Web3 AI 发展趋势分析

英伟达股价再创新高,多模态模型的进步加深了 Web2 AI 的技术壁垒。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。美股市场对此反应积极,无论是加密货币相关股票还是 AI 股票都呈现出小牛市行情。

然而,这股热潮似乎与加密货币领域无关。近期 Web3 AI 的尝试,尤其是 Agent 方向的发展,方向可能存在偏差。试图用去中心化结构拼装 Web2 式的多模态模块化系统,实际上是一种技术和思维的双重错位。在模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的今天,多模态模块化在 Web3 中难以立足。

Web3 AI 的未来不在于模仿,而在于策略性迂回。从高维空间的语义对齐,到注意力机制中的信息瓶颈,再到异构算力下的特征对齐,Web3 AI 需要采取"农村包围城市"的战术策略。

Web3 AI 基于扁平化的多模态模型,语义对齐困难导致性能低下

现代 Web2 AI 的多模态系统中,"语义对齐"是将不同模态的信息映射到同一语义空间,使模型能理解并比较不同形式信号背后的含义。这需要在高维嵌入空间中实现,才能让工作流分模块有意义。

然而,Web3 Agent 协议难以实现高维嵌入。多数 Web3 Agent 只是封装现成 API,缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制,导致信息无法多角度交互,只能线性处理,难以形成整体闭环优化。

要求 Web3 AI 实现高维空间,等同于要求 Agent 协议自行开发所有涉及的 API 接口,这与其模块化初衷相悖。高维架构需要端到端的统一训练或协同优化,Web3 Agent 的"模块即插件"思路反而加剧了碎片化,造成维护成本飙升,整体性能受限。

低维度空间中,注意力机制设计受限

高水平的多模态模型需要精密设计的注意力机制。注意力机制是动态分配计算资源的方式,让模型处理某一模态输入时,能选择性地"聚焦"到最相关部分。

注意力机制发挥作用的前提是多模态具备高维度。在解释注意力机制为何需要高维度空间之前,我们先了解以 Transformer 解码器为代表的 Web2 AI 在设计注意力机制时的流程。核心思想是在处理序列时,模型给每个元素动态分配"注意力权重",让它聚焦最相关信息。

Query-Key-Value (Q-K-V) 是确定关键信息的机制。对多模态模型而言,输入可能是文字、图片或音频。为了在维度空间中检索所需内容,这些输入会被切割成最小单位,如字符、像素块或音频帧,模型会为这些单位生成 Q-K-V 来进行注意力计算。

基于模块化的 Web3 AI 难以实现统一的注意力调度。主要原因包括:

1. 注意力机制依赖统一的 Q-K-V 空间,而独立 API 返回的数据格式和分布各异,难以形成统一嵌入层。

2. 多头注意力允许并行关注不同信息源,而独立 API 通常是线性调用,缺乏并行、多路动态加权能力。

3. 真正的注意力机制基于整体上下文动态分配权重,API 模式下模块只能看到独立上下文,难以实现跨模块全局关联。

因此,仅靠将功能封装为离散 API,无法构建出像 Transformer 那样的"统一注意力调度"能力。

离散型模块化拼凑,特征融合停留在浅层静态拼接

"特征融合"是在对齐和注意力基础上,将不同模态处理后的特征向量进行组合,以供下游任务使用。融合手段可以简单如拼接、加权求和,也可以复杂如双线性池化、张量分解或动态路由技术。

Web3 AI 当然停留在最简单的拼接阶段,因为动态特征融合的前提是高维空间和精密的注意力机制。当这些条件不具备时,特征融合自然无法达到理想性能。

Web2 AI 倾向于端到端联合训练,在同一高维空间中处理所有模态特征,通过注意力层和融合层与下游任务层协同优化。而 Web3 AI 更多采用离散模块拼接,将各类 API 封装为独立 Agent,再简单拼凑它们的输出,缺乏统一训练目标和跨模块梯度流动。

Web2 AI 依托注意力机制,能根据上下文实时计算特征重要性并动态调整融合策略。Web3 AI 则常常预先固定权重或用简单规则判断是否融合,缺乏灵活性。

Web2 AI 将所有模态特征映射到高维空间,融合过程包括多种高阶交互操作。相比之下,Web3 AI 各 Agent 输出往往只含几个关键字段,特征维度极低,难以表达复杂的跨模态关联。

AI 行业壁垒加深,但痛点尚未显现

Web2 AI 的多模态系统是极其庞大的工程项目,需要海量多样化数据集、大规模算力、先进的网络设计、复杂的工程实现和持续的算法研发。这构成了极强的行业壁垒,也造就了少数领先团队的核心竞争力。

Web3 AI 需要采取"农村包围城市"的战术发展。其核心在于去中心化,演进路径体现为高并行、低耦合及异构算力兼容性。这使得 Web3 AI 在边缘计算等场景中更具优势,适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务。

然而,Web2 AI 的壁垒才刚开始形成,这是头部企业竞争的早期阶段。只有当 Web2 AI 红利消失殆尽时,它遗留的痛点才是 Web3 AI 切入的机会。在此之前,Web3 AI 还需在边缘场景中积累经验,保持灵活性,以应对动态变化的潜在壁垒和痛点。