Web3 AI 的发展方向与挑战

英伟达股价再创新高，多模态模型的进步加深了 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，复杂模型正以前所未有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达了看好，无论是加密货币相关股票还是 AI 股票，都走出了一波小牛行情。

然而，这股热潮似乎与加密货币领域无关。近期 Web3 AI 的尝试，尤其是在 Agent 方向的探索，方向性存在较大偏差。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 环境中难以站稳脚跟。

Web3 AI 的未来不在于模仿，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，Web3 AI 需要采取"农村包围城市"的战术策略。

Web3 AI 基于扁平化的多模态模型，语义对齐困难导致性能低下

现代 Web2 AI 的多模态系统中，"语义对齐"指将不同模态的信息映射到同一语义空间，使模型能理解并比较这些形式迥异的信号背后的内在含义。只有在实现高维嵌入空间的前提下，将工作流分成不同模块才有降本增效的意义。然而，Web3 Agent 协议无法实现高维嵌入，因为模块化实际上是 Web3 AI 的一种错觉。

Web3 AI 要求实现高维空间，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背道而驰。高维度架构要求端到端的统一训练或协同优化，而 Web3 Agent 的"模块即插件"思路反而加剧了碎片化。

要实现具有行业壁垒的全链路智能体，需要从端到端的联合建模、跨模块的统一嵌入，以及协同训练与部署的系统化工程才能突破，但当前市场并没有这样的痛点存在，自然也没有相应的市场需求。

低维度空间中，注意力机制难以精密设计

高水平的多模态模型需要设计精密的注意力机制。注意力机制发挥作用的前提是多模态具备高维度，在高维度空间中，精密的注意力机制能在最短时间内从海量高维度空间中找到最核心的部分。

基于模块化的 Web3 AI 难以实现统一的注意力调度。首先，注意力机制依赖于统一的 Query-Key-Value 空间，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。其次，多头注意力允许在同一层同时并行关注不同信息源，而独立 API 常常是线性调用，缺少并行、多路动态加权的能力。最后，真正的注意力机制会基于整体上下文为每个元素动态分配权重，而 API 模式下，模块只能看到自己被调用时的独立上下文。

离散型的模块化拼凑，导致特征融合停留在浅显的静态拼接

特征融合是在对齐和注意力的基础上，将不同模态处理后得到的特征向量进行进一步组合，以供下游任务直接使用。Web3 AI 当然停留在最简单的拼接阶段，因为动态特征融合的前提是高维空间以及精密的注意力机制。

Web2 AI 倾向于端到端联合训练，而 Web3 AI 则更多采用离散模块拼接的做法。Web2 AI 能够根据上下文实时计算各类特征的重要性分数，并动态调整融合策略，而 Web3 AI 则常常事先固定权重或用简单的规则来判断是否融合。

Web2 AI 将所有模态特征映射到数千维的高维空间，融合过程包括多种高阶交互操作。相比之下，Web3 AI 的各 Agent 输出往往仅含几个关键字段或指标，特征维度极低，难以表达复杂的跨模态关联。

AI 行业的壁垒正在加深，但痛点尚未出现

Web2 AI 的多模态系统是一个极其庞大的工程项目，需要海量数据、强大算力、先进算法和优秀人才。这样全链路、全栈式的系统性工作构成了极强的行业壁垒，也造就了少数领先团队的核心竞争力。

Web3 AI 或任何以产品市场匹配为目标的加密货币项目都需要采取"农村包围城市"的战术。应该在边缘场景小规模试水，确保基础牢固后，再等待核心场景的出现。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。

目前，Web2 AI 的壁垒才刚开始形成，这是头部企业竞争的早期阶段。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 切入的机会。在此之前，我们需要仔细辨别具有"农村包围城市"潜力的协议，关注其是否能在小场景中不断迭代，是否具备灵活性以适应不同场景。如果协议本身过于依赖基础设施，网络架构庞大，那么可能被淘汰的可能性很大。