# Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性英偉達の株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味の整合から視覚理解、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速度で様々なモーダル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。米国株式市場も実際の行動で肯定的な反応を示しており、暗号通貨関連の株式やAI株式は、小牛市場の動きを見せています。しかし、この熱潮は暗号通貨分野とはあまり関連がないようです。最近のWeb3 AI分野での試み、特にエージェントの方向性の探求には、大きな方向性の偏差があります。非中央集権的な構造を用いてWeb2式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、実際には技術と考え方の両方の不一致です。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が非常に不安定で、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3環境ではマルチモーダルモジュール化が立ち上がるのが難しいです。Web3 AIの未来は単なる模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間での意味的整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴整合に至るまで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用する必要があります。## Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、意味が整合しないためにパフォーマンスが低下しています現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアライメント」は、異なるモダリティの情報を同じセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれら元々形式が異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにすることです。高次元埋め込み空間は、この目標を達成するための鍵です。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みの実現が難しいです。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「エージェント」としてパッケージ化するだけで、統一された中枢埋め込み空間やモジュール間の注意メカニズムが欠けています。これにより、情報はモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用できず、線形パイプラインに従ってのみ機能し、単一の機能を示し、全体の閉ループ最適化を形成することができません。業界の壁を持つ全リンクインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデリング、モジュール間の統一埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステム化エンジニアリングが必要であり、ボトルネックを突破することができます。しかし、現在の市場はそのような需要を示していません。## 低次元空間では、注意メカニズムを精密に設計することはできません高水準のマルチモーダルモデルは、精密に設計された注意メカニズムを必要とします。注意メカニズムは本質的に、計算リソースを動的に配分する方法であり、モデルが特定のモダリティ入力を処理する際に、最も関連性の高い部分に選択的に"焦点を合わせる"ことができるようにします。Web2 AIは注意機構を設計する際、シーケンスを処理する際に各要素に動的に"注意重み"を割り当て、最も関連性の高い情報に焦点を当てるという核心的な考え方を持っています。このデザインは"グローバルインタラクション"と"制御可能な複雑さ"を巧妙に組み合わせています。しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しい。まず第一に、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、独立したAPIが返すデータ形式と分布はさまざまです。次に、Web3 AIのモジュール化アーキテクチャは、並行性と多路動的加重の能力を欠いており、注意メカニズムにおける精密なスケジューリングを模倣することができません。最後に、各モジュール間にはリアルタイムで共有される中枢コンテキストが欠けており、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現できません。## 離散型のモジュール化の組み合わせは、特徴の融合を浅い静的な接続に留める。"特徴融合"は、アライメントとアテンションに基づき、異なるモダリティで処理された後の特徴ベクトルをさらに組み合わせて、下流タスクで直接使用できるようにするものです。Web3 AI は現在、最も単純な連結段階にとどまっています。なぜなら、動的特徴融合の前提条件である高次元空間と精密なアテンションメカニズムを備えることができないからです。Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好み、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化します。それに対して、Web3 AIはより離散的なモジュールの接続を採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。Web2 AIの特徴融合プロセスには、ベクトルの結合、加算、双線形プーリングなどのさまざまな高次相互作用操作が含まれ、深層で複雑なクロスモーダル関連をキャッチすることができます。一方、Web3 AIの各エージェントの出力は、しばしば数個の重要なフィールドまたは指標のみを含んでおり、特徴次元が非常に低く、繊細なクロスモーダル情報を表現することが困難です。## AI業界の壁が深まるが、痛点はまだ顕在化していないWeb2 AIのマルチモーダルシステムは、非常に大規模なエンジニアリングプロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そして複雑なエンジニアリング実装を必要とします。これは強力な業界の壁を形成し、少数のリーディングチームのコアコンピタンスを生み出します。Web3 AIは「農村包囲都市」の戦術戦略を採用すべきであり、エッジシーンで小規模に試験を行い、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの利点は分散化にあり、軽量構造、並行処理が容易で、報酬を与えることができるタスクに適しています。例えば、LoRAの微調整、行動整列の後訓練タスク、クラウドソーシングによるデータ訓練とアノテーション、小型基盤モデルの訓練、エッジデバイスの協調訓練などです。しかし、現段階ではWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、これはトップ企業の競争の初期段階です。Web2 AIの利益がほぼ消失した時に残る痛点こそがWeb3 AIが切り込む機会です。それ以前に、Web3 AIプロジェクトは慎重に切り口を選び、小規模なシーンで製品を継続的に反復・更新し、変化する市場の需要に適応するための十分な柔軟性を維持する必要があります。
Web3 AIのジレンマと突破: 農村が都市を包囲する戦略の探求
Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性
英偉達の株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味の整合から視覚理解、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速度で様々なモーダル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。米国株式市場も実際の行動で肯定的な反応を示しており、暗号通貨関連の株式やAI株式は、小牛市場の動きを見せています。
しかし、この熱潮は暗号通貨分野とはあまり関連がないようです。最近のWeb3 AI分野での試み、特にエージェントの方向性の探求には、大きな方向性の偏差があります。非中央集権的な構造を用いてWeb2式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、実際には技術と考え方の両方の不一致です。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が非常に不安定で、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3環境ではマルチモーダルモジュール化が立ち上がるのが難しいです。
Web3 AIの未来は単なる模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間での意味的整合から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴整合に至るまで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術を採用する必要があります。
Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、意味が整合しないためにパフォーマンスが低下しています
現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアライメント」は、異なるモダリティの情報を同じセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれら元々形式が異なる信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにすることです。高次元埋め込み空間は、この目標を達成するための鍵です。
しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みの実現が難しいです。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「エージェント」としてパッケージ化するだけで、統一された中枢埋め込み空間やモジュール間の注意メカニズムが欠けています。これにより、情報はモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用できず、線形パイプラインに従ってのみ機能し、単一の機能を示し、全体の閉ループ最適化を形成することができません。
業界の壁を持つ全リンクインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデリング、モジュール間の統一埋め込み、そして協調トレーニングとデプロイメントのシステム化エンジニアリングが必要であり、ボトルネックを突破することができます。しかし、現在の市場はそのような需要を示していません。
低次元空間では、注意メカニズムを精密に設計することはできません
高水準のマルチモーダルモデルは、精密に設計された注意メカニズムを必要とします。注意メカニズムは本質的に、計算リソースを動的に配分する方法であり、モデルが特定のモダリティ入力を処理する際に、最も関連性の高い部分に選択的に"焦点を合わせる"ことができるようにします。
Web2 AIは注意機構を設計する際、シーケンスを処理する際に各要素に動的に"注意重み"を割り当て、最も関連性の高い情報に焦点を当てるという核心的な考え方を持っています。このデザインは"グローバルインタラクション"と"制御可能な複雑さ"を巧妙に組み合わせています。
しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しい。まず第一に、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、独立したAPIが返すデータ形式と分布はさまざまです。次に、Web3 AIのモジュール化アーキテクチャは、並行性と多路動的加重の能力を欠いており、注意メカニズムにおける精密なスケジューリングを模倣することができません。最後に、各モジュール間にはリアルタイムで共有される中枢コンテキストが欠けており、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現できません。
離散型のモジュール化の組み合わせは、特徴の融合を浅い静的な接続に留める。
"特徴融合"は、アライメントとアテンションに基づき、異なるモダリティで処理された後の特徴ベクトルをさらに組み合わせて、下流タスクで直接使用できるようにするものです。Web3 AI は現在、最も単純な連結段階にとどまっています。なぜなら、動的特徴融合の前提条件である高次元空間と精密なアテンションメカニズムを備えることができないからです。
Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを好み、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化します。それに対して、Web3 AIはより離散的なモジュールの接続を採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。
Web2 AIの特徴融合プロセスには、ベクトルの結合、加算、双線形プーリングなどのさまざまな高次相互作用操作が含まれ、深層で複雑なクロスモーダル関連をキャッチすることができます。一方、Web3 AIの各エージェントの出力は、しばしば数個の重要なフィールドまたは指標のみを含んでおり、特徴次元が非常に低く、繊細なクロスモーダル情報を表現することが困難です。
AI業界の壁が深まるが、痛点はまだ顕在化していない
Web2 AIのマルチモーダルシステムは、非常に大規模なエンジニアリングプロジェクトであり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そして複雑なエンジニアリング実装を必要とします。これは強力な業界の壁を形成し、少数のリーディングチームのコアコンピタンスを生み出します。
Web3 AIは「農村包囲都市」の戦術戦略を採用すべきであり、エッジシーンで小規模に試験を行い、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの利点は分散化にあり、軽量構造、並行処理が容易で、報酬を与えることができるタスクに適しています。例えば、LoRAの微調整、行動整列の後訓練タスク、クラウドソーシングによるデータ訓練とアノテーション、小型基盤モデルの訓練、エッジデバイスの協調訓練などです。
しかし、現段階ではWeb2 AIの壁が形成され始めたばかりであり、これはトップ企業の競争の初期段階です。Web2 AIの利益がほぼ消失した時に残る痛点こそがWeb3 AIが切り込む機会です。それ以前に、Web3 AIプロジェクトは慎重に切り口を選び、小規模なシーンで製品を継続的に反復・更新し、変化する市場の需要に適応するための十分な柔軟性を維持する必要があります。