Web3 AI 的發展方向與挑戰

英偉達股價再創新高，多模態模型的進步加深了 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表達了看好，無論是加密貨幣相關股票還是 AI 股票，都走出了一波小牛行情。

然而，這股熱潮似乎與加密貨幣領域無關。近期 Web3 AI 的嘗試，尤其是在 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 環境中難以站穩腳跟。

Web3 AI 的未來不在於模仿，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，語義對齊困難導致性能低下

現代 Web2 AI 的多模態系統中，"語義對齊"指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形式迥異的信號背後的內在含義。只有在實現高維嵌入空間的前提下，將工作流分成不同模塊才有降本增效的意義。然而，Web3 Agent 協議無法實現高維嵌入，因爲模塊化實際上是 Web3 AI 的一種錯覺。

Web3 AI 要求實現高維空間，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背道而馳。高維度架構要求端到端的統一訓練或協同優化，而 Web3 Agent 的"模塊即插件"思路反而加劇了碎片化。

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，但當前市場並沒有這樣的痛點存在，自然也沒有相應的市場需求。

低維度空間中，注意力機制難以精密設計

高水平的多模態模型需要設計精密的注意力機制。注意力機制發揮作用的前提是多模態具備高維度，在高維度空間中，精密的注意力機制能在最短時間內從海量高維度空間中找到最核心的部分。

基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。首先，注意力機制依賴於統一的 Query-Key-Value 空間，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。其次，多頭注意力允許在同一層同時並行關注不同信息源，而獨立 API 常常是線性調用，缺少並行、多路動態加權的能力。最後，真正的注意力機制會基於整體上下文爲每個元素動態分配權重，而 API 模式下，模塊只能看到自己被調用時的獨立上下文。

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 當然停留在最簡單的拼接階段，因爲動態特徵融合的前提是高維空間以及精密的注意力機制。

Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練，而 Web3 AI 則更多採用離散模塊拼接的做法。Web2 AI 能夠根據上下文實時計算各類特徵的重要性分數，並動態調整融合策略，而 Web3 AI 則常常事先固定權重或用簡單的規則來判斷是否融合。

Web2 AI 將所有模態特徵映射到數千維的高維空間，融合過程包括多種高階交互操作。相比之下，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，難以表達復雜的跨模態關聯。

AI 行業的壁壘正在加深，但痛點尚未出現

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、先進算法和優秀人才。這樣全鏈路、全棧式的系統性工作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 或任何以產品市場匹配爲目標的加密貨幣項目都需要採取"農村包圍城市"的戰術。應該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。

目前，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，我們需要仔細辨別具有"農村包圍城市"潛力的協議，關注其是否能在小場景中不斷迭代，是否具備靈活性以適應不同場景。如果協議本身過於依賴基礎設施，網路架構龐大，那麼可能被淘汰的可能性很大。