Web3 AIの開発の方向性と課題

NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展はWeb2 AIの技術的障壁を深化させました。セマンティックアライメントから視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルがかつてない速度でさまざまなモーダルの表現方法を統合し、ますます閉じられたAIの高地を構築しています。米国株式市場も実際の行動で楽観的な姿勢を示し、暗号通貨関連株やAI株が小さなブルマーケットを形成しています。

しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェントの方向性の探求には大きな方向の偏差があります。非中央集権的な構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と思考の二重のズレを意味します。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3環境におけるマルチモーダルモジュール化は定着するのが難しいです。

Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意機構における情報ボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合に至るまで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用する必要があります。

Web3 AI 平坦化されたマルチモーダルモデルに基づき、意味の整合が困難で性能が低下する

現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアライメント」とは、異なるモダリティの情報を同一のセマンティックスペースにマッピングすることを指し、モデルがこれらの形式が異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにします。高次元の埋め込み空間を実現する前提の下で、ワークフローを異なるモジュールに分割することにのみ、コスト削減と効率化の意味があります。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の埋め込みを実現できません。なぜなら、モジュール化は実際にはWeb3 AIの幻想だからです。

Web3 AI は高次元空間の実現を要求し、これはエージェントプロトコルが関与するすべての API インターフェースを独自に開発することを要求することに等しい。これは、そのモジュール化の意図に反する。高次元アーキテクチャはエンドツーエンドの統一トレーニングまたは協調最適化を要求し、Web3 エージェントの「モジュールはプラグイン」という考え方はかえって断片化を悪化させている。

業界の壁を持つ全チェーンのインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデリング、モジュール間の統一された埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステム工程が必要ですが、現在の市場にはそのような痛点は存在せず、自然に相応の市場需要もありません。

低次元空間において、アテンションメカニズムは精密に設計することが難しい

高水準のマルチモーダルモデルは、精密な注意機構を設計する必要があります。注意機構が機能する前提は、マルチモーダルが高次元であることであり、高次元空間では、精密な注意機構が膨大な高次元空間から最も核心的な部分を最短時間で見つけることができるのです。

モジュール化されたWeb3 AIに基づく統一的な注意スケジューリングの実現は困難です。まず、注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存していますが、独立したAPIはそれぞれ異なる形式や分布のデータを返し、統一された埋め込み層がありません。次に、マルチヘッドアテンションは同じ層で異なる情報源に同時に並行して注目することを可能にしますが、独立したAPIはしばしば線形呼び出しであり、並行性や多路動的重み付けの能力が欠けています。最後に、真の注意メカニズムは全体の文脈に基づいて各要素に動的に重みを割り当てますが、APIモデルではモジュールは自分が呼び出されるときの独立した文脈しか見ることができません。

離散型のモジュール化されたパズルが、特徴の融合を浅い静的な接続に留めている

特徴融合は、アライメントとアテンションに基づいて、異なるモダリティから処理された特徴ベクトルをさらに組み合わせ、下流タスクで直接使用できるようにするプロセスです。Web3 AIは当然、最も単純な結合段階に留まっています。動的な特徴融合の前提は高次元空間と精密なアテンションメカニズムです。

Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向としているのに対し、Web3 AIはより離散的なモジュールの組み合わせを採用しています。Web2 AIは文脈に基づいてリアルタイムでさまざまな特徴の重要性スコアを計算し、統合戦略を動的に調整することができますが、Web3 AIはしばしば事前に重みを固定したり、単純なルールを用いて統合するかどうかを判断します。

Web2 AI はすべてのモーダル特徴を数千次元の高次元空間にマッピングし、融合プロセスには多様な高次の相互作用操作が含まれます。それに対して、Web3 AI の各エージェントの出力はしばしば数個の重要なフィールドや指標のみを含み、特徴次元は非常に低く、複雑なクロスモーダル関連を表現することが難しいです。

AI業界の壁が深まっているが、痛点はまだ現れていない

Web2 AIのマルチモーダルシステムは、非常に大規模なプロジェクトであり、大量のデータ、強力な計算能力、高度なアルゴリズム、優れた人材を必要とします。このような全体的でスタック型のシステム的な作業は、非常に強い業界の壁を構成し、少数の先進的なチームのコア競争力を生み出します。

Web3 AIや製品市場適合を目指す暗号通貨プロジェクトは、「農村包囲都市」の戦術を採用する必要があります。周辺シーンで小規模な試行を行い、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの核心は分散化にあり、その進化の道筋は高い並行性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性を反映しています。

現在、Web2 AI の壁はまだ形成され始めたばかりであり、これはトップ企業間の競争の初期段階です。Web2 AI の恩恵がほぼ消え去ったとき、その残された痛点が Web3 AI の参入機会となります。それまでの間、"農村が都市を包囲する"潜在能力を持つプロトコルを慎重に見極め、小さなシーンでの継続的な迭代が可能かどうか、異なるシーンに適応する柔軟性があるかどうかに注目する必要があります。プロトコル自体が基盤施設に過度に依存していたり、ネットワークアーキテクチャが大規模である場合、淘汰される可能性が高くなります。