Web3 AI の発展トレンド分析

NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁を深めています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルがかつてない速度でさまざまなモーダルの表現方法を統合し、ますます閉じられたAIの高地を構築しています。米国株式市場はこれに対して積極的に反応しており、暗号通貨関連株やAI株が小さなブルマーケットの動きを示しています。

しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは関係がないようです。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェントの方向性の発展には、方向性の偏差があるかもしれません。分散型構造を用いてWeb2式のマルチモーダルモジュールシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と思考の二重のズレです。モジュールの結合性が非常に強く、特徴分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中する今日、Web3におけるマルチモーダルモジュール化は立脚しにくいです。

Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間のセマンティックアライメントから、アテンションメカニズムにおける情報ボトルネック、さらには異種コンピューティングにおける特徴のアライメントまで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術戦略を採用する必要があります。

Web3 AI フラットなマルチモーダルモデルに基づく、意味の整合性の困難さがパフォーマンス低下を引き起こす

現代のWeb2 AIのマルチモーダルシステムにおいて、「セマンティックアライメント」は異なるモーダルの情報を同じ意味空間にマッピングし、モデルが異なる形式の信号の背後にある意味を理解し比較できるようにすることです。これは高次元の埋め込み空間で実現する必要があり、ワークフローをモジュール化して意味を持たせることができます。

しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みを実現するのが難しい。ほとんどのWeb3エージェントは既存のAPIをラップするだけで、統一された中央埋め込み空間やクロスモジュールの注意メカニズムが欠けているため、情報は多面的に相互作用できず、線形処理しかできず、全体的なフィードバックループ最適化を形成するのが難しい。

Web3 AIに高次元空間を実現するよう要求することは、エージェントプロトコルが関与するすべてのAPIインターフェースを独自に開発することを要求することと同義であり、これはそのモジュール化の本来の意図に反します。高次元アーキテクチャには、エンドツーエンドの統一的なトレーニングまたは協調最適化が必要です。Web3エージェントの「モジュールはプラグイン」という考え方は、逆に断片化を助長し、メンテナンスコストの急騰を招き、全体的なパフォーマンスに制限を与えます。

低次元空間における注意機構の設計は制限されている

高水準のマルチモーダルモデルには、精密に設計されたアテンションメカニズムが必要です。アテンションメカニズムは、計算リソースを動的に配分する方法であり、モデルが特定のモーダル入力を処理する際に、最も関連性の高い部分に"フォーカス"を当てることができます。

注意力メカニズムが機能する前提は、マルチモーダルが高次元であることです。注意力メカニズムがなぜ高次元空間を必要とするのかを説明する前に、まず、Transformerデコーダーを代表とするWeb2 AIが注意力メカニズムを設計する際のプロセスを理解しましょう。核心的な考え方は、シーケンスを処理する際に、モデルが各要素に動的に「注意重み」を割り当て、最も関連性の高い情報に焦点を合わせることです。

Query-Key-Value (Q-K-V) は重要な情報を特定するメカニズムです。マルチモーダルモデルにとって、入力はテキスト、画像、または音声である可能性があります。必要な内容を次元空間で取得するために、これらの入力は文字、ピクセルブロック、または音声フレームなどの最小単位に分割され、モデルはこれらの単位の Q-K-V を生成して注意計算を行います。

モジュール化に基づくWeb3 AIは、統一された注意スケジューリングを実現することが困難です。主な理由は次のとおりです:

1. 注意力メカニズムは統一されたQ-K-V空間に依存していますが、独立したAPIが返すデータ形式と分布はさまざまであり、統一された埋め込み層を形成するのが難しいです。

2. マルチヘッドアテンションは、異なる情報源に並行して注意を向けることを可能にしますが、独立したAPIは通常線形呼び出しであり、並行性やマルチパスの動的重み付け能力に欠けています。

3. 真のアテンションメカニズムは全体の文脈に基づいて動的に重みを割り当てますが、APIモードの下ではモジュールは独立した文脈しか見ることができず、モジュール間のグローバルな関連付けを実現するのは困難です。

したがって、機能を離散的なAPIにカプセル化するだけでは、Transformerのような「統一された注意スケジューリング」能力を構築することはできません。

離散型モジュール化パズル、特徴融合は浅い静的接続にとどまる

"特徴融合"は、アライメントとアテンションに基づいて、異なるモーダルで処理された特徴ベクトルを組み合わせて、下流タスクに使用するためのものです。融合手段は、単純に結合や加重和を行うこともあれば、複雑に双線形プーリング、テンソル分解、または動的ルーティング技術を使用することもあります。

Web3 AIは当然、最も単純な接続段階に留まっています。なぜなら、動的特徴の融合の前提は高次元空間と精密な注意メカニズムだからです。これらの条件が整わない場合、特徴の融合は自然に理想的な性能を達成できません。

Web2 AI はエンドツーエンドの共同トレーニングに傾向があり、同じ高次元空間で全てのモダリティ特性を処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化します。一方、Web3 AI はより離散的なモジュールの組み合わせを採用し、各種 API を独立したエージェントとしてカプセル化し、それらの出力を簡単に組み合わせるため、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。

Web2 AIは注意機構に依存し、文脈に基づいて特徴の重要性をリアルタイムで計算し、融合戦略を動的に調整することができます。一方、Web3 AIはしばしば事前に重みを固定したり、単純なルールを使用して融合の可否を判断したりするため、柔軟性に欠けています。

Web2 AIはすべてのモーダル特徴を高次元空間にマッピングし、融合プロセスには様々な高次の相互作用操作が含まれます。それに対して、Web3 AIの各エージェントの出力はしばしばいくつかの重要なフィールドしか含まず、特徴の次元が非常に低く、複雑なクロスモーダル関連を表現するのが難しいです。

AI業界の障壁が深まっているが、痛点はまだ顕在化していない

Web2 AIのマルチモーダルシステムは非常に大規模なプロジェクトであり、膨大な多様なデータセット、大規模な計算能力、先進的なネットワーク設計、複雑なエンジニアリング実装、そして継続的なアルゴリズム開発を必要とします。これが強力な業界の壁を形成し、少数の先進的なチームの核心競争力を生み出しています。

Web3 AI は "農村包囲都市" の戦術を採用して発展する必要があります。その核心は分散化にあり、進化の道筋は高い並行性、低い結合性、および異種計算能力の互換性を示しています。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優位性を持ち、軽量な構造、容易に並行でき、インセンティブを与えられるタスクに適しています。

しかし、Web2 AI の壁はまだ形成され始めたばかりで、これは主要企業間の競争の初期段階です。Web2 AI の利益がほぼ消え去ったときに、その残された痛点が Web3 AI の切り込む機会となります。それまでの間、Web3 AI はエッジシーンで経験を積み、柔軟性を保ちながら、動的に変化する潜在的な壁や痛点に対応する必要があります。