Web3 AIの未来は戦略的な迂回路にある

エヌビディアの株価が再び最高値を更新し、マルチ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、複雑なモデルがこれまでにない速度でさまざまなモダリティの表現を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。米国株式市場は好反応を示し、暗号株やAI株に関係なく、小さな牛市が見られます。しかし、この熱潮は暗号通貨分野とはほとんど関係ありません。

最近のWeb3 AIは、エージェントの方向性に問題があります。去中心化の構造を使って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二重のミスマッチです。モジュールの結合性が強く、特徴分布が不安定で、計算能力の需要が集中している今日、Web3におけるマルチモーダルモジュラーは立ち行きません。Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。

Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、セマンティクスの不一致がパフォーマンスの低下を引き起こします。

現代のWeb2 AIの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、異なるモーダルの情報を同一のセマンティック空間にマッピングし、モデルがこれらの信号の背後にある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し、ワークフローを異なるモジュールに分割することにのみ意義があります。しかし、Web3エージェントプロトコルでは、高次元埋め込みを実現することができません。なぜなら、モジュール化はWeb3 AIの誤解であるからです。

高次元埋め込み空間は、多様で交差する意味的特徴を収容でき、各自の意味次元でより明確な位置を持つことができます。意味が整合しない場合、低次元空間内の異なる信号が互いに「押し合い」モデルの性能が低下し、戦略生成が微細な差異を捉えることが困難になり、モジュール間の協調が難しくなり、システムは複雑な市場シナリオに対応できなくなります。

Web3 AI またはエージェントプロトコルは、高次元埋め込み空間を実現することが困難です。ほとんどの Web3 エージェントは、既存の API をラップしたものであり、統一された中心埋め込み空間やクロスモジュール注意機構が欠けています。Web3 AI に高次元空間を実現させることは、エージェントプロトコルに関与するすべての API インターフェースを自ら開発させることを要求することと同じであり、これはそのモジュール化の本来の意図に反します。

低次元空間では、注意機構を精密に設計することはできません

高水準のマルチモーダルモデルには、精密な注意メカニズムが必要です。注意メカニズムは、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「焦点」を当てることを可能にします。注意メカニズムが機能する前提は、マルチモーダルが高次元であることです。

Web2 AI の注意メカニズム設計における核心的な考え方は、シーケンスを処理する際にモデルが各要素に動的に "アテンションウェイト" を割り当て、最も関連性の高い情報に焦点を合わせることです。Query-Key-Value は重要な情報を特定するメカニズムであり、次元空間内で必要なコンテンツを検索するのに役立ちます。

モジュール化されたWeb3 AIでは、統一された注意スケジューリングの実現が難しいです。注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存していますが、独立したAPIは異なる形式や分布のデータを返すため、相互作用可能なQ/K/Vを形成することができません。マルチヘッド注意は、異なる情報源に同時に並行して注意を向けることを可能にしますが、独立したAPIはしばしば線形呼び出しであり、並行性や複数の動的加重能力が欠けています。

離散型のモジュール化の組み合わせにより、特徴の融合は浅い静的な結合に留まる

"特徴融合"は、アライ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ることです。Web3 AIは最も単純な連結段階に留まっています。なぜなら、動的特徴融合の前提は高次元空間と精密なアテンションメカニズムだからです。

Web2 AI はエンドツーエンドの共同トレーニングを好み、同じ高次元空間でマルチモーダル特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調最適化します。Web3 AI は離散モジュールの接続を多く採用し、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。

Web2 AIはすべてのモーダル特徴を高次元空間にマッピングし、統合プロセスにはさまざまな高次の相互作用操作が含まれます。Web3 AIの各エージェントの出力次元は非常に低く、複雑なクロスモーダル関連を表現するのが難しいです。Web2 AIはクローズドループ最適化を形成しますが、Web3 AIは多くの場合、手動または外部プロセスによる評価や調整に依存し、自動化されたエンドツーエンドのフィードバックが欠けています。

AI産業の壁が深まっているが、痛点はまだ現れていない

Web2 AIの多モーダルシステムは膨大なエンジニアリングプロジェクトであり、膨大なデータ、大量の計算能力、先進技術、複雑なエンジニアリングの実現が必要です。これが強力な業界の壁を構成し、リーディングチームのコアコンピタンスを生み出します。

Web3 AIは「農村包囲都市」の戦術を採用し、エッジシーンで小規模な試験を行い、基盤が固まった後にコアシーンの出現を待つべきです。Web3 AIの利点は、分散化、高並列、低結合、および異種計算力の互換性にあり、軽量構造、並列化が容易でインセンティブを与えるタスクに適しています。

現在、Web2 AI の壁が形成され始めており、これは主要企業の競争の初期段階です。Web3 AI の機会は、Web2 AI の恩恵が消えた後に現れる可能性があります。それまでの間、Web3 AI プロジェクトは慎重に切り口を選び、周辺シーンからの参入が可能か、小規模なアプリケーションシーンでの継続的なイテレーションができるか、そして変化に対応するための十分な柔軟性を持っているかに注目する必要があります。