Web3 AI 的發展困境與未來方向

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，復雜模型正以前所未有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，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，這股熱潮與加密貨幣領域似乎沒有太多關聯。近期在 Web3 AI 領域的嘗試，尤其是 Agent 方向的探索，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 需要採取"農村包圍城市"的戰術策略。

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型，語義無法對齊導致性能低下

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，使模型能理解並比較這些原本形式迥異的信號背後的內在含義。高維嵌入空間是實現這一目標的關鍵。

然而，Web3 Agent 協議難以實現高維嵌入。多數 Web3 Agent 僅是將現成 API 各自封裝成獨立"Agent"，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。這導致信息無法在模塊間多角度、多層次地交互，只能按線性流水線運作，表現出單一功能，無法形成整體閉環優化。

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才能突破瓶頸。但目前市場並未表現出這樣的需求。

低維度空間中，注意力機制無法精密設計

高水平的多模態模型需要精密設計的注意力機制。注意力機制本質上是一種動態分配計算資源的方式，讓模型在處理某一模態輸入時，能有選擇地"聚焦"到最相關的部分。

Web2 AI 在設計注意力機制時，核心思想是在處理序列時，給每個元素動態分配"注意力權重"，讓它聚焦最相關的信息。這種設計巧妙地將"全局交互"與"可控復雜度"結合起來。

然而，基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。首先，注意力機制依賴統一的 Query-Key-Value 空間，而獨立 API 返回的數據格式和分布各不相同。其次，Web3 AI 的模塊化架構缺少並行、多路動態加權的能力，無法模擬注意力機制中的精細調度。最後，各模塊之間缺乏實時共享的中樞上下文，無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

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

"特徵融合"是在對齊和注意力的基礎上，將不同模態處理後得到的特徵向量進行進一步組合，以供下遊任務直接使用。Web3 AI 目前停留在最簡單的拼接階段，因爲動態特徵融合的前提條件——高維空間和精密的注意力機制——無法具備。

Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練，在同一高維空間中同時處理多模態特徵，通過注意力層和融合層與下遊任務層一起協同優化。相比之下，Web3 AI 更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。

Web2 AI 的特徵融合過程包括向量拼接、加法、雙線性池化等多種高階交互操作，能夠捕捉深層次、復雜的跨模態關聯。而 Web3 AI 的各 Agent 輸出往往僅含幾個關鍵字段或指標，特徵維度極低，難以表達細膩的跨模態信息。

AI 行業壁壘加深，但痛點尚未顯現

Web2 AI 的多模態系統是一個極其龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力、先進算法和復雜的工程實現。這構成了極強的行業壁壘，也造就了少數領先團隊的核心競爭力。

Web3 AI 應該採取"農村包圍城市"的戰術策略，在邊緣場景小規模試水，確保基礎牢固後，再等待核心場景的出現。Web3 AI 的優勢在於去中心化，適用於輕量化結構、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，現階段 Web2 AI 的壁壘才剛開始形成，這是頭部企業競爭的早期階段。只有當 Web2 AI 的紅利消失殆盡時，它遺留下來的痛點才是 Web3 AI 切入的機會。在此之前，Web3 AI 項目需要謹慎選擇切入點，確保能在小場景中不斷迭代、更新產品，並保持足夠的靈活性以適應不斷變化的市場需求。