# Web3 AI 发展面临的挑战与机遇Web2 AI 在多模态模型领域取得了突破性进展,构建了高维嵌入空间、精密的注意力机制和深度特征融合等技术壁垒。这些突破进一步加深了 AI 行业的技术门槛,也推动了相关公司股价的上涨。然而,Web3 AI 在模仿 Web2 模式方面遇到了困难。Web3 的去中心化结构难以实现高维嵌入和复杂的模块化系统。在当前低维度空间中,Web3 AI 无法进行有效的语义对齐,也无法设计精密的注意力机制。特征融合也仅停留在简单的静态拼接阶段。尽管 AI 行业壁垒正在加深,但 Web3 AI 的机会尚未真正出现。Web2 AI 仍处于红利期的早期阶段,头部企业之间的竞争推动着技术的快速进步。Web3 AI 的切入时机可能要等到 Web2 AI 红利消退、遗留下明显痛点之时。在此之前,Web3 AI 应采取"农村包围城市"的战术。从边缘场景切入,在轻量化、易并行的任务中积累经验,如 LoRA 微调、行为对齐后训练、众包数据处理等。选择足够小的应用场景不断迭代产品,保持灵活性以适应不断变化的技术格局和市场需求。Web3 AI 的未来发展关键在于找准定位,在适合的场景中发挥去中心化优势,同时保持足够的灵活性和创新能力,为未来更大规模的应用机会做好准备。
Web3 AI发展困境与机遇:从边缘场景切入 积累经验待机
Web3 AI 发展面临的挑战与机遇
Web2 AI 在多模态模型领域取得了突破性进展,构建了高维嵌入空间、精密的注意力机制和深度特征融合等技术壁垒。这些突破进一步加深了 AI 行业的技术门槛,也推动了相关公司股价的上涨。
然而,Web3 AI 在模仿 Web2 模式方面遇到了困难。Web3 的去中心化结构难以实现高维嵌入和复杂的模块化系统。在当前低维度空间中,Web3 AI 无法进行有效的语义对齐,也无法设计精密的注意力机制。特征融合也仅停留在简单的静态拼接阶段。
尽管 AI 行业壁垒正在加深,但 Web3 AI 的机会尚未真正出现。Web2 AI 仍处于红利期的早期阶段,头部企业之间的竞争推动着技术的快速进步。Web3 AI 的切入时机可能要等到 Web2 AI 红利消退、遗留下明显痛点之时。
在此之前,Web3 AI 应采取"农村包围城市"的战术。从边缘场景切入,在轻量化、易并行的任务中积累经验,如 LoRA 微调、行为对齐后训练、众包数据处理等。选择足够小的应用场景不断迭代产品,保持灵活性以适应不断变化的技术格局和市场需求。
Web3 AI 的未来发展关键在于找准定位,在适合的场景中发挥去中心化优势,同时保持足够的灵活性和创新能力,为未来更大规模的应用机会做好准备。