Web3 AIの発展方向と戦略についての考察

NVIDIAの株価が新高値を更新し、マルチモーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁を深めています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴の融合まで、複雑なモデルがかつてない速度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。米国株式市場は好意的に反応し、暗号株とAI株は共に小牛市場を形成しています。

しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とはあまり関係がありません。最近のWeb3 AI、特にエージェントの方向性における試みは、方向性に偏りがあります。非中央集権的な構造を用いてWeb2式の多モーダルモジュラーシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方の二重のズレです。モジュールの結合性が強く、特徴の分布が不安定で、計算能力の需要が集中している現在、多モーダルモジュラーはWeb3において立つのが難しいです。

Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から注意機構の情報ボトルネック、そして異種計算能力下での特徴整合まで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術的指導を必要としています。

Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、意味の整合性が取れないためにパフォーマンスが低下しています。高次元の埋め込み空間はモジュール化によるコスト削減と効率化を実現するための前提条件ですが、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ことが難しく、モジュール化は幻想に過ぎません。ほとんどのWeb3エージェントは既存のAPIを封装したものであり、統一された中枢埋め込み空間とクロスモジュールの注意機構が欠如しているため、全体的な閉ループ最適化を形成することができません。

低次元空間では、注意メカニズムの精密な設計が困難です。Web2 AIでは、注意メカニズムの設計においてTransformerデコーダが代表的であり、核心はQuery-Key-Valueメカニズムです。Web3 AIでは、共通のベクトル表現や並列重み付け・集約能力が欠如しているため、統一的な注意スケジューリングを実現することが困難です。

離散型のモジュール化の組み合わせが、特徴の融合を浅い静的な接続段階に留めています。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好む一方で、Web3 AIは離散モジュールの組み合わせを多く採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。

AI業界の壁が深まっていますが、痛点はまだ現れていません。Web2 AIのマルチモーダルシステムは非常に大規模なプロジェクトであり、膨大なデータ、大量の計算能力、長期的なトレーニングが必要です。これは強力な業界の壁を形成しますが、未来のWeb3 AIの発展には機会を残しています。

Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術で発展すべきであり、エッジシーンで小規模に試験を行い、コアシーンの機会を待つべきです。Web3 AIの利点は分散型であり、軽量で並行処理が容易かつインセンティブを与えられるタスクに適しています。たとえば、LoRA微調整、行動整合後のトレーニング、クラウドソーシングによるデータ処理などです。

現在、Web2 AIのバリアはまだ形成の初期段階にあります。Web3 AIは慎重に切り口を選ぶ必要があります。小さなシーンで繰り返しイテレーションできる柔軟性のあるプロジェクトに注目し、動的に変化する潜在的なバリアや痛点に適応する必要があります。インフラやネットワークアーキテクチャが大規模なプロトコルに過度に依存することは淘汰のリスクを伴う可能性があります。