Web2 AI的技術壁壘與Web3 AI的發展方向

隨着多模態模型的進步，Web2 AI領域的技術壁壘正在不斷加深。從語義對齊到視覺理解，從高維嵌入到特徵融合，復雜模型正以前所未有的速度整合各種模態的表達方式，構建出一個愈發封閉的AI高地。

然而，Web3 AI在近期的發展尤其是Agent方向的嘗試，似乎並未找到正確的方向。試圖用去中心化結構去拼裝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裏很難立足。

Web3 AI基於扁平化的多模態模型，難以實現語義對齊，導致性能低下。高維嵌入空間是實現語義對齊的關鍵，但Web3 Agent協議難以實現這一點。多數Web3 Agent只是把現成API各自封裝成獨立模塊，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。

在低維度空間中，注意力機制也無法被精密設計。Web2 AI的注意力機制依賴於統一的Query-Key-Value空間，而獨立API返回的不同格式數據難以形成可交互的Q/K/V。此外，API模式下模塊間缺乏實時共享的中樞上下文，無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

由於缺乏高維空間和精密的注意力機制，Web3 AI的特徵融合往往停留在淺顯的靜態拼接階段。相比之下，Web2 AI能夠在高維空間中實現動態特徵融合，捕捉深層次、復雜的跨模態關聯。

盡管AI行業的壁壘正在加深，但目前Web2 AI的痛點尚未顯現。Web3 AI應該採取"農村包圍城市"的戰術，在邊緣場景小規模試水。適合Web3 AI的場景包括輕量化結構、易並行且可激勵的任務，如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，以及邊緣設備協同訓練等。

未來，Web3 AI項目需要具備足夠的靈活性，能夠在不同場景間快速轉換。只有當Web2 AI的紅利消失殆盡，它遺留下來的痛點才可能成爲Web3 AI真正的機會。在此之前，Web3 AI領域的參與者需要謹慎辨別項目，關注那些能夠從邊緣切入、不斷迭代、靈活應對的協議。