# Web3 AI の発展における困難と機会最近、NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁を深めました。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルは驚くべき速度でさまざまなモードの表現方法を統合し、ますます閉鎖的な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AI分野への期待を示しており、暗号通貨関連株やAI株のいずれも小さなブルマーケットの動きを見せています。しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは無関係のようです。私たちが観察したWeb3 AIの試み、特に最近数ヶ月のエージェントの方向性の探求には、重大な方向性のずれがあります：去中心化構造を使ってWeb2スタイルのマルチ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、実際には技術と考え方の二重のミスマッチです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の要求がますます集中している現在、Web3環境においてマルチモーダルモジュラーは立ち位置を確保するのが難しいです。Web3 AIの未来は単純な模倣にあるのではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種コンピューティング環境下での特徴整合に至るまで、各段階には巨大な挑戦があります。## Web3 AIのセマンティックアラインメントのジレンマ現代の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ンメントは異なるモダリティの情報を同一のセマンティックスペースにマッピングするための重要な技術です。これにより、モデルは形式が大きく異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し、比較することが可能になります。高次元の埋め込み空間を実現する前提で、ワークフローを異なるモジュールに分割することに初めてコスト削減と効率向上の意義があります。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の埋め込みを実現するのが難しい。なぜなら、モジュール化自体が錯覚だからである。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「エージェント」として包み込むだけであり、統一された中枢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することができず、線形パイプラインを通るしかなく、単一の機能を示すだけで、全体の閉ループ最適化を形成することができない。業界の壁を持つ全リンクインテリジェントエージェントを実現するためには、エンドツーエンドの共同モデリング、クロスモジュールの統一埋め込み、そして協調訓練と展開のシステム化されたエンジニアリングが必要ですが、現在の市場にはそのような痛点は存在せず、自然と市場の需要も不足しています。## 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には、精密に設計された注意メカニズムが必要です。注意メカニズムは本質的に、計算リソースを動的に割り当てる方法であり、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「焦点を合わせる」ことを可能にします。しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。まず、注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しており、独立したAPIはそれぞれ異なる形式、異なる分布のデータを返し、統一された埋め込み層が存在しないため、相互作用可能なQ/K/Vを形成できません。次に、Web3 AIはしばしばAPIを直線的に呼び出し、並行処理や動的重み付けの能力が不足しており、注意メカニズム内での精密なスケジューリングをシミュレートできません。最後に、本当の注意メカニズムは全体の文脈に基づいて各要素に動的に重みを割り当てますが、APIモデルでは、モジュールは自分が呼ばれるときの「独立した」文脈しか見ることができず、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点の絞り込みを実現できません。## 特徴融合の浅いジレンマWeb3 AIは特徴融合の面で最も単純な結合段階にとどまっています。なぜなら、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だからです。これらの条件が満たされない場合、特徴融合は理想的な性能レベルに達することができません。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向としており、同じ高次元空間で多モーダル特徴を同時に処理し、アテンションレイヤーと融合レイヤーを通じて下流タスクレイヤー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より多く採用しており、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Web3の機会AI業界の壁が深まっていますが、Web3 AIの切り口の機会はまだ本当に現れていません。Web3 AIは「農村包囲都市」という戦術的発展戦略を採用し、エッジシーンで小規模に試行し、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの核心的な利点は分散化にあり、その進化の道筋は高い並列性、低い結合度、及び異種計算能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシナリオにおいてより優位性を持ち、軽量な構造、容易に並列化可能でインセンティブのあるタスクに適しています。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によるデータの訓練とラベリング、小型基礎モデルの訓練、およびエッジデバイスの協調訓練などです。しかし、現在のWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、私たちはWeb2 AIの恩恵が消え去るのを待つ必要があります。その際に残された痛点こそが、Web3 AIが切り込む真の機会です。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を包囲する」という潜在能力があるかどうか、小さなシーンで製品を継続的に更新する能力があるかどうか、そして絶えず変化する市場の需要に対処するための十分な柔軟性を持っているかどうかを注意深く見極める必要があります。これらの条件を満たして初めて、Web3 AIプロジェクトは将来の競争で際立つ可能性があります。
Web3 AIの困難の中の機会：利益が尽きるのを待って、エッジシーンを捉える
Web3 AI の発展における困難と機会
最近、NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁を深めました。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルは驚くべき速度でさまざまなモードの表現方法を統合し、ますます閉鎖的な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AI分野への期待を示しており、暗号通貨関連株やAI株のいずれも小さなブルマーケットの動きを見せています。
しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは無関係のようです。私たちが観察したWeb3 AIの試み、特に最近数ヶ月のエージェントの方向性の探求には、重大な方向性のずれがあります：去中心化構造を使ってWeb2スタイルのマルチ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、実際には技術と考え方の二重のミスマッチです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の要求がますます集中している現在、Web3環境においてマルチモーダルモジュラーは立ち位置を確保するのが難しいです。
Web3 AIの未来は単純な模倣にあるのではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種コンピューティング環境下での特徴整合に至るまで、各段階には巨大な挑戦があります。
Web3 AIのセマンティックアラインメントのジレンマ
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ンメントは異なるモダリティの情報を同一のセマンティックスペースにマッピングするための重要な技術です。これにより、モデルは形式が大きく異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し、比較することが可能になります。高次元の埋め込み空間を実現する前提で、ワークフローを異なるモジュールに分割することに初めてコスト削減と効率向上の意義があります。
しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の埋め込みを実現するのが難しい。なぜなら、モジュール化自体が錯覚だからである。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「エージェント」として包み込むだけであり、統一された中枢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することができず、線形パイプラインを通るしかなく、単一の機能を示すだけで、全体の閉ループ最適化を形成することができない。
業界の壁を持つ全リンクインテリジェントエージェントを実現するためには、エンドツーエンドの共同モデリング、クロスモジュールの統一埋め込み、そして協調訓練と展開のシステム化されたエンジニアリングが必要ですが、現在の市場にはそのような痛点は存在せず、自然と市場の需要も不足しています。
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には、精密に設計された注意メカニズムが必要です。注意メカニズムは本質的に、計算リソースを動的に割り当てる方法であり、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「焦点を合わせる」ことを可能にします。
しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。まず、注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しており、独立したAPIはそれぞれ異なる形式、異なる分布のデータを返し、統一された埋め込み層が存在しないため、相互作用可能なQ/K/Vを形成できません。次に、Web3 AIはしばしばAPIを直線的に呼び出し、並行処理や動的重み付けの能力が不足しており、注意メカニズム内での精密なスケジューリングをシミュレートできません。最後に、本当の注意メカニズムは全体の文脈に基づいて各要素に動的に重みを割り当てますが、APIモデルでは、モジュールは自分が呼ばれるときの「独立した」文脈しか見ることができず、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点の絞り込みを実現できません。
特徴融合の浅いジレンマ
Web3 AIは特徴融合の面で最も単純な結合段階にとどまっています。なぜなら、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だからです。これらの条件が満たされない場合、特徴融合は理想的な性能レベルに達することができません。
Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向としており、同じ高次元空間で多モーダル特徴を同時に処理し、アテンションレイヤーと融合レイヤーを通じて下流タスクレイヤー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より多く採用しており、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Web3の機会
AI業界の壁が深まっていますが、Web3 AIの切り口の機会はまだ本当に現れていません。Web3 AIは「農村包囲都市」という戦術的発展戦略を採用し、エッジシーンで小規模に試行し、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。
Web3 AIの核心的な利点は分散化にあり、その進化の道筋は高い並列性、低い結合度、及び異種計算能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシナリオにおいてより優位性を持ち、軽量な構造、容易に並列化可能でインセンティブのあるタスクに適しています。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によるデータの訓練とラベリング、小型基礎モデルの訓練、およびエッジデバイスの協調訓練などです。
しかし、現在のWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、私たちはWeb2 AIの恩恵が消え去るのを待つ必要があります。その際に残された痛点こそが、Web3 AIが切り込む真の機会です。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を包囲する」という潜在能力があるかどうか、小さなシーンで製品を継続的に更新する能力があるかどうか、そして絶えず変化する市場の需要に対処するための十分な柔軟性を持っているかどうかを注意深く見極める必要があります。これらの条件を満たして初めて、Web3 AIプロジェクトは将来の競争で際立つ可能性があります。