Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性

Web2 AI技術の急速な進歩は、業界の壁を深めています。マルチモーダルモデルの複雑性は常に向上しており、意味的整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、各段階で大量のリソース投入が必要です。この発展傾向は、AI分野における技術格差をさらに拡大しています。

しかし、Web3 AIはこの競争で後れを取っているようです。特に最近のエージェント方向の試みには、方向性に深刻な問題があります。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ラーシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方の両方のズレを引き起こしています。現在、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状況において、Web3環境でのマルチモーダルモジュラーシステムは立ち位置を見つけるのが難しいです。

Web3 AIのインフラにはいくつかの重要な問題があります：

1. 意味の不整合がパフォーマンスの低下を引き起こします。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、モジュール化自体が錯覚だからです。各モジュール間で統一された意味表現が不足しており、効果的な情報の相互作用と統合を行うことが困難です。

2. 低次元空間では、注意機構を精密に設計することはできません。Web3 AIのモジュール構造により、統一されたQuery-Key-Value空間を構築することができず、並列計算や動的な重み付けの能力も欠けています。

3. 特徴融合は単純な静的接合段階に留まっています。高次元表現と精密な注意メカニズムが不足しているため、Web3 AIは複雑な特徴相互作用と動的融合を実現するのが難しいです。

AI業界の壁が深まっているにもかかわらず、現在のWeb2 AIの痛点は十分に顕在化していない。Web3 AIが突破するためには、「農村が都市を包囲する」戦略を採用し、周辺シーンから始める必要がある。注目すべき方向性には以下が含まれる：

• 軽量構造と簡単な並列タスク
• LoRAの微調整
• 行動整合の後学習タスク
• クラウドソーシングデータのトレーニングとアノテーション
• 小型基礎モデルの訓練
• エッジデバイス協調トレーニング

Web3 AI プロジェクトは以下の特徴を備えているべきです：

• 小規模なエッジシーンから切り込む
• 特定のアプリケーションシーンで迅速に反復できる
• 構造の柔軟性を保ち、さまざまなシーンのニーズに適応できる

Web2 AI の利益が消え、明らかな痛点が残るときにのみ、Web3 AI は真の機会を見出すことができます。それまでの間、Web3 AI は盲目的に自己創造した "痛点" を追い求めるのを避け、切り口を慎重に選ぶ必要があります。将来成功する Web3 AI プロジェクトは、周辺シーンで堅実に立ち回ることができ、迅速に適応する能力を備えたプロトコルになるでしょう。