Estado Atual e Perspectivas Futuras do Desenvolvimento da Web3 AI

Recentemente, as ações da Nvidia atingiram um novo máximo, e os avanços nos modelos multimodais aprofundaram ainda mais a barreira tecnológica da IA Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando as várias formas de expressão de maneira sem precedentes, construindo um terreno de IA cada vez mais fechado. O mercado de ações dos EUA também demonstrou, com ações concretas, seu reconhecimento a essa tendência, tanto as ações relacionadas a criptomoedas quanto as ações de IA apresentaram uma onda de mercado em alta.

No entanto, esta onda parece não ter qualquer relação com o campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que temos observado, especialmente a evolução na direção de Agentes nos últimos meses, mostram uma grande desvio de direção: tentativas de montar um sistema modular multimodal à maneira do Web2 com uma estrutura descentralizada, o que na verdade representa um desalinhamento tanto técnico quanto de pensamento. No atual ambiente, onde a acoplabilidade dos módulos é extremamente alta, a distribuição de características é altamente instável e a demanda por poder computacional está cada vez mais concentrada, a modularidade multimodal tem dificuldade em se firmar no campo do Web3.

O futuro da Web3 AI não está na imitação, mas sim na estratégia de contorno. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, passando pelo gargalo de informação em mecanismos de atenção, até o alinhamento de características sob poder computacional heterogêneo, a Web3 AI precisa adotar a diretriz tática de "cercar as cidades a partir do campo".

Desafios enfrentados pela Web3 AI

Alinhamento semântico e incorporação de alta dimensão

Nos sistemas multimodais da moderna Web2 AI, a "alinhamento semântico" é a tecnologia chave para mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico. Isso requer um espaço de incorporação de alta dimensão como base, para que a colaboração eficaz entre os módulos possa ser realizada. No entanto, o protocolo Web3 Agent tem dificuldade em alcançar a incorporação de alta dimensão, pois muitas vezes apenas encapsula APIs prontas e carece de um espaço de incorporação central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos.

Para implementar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de mercado, é necessário começar com modelagem conjunta de ponta a ponta, incorporação unificada entre módulos e engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativa. No entanto, a demanda do mercado atual é insuficiente, e naturalmente, também falta uma solução correspondente.

Limitações do mecanismo de atenção

Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção projetados com precisão. A IA Web2 já fez progressos significativos nessa área, como a autoatenção e os mecanismos de atenção cruzada no Transformer. No entanto, a IA Web3 baseada em módulos tem dificuldade em implementar um agendamento de atenção unificado. Isso ocorre porque os mecanismos de atenção dependem de um espaço de Query-Key-Value unificado, enquanto o formato de dados e a distribuição retornados por APIs independentes variam, impossibilitando a formação de Q/K/V interativos.

Fusão de características superficial

Web3 AI ainda está na fase de simples concatenação estática em termos de fusão de características. Isso se deve ao fato de que a fusão dinâmica de características requer espaço de alta dimensão e mecanismos de atenção refinados como pré-requisitos. O Web2 AI tende a treinamento conjunto de ponta a ponta, enquanto o Web3 AI muitas vezes adota a abordagem de concatenação de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e fluxo de gradiente entre os módulos.

Barreiras da Indústria de IA e Oportunidades Futuras

As barreiras tecnológicas da indústria de IA estão se aprofundando, mas as oportunidades da Web3 AI ainda não se manifestaram verdadeiramente. A principal vantagem da Web3 AI reside na descentralização, e seu caminho de evolução se reflete em alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de potência de cálculo heterogênea. Isso torna a Web3 AI mais vantajosa em cenários como computação de borda, adequada para estruturas leves, tarefas facilmente paralelizáveis e incentiváveis.

No futuro, o desenvolvimento da Web3 AI deve adotar a estratégia de "cercar as cidades a partir das áreas rurais":

1. Entrar pela margem e estabilizar-se em cenários de pequena escala.
2. Combinar pontos e superfícies, promovendo de forma circular, atualizando continuamente o produto em pequenos cenários de aplicação.
3. Manter-se flexível e ágil, capaz de ajustar rapidamente as estratégias de acordo com diferentes cenários.

Só quando os benefícios da IA Web2 desaparecerem, as dores deixadas poderão se tornar oportunidades de entrada para a IA Web3. Até lá, os profissionais de IA Web3 precisam discernir com cautela os projetos que realmente têm potencial, focando naqueles que conseguem se desenvolver de forma estável em áreas periféricas e que possuem protocolos suficientemente flexíveis.