Web3 AI 發展現狀與未來方向

英偉達股價再創新高，多模態模型的進步加深了 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。美股市場也用實際行動投票，無論是加密貨幣相關股票還是 AI 股，都走出一波小牛行情。然而，這股熱潮與加密貨幣領域幾乎毫無關聯。

近期 Web3 AI 的嘗試，特別是 Agent 方向的探索，方向似乎有所偏離：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 生態中難以立足。

Web3 AI 的未來不在於模仿，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，都需要重新思考。Web3 AI 應該採取"農村包圍城市"的戰術策略。

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型，語義難以對齊導致性能低下

在現代 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，在 Web3 Agent 協議中，難以實現高維嵌入，因爲模塊化可能是 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：從信號捕捉到策略演算，再到執行和風控，所有環節需共享同一套表示和損失函數。

要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突破，但當前市場並沒有這樣的痛點存在，自然也缺乏相應的市場需求。

低維度空間中，注意力機制難以精密設計

高水平的多模態模型需要設計精密的注意力機制。注意力機制本質上是一種動態分配計算資源的方式，能讓模型在處理某一模態輸入時，有選擇地"聚焦"到最相關的部分。

爲什麼基於模塊化的 Web3 AI 難以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，所有輸入特徵都要被映射到同一個高維向量空間，才能通過點積計算動態權重。而獨立 API 各自返回不同格式、不同分布的數據，沒有統一的嵌入層，難以形成一組可交互的 Q/K/V。

其次，多頭注意力允許在同一層同時並行關注不同信息源，然後聚合結果；而獨立 API 常常是線性調用，每一步的輸出只是下一個模塊的輸入，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；API 模式下，模塊只能看到自己被調用時"獨立的"上下文，彼此之間沒有實時共享的中樞上下文，也就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，以供下遊任務直接使用。Web3 AI 當然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，當前提條件無法具備時，自然最後階段的特徵融合也無法做到性能出色。

Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練：在同一個高維空間中同時處理各種模態特徵，通過注意力層和融合層與下遊任務層一起協同優化。而 Web3 AI 則更多採用離散模塊拼接的做法，將各類 API 封裝爲獨立 Agent，再把它們各自輸出的標籤、數值或閾值報警簡單拼湊，由主線邏輯或人工進行綜合決策，這種方式既缺乏統一的訓練目標，也沒有跨模塊的梯度流動。

AI 行業的壁壘正在加深，但痛點尚未顯現

Web2 AI 的多模態系統是一個極其龐大的工程項目。它不僅需要海量、多樣化且精標注的跨模態數據集，還需要投入大量 GPU 和訓練時間；在模型架構上，融合了各種最新的網路設計理念和優化技術；在工程實現上，還要搭建可擴展的分布式訓練平台、監控系統、模型版本管理與部署流水線。這樣全鏈路、全棧式的系統性工作，對資金、數據、算力、人才乃至組織協同的要求都極高，因此構成了極強的行業壁壘。

Web3 AI 或任何打着產品市場匹配旗號的加密貨幣產品都需要以"農村包圍城市"的戰術去發展，應該在邊緣場景小規模試水，確保基礎牢固後，再等待核心場景的出現。Web3 AI 的核心在於去中心化，其演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力的兼容性。這使得 Web3 AI 在邊緣計算等場景中更具優勢，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。

然而，目前 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 需要仔細辨別具有"農村包圍城市"潛力的協議，關注其是否能在小場景中不斷迭代，是否具備充分的靈活性以應對動態變化的市場環境。