Web3 AI面臨的挑戰與未來發展方向

英偉達股價再創新高，多模態模型的進步進一步加深了Web2 AI的技術壁壘。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。美股市場也用實際行動表明了對AI行業的看好，無論是幣股還是AI股，都呈現出一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域無關。近期Web3 AI的嘗試，尤其是Agent方向的探索，方向上存在明顯偏差：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雙重錯位。在模塊耦合性極強、特徵分布高度不穩定、算力需求日益集中的今天，多模態模塊化在Web3環境中難以站穩腳跟。

Web3 AI的未來不在於模仿，而在於策略性迂回。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需要另闢蹊徑，找到自己的發展路徑。

Web3 AI的語義對齊困境

現代Web2 AI的多模態系統中，"語義對齊"是將不同模態的信息映射到同一語義空間的關鍵技術。這使得模型能夠理解並比較不同形式信號背後的內在含義。高維嵌入空間是實現這一目標的基礎，它允許將復雜的語義特徵編碼到數百甚至上千維的向量中。

然而，Web3 Agent協議難以實現高維嵌入。多數Web3 Agent僅是將現有API封裝成獨立模塊，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，系統表現出單一功能，難以形成整體閉環優化。

要實現具有行業壁壘的全鏈路智能體，需要從端到端的聯合建模、跨模塊的統一嵌入，以及協同訓練與部署的系統化工程入手。但當前市場並未出現這樣的需求，自然也缺乏相應的解決方案。

注意力機制的局限性

高水平的多模態模型需要精密設計的注意力機制。注意力機制本質上是一種動態分配計算資源的方式，讓模型能在處理輸入時有選擇地"聚焦"到最相關的部分。

Web2 AI在設計注意力機制時，通常採用Query-Key-Value (Q-K-V)模式，這有助於確定關鍵信息。然而，基於模塊化的Web3 AI難以實現統一的注意力調度。主要原因包括：

1. 缺乏統一的Q-K-V空間
2. 無法實現多頭注意力的並行計算
3. 模塊間缺乏實時共享的中樞上下文

因此，僅靠將各類功能封裝成離散的API，無法構建出像Transformer那樣的"統一注意力調度"能力。

特徵融合的淺層困境

特徵融合是在對齊和注意力的基礎上，將不同模態處理後得到的特徵向量進行進一步組合。Web3 AI當前停留在最簡單的拼接階段，主要是因爲缺乏高維空間和精密的注意力機制作爲前提條件。

Web2 AI傾向於端到端聯合訓練，而Web3 AI則更多採用離散模塊拼接的做法。這種方式既缺乏統一的訓練目標，也沒有跨模塊的梯度流動，導致特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段。

AI行業壁壘與未來機遇

AI行業的技術壁壘正在不斷加深。Web2 AI的多模態系統是一個龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力、先進算法和系統化工程能力。這構成了極強的行業壁壘，也造就了少數領先團隊的核心競爭力。

然而，Web3 AI的機會或許在於"農村包圍城市"的戰術。Web3 AI應該在邊緣場景小規模試水，如輕量化結構、易並行且可激勵的任務。這些可能包括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。

值得注意的是，當前Web2 AI的壁壘才剛開始形成，這是頭部企業競爭的早期階段。Web3 AI的真正機會可能要等到Web2 AI的紅利消失殆盡，它遺留下來的痛點才是Web3 AI切入的最佳時機。

在此之前，Web3 AI項目需要具備以下特質：

1. 從邊緣切入，在小場景中站穩腳跟
2. 點面結合、環形推進，在小應用場景中不斷迭代更新
3. 保持靈活性，能夠快速適應不同場景的需求

只有具備這些特質的項目，才有可能在未來的Web3 AI領域佔據一席之地。