Web3 AI：在邊緣場景中尋找突破

近期，英偉達股價再創新高，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，復雜模型正以驚人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給予肯定，AI相關股票普遍走出一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域毫無關聯。Web3 AI的嘗試，尤其是近幾個月Agent方向的探索，方向性存在明顯偏差。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今天，多模態模塊化在Web3環境中難以立足。

Web3 AI的未來不在於簡單模仿，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需要另闢蹊徑。

Web3 AI基於扁平化的多模態模型，難以實現有效的語義對齊，導致性能低下。高維嵌入空間是現代AI系統的基礎，但Web3 Agent協議難以實現這一點。模塊化在Web3 AI中可能只是一種錯覺，因爲它要求自行開發所有涉及的API接口，與其模塊化初衷相悖。

在低維度空間中，注意力機制無法被精密設計。Web2 AI的注意力機制如同一臺高性能汽車，而基於模塊化的Web3 AI難以實現統一的注意力調度，就像一輛發動機性能低下的車無法通過簡單改裝提高上限。

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更多採用離散模塊拼接的做法，缺乏靈活性和深度交互。

AI行業的壁壘正在加深，但痛點還未完全顯現。Web3 AI應該採取"農村包圍城市"的戰術，在邊緣場景小規模試水。Web3 AI的核心優勢在於去中心化，適合輕量化結構、易並行且可激勵的任務，如LoRA微調、行爲對齊的後訓練任務、衆包數據訓練與標注、小型基礎模型訓練，以及邊緣設備協同訓練等。

然而，機會並非立即可得。Web2 AI的壁壘正處於形成初期，多模態復雜任務AI正在快速進步。只有當Web2 AI的紅利消失殆盡時，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需要謹慎選擇具有"農村包圍城市"潛力的協議，從邊緣切入，在小場景中不斷迭代，保持靈活性以適應不斷變化的市場需求。