Web3 AI 的困境與未來方向

近期，英偉達股價再創新高，多模態模型的進步進一步鞏固了 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表明了對 AI 領域的看好，無論是幣圈還是 AI 股都呈現出一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域沒有太多聯繫。我們所看到的 Web3 AI 嘗試，尤其是近幾個月 Agent 方向的發展，方向性似乎存在偏差：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 裏難以立足。

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，這些都是需要重點考慮的方向。

語義對齊的困境

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

要求 Web3 AI 實現高維空間，變相等於要求 Agent 協議自行開發所有涉及的 API 接口，這與其模塊化的初衷相悖。高維度架構要求端到端的統一訓練或協同優化：從信號捕捉到策略演算，再到執行和風控，所有環節共享同一套表示和損失函數。

注意力機制的局限

基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。注意力機制依賴於統一的 Query-Key-Value 空間，所有輸入特徵都要被映射到同一個高維向量空間，才能通過點積計算動態權重。而獨立 API 各自返回不同格式、不同分布的數據，沒有統一的嵌入層，根本無法形成一組可交互的 Q/K/V。

多頭注意力允許在同一層同時並行關注不同信息源，然後聚合結果；而獨立 API 常常是線性調用，每一步的輸出只是下一個模塊的輸入，缺少並行、多路動態加權的能力。

特徵融合的淺層化

Web3 AI 當前停留在最簡單的特徵拼接階段。Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練，在同一個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。而 Web3 AI 則更多採用離散模塊拼接的做法，將各類 API 封裝爲獨立 Agent，再把它們各自輸出的標籤、數值或閾值報警簡單拼湊，由主線邏輯或人工進行綜合決策。

AI 行業壁壘與機遇

Web2 AI 的多模態系統已成爲一個極其龐大的工程項目，對資金、數據、算力、人才乃至組織協同的要求都極高，因此構成了極強的行業壁壘。然而，這種壁壘的形成也爲 Web3 AI 帶來了潛在機會。

Web3 AI 的核心在於去中心化，其演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力的兼容性。這使得 Web3 AI 在邊緣計算等場景中更具優勢，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務，例如 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。

未來發展策略

Web3 AI 應採取"農村包圍城市"的戰術：

1. 從邊緣切入，先在力量薄弱、市場扎根場景少的小市場站穩腳跟，逐步積累資源和經驗。

2. 點面結合、環形推進，在一個足夠小的應用場景裏不斷迭代，更新產品。

3. 保持靈活機動，對於不同場景可以快速調整，能在各個小市場之間靈活轉換，以最快速度向目標領域靠攏。

4. 避免過於依賴基礎設施，保持網路架構的輕量化，以增強適應性和生存能力。

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 真正的切入機會。在此之前，Web3 AI 需要謹慎選擇發展方向，避免陷入自創痛點的陷阱，而應專注於在邊緣場景中積累實力，爲未來的突破做好準備。