Web3 AI 發展的困境與未來方向

英偉達股價再創新高，多模態模型的進化加深了 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，復雜模型正以驚人速度整合各種模態的表達方式，構建出一個日益封閉的 AI 高地。美股市場用行動投票，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，這股熱潮與加密貨幣領域似乎毫無關聯。

近期 Web3 AI 在 Agent 方向的嘗試，方向性存在明顯偏差：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 中難以立足。

Web3 AI 的未來不在於簡單模仿，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 需要以"農村包圍城市"作爲戰術綱領。

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型，語義無法對齊導致性能低下

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，因爲模塊化是 Web3 AI 的一種錯覺。

要求 Web3 AI 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。Web3 AI 中小企業描繪的模塊化多模態系統經不起推敲。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。

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破局。但當前市場並沒有這樣的痛點存在，自然也沒有市場需求。

低維度空間中，注意力機制無法被精密設計

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裏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 無法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，無法形成可交互的 Q/K/V。其次，多頭注意力允許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，模塊只能看到獨立的上下文，無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

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。Web3 AI 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規則判斷是否融合，缺乏靈活性。

Web2 AI 將所有模態特徵映射到高維空間，融合過程包括多種高階交互操作。相比之下，Web3 AI 的各 Agent 輸出維度極低，難以表達復雜的跨模態關聯。此外，Web2 AI 能夠通過端到端反饋自動調整融合策略，而 Web3 AI 多仰賴人工或外部流程來評估和調參。

AI 行業的壁壘正在加深，但痛點還未出現

Web2 AI 的多模態系統是一個龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力、先進技術和高效團隊。這種全鏈路、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 應該以農村包圍城市的戰術去發展，在邊緣場景小規模試水，等待核心場景的機會出現。Web3 AI 的優勢在於去中心化、高並行、低耦合及異構算力的兼容性，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。

然而，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，Web3 AI 項目需要仔細辨別是否能從邊緣切入、點面結合、環形推進，以及是否具備靈活性以應對不斷變化的市場需求。