Web3 AI 發展的機遇與挑戰

近期，英偉達股價創下新高，多模態模型的進步進一步強化了 Web2 AI 的技術優勢。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給予肯定，無論是加密貨幣相關股票還是 AI 股票，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毫無關聯。我們觀察到的 Web3 AI 嘗試，特別是近幾個月 Agent 方向的探索，方向性似乎存在偏差：試圖用去中心化結構去組裝 Web2 式的多模態模塊化系統，實際上是一種技術和思維的錯位。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當下，多模態模塊化在 Web3 環境中難以立足。

Web3 AI 的未來不在於簡單模仿，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，這些都是需要深入思考的問題。

Web3 AI 面臨的挑戰

語義對齊困境

在現代 Web2 AI 的多模態系統中，"語義對齊"指將不同模態的信息映射到同一語義空間，使模型能理解並比較這些原本形式迥異的信號背後的內在含義。這需要高維嵌入空間作爲前提，才能實現工作流的模塊化和效率提升。

然而，Web3 Agent 協議難以實現高維嵌入。多數 Web3 Agent 僅是將現成 API 各自封裝成獨立單元，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制，導致信息無法在模塊間多角度、多層次地交互，只能按線性流程運作，難以形成整體閉環優化。

要實現具有競爭力的全鏈路智能體，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。但當前市場似乎並未出現這樣的需求。

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，使模型在處理某一模態輸入時，能有選擇地"聚焦"到最相關的部分。

然而，基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。首先，注意力機制依賴於統一的 Query-Key-Value 空間，而獨立 API 返回的數據格式和分布各不相同，難以形成可交互的 Q/K/V。其次，多頭注意力允許同時並行關注不同信息源，而獨立 API 通常是線性調用，缺乏並行、多路動態加權的能力。最後，真正的注意力機制基於整體上下文爲每個元素動態分配權重，而 API 模式下模塊間缺乏實時共享的中樞上下文。

特徵融合的局限

Web3 AI 在特徵融合方面停留在簡單的靜態拼接階段。動態特徵融合的前提是高維空間和精密的注意力機制，當這些條件不具備時，特徵融合的效果自然難以突破。

Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練，在同一高維空間中同時處理多模態特徵，通過注意力層和融合層與下遊任務層協同優化。相比之下，Web3 AI 多採用離散模塊拼接的做法，缺乏統一的訓練目標和跨模塊的梯度流動。

AI 行業壁壘與未來機遇

AI 行業的技術壁壘正在加深，但真正的痛點尚未出現。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、尖端算法和高效工程實現，這構成了極強的行業壁壘。

Web3 AI 的發展應採取"農村包圍城市"的策略，從邊緣場景切入，在輕量化結構、易並行且可激勵的任務中尋找機會。例如 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。

然而，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 的真正機會可能在 Web2 AI 紅利消失殆盡時出現。在此之前，Web3 AI 項目需要謹慎選擇切入點，確保能在小規模場景中不斷迭代，保持靈活性以適應不斷變化的市場需求。