# Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性最近、NVIDIAの株価は再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的バリアを深めました。意味的整合から視覚的理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルはこれまでにない速度でさまざまなモードの表現方法を統合し、ますます閉ざされたAIの高地を構築しています。米国株式市場もこのトレンドを実際の行動で支持しており、暗号株もAI株も小さな牛市場を展開しています。しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AIに関する試み、特にエージェントの方向性の探求には、大きな方向性のズレがあります：分散型構造を使ってWeb2スタイルのマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとする試みは、実際には技術と思考の両方でのミスマッチです。現在、モジュールの結合性が非常に強く、特性分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している環境の中で、Web3分野でのマルチモーダルモジュール化は立ち上がることが難しいです。Web3 AIの将来の発展は模倣に限定されるべきではなく、戦略的な迂回の方法を取るべきです。高次元空間の意味の整合性から、注意機構における情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合性まで、これらは深く考える必要がある問題です。Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、セマンティクスの不整合がパフォーマンスの低下を引き起こしています。現代のWeb2 AIシステムにおいて、「セマンティクスの整合性」とは、異なるモダリティの情報を同じセマンティックスペースにマッピングすることを指し、モデルが元々異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにします。高次元の埋め込み空間を実現することを基盤とした場合にのみ、ワークフローを異なるモジュールに分割することはコスト削減と効率向上の意味を持ちます。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く、Web3 AIにおけるモジュール化は単なる錯覚である可能性があります。低次元空間では、注意メカニズムの精密な設計が難しい。高レベルのマルチモーダルモデルは精密な注意メカニズムを必要とし、その前提はマルチモーダルが高次元であることだ。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。なぜなら、統一されたQuery-Key-Value空間が欠如しており、相互作用可能なQ/K/Vを形成できないからだ。離散型のモジュール化の組み合わせは、特徴融合が浅い静的な接続段階に留まる原因となっています。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いる一方で、Web3 AIはより多くの離散モジュールの組み合わせを採用し、統一されたトレーニング目標やモジュール間の勾配の流れが不足しています。AI業界の壁が深まっているが、痛点はまだ完全には現れていない。Web2 AIのマルチモーダルシステムは膨大な工程プロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、そしてトップクラスの人材が必要で、非常に強い業界の壁を形成している。Web3 AIはエッジシーンで小規模に試験運用を行い、コアシーンの機会が現れるのを待つべきである。Web3 AIの核心は非中央集権にあり、その進化の道筋は高い並列性、低い結合度、および異種計算能力の互換性として現れています。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でより優位性を持ち、軽量な構造、容易な並列処理、そしてインセンティブを与えるタスクに適しています。しかし、現段階ではWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、Web2 AIの利益が消失した後に残る課題こそがWeb3 AIの真の機会となるでしょう。その前に、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を包囲する」という特性を持っているかどうか、限られたシーンで製品を継続的に反復更新できるかどうか、異なるシーンに適応するための十分な柔軟性を備えているかどうかを慎重に見極める必要があります。これらの条件を満たすことで、将来的に画期的な発展を実現する可能性があります。
Web3 AIの発展の困難：技術のミスマッチと未来の機会
Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性
最近、NVIDIAの株価は再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的バリアを深めました。意味的整合から視覚的理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルはこれまでにない速度でさまざまなモードの表現方法を統合し、ますます閉ざされたAIの高地を構築しています。米国株式市場もこのトレンドを実際の行動で支持しており、暗号株もAI株も小さな牛市場を展開しています。
しかし、この熱潮は暗号通貨分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AIに関する試み、特にエージェントの方向性の探求には、大きな方向性のズレがあります：分散型構造を使ってWeb2スタイルのマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとする試みは、実際には技術と思考の両方でのミスマッチです。現在、モジュールの結合性が非常に強く、特性分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している環境の中で、Web3分野でのマルチモーダルモジュール化は立ち上がることが難しいです。
Web3 AIの将来の発展は模倣に限定されるべきではなく、戦略的な迂回の方法を取るべきです。高次元空間の意味の整合性から、注意機構における情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合性まで、これらは深く考える必要がある問題です。
Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、セマンティクスの不整合がパフォーマンスの低下を引き起こしています。現代のWeb2 AIシステムにおいて、「セマンティクスの整合性」とは、異なるモダリティの情報を同じセマンティックスペースにマッピングすることを指し、モデルが元々異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにします。高次元の埋め込み空間を実現することを基盤とした場合にのみ、ワークフローを異なるモジュールに分割することはコスト削減と効率向上の意味を持ちます。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く、Web3 AIにおけるモジュール化は単なる錯覚である可能性があります。
低次元空間では、注意メカニズムの精密な設計が難しい。高レベルのマルチモーダルモデルは精密な注意メカニズムを必要とし、その前提はマルチモーダルが高次元であることだ。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。なぜなら、統一されたQuery-Key-Value空間が欠如しており、相互作用可能なQ/K/Vを形成できないからだ。
離散型のモジュール化の組み合わせは、特徴融合が浅い静的な接続段階に留まる原因となっています。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いる一方で、Web3 AIはより多くの離散モジュールの組み合わせを採用し、統一されたトレーニング目標やモジュール間の勾配の流れが不足しています。
AI業界の壁が深まっているが、痛点はまだ完全には現れていない。Web2 AIのマルチモーダルシステムは膨大な工程プロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、そしてトップクラスの人材が必要で、非常に強い業界の壁を形成している。Web3 AIはエッジシーンで小規模に試験運用を行い、コアシーンの機会が現れるのを待つべきである。
Web3 AIの核心は非中央集権にあり、その進化の道筋は高い並列性、低い結合度、および異種計算能力の互換性として現れています。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でより優位性を持ち、軽量な構造、容易な並列処理、そしてインセンティブを与えるタスクに適しています。しかし、現段階ではWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、Web2 AIの利益が消失した後に残る課題こそがWeb3 AIの真の機会となるでしょう。
その前に、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を包囲する」という特性を持っているかどうか、限られたシーンで製品を継続的に反復更新できるかどうか、異なるシーンに適応するための十分な柔軟性を備えているかどうかを慎重に見極める必要があります。これらの条件を満たすことで、将来的に画期的な発展を実現する可能性があります。