Web3 AI 的困境与未来方向

近期，英伟达股价再创新高，多模态模型的进步进一步巩固了 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表明了对 AI 领域的看好，无论是币圈还是 AI 股都呈现出一波小牛行情。

然而，这股热潮似乎与加密货币领域没有太多联系。我们所看到的 Web3 AI 尝试，尤其是近几个月 Agent 方向的发展，方向性似乎存在偏差：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 里难以立足。

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，这些都是需要重点考虑的方向。

语义对齐的困境

Web3 AI 或 Agent 协议难以实现高维嵌入空间。多数 Web3 Agent 只是将现成 API 各自封装成独立模块，缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制，导致信息无法在模块间多角度、多层次地交互，只能走线性流水线，表现出单一功能，无法形成整体闭环优化。

要求 Web3 AI 实现高维空间，变相等于要求 Agent 协议自行开发所有涉及的 API 接口，这与其模块化的初衷相悖。高维度架构要求端到端的统一训练或协同优化：从信号捕捉到策略演算，再到执行和风控，所有环节共享同一套表示和损失函数。

注意力机制的局限

基于模块化的 Web3 AI 难以实现统一的注意力调度。注意力机制依赖于统一的 Query-Key-Value 空间，所有输入特征都要被映射到同一个高维向量空间，才能通过点积计算动态权重。而独立 API 各自返回不同格式、不同分布的数据，没有统一的嵌入层，根本无法形成一组可交互的 Q/K/V。

多头注意力允许在同一层同时并行关注不同信息源，然后聚合结果；而独立 API 常常是线性调用，每一步的输出只是下一个模块的输入，缺少并行、多路动态加权的能力。

特征融合的浅层化

Web3 AI 当前停留在最简单的特征拼接阶段。Web2 AI 倾向于端到端联合训练，在同一个高维空间中同时处理多模态特征，通过注意力层和融合层与下游任务层一起协同优化。而 Web3 AI 则更多采用离散模块拼接的做法，将各类 API 封装为独立 Agent，再把它们各自输出的标签、数值或阈值报警简单拼凑，由主线逻辑或人工进行综合决策。

AI 行业壁垒与机遇

Web2 AI 的多模态系统已成为一个极其庞大的工程项目，对资金、数据、算力、人才乃至组织协同的要求都极高，因此构成了极强的行业壁垒。然而，这种壁垒的形成也为 Web3 AI 带来了潜在机会。

Web3 AI 的核心在于去中心化，其演进路径体现为高并行、低耦合及异构算力的兼容性。这使得 Web3 AI 在边缘计算等场景中更具优势，适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务，例如 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。

未来发展策略

Web3 AI 应采取"农村包围城市"的战术：

1. 从边缘切入，先在力量薄弱、市场扎根场景少的小市场站稳脚跟，逐步积累资源和经验。

2. 点面结合、环形推进，在一个足够小的应用场景里不断迭代，更新产品。

3. 保持灵活机动，对于不同场景可以快速调整，能在各个小市场之间灵活转换，以最快速度向目标领域靠拢。

4. 避免过于依赖基础设施，保持网络架构的轻量化，以增强适应性和生存能力。

只有当 Web2 AI 的红利消失殆尽时，它遗留下来的痛点才是 Web3 AI 真正的切入机会。在此之前，Web3 AI 需要谨慎选择发展方向，避免陷入自创痛点的陷阱，而应专注于在边缘场景中积累实力，为未来的突破做好准备。