# Web3 AIの発展における機会と課題最近、NVIDIAの株価が新高値を記録し、マルチモーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的優位性をさらに強化しました。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルはかつてない速さで様々なモーダルの表現方法を統合し、ますます閉じられたAIの高地を構築しています。米国株式市場も実際の行動で肯定的な評価を示しており、暗号通貨関連の株やAI株はいずれも小さなブル相場を呈しています。しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係であるように思われます。私たちが観察しているWeb3 AIの試み、特にここ数ヶ月のエージェント分野の探求では、方向性に偏りがあるようです：分散型構造を使って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、実際には技術と思考のズレです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算力の需要がますます集中している現在、Web3環境における多モーダルモジュラーは立足が難しいです。Web3 AIの未来は単なる模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味の整合性から、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下での特徴の整合性に至るまで、これらは深く考える必要がある問題です。## Web3 AI が直面している課題### 意味の整合性のジレンマ現代の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メント」とは、異なるモーダルの情報を同一のセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれら元々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できるようにすることを指します。これには、高次元の埋め込み空間が前提条件として必要であり、ワークフローのモジュール化と効率向上を実現します。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みの実現が難しい。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したユニットとしてパッケージ化しただけで、統一された中心埋め込み空間やモジュール間の注意メカニズムが欠如しているため、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、線形プロセスに従ってしか機能せず、全体的なフィードバックループの最適化が難しい。競争力のある全リンク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、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展開のシステムエンジニアリングに取り組む必要があります。しかし、現在の市場にはそのような需要は見られないようです。### 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選択的に"焦点を当てる"ことを可能にします。しかし、モジュラー型のWeb3 AIでは統一的なアテンションスケジューリングを実現するのが難しい。まず、アテンションメカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しているが、独立したAPIが返すデータフォーマットや分布はそれぞれ異なり、相互作用可能なQ/K/Vを形成するのが困難である。次に、マルチヘッドアテンションは異なる情報源に同時に並行して注目することを可能にするが、独立したAPIは通常線形呼び出しであり、並行性や多様な動的重み付けの能力が欠けている。最後に、本当のアテンションメカニズムは全体のコンテキストに基づいて各要素に動的に重みを割り当てるが、APIモデルではモジュール間でリアルタイムに共有される中心的なコンテキストが不足している。### 機能融合の制限事項Web3 AIは特徴融合の面で単純な静的結合段階に留まっています。動的特徴融合の前提は高次元空間と精密な注意メカニズムであり、これらの条件が整っていない場合、特徴融合の効果は当然突破が難しいです。Web2 AIはエンドツーエンドの共同訓練を傾向としており、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を同時に処理し、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ており、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。## AI業界の障壁と将来の機会AI業界の技術的障壁は深まっていますが、本当の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巨大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、最先端のアルゴリズム、そして効率的なエンジニアリングの実現が必要であり、これが非常に強い業界の障壁を形成しています。Web3 AIの発展は「農村が都市を囲む」戦略を採用し、エッジシーンから切り込むべきであり、軽量な構造、並行処理が容易で、インセンティブが得られるタスクの中で機会を探すべきです。例えば、LoRA微調整、行動整合の後訓練タスク、クラウドソーシングデータの訓練と注釈、小型基本モデルの訓練、そしてエッジデバイスの協調訓練などがあります。しかし、現在のWeb2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりで、これは主要企業間の競争の初期段階です。Web3 AIの本当のチャンスは、Web2 AIの利益がほぼ消失したときに現れるかもしれません。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは、慎重に切り口を選択し、小規模なシーンで継続的に反復できるように柔軟性を保ち、変化する市場の需要に適応する必要があります。
Web3 AIの発展の困難: セマンティックアライメントとアテンションメカニズムの突破が待たれている
Web3 AIの発展における機会と課題
最近、NVIDIAの株価が新高値を記録し、マルチモーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的優位性をさらに強化しました。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルはかつてない速さで様々なモーダルの表現方法を統合し、ますます閉じられたAIの高地を構築しています。米国株式市場も実際の行動で肯定的な評価を示しており、暗号通貨関連の株やAI株はいずれも小さなブル相場を呈しています。
しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係であるように思われます。私たちが観察しているWeb3 AIの試み、特にここ数ヶ月のエージェント分野の探求では、方向性に偏りがあるようです：分散型構造を使って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、実際には技術と思考のズレです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算力の需要がますます集中している現在、Web3環境における多モーダルモジュラーは立足が難しいです。
Web3 AIの未来は単なる模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味の整合性から、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下での特徴の整合性に至るまで、これらは深く考える必要がある問題です。
Web3 AI が直面している課題
意味の整合性のジレンマ
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メント」とは、異なるモーダルの情報を同一のセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれら元々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できるようにすることを指します。これには、高次元の埋め込み空間が前提条件として必要であり、ワークフローのモジュール化と効率向上を実現します。
しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みの実現が難しい。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したユニットとしてパッケージ化しただけで、統一された中心埋め込み空間やモジュール間の注意メカニズムが欠如しているため、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、線形プロセスに従ってしか機能せず、全体的なフィードバックループの最適化が難しい。
競争力のある全リンク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、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展開のシステムエンジニアリングに取り組む必要があります。しかし、現在の市場にはそのような需要は見られないようです。
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選択的に"焦点を当てる"ことを可能にします。
しかし、モジュラー型のWeb3 AIでは統一的なアテンションスケジューリングを実現するのが難しい。まず、アテンションメカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しているが、独立したAPIが返すデータフォーマットや分布はそれぞれ異なり、相互作用可能なQ/K/Vを形成するのが困難である。次に、マルチヘッドアテンションは異なる情報源に同時に並行して注目することを可能にするが、独立したAPIは通常線形呼び出しであり、並行性や多様な動的重み付けの能力が欠けている。最後に、本当のアテンションメカニズムは全体のコンテキストに基づいて各要素に動的に重みを割り当てるが、APIモデルではモジュール間でリアルタイムに共有される中心的なコンテキストが不足している。
機能融合の制限事項
Web3 AIは特徴融合の面で単純な静的結合段階に留まっています。動的特徴融合の前提は高次元空間と精密な注意メカニズムであり、これらの条件が整っていない場合、特徴融合の効果は当然突破が難しいです。
Web2 AIはエンドツーエンドの共同訓練を傾向としており、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を同時に処理し、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ており、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。
AI業界の障壁と将来の機会
AI業界の技術的障壁は深まっていますが、本当の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巨大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、最先端のアルゴリズム、そして効率的なエンジニアリングの実現が必要であり、これが非常に強い業界の障壁を形成しています。
Web3 AIの発展は「農村が都市を囲む」戦略を採用し、エッジシーンから切り込むべきであり、軽量な構造、並行処理が容易で、インセンティブが得られるタスクの中で機会を探すべきです。例えば、LoRA微調整、行動整合の後訓練タスク、クラウドソーシングデータの訓練と注釈、小型基本モデルの訓練、そしてエッジデバイスの協調訓練などがあります。
しかし、現在のWeb2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりで、これは主要企業間の競争の初期段階です。Web3 AIの本当のチャンスは、Web2 AIの利益がほぼ消失したときに現れるかもしれません。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは、慎重に切り口を選択し、小規模なシーンで継続的に反復できるように柔軟性を保ち、変化する市場の需要に適応する必要があります。