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Web3 AI突围之路:从边缘切入 逐步实现突破
Web3 AI的发展困境与未来方向
随着多模态模型的快速进化,Web2 AI技术壁垒正在不断加深。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。与此同时,Crypto领域的Web3 AI尝试,特别是近期Agent方向的探索,却面临着方向性的偏差。
Web3 AI基于扁平化的多模态模型设计,导致语义无法有效对齐,性能严重受限。在低维度空间中,注意力机制也无法得到精密设计和充分发挥。此外,离散型的模块化拼凑方式,使得特征融合停留在浅显的静态拼接阶段。这些问题共同造成了Web3 AI在实际应用中难以实现预期效果。
然而,Web3 AI的未来并非一片黯淡。其核心优势在于去中心化,演进路径体现为高并行、低耦合及异构算力的兼容性。这使得Web3 AI在边缘计算等场景中更具潜力,适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务。例如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。
要在AI领域取得突破,Web3 AI需要采取"农村包围城市"的战术策略:
从边缘切入,先在力量薄弱、市场扎根场景少的小市场站稳脚跟,逐步积累资源和经验。
点面结合、环形推进,在足够小的应用场景里不断迭代更新产品。
保持灵活机动,对不同场景可以快速调整,在各个"农村"之间灵活移动,以最快速度向目标"城市"靠拢。
避免过度依赖基础设施或构建庞大的网络架构,保持轻量化和灵活性。
未来,随着Web2 AI的壁垒进一步加深,可能会出现新的痛点和机会。Web3 AI需要在此之前做好充分准备,在合适的时机切入适当的场景,逐步实现从边缘到核心的突破。只有通过长期积累和战略性布局,Web3 AI才能在未来的AI生态中占据一席之地。