Web3 AI 發展的困境與機遇

近期，英偉達股價再創新高，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，復雜模型正以驚人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表明了對AI領域的看好，無論是加密貨幣相關股票還是AI股票，都呈現出一波小牛市行情。

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，尤其是近幾個月在Agent方向的探索，方向性存在重大偏差：過於理想化地想用去中心化結構去拼裝Web2式的多模態模塊化系統，實際上是一種技術和思維的雙重錯位。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，每個環節都存在巨大挑戰。

Web3 AI的語義對齊困境

在現代Web2 AI的多模態系統中，語義對齊是將不同模態的信息映射到同一語義空間的關鍵技術。這使得模型能夠理解並比較形式迥異的信號背後的內在含義。只有在實現高維嵌入空間的前提下，將工作流分成不同模塊才有降本增效的意義。

然而，Web3 Agent協議難以實現高維嵌入，因爲模塊化本身就是一種錯覺。多數Web3 Agent僅僅是將現成API各自封裝成獨立"Agent"，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，只能走線性流水線，表現出單一功能，無法形成整體閉環優化。

要實現具有行業壁壘的全鏈路智能體，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才能突破，但當前市場並沒有這樣的痛點存在，自然也缺乏市場需求。

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，能夠讓模型在處理某一模態輸入時，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各自返回不同格式、不同分布的數據，沒有統一的嵌入層，無法形成可交互的Q/K/V。其次，Web3 AI常常是線性調用API，缺少並行、多路動態加權的能力，無法模擬注意力機制中的精細調度。最後，真正的注意力機制會基於整體上下文爲每個元素動態分配權重，而API模式下，模塊只能看到自己被調用時"獨立的"上下文，無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

特徵融合的淺層困境

Web3 AI在特徵融合方面停留在最簡單的拼接階段，因爲動態特徵融合的前提是高維空間以及精密的注意力機制。當這些條件無法具備時，特徵融合自然無法達到理想的性能水平。

Web2 AI傾向於端到端聯合訓練，在同一個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一起協同優化。相比之下，Web3 AI更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Web3的機遇

AI行業的壁壘正在加深，但Web3 AI的切入機會尚未真正顯現。Web3 AI應該採取"農村包圍城市"的戰術發展策略，在邊緣場景小規模試水，確保基礎牢固後，再等待核心場景的出現。

Web3 AI的核心優勢在於去中心化，其演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力的兼容性。這使得Web3 AI在邊緣計算等場景中更具優勢，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務，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，我們需要等待Web2 AI的紅利消失殆盡，它遺留下來的痛點才是Web3 AI切入的真正機會。在此之前，Web3 AI項目需要仔細辨別是否具備"農村包圍城市"的潛力，是否能在小場景中不斷迭代更新產品，是否具備足夠的靈活性以應對不斷變化的市場需求。只有滿足這些條件，Web3 AI項目才有可能在未來的競爭中脫穎而出。