Web3 AIの未来

人工知能分野は深刻な変革を経験しています。Web2のAI大手は、テキスト、画像、音声などの複数のデータタイプを同時に処理し、高次元空間での意味的整合性と特徴の融合を実現する、ますます複雑なマルチモーダルモデルを構築しています。この技術的進歩は業界の壁を深め、小規模なチームが追いつくのを難しくしています。

しかし、Web3 AIの発展方向は単純にWeb2の道を模倣するべきではありません。現在のWeb3におけるモジュール型AIシステムには多くの限界があります。

1. 統一された高次元埋め込み空間が欠如しているため、意味の整合が難しい。
2. アテンションメカニズムは低次元空間で正確に設計できません。
3. 特徴融合は単純な静的接続段階に留まっています

これらの問題は、Web3 AIが独立したAPIと離散モジュールの組み合わせに過度に依存し、エンドツーエンドの共同最適化が欠如していることに起因しています。

Web3 AIの未来の発展は「農村が都市を包囲する」戦略を採用し、エッジシーンから切り込むべきである:

1. 軽量構造:エッジコンピューティングなどのリソース制約のあるシナリオに適しています
2. 高い並行性: 分散型ネットワークの分散特性を十分に活用する
3. 低い結合度: モジュール間の独立性を保持し、柔軟な組み合わせを可能にする
4. 異種計算能力の互換性: 多様なハードウェアデバイスの参加をサポート

具体的アプリケーションの方向性には、以下が含まれます:

• LoRAなどの軽量モデルの微調整
• 行動整合の後訓練タスク
• クラウドソーシングデータの収集とアノテーション
• 小型基盤モデルの協調トレーニング
• エッジデバイスの共同学習

Web3 AIはWeb2 AIの核心的な壁を急いで挑戦するべきではなく、むしろ周辺のシーンで徐々に経験とリソースを蓄積し、適切な機会が現れるのを待つべきです。Web2 AIの利益が減少し、明らかな痛点が残るときにのみ、Web3 AIは真の突破口を見つけることができます。

その前に、Web3 AI プロジェクトは柔軟性を保ち、さまざまなシーンのニーズの変化に迅速に適応できる必要があります。あまりにも巨大で硬直したアーキテクチャは、この動的に進化する過程で淘汰される可能性があります。成功した Web3 AI プロトコルは「農村」と「都市」の間を柔軟に移動し、徐々に「都市」に近づき、最終的にはカーブを抜けることを実現する必要があります。