Web3 AI 的发展困境与未来方向

Web2 AI 技术的快速进步正在加深行业壁垒。多模态模型的复杂性不断提升，从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，各个环节都需要大量资源投入。这种发展趋势使得 AI 领域的技术差距进一步拉大。

然而，Web3 AI 在这场竞争中似乎落后了。特别是近期 Agent 方向的尝试，方向性存在严重问题。试图用去中心化结构拼装 Web2 式的多模态模块化系统，实际上是技术和思维的双重错位。在当前模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的背景下，多模态模块化在 Web3 环境中难以立足。

Web3 AI 的基础架构存在几个关键问题：

1. 语义无法对齐导致性能低下。Web3 Agent 协议无法实现高维嵌入，因为模块化本身就是一种错觉。各个模块之间缺乏统一的语义表示，难以进行有效的信息交互和整合。

2. 低维度空间中，注意力机制无法精密设计。Web3 AI 的模块化结构使得无法构建统一的 Query-Key-Value 空间，也缺乏并行计算和动态权重分配的能力。

3. 特征融合停留在简单的静态拼接阶段。由于缺乏高维表示和精密的注意力机制，Web3 AI 难以实现复杂的特征交互和动态融合。

尽管 AI 行业的壁垒正在加深，但目前 Web2 AI 的痛点尚未充分显现。Web3 AI 要想突破，需要采取"农村包围城市"的策略，从边缘场景入手。可以关注的方向包括：

• 轻量化结构和易并行任务
• LoRA 微调
• 行为对齐的后训练任务
• 众包数据训练与标注
• 小型基础模型训练
• 边缘设备协同训练

Web3 AI 项目应该具备以下特征：

• 从小规模边缘场景切入
• 能在特定应用场景中快速迭代
• 保持架构灵活性，能够适应不同场景需求

只有当 Web2 AI 的红利消失，留下明显痛点时，Web3 AI 才能找到真正的机会。在此之前，Web3 AI 需要谨慎选择切入点，避免盲目追逐自创的"痛点"。未来成功的 Web3 AI 项目，将是那些能够在边缘场景中稳扎稳打，并具备快速适应能力的协议。