# Web2 AIの技術的障壁とWeb3 AIの開発の方向性マルチモーダルモデルの進展に伴い、Web2 AI分野の技術的障壁はますます深まっています。セマンティックアライメントから視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルは前例のないスピードでさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。しかし、最近のWeb3 AIの発展、特にエージェントの方向性の試みにおいて、正しい方向性が見つかっていないようです。分散型構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と思考の二重のズレを示しています。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今日、Web3におけるマルチモーダルモジュール化は立脚することが非常に難しいです。Web3 AIはフラットな多モーダルモデルに基づいており、意味の整合を実現することが難しく、性能が低下しています。高次元埋め込み空間は意味の整合を実現するための鍵ですが、Web3エージェントプロトコルではそれを実現することが困難です。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したモジュールとしてカプセル化しており、統一された中枢埋め込み空間やクロスモジュールの注意メカニズムが不足しています。低次元空間において、注意メカニズムも精密に設計することはできません。Web2 AIの注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しており、独立APIが返す異なる形式のデータは、相互作用可能なQ/K/Vを形成することが困難です。さらに、APIモデルではモジュール間にリアルタイムで共有される中心的な文脈が欠如しており、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現することができません。高次元空間と精密な注意メカニズムの欠如により、Web3 AIの特徴融合はしばしば浅い静的な接合段階にとどまります。それに対して、Web2 AIは高次元空間で動的な特徴融合を実現し、深層で複雑なクロスモーダル関連を捉えることができます。AI業界のバリアが深まっているにもかかわらず、現時点ではWeb2 AIの痛点はまだ顕在化していません。Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用し、エッジシーンでの小規模な試行を行うべきです。Web3 AIに適したシーンには、軽量構造、並列化しやすく、インセンティブが与えられるタスクが含まれます。例えば、LoRA微調整、行動整合性の後トレーニングタスク、クラウドソーシングによるデータトレーニングとアノテーション、小規模基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスの協調トレーニングなどがあります。未来、Web3 AIプロジェクトは十分な柔軟性を持ち、さまざまなシーン間で迅速に切り替えることができる必要があります。Web2 AIの恩恵が消え去ったとき、その残された痛点がWeb3 AIの真の機会となる可能性があります。それまでの間、Web3 AI分野の参加者はプロジェクトを慎重に見極め、周辺から切り込むことができ、継続的にイテレーションを行い、柔軟に対応できるプロトコルに注目する必要があります。
Web3 AIの発展の困難:技術のミスマッチと突破の機会が共存する
Web2 AIの技術的障壁とWeb3 AIの開発の方向性
マルチモーダルモデルの進展に伴い、Web2 AI分野の技術的障壁はますます深まっています。セマンティックアライメントから視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合に至るまで、複雑なモデルは前例のないスピードでさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。
しかし、最近のWeb3 AIの発展、特にエージェントの方向性の試みにおいて、正しい方向性が見つかっていないようです。分散型構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と思考の二重のズレを示しています。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今日、Web3におけるマルチモーダルモジュール化は立脚することが非常に難しいです。
Web3 AIはフラットな多モーダルモデルに基づいており、意味の整合を実現することが難しく、性能が低下しています。高次元埋め込み空間は意味の整合を実現するための鍵ですが、Web3エージェントプロトコルではそれを実現することが困難です。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立したモジュールとしてカプセル化しており、統一された中枢埋め込み空間やクロスモジュールの注意メカニズムが不足しています。
低次元空間において、注意メカニズムも精密に設計することはできません。Web2 AIの注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しており、独立APIが返す異なる形式のデータは、相互作用可能なQ/K/Vを形成することが困難です。さらに、APIモデルではモジュール間にリアルタイムで共有される中心的な文脈が欠如しており、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現することができません。
高次元空間と精密な注意メカニズムの欠如により、Web3 AIの特徴融合はしばしば浅い静的な接合段階にとどまります。それに対して、Web2 AIは高次元空間で動的な特徴融合を実現し、深層で複雑なクロスモーダル関連を捉えることができます。
AI業界のバリアが深まっているにもかかわらず、現時点ではWeb2 AIの痛点はまだ顕在化していません。Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用し、エッジシーンでの小規模な試行を行うべきです。Web3 AIに適したシーンには、軽量構造、並列化しやすく、インセンティブが与えられるタスクが含まれます。例えば、LoRA微調整、行動整合性の後トレーニングタスク、クラウドソーシングによるデータトレーニングとアノテーション、小規模基盤モデルのトレーニング、エッジデバイスの協調トレーニングなどがあります。
未来、Web3 AIプロジェクトは十分な柔軟性を持ち、さまざまなシーン間で迅速に切り替えることができる必要があります。Web2 AIの恩恵が消え去ったとき、その残された痛点がWeb3 AIの真の機会となる可能性があります。それまでの間、Web3 AI分野の参加者はプロジェクトを慎重に見極め、周辺から切り込むことができ、継続的にイテレーションを行い、柔軟に対応できるプロトコルに注目する必要があります。