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Web3 AI突圍之路:從邊緣切入 逐步實現突破
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:
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。
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。
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。
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。