Web3 AI 的发展困境与未来方向

英伟达股价再创新高，多模态模型的进步进一步加深了 Web2 AI 的技术壁垒。从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，复杂模型正以前所未有的速度整合各种模态的表达方式，构建出一个愈发封闭的 AI 高地。美股市场也用实际行动给予肯定，无论是加密货币相关股票还是 AI 股票，都呈现出一波小牛市行情。

然而，这股热潮与加密货币领域似乎没有太多关联。近期在 Web3 AI 领域的尝试，尤其是 Agent 方向的探索，方向性存在较大偏差：试图用去中心化结构拼装 Web2 式的多模态模块化系统，实际上是技术和思维的双重错位。在模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的今天，多模态模块化在 Web3 环境中难以立足。

Web3 AI 的未来不在于简单模仿，而在于策略性迂回。从高维空间的语义对齐，到注意力机制中的信息瓶颈，再到异构算力下的特征对齐，Web3 AI 需要采取"农村包围城市"的战术策略。

Web3 AI 基于扁平化的多模态模型，语义无法对齐导致性能低下

现代 Web2 AI 的多模态系统中，"语义对齐"是将不同模态的信息映射到同一语义空间，使模型能理解并比较这些原本形式迥异的信号背后的内在含义。高维嵌入空间是实现这一目标的关键。

然而，Web3 Agent 协议难以实现高维嵌入。多数 Web3 Agent 仅是将现成 API 各自封装成独立"Agent"，缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制。这导致信息无法在模块间多角度、多层次地交互，只能按线性流水线运作，表现出单一功能，无法形成整体闭环优化。

要实现具有行业壁垒的全链路智能体，需要从端到端的联合建模、跨模块的统一嵌入，以及协同训练与部署的系统化工程才能突破瓶颈。但目前市场并未表现出这样的需求。

低维度空间中，注意力机制无法精密设计

高水平的多模态模型需要精密设计的注意力机制。注意力机制本质上是一种动态分配计算资源的方式，让模型在处理某一模态输入时，能有选择地"聚焦"到最相关的部分。

Web2 AI 在设计注意力机制时，核心思想是在处理序列时，给每个元素动态分配"注意力权重"，让它聚焦最相关的信息。这种设计巧妙地将"全局交互"与"可控复杂度"结合起来。

然而，基于模块化的 Web3 AI 难以实现统一的注意力调度。首先，注意力机制依赖统一的 Query-Key-Value 空间，而独立 API 返回的数据格式和分布各不相同。其次，Web3 AI 的模块化架构缺少并行、多路动态加权的能力，无法模拟注意力机制中的精细调度。最后，各模块之间缺乏实时共享的中枢上下文，无法实现跨模块的全局关联和聚焦。

离散型的模块化拼凑，导致特征融合停留在浅显的静态拼接

"特征融合"是在对齐和注意力的基础上，将不同模态处理后得到的特征向量进行进一步组合，以供下游任务直接使用。Web3 AI 目前停留在最简单的拼接阶段，因为动态特征融合的前提条件——高维空间和精密的注意力机制——无法具备。

Web2 AI 倾向于端到端联合训练，在同一高维空间中同时处理多模态特征，通过注意力层和融合层与下游任务层一起协同优化。相比之下，Web3 AI 更多采用离散模块拼接的做法，缺乏统一的训练目标和跨模块的梯度流动。

Web2 AI 的特征融合过程包括向量拼接、加法、双线性池化等多种高阶交互操作，能够捕捉深层次、复杂的跨模态关联。而 Web3 AI 的各 Agent 输出往往仅含几个关键字段或指标，特征维度极低，难以表达细腻的跨模态信息。

AI 行业壁垒加深，但痛点尚未显现

Web2 AI 的多模态系统是一个极其庞大的工程项目，需要海量数据、强大算力、先进算法和复杂的工程实现。这构成了极强的行业壁垒，也造就了少数领先团队的核心竞争力。

Web3 AI 应该采取"农村包围城市"的战术策略，在边缘场景小规模试水，确保基础牢固后，再等待核心场景的出现。Web3 AI 的优势在于去中心化，适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务，如 LoRA 微调、行为对齐的后训练任务、众包数据训练与标注、小型基础模型训练，以及边缘设备协同训练等。

然而，现阶段 Web2 AI 的壁垒才刚开始形成，这是头部企业竞争的早期阶段。只有当 Web2 AI 的红利消失殆尽时，它遗留下来的痛点才是 Web3 AI 切入的机会。在此之前，Web3 AI 项目需要谨慎选择切入点，确保能在小场景中不断迭代、更新产品，并保持足够的灵活性以适应不断变化的市场需求。