# Web2のAI技術の進歩が壁を深め、Web3のAIは慎重に突破口を探す必要があるエヌビディアの株価は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、複雑なモデルは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、ますます閉じたAIの高地を構築しています。米国株式市場も実際の行動で応え、AI関連株は小さなブルマーケットを形成しています。しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とはほとんど関連がありません。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェント方向の探求は、方向性に偏りがあるようです：分散型構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュラーシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方の両方でのミスマッチです。モジュールの結合性が非常に高く、特徴分布が非常に不安定であり、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3においてマルチモーダルモジュラーは立ち行かないでしょう。Web3 AIの未来は模倣にあるのではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意メカニズムにおける情報ボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合に至るまで、Web3 AIは新たな道を切り開く必要があります。## Web3 AIは効果的な意味の整合を実現するのが難しい現代のWeb2 AI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」とは、異なるモダリティの情報を同じセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれらの本来異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにすることを指します。高次元埋め込み空間を実現することが前提となる場合にのみ、ワークフローを異なるモジュールに分割することはコスト削減と効率向上の意義があります。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の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をそれぞれ独立したモジュールとしてラップするだけで、統一された中枢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。これにより、情報はモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用することができず、線形パイプラインを通るしかなく、単一の機能を示し、全体の閉じたループ最適化を形成することができない。Web3 AIが高次元空間を実現することを要求することは、Agentプロトコルが関連するすべての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に等しく、そのモジュール化の本来の目的に反しています。高次元アーキテクチャはエンドツーエンドの統一トレーニングまたは協調最適化を要求し、一方でWeb3 Agentの「モジュールはプラグイン」という考え方は断片化を悪化させ、メンテナンスコストの急増を引き起こし、全体のパフォーマンスが制限されます。## 低次元空間は注意メカニズムの精密設計を制限する高水準のマルチモーダルモデルは、精密な注意機構を設計する必要があります。注意機構は本質的に計算リソースを動的に割り当てる方法であり、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選択的に「焦点を合わせる」ことを可能にします。しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。まず、注意機構は統一されたQuery-Key-Value空間に依存していますが、独立したAPIが返すデータ形式や分布は異なり、相互作用可能なQ/K/Vを形成することができません。次に、Web3 AIは並列処理や多路動的加重の能力が欠けており、注意機構におけるすべての位置またはすべてのモダリティを同時にスコアリングし、統合する精密なスケジューリングをシミュレートすることができません。最後に、Web3 AIモジュールは、自分が呼び出されたときの「独立した」コンテキストしか見ることができず、リアルタイムで共有される中枢コンテキストがないため、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現することができません。## 特徴融合は浅い静的な接続段階に留まっていますWeb2 AIにおいて、特徴融合はアラインメントとアテンションに基づいて、異なるモダリティから処理された特徴ベクトルをさらに組み合わせて、下流タスクで直接使用できるようにするプロセスです。融合手段は、単純な結合や加重和から、複雑なバイリニアプーリング、テンソル分解、さらには動的ルーティング技術にまで及びます。Web3 AIは、さまざまなAPIを独立したエージェントとしてカプセル化し、それぞれの出力ラベル、数値、またはしきい値アラームをシンプルに組み合わせる離散モジュールの接続方法をより多く採用しています。その後、主な論理または人間が統合的な意思決定を行います。この方法は、統一されたトレーニング目標が欠けており、またモジュール間の勾配の流れもありません。Web2 AIはすべてのモダリティの特徴を数千次元の高次元空間にマッピングし、融合プロセスにはさまざまな高次相互作用が含まれ、深い複雑なクロスモダリティの関連を捉えることができます。それに対して、Web3 AIの各エージェントの出力はしばしば数個の重要なフィールドや指標しか含まず、特徴の次元が非常に低く、複雑で微細な情報をほとんど表現できません。## AI業界の壁が深まり、Web3 AIは慎重に突破口を探る必要がある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、大量のデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、複雑なエンジニアリングの実現が必要です。このような全リンク、全スタックのシステム的な作業は、資金、データ、計算能力、人材、さらには組織の協力に対する要求が非常に高く、強力な業界の壁を形成しています。Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術で発展する必要があり、エッジシーンで小規模に試水し、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの核心は分散化にあり、その進化の道筋は高い並行性、低い結合、および異種コンピューティング能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシーンでより優位性を持ち、軽量構造、並行化が容易で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、現在のWeb2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりで、これは主要企業の競争の初期段階です。Web3 AIは、Web2 AIの利益がほとんど消失し、痛点が残るのを待たなければならず、それが切り込む機会です。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは、周辺から切り込むことができるか、小さなシーンで製品を継続的に更新できるか、絶えず変化する市場の需要に適応できるだけの柔軟性を持っているかを慎重に見極める必要があります。これらの条件を満たすことで、Web3 AIプロジェクトは将来の市場で足場を固める可能性があります。
Web3 AIはWeb2の壁を突破するのが難しいため、エッジケースの突破口を見つける必要がある
Web2のAI技術の進歩が壁を深め、Web3のAIは慎重に突破口を探す必要がある
エヌビディアの株価は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、複雑なモデルは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、ますます閉じたAIの高地を構築しています。米国株式市場も実際の行動で応え、AI関連株は小さなブルマーケットを形成しています。
しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とはほとんど関連がありません。最近のWeb3 AIの試み、特にエージェント方向の探求は、方向性に偏りがあるようです：分散型構造を用いてWeb2スタイルのマルチモーダルモジュラーシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と考え方の両方でのミスマッチです。モジュールの結合性が非常に高く、特徴分布が非常に不安定であり、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3においてマルチモーダルモジュラーは立ち行かないでしょう。
Web3 AIの未来は模倣にあるのではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意メカニズムにおける情報ボトルネック、さらには異種計算能力下での特徴の整合に至るまで、Web3 AIは新たな道を切り開く必要があります。
Web3 AIは効果的な意味の整合を実現するのが難しい
現代のWeb2 AI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」とは、異なるモダリティの情報を同じセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれらの本来異なる形式の信号の背後にある内在的な意味を理解し比較できるようにすることを指します。高次元埋め込み空間を実現することが前提となる場合にのみ、ワークフローを異なるモジュールに分割することはコスト削減と効率向上の意義があります。
しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元の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をそれぞれ独立したモジュールとしてラップするだけで、統一された中枢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。これにより、情報はモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用することができず、線形パイプラインを通るしかなく、単一の機能を示し、全体の閉じたループ最適化を形成することができない。
Web3 AIが高次元空間を実現することを要求することは、Agentプロトコルが関連するすべての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に等しく、そのモジュール化の本来の目的に反しています。高次元アーキテクチャはエンドツーエンドの統一トレーニングまたは協調最適化を要求し、一方でWeb3 Agentの「モジュールはプラグイン」という考え方は断片化を悪化させ、メンテナンスコストの急増を引き起こし、全体のパフォーマンスが制限されます。
低次元空間は注意メカニズムの精密設計を制限する
高水準のマルチモーダルモデルは、精密な注意機構を設計する必要があります。注意機構は本質的に計算リソースを動的に割り当てる方法であり、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選択的に「焦点を合わせる」ことを可能にします。
しかし、モジュール化されたWeb3 AIは統一された注意スケジューリングを実現するのが難しいです。まず、注意機構は統一されたQuery-Key-Value空間に依存していますが、独立したAPIが返すデータ形式や分布は異なり、相互作用可能なQ/K/Vを形成することができません。次に、Web3 AIは並列処理や多路動的加重の能力が欠けており、注意機構におけるすべての位置またはすべてのモダリティを同時にスコアリングし、統合する精密なスケジューリングをシミュレートすることができません。最後に、Web3 AIモジュールは、自分が呼び出されたときの「独立した」コンテキストしか見ることができず、リアルタイムで共有される中枢コンテキストがないため、モジュール間のグローバルな関連付けや焦点を実現することができません。
特徴融合は浅い静的な接続段階に留まっています
Web2 AIにおいて、特徴融合はアラインメントとアテンションに基づいて、異なるモダリティから処理された特徴ベクトルをさらに組み合わせて、下流タスクで直接使用できるようにするプロセスです。融合手段は、単純な結合や加重和から、複雑なバイリニアプーリング、テンソル分解、さらには動的ルーティング技術にまで及びます。
Web3 AIは、さまざまなAPIを独立したエージェントとしてカプセル化し、それぞれの出力ラベル、数値、またはしきい値アラームをシンプルに組み合わせる離散モジュールの接続方法をより多く採用しています。その後、主な論理または人間が統合的な意思決定を行います。この方法は、統一されたトレーニング目標が欠けており、またモジュール間の勾配の流れもありません。
Web2 AIはすべてのモダリティの特徴を数千次元の高次元空間にマッピングし、融合プロセスにはさまざまな高次相互作用が含まれ、深い複雑なクロスモダリティの関連を捉えることができます。それに対して、Web3 AIの各エージェントの出力はしばしば数個の重要なフィールドや指標しか含まず、特徴の次元が非常に低く、複雑で微細な情報をほとんど表現できません。
AI業界の壁が深まり、Web3 AIは慎重に突破口を探る必要がある
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、大量のデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、複雑なエンジニアリングの実現が必要です。このような全リンク、全スタックのシステム的な作業は、資金、データ、計算能力、人材、さらには組織の協力に対する要求が非常に高く、強力な業界の壁を形成しています。
Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術で発展する必要があり、エッジシーンで小規模に試水し、基盤が堅固であることを確認した後、コアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの核心は分散化にあり、その進化の道筋は高い並行性、低い結合、および異種コンピューティング能力の互換性として現れます。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシーンでより優位性を持ち、軽量構造、並行化が容易で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、現在のWeb2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりで、これは主要企業の競争の初期段階です。Web3 AIは、Web2 AIの利益がほとんど消失し、痛点が残るのを待たなければならず、それが切り込む機会です。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは、周辺から切り込むことができるか、小さなシーンで製品を継続的に更新できるか、絶えず変化する市場の需要に適応できるだけの柔軟性を持っているかを慎重に見極める必要があります。これらの条件を満たすことで、Web3 AIプロジェクトは将来の市場で足場を固める可能性があります。