Web3 AI发展前景与挑战

近期市场上英伟达股价再创新高,反映了多模态AI模型的技术进步正在加深Web2 AI的壁垒。从语义对齐到视觉理解,从高维嵌入到特征融合,复杂模型正在整合各种模态的表达方式,构建出一个愈发封闭的AI高地。

与之相比,Web3 AI在近期的尝试,特别是Agent方向的探索,方向性存在一定问题。试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统,实际上存在技术和思维的错位。在模块耦合性强、特征分布不稳定、算力需求集中的今天,Web3中的多模态模块化难以立足。

Web3 AI的未来发展或许需要另辟蹊径。从高维空间的语义对齐,到注意力机制中的信息处理,再到异构算力下的特征对齐,Web3 AI可能需要采取不同的策略来应对挑战。

Web3 AI面临的技术困境

Web3 AI在实现高维嵌入空间方面存在困难。传统的高维嵌入要求各子系统在数据表示和决策流程上相互对齐、互补增益。但大多数Web3 Agent只是将现成API各自封装成独立模块,缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制,导致信息无法在模块间多角度、多层次地交互,只能走线性流水线,表现出单一功能,无法形成整体闭环优化。

在注意力机制设计上,Web3 AI也面临挑战。注意力机制需要统一的Query-Key-Value空间,所有输入特征都要被映射到同一个高维向量空间。但独立API返回不同格式、不同分布的数据,没有统一的嵌入层,难以形成可交互的Q/K/V。此外,API模式下各模块只能看到独立上下文,缺乏实时共享的中枢上下文,无法实现跨模块的全局关联和聚焦。

在特征融合方面,Web3 AI当前主要停留在简单拼接阶段。Web2 AI倾向于端到端联合训练,在同一高维空间中同时处理多模态特征,通过注意力层和融合层与下游任务层协同优化。而Web3 AI多采用离散模块拼接,缺乏统一的训练目标和跨模块梯度流动,难以捕捉深层次、复杂的跨模态关联。

Web3 AI的潜在发展方向

尽管面临挑战,Web3 AI仍有潜在的发展空间。它的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在某些场景中可能更具优势,例如:

• 边缘计算:适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务
• LoRA微调:小规模、低资源需求的模型调优
• 行为对齐的后训练任务:利用去中心化网络收集多样化数据
• 众包数据训练与标注:激励机制有助于提高参与度
• 小型基础模型训练:适合分布式计算环境
• 边缘设备协同训练:充分利用分散的计算资源

这些场景的产品架构相对轻巧,路线图可灵活迭代,更适合Web3 AI的特点。

发展策略建议

对于Web3 AI项目,可考虑采取以下策略:

1. 边缘切入:从力量薄弱、市场扎根场景少的小市场或小场景开始,逐步积累资源和经验。

2. 点面结合、环形推进:在一个足够小的应用场景里不断迭代更新产品。

3. 保持灵活性:Web2 AI的潜在壁垒在动态变化,Web3 AI协议需要有充分的灵活性,能对不同场景快速调整。

4. 避免过度依赖基础设施:过于庞大的网络架构可能影响适应性,应保持轻量化。

5. 关注潜在痛点:密切关注Web2 AI发展过程中可能出现的痛点,为未来切入做准备。

6. 差异化定位:发挥去中心化、激励机制等Web3特色,在合适的细分领域建立竞争优势。

总的来说,Web3 AI的发展道路仍需探索。在Web2 AI快速进步的当下,Web3 AI项目更应该专注于自身独特优势,从边缘场景着手,逐步积累实力,为未来可能出现的机会做好准备。