Web3 AI的發展困境與未來方向

英偉達近期股價再創新高，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，復雜模型正以前所未有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支持這一趨勢，無論是幣股還是AI股，都呈現出一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域毫無關聯。近期在Web3 AI方面的嘗試，尤其是Agent方向的探索，方向性存在較大偏差：企圖用去中心化結構拼裝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。在當前模塊耦合性極強、特徵分布高度不穩定、算力需求日益集中的環境下，多模態模塊化在Web3領域難以立足。

Web3 AI的未來發展不應局限於模仿，而應採取策略性迂回的方式。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，這些都是需要深入思考的問題。

Web3 AI基於扁平化的多模態模型，語義無法對齊導致性能低下。在現代Web2 AI系統中，"語義對齊"指將不同模態的信息映射到同一語義空間，使模型能理解並比較這些原本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基礎上，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，因爲模塊化在Web3 AI中可能只是一種錯覺。

在低維度空間中，注意力機制難以精密設計。高水平的多模態模型需要精密的注意力機制，而這種機制的前提是多模態具備高維度。基於模塊化的Web3 AI難以實現統一的注意力調度，因爲它缺乏統一的Query-Key-Value空間，無法形成可交互的Q/K/V。

離散型的模塊化拼湊導致特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段。Web2 AI傾向於端到端聯合訓練，而Web3 AI則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行業的壁壘正在加深，但痛點還未完全顯現。Web2 AI的多模態系統是一個龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力和頂尖人才，構成了極強的行業壁壘。Web3 AI應該在邊緣場景小規模試水，等待核心場景的機會出現。

Web3 AI的核心在於去中心化，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。然而，現階段Web2 AI的壁壘才剛開始形成，可能還需要等待Web2 AI紅利消失後，其遺留的痛點才是Web3 AI的真正機會。

在此之前，Web3 AI項目需要仔細辨別是否具有"農村包圍城市"的特質，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適應不同場景。只有滿足這些條件，才有可能在未來實現突破性發展。