Web3 AI发展方向与策略探讨

英伟达股价创新高,多模态模型的进步加深了Web2 AI的技术壁垒。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。美股市场反应积极,币股和AI股均走出小牛行情。

然而,这股热潮与加密货币领域关联不大。近期Web3 AI尤其是Agent方向的尝试,方向存在偏差:试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统,实际上是技术和思维的双重错位。在模块耦合性强、特征分布不稳定、算力需求集中的当下,多模态模块化在Web3中难以立足。

Web3 AI的未来不在模仿,而在策略性迂回。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"为战术指导。

Web3 AI基于扁平化的多模态模型,语义难以对齐导致性能低下。高维嵌入空间是实现模块化降本增效的前提,但Web3 Agent协议难以实现高维嵌入,模块化成为一种错觉。多数Web3 Agent仅是封装现成API,缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制,无法形成整体闭环优化。

低维度空间中,注意力机制难以精密设计。Web2 AI在设计注意力机制时,以Transformer解码器为代表,核心是Query-Key-Value机制。Web3 AI难以实现统一的注意力调度,因缺乏共同的向量表示、并行加权与聚合能力。

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。Web2 AI倾向于端到端联合训练,而Web3 AI多采用离散模块拼接,缺乏统一的训练目标和跨模块的梯度流动。

AI行业的壁垒正在加深,但痛点尚未显现。Web2 AI的多模态系统是极其庞大的工程项目,需要海量数据、大量算力和长期训练。这构成了强大的行业壁垒,但也为未来Web3 AI的发展留下了机会。

Web3 AI应该以"农村包围城市"的战术发展,在边缘场景小规模试水,等待核心场景机会出现。Web3 AI的优势在于去中心化,适合轻量化、易并行且可激励的任务,如LoRA微调、行为对齐后训练、众包数据处理等。

目前Web2 AI的壁垒仍在形成初期,Web3 AI需要谨慎选择切入点。应关注能在小场景中不断迭代、具有灵活性的项目,以适应动态变化的潜在壁垒和痛点。过于依赖基础设施或网络架构庞大的协议可能面临淘汰风险。