Web3 AIの発展の困難と未来の方向性についての考察

NVIDIAの株価は持続的に上昇し、再び最高値を更新しました。これは市場がマルチモーダルモデル技術の進歩を認めていることを反映しています。Web2 AI分野では、意味的整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、ますます高い技術的障壁が構築されています。複雑なモデルは驚くべき速度でさまざまなモダリティの表現方法を統合しています。しかし、このブームは暗号通貨分野とは無関係であるようです。

最近のWeb3 AI、特にエージェントの方向性に関する試みは、方向性に偏りがある可能性があります。非中央集権的な構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュラーシステムを構築しようとすることは、実際には技術と考え方の二重のズレです。現在、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している環境下では、Web3においてマルチモーダルモジュラーは立ち入ることが難しいです。

Web3 AIの未来は模倣に限定されるべきではなく、戦略的な迂回を取る必要があります。高次元空間におけるセマンティックアラインメントから、注意メカニズムにおける情報ボトルネック、さらには異種コンピューティングにおける特徴のアラインメントに至るまで、Web3 AIはその発展の道筋を再考する必要があります。

Web3 AIが直面するセマンティックアライメントの課題

現代のWeb2 AI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、モデルは形式が異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し、比較することが可能になります。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ことが難しく、セマンティックのアライメントができません。

低次元空間において異なる信号が相互に「圧縮」されるため、モデルが検索や分類を行う際に頻繁に混乱し、正確性が低下します。戦略生成段階では微妙な違いを捉えるのが難しく、重要な取引信号を見逃したり、リスク閾値を誤認することが容易です。モジュール間の協調が困難になり、各エージェントが独自の方針で動くことで情報の孤島が形成されます。複雑な市場シナリオに直面すると、低次元構造は多源データを支えることが難しく、システムの安定性と拡張性に影響を与えます。

業界の壁を持つ全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リング、クロスモジュールの統一埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステムエンジニアリングから着手する必要があります。しかし、現在の市場ではこのニーズはまだ明確ではありません。

低次元空間における注意メカニズムの限界

高水準のマルチモーダルモデルは、精密に設計されたアテンションメカニズムを必要とします。アテンションメカニズムは、計算リソースを動的に割り当てる方法であり、モデルが特定のモーダル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。

しかし、モジュール化されたWeb3 AIでは、統一された注意スケジューリングを実現することが困難です。その主な理由は、統一されたQuery-Key-Value空間が欠如しているため、相互作用可能なQ/K/Vを形成できないこと、並列かつ多路動的重み付けの能力が不足していること、モジュール間でリアルタイム共有の中心的なコンテキストが欠如しているため、モジュールを超えたグローバルな関連付けと焦点を実現できないことです。

特徴融合の浅いジレンマ

Web3 AIは、特徴融合の面で単純な静的接続段階に留まっています。これは主に、動的特徴融合の前提条件である高次元空間と精密な注意メカニズムが満たされていないためです。

Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好み、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を処理し、アテンション層と融合層を通じて下流タスク層と協調的に最適化します。それに対して、Web3 AIは離散モジュールの接続を多く採用し、統一されたトレーニング目標やモジュール間の勾配フローが欠けています。

Web2 AI はコンテキストに基づいてリアルタイムで特徴の重要性を計算し、融合戦略を動的に調整することができます。一方、Web3 AI はしばしばプリセットの重みや単純なルールを使用し、柔軟性に欠けています。特徴の次元と表現能力においても、Web3 AI は Web2 AI と比較するのが難しいです。

AI 業界の障壁が深まると未来の展望

Web2 AIのマルチモーダルシステムは、大規模なエンジニアリング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、そして複雑なエンジニアリングの実装が必要です。これにより、非常に強い業界の壁が形成され、少数の先進的なチームのコア競争力が生まれました。

Web3 AIの発展は「農村包囲都市」という戦略を採用し、エッジシーンから切り込むべきです。Web3 AIの利点は、分散化、高並列、低結合、そして異種計算力の互換性にあり、軽量構造、容易に並列化でき、かつインセンティブが得られるタスクに適しています。

しかし、現在のWeb2 AIの障壁はまだ形成の初期段階にあり、本当の機会はWeb2 AIの利益が消失した後に現れる可能性があります。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは慎重に切り口を選び、小規模なシーンでの継続的な反復を確保し、変化し続ける市場環境に適応するための十分な柔軟性を維持する必要があります。