Web3 AI發展前景與挑戰

近期市場上英偉達股價再創新高,反映了多模態AI模型的技術進步正在加深Web2 AI的壁壘。從語義對齊到視覺理解,從高維嵌入到特徵融合,復雜模型正在整合各種模態的表達方式,構建出一個愈發封閉的AI高地。

與之相比,Web3 AI在近期的嘗試,特別是Agent方向的探索,方向性存在一定問題。試圖用去中心化結構拼裝Web2式的多模態模塊化系統,實際上存在技術和思維的錯位。在模塊耦合性強、特徵分布不穩定、算力需求集中的今天,Web3中的多模態模塊化難以立足。

Web3 AI的未來發展或許需要另闢蹊徑。從高維空間的語義對齊,到注意力機制中的信息處理,再到異構算力下的特徵對齊,Web3 AI可能需要採取不同的策略來應對挑戰。

Web3 AI面臨的技術困境

Web3 AI在實現高維嵌入空間方面存在困難。傳統的高維嵌入要求各子系統在數據表示和決策流程上相互對齊、互補增益。但大多數Web3 Agent只是將現成API各自封裝成獨立模塊,缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制,導致信息無法在模塊間多角度、多層次地交互,只能走線性流水線,表現出單一功能,無法形成整體閉環優化。

在注意力機制設計上,Web3 AI也面臨挑戰。注意力機制需要統一的Query-Key-Value空間,所有輸入特徵都要被映射到同一個高維向量空間。但獨立API返回不同格式、不同分布的數據,沒有統一的嵌入層,難以形成可交互的Q/K/V。此外,API模式下各模塊只能看到獨立上下文,缺乏實時共享的中樞上下文,無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

在特徵融合方面,Web3 AI當前主要停留在簡單拼接階段。Web2 AI傾向於端到端聯合訓練,在同一高維空間中同時處理多模態特徵,通過注意力層和融合層與下遊任務層協同優化。而Web3 AI多採用離散模塊拼接,缺乏統一的訓練目標和跨模塊梯度流動,難以捕捉深層次、復雜的跨模態關聯。

Web3 AI的潛在發展方向

盡管面臨挑戰,Web3 AI仍有潛在的發展空間。它的核心優勢在於去中心化,演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力的兼容性。這使得Web3 AI在某些場景中可能更具優勢,例如:

• 邊緣計算:適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務
• LoRA微調:小規模、低資源需求的模型調優
• 行爲對齊的後訓練任務:利用去中心化網路收集多樣化數據
• 衆包數據訓練與標注:激勵機制有助於提高參與度
• 小型基礎模型訓練:適合分布式計算環境
• 邊緣設備協同訓練:充分利用分散的計算資源

這些場景的產品架構相對輕巧,路線圖可靈活迭代,更適合Web3 AI的特點。

發展策略建議

對於Web3 AI項目,可考慮採取以下策略:

1. 邊緣切入:從力量薄弱、市場扎根場景少的小市場或小場景開始,逐步積累資源和經驗。

2. 點面結合、環形推進:在一個足夠小的應用場景裏不斷迭代更新產品。

3. 保持靈活性:Web2 AI的潛在壁壘在動態變化,Web3 AI協議需要有充分的靈活性,能對不同場景快速調整。

4. 避免過度依賴基礎設施:過於龐大的網路架構可能影響適應性,應保持輕量化。

5. 關注潛在痛點:密切關注Web2 AI發展過程中可能出現的痛點,爲未來切入做準備。

6. 差異化定位:發揮去中心化、激勵機制等Web3特色,在合適的細分領域建立競爭優勢。

總的來說,Web3 AI的發展道路仍需探索。在Web2 AI快速進步的當下,Web3 AI項目更應該專注於自身獨特優勢,從邊緣場景着手,逐步積累實力,爲未來可能出現的機會做好準備。