Web3 AIの開発状況と今後の展望

最近、NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、マルチモーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味の整合から視覚理解、高次元の埋め込みから特徴の融合まで、複雑なモデルが空前の速度でさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉じられた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に対する認識を実際の行動で示しており、暗号通貨関連株やAI株がいずれも小規模なブルマーケットを呈しています。

しかし、この熱潮は暗号通貨分野とはまったく関係がないようです。私たちが見ているWeb3 AIの試み、特に最近数ヶ月間のエージェントの方向性の進化は、方向性に大きな偏差があります：非中央集権的な構造を用いて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しており、実際には技術と思考の二重のズレです。現在、モジュールの結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中する環境では、Web3分野でのマルチモーダルモジュラーは立脚するのが難しいです。

Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間における意味的整合から、注意メカニズムにおける情報ボトルネック、さらには異種計算能力における特徴の整合に至るまで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術方針を採用する必要があります。

Web3 AIの課題

セマンティクスアラインメントと高次元埋め込み

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メント」は異なるモダリティの情報を同じセマンティック空間にマッピングするための重要な技術です。これには、高次元の埋め込み空間が基盤として必要であり、モジュール間の効果的な協力を実現します。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、しばしば単純に既成APIをラッピングするだけで、統一された中枢埋め込み空間やモジュール間のアテンションメカニズムが欠けています。

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、モジュール間の統一埋め込み、そして協調トレーニングと展開のシステム的なエンジニアリングから始める必要があります。しかし、現在の市場はこのニーズに対して不足しており、当然ながらそれに応じた解決策も欠けています。

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は、精密に設計されたアテンションメカニズムを必要とします。Web2 AIは、この点で著しい進展を遂げており、例えばTransformerにおける自己注意とクロス注意メカニズムがあります。しかし、モジュール化されたWeb3 AIは、統一的なアテンションスケジューリングを実現するのが難しいです。これは、アテンションメカニズムが統一されたQuery-Key-Value空間に依存しているためであり、独立したAPIが返すデータ形式や分布が異なるため、相互作用可能なQ/K/Vを形成できないのです。

特徴融合の浅さ

Web3 AI は特徴融合の面でまだ単純な静的接合の段階に留まっています。これは、動的特徴融合には高次元空間と精密な注意機構が前提として必要だからです。Web2 AI はエンドツーエンドの共同訓練を傾向としていますが、Web3 AI は離散モジュールの接合を多く採用しており、統一された訓練目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。

AI業界の障壁と将来の機会

AI 業界の技術的障壁は深まっていますが、Web3 AI の機会はまだ本格的に現れていません。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行性、低い結合度、そして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、軽量構造、容易な並行処理、そしてインセンティブを与えられるタスクに適しています。

未来、Web3 AIの発展は「農村が都市を包囲する」という戦略を採用すべきである：

1. エッジから切り込み、小規模なシーンで足場を固める。
2. 点と面を組み合わせ、環状に推進し、小さなアプリケーションシーンで製品を不断に反復更新する。
3. フレキシブルで機動的であり、異なるシナリオに応じて迅速に戦略を調整できる。

Web2 AI の恩恵が消えたとき、残された痛点が Web3 AI の切入機会となる可能性があります。それまでの間、Web3 AI の従事者は本当に潜在能力のあるプロジェクトを慎重に見極め、周辺分野で着実に成長できる柔軟性のあるプロトコルに注目する必要があります。