Web3 AI 的發展困境與未來方向

Web2 AI 技術的快速進步正在加深行業壁壘。多模態模型的復雜性不斷提升，從語義對齊到視覺理解，從高維嵌入到特徵融合，各個環節都需要大量資源投入。這種發展趨勢使得 AI 領域的技術差距進一步拉大。

然而，Web3 AI 在這場競爭中似乎落後了。特別是近期 Agent 方向的嘗試，方向性存在嚴重問題。試圖用去中心化結構拼裝 Web2 式的多模態模塊化系統，實際上是技術和思維的雙重錯位。在當前模塊耦合性極強、特徵分布高度不穩定、算力需求日益集中的背景下，多模態模塊化在 Web3 環境中難以立足。

Web3 AI 的基礎架構存在幾個關鍵問題：

1. 語義無法對齊導致性能低下。Web3 Agent 協議無法實現高維嵌入，因爲模塊化本身就是一種錯覺。各個模塊之間缺乏統一的語義表示，難以進行有效的信息交互和整合。

2. 低維度空間中，注意力機制無法精密設計。Web3 AI 的模塊化結構使得無法構建統一的 Query-Key-Value 空間，也缺乏並行計算和動態權重分配的能力。

3. 特徵融合停留在簡單的靜態拼接階段。由於缺乏高維表示和精密的注意力機制，Web3 AI 難以實現復雜的特徵交互和動態融合。

盡管 AI 行業的壁壘正在加深，但目前 Web2 AI 的痛點尚未充分顯現。Web3 AI 要想突破，需要採取"農村包圍城市"的策略，從邊緣場景入手。可以關注的方向包括：

• 輕量化結構和易並行任務
• 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
• 邊緣設備協同訓練

Web3 AI 項目應該具備以下特徵：

• 從小規模邊緣場景切入
• 能在特定應用場景中快速迭代
• 保持架構靈活性，能夠適應不同場景需求

只有當 Web2 AI 的紅利消失，留下明顯痛點時，Web3 AI 才能找到真正的機會。在此之前，Web3 AI 需要謹慎選擇切入點，避免盲目追逐自創的"痛點"。未來成功的 Web3 AI 項目，將是那些能夠在邊緣場景中穩扎穩打，並具備快速適應能力的協議。