Web3 AI的發展困境與未來方向

隨着多模態模型的快速進化，Web2 AI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。與此同時，Crypto領域的Web3 AI嘗試，特別是近期Agent方向的探索，卻面臨着方向性的偏差。

Web3 AI基於扁平化的多模態模型設計，導致語義無法有效對齊，性能嚴重受限。在低維度空間中，注意力機制也無法得到精密設計和充分發揮。此外，離散型的模塊化拼湊方式，使得特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段。這些問題共同造成了Web3 AI在實際應用中難以實現預期效果。

然而，Web3 AI的未來並非一片黯淡。其核心優勢在於去中心化，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潛力，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。例如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。

要在AI領域取得突破，Web3 AI需要採取"農村包圍城市"的戰術策略：

1. 從邊緣切入，先在力量薄弱、市場扎根場景少的小市場站穩腳跟，逐步積累資源和經驗。

2. 點面結合、環形推進，在足夠小的應用場景裏不斷迭代更新產品。

3. 保持靈活機動，對不同場景可以快速調整，在各個"農村"之間靈活移動，以最快速度向目標"城市"靠攏。

4. 避免過度依賴基礎設施或構建龐大的網路架構，保持輕量化和靈活性。

未來，隨着Web2 AI的壁壘進一步加深，可能會出現新的痛點和機會。Web3 AI需要在此之前做好充分準備，在合適的時機切入適當的場景，逐步實現從邊緣到核心的突破。只有通過長期積累和戰略性布局，Web3 AI才能在未來的AI生態中佔據一席之地。