Web3 AI の発展における課題と機会

Web2 AIはマルチモーダルモデルの分野で画期的な進展を遂げ、高次元埋め込み空間、精密な注意メカニズム、深層特徴融合などの技術的障壁を構築しました。これらの突破は、AI業界の技術的ハードルをさらに深め、関連企業の株価の上昇を促進しました。

しかし、Web3 AIはWeb2モデルの模倣に苦労しています。Web3の非中央集権的な構造は、高次元の埋め込みや複雑なモジュラーシステムを実現するのが難しいです。現在の低次元空間では、Web3 AIは効果的な意味的整合を行うことができず、精密な注意メカニズムを設計することもできません。特徴の融合は単純な静的な接続段階に留まっています。

AI業界の壁が深まっているにもかかわらず、Web3 AIの機会はまだ本格的には出現していません。Web2 AIは依然としてボーナスタイムの初期段階にあり、トップ企業間の競争が技術の急速な進歩を促しています。Web3 AIの参入タイミングは、Web2 AIのボーナスが減少し、明らかな痛点が残る時期まで待たなければならないかもしれません。

その前に、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用すべきです。エッジシーンから切り込み、LoRA微調整、行動整合後のトレーニング、クラウドソーシングデータ処理などの軽量で並行可能なタスクの中で経験を積んでいきます。十分に小さいアプリケーションシーンを選択し、製品を継続的に反復し、変化する技術的環境と市場の需要に適応する柔軟性を保ちます。

Web3 AIの未来の発展の鍵は、適切な位置を見つけ、適切なシーンで分散型の利点を発揮し、同時に十分な柔軟性と革新能力を維持して、将来のより大規模なアプリケーションの機会に備えることです。