Web3 AI 發展趨勢分析

英偉達股價再創新高,多模態模型的進步加深了 Web2 AI 的技術壁壘。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。美股市場對此反應積極,無論是加密貨幣相關股票還是 AI 股票都呈現出小牛市行情。

然而,這股熱潮似乎與加密貨幣領域無關。近期 Web3 AI 的嘗試,尤其是 Agent 方向的發展,方向可能存在偏差。試圖用去中心化結構拼裝 Web2 式的多模態模塊化系統,實際上是一種技術和思維的雙重錯位。在模塊耦合性極強、特徵分布高度不穩定、算力需求日益集中的今天,多模態模塊化在 Web3 中難以立足。

Web3 AI 的未來不在於模仿,而在於策略性迂回。從高維空間的語義對齊,到注意力機制中的信息瓶頸,再到異構算力下的特徵對齊,Web3 AI 需要採取"農村包圍城市"的戰術策略。

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型,語義對齊困難導致性能低下

現代 Web2 AI 的多模態系統中,"語義對齊"是將不同模態的信息映射到同一語義空間,使模型能理解並比較不同形式信號背後的含義。這需要在高維嵌入空間中實現,才能讓工作流分模塊有意義。

然而,Web3 Agent 協議難以實現高維嵌入。多數 Web3 Agent 只是封裝現成 API,缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制,導致信息無法多角度交互,只能線性處理,難以形成整體閉環優化。

要求 Web3 AI 實現高維空間,等同於要求 Agent 協議自行開發所有涉及的 API 接口,這與其模塊化初衷相悖。高維架構需要端到端的統一訓練或協同優化,Web3 Agent 的"模塊即插件"思路反而加劇了碎片化,造成維護成本飆升,整體性能受限。

低維度空間中,注意力機制設計受限

高水平的多模態模型需要精密設計的注意力機制。注意力機制是動態分配計算資源的方式,讓模型處理某一模態輸入時,能選擇性地"聚焦"到最相關部分。

注意力機制發揮作用的前提是多模態具備高維度。在解釋注意力機制爲何需要高維度空間之前,我們先了解以 Transformer 解碼器爲代表的 Web2 AI 在設計注意力機制時的流程。核心思想是在處理序列時,模型給每個元素動態分配"注意力權重",讓它聚焦最相關信息。

Query-Key-Value (Q-K-V) 是確定關鍵信息的機制。對多模態模型而言,輸入可能是文字、圖片或音頻。爲了在維度空間中檢索所需內容,這些輸入會被切割成最小單位,如字符、像素塊或音頻幀,模型會爲這些單位生成 Q-K-V 來進行注意力計算。

基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。主要原因包括:

1. 注意力機制依賴統一的 Q-K-V 空間,而獨立 API 返回的數據格式和分布各異,難以形成統一嵌入層。

2. 多頭注意力允許並行關注不同信息源,而獨立 API 通常是線性調用,缺乏並行、多路動態加權能力。

3. 真正的注意力機制基於整體上下文動態分配權重,API 模式下模塊只能看到獨立上下文,難以實現跨模塊全局關聯。

因此,僅靠將功能封裝爲離散 API,無法構建出像 Transformer 那樣的"統一注意力調度"能力。

離散型模塊化拼湊,特徵融合停留在淺層靜態拼接

"特徵融合"是在對齊和注意力基礎上,將不同模態處理後的特徵向量進行組合,以供下遊任務使用。融合手段可以簡單如拼接、加權求和,也可以復雜如雙線性池化、張量分解或動態路由技術。

Web3 AI 當然停留在最簡單的拼接階段,因爲動態特徵融合的前提是高維空間和精密的注意力機制。當這些條件不具備時,特徵融合自然無法達到理想性能。

Web2 AI 傾向於端到端聯合訓練,在同一高維空間中處理所有模態特徵,通過注意力層和融合層與下遊任務層協同優化。而 Web3 AI 更多採用離散模塊拼接,將各類 API 封裝爲獨立 Agent,再簡單拼湊它們的輸出,缺乏統一訓練目標和跨模塊梯度流動。

Web2 AI 依托注意力機制,能根據上下文實時計算特徵重要性並動態調整融合策略。Web3 AI 則常常預先固定權重或用簡單規則判斷是否融合,缺乏靈活性。

Web2 AI 將所有模態特徵映射到高維空間,融合過程包括多種高階交互操作。相比之下,Web3 AI 各 Agent 輸出往往只含幾個關鍵字段,特徵維度極低,難以表達復雜的跨模態關聯。

AI 行業壁壘加深,但痛點尚未顯現

Web2 AI 的多模態系統是極其龐大的工程項目,需要海量多樣化數據集、大規模算力、先進的網路設計、復雜的工程實現和持續的算法研發。這構成了極強的行業壁壘,也造就了少數領先團隊的核心競爭力。

Web3 AI 需要採取"農村包圍城市"的戰術發展。其核心在於去中心化,演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力兼容性。這使得 Web3 AI 在邊緣計算等場景中更具優勢,適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。

然而,Web2 AI 的壁壘才剛開始形成,這是頭部企業競爭的早期階段。只有當 Web2 AI 紅利消失殆盡時,它遺留的痛點才是 Web3 AI 切入的機會。在此之前,Web3 AI 還需在邊緣場景中積累經驗,保持靈活性,以應對動態變化的潛在壁壘和痛點。