Web3 AI 發展現狀與未來展望

近期，英偉達股價再創新高，多模態模型的進步進一步加深了 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，復雜模型正以空前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表明了對這一趨勢的認可，無論是加密貨幣相關股票還是 AI 股票，都呈現出一波小牛市行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域毫無關聯。我們所看到的 Web3 AI 嘗試，尤其是近幾個月 Agent 方向的演化，方向性存在較大偏差：試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 的未來不在於模仿，而在於策略性迂回。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，Web3 AI 需要採取"農村包圍城市"的戰術方針。

Web3 AI 面臨的挑戰

語義對齊與高維嵌入

在現代 Web2 AI 的多模態系統中，"語義對齊"是將不同模態的信息映射到同一語義空間的關鍵技術。這需要高維嵌入空間作爲基礎，才能實現模塊間的有效協作。然而，Web3 Agent 協議難以實現高維嵌入，因爲它們往往只是簡單封裝現成 API，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。

要實現具有行業壁壘的全鏈路智能體，需要從端到端的聯合建模、跨模塊的統一嵌入，以及協同訓練與部署的系統化工程入手。但當前市場對此需求不足，自然也缺乏相應的解決方案。

注意力機制的局限性

高水平的多模態模型需要精密設計的注意力機制。Web2 AI 在這方面已經取得了顯著進展，如 Transformer 中的自注意力和跨注意力機制。然而，基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。這是因爲注意力機制依賴於統一的 Query-Key-Value 空間，而獨立 API 返回的數據格式和分布各異，無法形成可交互的 Q/K/V。

特徵融合的淺層化

Web3 AI 在特徵融合方面仍停留在簡單的靜態拼接階段。這是因爲動態特徵融合需要高維空間和精密的注意力機制作爲前提。Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練，而 Web3 AI 則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 行業壁壘與未來機遇

AI 行業的技術壁壘正在加深，但 Web3 AI 的機會尚未真正顯現。Web3 AI 的核心優勢在於去中心化，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。

未來，Web3 AI 的發展應該採取"農村包圍城市"的策略：

1. 從邊緣切入，在小規模場景中站穩腳跟。
2. 點面結合、環形推進，在小應用場景中不斷迭代更新產品。
3. 保持靈活機動，能夠根據不同場景快速調整策略。

只有當 Web2 AI 的紅利消失，它遺留下的痛點才可能成爲 Web3 AI 的切入機會。在此之前，Web3 AI 從業者需要謹慎辨別真正具有潛力的項目，關注那些能夠在邊緣領域穩步發展，並具備足夠靈活性的協議。