Web3 AI：在边缘场景中寻找突破

近期，英伟达股价再创新高，多模态模型的进步加深了Web2 AI的技术壁垒。从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，复杂模型正以惊人的速度整合各种模态的表达方式，构建出一个愈发封闭的AI高地。美股市场也用实际行动给予肯定，AI相关股票普遍走出一波小牛行情。

然而，这股热潮似乎与加密货币领域毫无关联。Web3 AI的尝试，尤其是近几个月Agent方向的探索，方向性存在明显偏差。试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统，实际上是一种技术和思维的双重错位。在模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的今天，多模态模块化在Web3环境中难以立足。

Web3 AI的未来不在于简单模仿，而在于策略性迂回。从高维空间的语义对齐，到注意力机制中的信息瓶颈，再到异构算力下的特征对齐，Web3 AI需要另辟蹊径。

Web3 AI基于扁平化的多模态模型，难以实现有效的语义对齐，导致性能低下。高维嵌入空间是现代AI系统的基础，但Web3 Agent协议难以实现这一点。模块化在Web3 AI中可能只是一种错觉，因为它要求自行开发所有涉及的API接口，与其模块化初衷相悖。

在低维度空间中，注意力机制无法被精密设计。Web2 AI的注意力机制如同一台高性能汽车，而基于模块化的Web3 AI难以实现统一的注意力调度，就像一辆发动机性能低下的车无法通过简单改装提高上限。

离散型的模块化拼凑导致特征融合停留在浅显的静态拼接阶段。Web2 AI倾向于端到端联合训练，而Web3 AI更多采用离散模块拼接的做法，缺乏灵活性和深度交互。

AI行业的壁垒正在加深，但痛点还未完全显现。Web3 AI应该采取"农村包围城市"的战术，在边缘场景小规模试水。Web3 AI的核心优势在于去中心化，适合轻量化结构、易并行且可激励的任务，如LoRA微调、行为对齐的后训练任务、众包数据训练与标注、小型基础模型训练，以及边缘设备协同训练等。

然而，机会并非立即可得。Web2 AI的壁垒正处于形成初期，多模态复杂任务AI正在快速进步。只有当Web2 AI的红利消失殆尽时，它遗留下的痛点才可能成为Web3 AI的切入机会。在此之前，Web3 AI需要谨慎选择具有"农村包围城市"潜力的协议，从边缘切入，在小场景中不断迭代，保持灵活性以适应不断变化的市场需求。