Web3 AI發展方向與策略探討

英偉達股價創新高,多模態模型的進步加深了Web2 AI的技術壁壘。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。美股市場反應積極,幣股和AI股均走出小牛行情。

然而,這股熱潮與加密貨幣領域關聯不大。近期Web3 AI尤其是Agent方向的嘗試,方向存在偏差:試圖用去中心化結構拼裝Web2式的多模態模塊化系統,實際上是技術和思維的雙重錯位。在模塊耦合性強、特徵分布不穩定、算力需求集中的當下,多模態模塊化在Web3中難以立足。

Web3 AI的未來不在模仿,而在策略性迂回。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,Web3 AI需要以"農村包圍城市"爲戰術指導。

Web3 AI基於扁平化的多模態模型,語義難以對齊導致性能低下。高維嵌入空間是實現模塊化降本增效的前提,但Web3 Agent協議難以實現高維嵌入,模塊化成爲一種錯覺。多數Web3 Agent僅是封裝現成API,缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制,無法形成整體閉環優化。

低維度空間中,注意力機制難以精密設計。Web2 AI在設計注意力機制時,以Transformer解碼器爲代表,核心是Query-Key-Value機制。Web3 AI難以實現統一的注意力調度,因缺乏共同的向量表示、並行加權與聚合能力。

離散型的模塊化拼湊,導致特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段。Web2 AI傾向於端到端聯合訓練,而Web3 AI多採用離散模塊拼接,缺乏統一的訓練目標和跨模塊的梯度流動。

AI行業的壁壘正在加深,但痛點尚未顯現。Web2 AI的多模態系統是極其龐大的工程項目,需要海量數據、大量算力和長期訓練。這構成了強大的行業壁壘,但也爲未來Web3 AI的發展留下了機會。

Web3 AI應該以"農村包圍城市"的戰術發展,在邊緣場景小規模試水,等待核心場景機會出現。Web3 AI的優勢在於去中心化,適合輕量化、易並行且可激勵的任務,如LoRA微調、行爲對齊後訓練、衆包數據處理等。

目前Web2 AI的壁壘仍在形成初期,Web3 AI需要謹慎選擇切入點。應關注能在小場景中不斷迭代、具有靈活性的項目,以適應動態變化的潛在壁壘和痛點。過於依賴基礎設施或網路架構龐大的協議可能面臨淘汰風險。