# Web3 AI 發展面臨的挑戰與機遇Web2 AI 在多模態模型領域取得了突破性進展,構建了高維嵌入空間、精密的注意力機制和深度特徵融合等技術壁壘。這些突破進一步加深了 AI 行業的技術門檻,也推動了相關公司股價的漲。然而,Web3 AI 在模仿 Web2 模式方面遇到了困難。Web3 的去中心化結構難以實現高維嵌入和復雜的模塊化系統。在當前低維度空間中,Web3 AI 無法進行有效的語義對齊,也無法設計精密的注意力機制。特徵融合也僅停留在簡單的靜態拼接階段。盡管 AI 行業壁壘正在加深,但 Web3 AI 的機會尚未真正出現。Web2 AI 仍處於紅利期的早期階段,頭部企業之間的競爭推動着技術的快速進步。Web3 AI 的切入時機可能要等到 Web2 AI 紅利消退、遺留下明顯痛點之時。在此之前,Web3 AI 應採取"農村包圍城市"的戰術。從邊緣場景切入,在輕量化、易並行的任務中積累經驗,如 LoRA 微調、行爲對齊後訓練、衆包數據處理等。選擇足夠小的應用場景不斷迭代產品,保持靈活性以適應不斷變化的技術格局和市場需求。Web3 AI 的未來發展關鍵在於找準定位,在適合的場景中發揮去中心化優勢,同時保持足夠的靈活性和創新能力,爲未來更大規模的應用機會做好準備。
Web3 AI發展困境與機遇:從邊緣場景切入 積累經驗待機
Web3 AI 發展面臨的挑戰與機遇
Web2 AI 在多模態模型領域取得了突破性進展,構建了高維嵌入空間、精密的注意力機制和深度特徵融合等技術壁壘。這些突破進一步加深了 AI 行業的技術門檻,也推動了相關公司股價的漲。
然而,Web3 AI 在模仿 Web2 模式方面遇到了困難。Web3 的去中心化結構難以實現高維嵌入和復雜的模塊化系統。在當前低維度空間中,Web3 AI 無法進行有效的語義對齊,也無法設計精密的注意力機制。特徵融合也僅停留在簡單的靜態拼接階段。
盡管 AI 行業壁壘正在加深,但 Web3 AI 的機會尚未真正出現。Web2 AI 仍處於紅利期的早期階段,頭部企業之間的競爭推動着技術的快速進步。Web3 AI 的切入時機可能要等到 Web2 AI 紅利消退、遺留下明顯痛點之時。
在此之前,Web3 AI 應採取"農村包圍城市"的戰術。從邊緣場景切入,在輕量化、易並行的任務中積累經驗,如 LoRA 微調、行爲對齊後訓練、衆包數據處理等。選擇足夠小的應用場景不斷迭代產品,保持靈活性以適應不斷變化的技術格局和市場需求。
Web3 AI 的未來發展關鍵在於找準定位,在適合的場景中發揮去中心化優勢,同時保持足夠的靈活性和創新能力,爲未來更大規模的應用機會做好準備。