIは、軽量な構造、並行処理が容易で刺激的なタスクなど、エッジシーンで小規模に試すべきです。これには、LoRA微調整、行動整合の後処理タスク、クラウドソーシングデータのトレーニングとラベル付け、小型基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスの協調トレーニングなどが含まれる可能性があります。
注目すべきは、現在のWeb2 AIの壁がまだ形成され始めたばかりであり、これは主要企業の競争の初期段階であるということです。Web3 AIの真の機会は、Web2 AIの利益がほぼ消失するまで待つ必要があり、その残された痛点がWeb3 AIが入り込む最適なタイミングとなります。
その前に、Web3 AIプロジェクトは以下の特性を備えている必要があります：
これらの特性を備えたプロジェクトだけが、将来のWeb3 AI分野で地位を占める可能性があります。