Web3 AIの開発ジレンマと今後の方向性

マルチモーダルモデルの急速な進化に伴い、Web2 AI技術の壁はますます深まっています。意味の整合から視覚的理解、高次元の埋め込みから特徴の融合まで、複雑なモデルはかつてない速度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。一方で、Crypto領域のWeb3 AIの試み、特に最近のエージェント方向の探求は、方向性の偏差に直面しています。

Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデル設計に基づいており、意味が効果的に整合せず、性能が深刻に制限されています。低次元空間では、注意メカニズムも精密に設計されず、十分に発揮されることがありません。さらに、離散的なモジュール型の組み合わせ方式により、特徴の融合は浅い静的な結合段階にとどまっています。これらの問題が相まって、Web3 AIは実際のアプリケーションにおいて期待される効果を実現することが困難になっています。

しかし、Web3 AIの未来は暗いものではありません。その核心的な強みは分散化にあり、進化の道筋は高い並行性、低い結合度、および異種計算能力の互換性として表れます。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシナリオでより大きな潜在能力を持ち、軽量な構造、容易な並行処理、そしてインセンティブのあるタスクに適しています。例えば、LoRA微調整、行動整合の後処理タスク、クラウドソーシングデータのトレーニングとアノテーション、小型の基盤モデルのトレーニング、そしてエッジデバイスの協調トレーニングなどが挙げられます。

AIの分野で突破口を開くためには、Web3 AIは「農村が都市を囲む」という戦術戦略を取る必要があります：

1. エッジから切り込む。まず、力が弱く、市場が根付いたシーンが少ない小市場で足場を固め、徐々にリソースと経験を蓄積する。

2. 点と面を結合し、環状に推進し、十分に小さなアプリケーションシーンで製品を継続的に反復更新する。

3. 柔軟かつ機動的に対応し、異なるシーンに迅速に調整でき、各"農村"の間を柔軟に移動し、最速で目標の"都市"に近づく。

4. 基盤施設への過度な依存や大規模なネットワークアーキテクチャの構築を避け、軽量で柔軟性を保つ。

未来、Web2 AIの壁がさらに深まる中で、新たな痛点と機会が生まれる可能性があります。Web3 AIはその前に十分な準備を整え、適切な時期に適切なシーンに切り込むことで、徐々に周辺からコアへの突破を実現する必要があります。長期的な蓄積と戦略的な配置を通じて、Web3 AIは未来のAIエコシステムにおいて一席を占めることができるのです。