Web3 AI 的未來在於策略性迂回

英偉達股價再創新高，多模態模型的進步加深了 Web2 AI 的技術壁壘。從語義對齊到視覺理解，從高維嵌入到特徵融合，復雜模型正以前所未有的速度整合各種模態的表達方式，構建出一個愈發封閉的 AI 高地。美股市場反應積極，無論是幣股還是 AI 股，都呈現出小牛行情。然而，這股熱潮與加密貨幣領域幾乎毫無關聯。

近期 Web3 AI 在 Agent 方向的嘗試方向性存在問題。試圖用去中心化結構拼裝 Web2 式的多模態模塊化系統，實際上是一種技術和思維的雙重錯位。在模塊耦合性強、特徵分布不穩定、算力需求集中的今天，多模態模塊化在 Web3 中難以立足。Web3 AI 的未來不在模仿，而在策略性迂回。

Web3 AI 基於扁平化的多模態模型，語義無法對齊導致性能低下

現代 Web2 AI 的多模態系統中，"語義對齊"指將不同模態的信息映射到同一語義空間，使模型能理解並比較這些信號背後的含義。只有實現高維嵌入空間，將工作流分成不同模塊才有意義。但在 Web3 Agent 協議中，無法實現高維嵌入，因爲模塊化是 Web3 AI 的誤區。

高維嵌入空間可以容納多樣、交織的語義特徵，讓它們在各自的語義維度上有更清晰的位置。當語義無法對齊時，低維空間中不同信號相互"擠壓"，導致模型性能下降，策略生成難以捕捉細微差異，跨模塊協同變得困難，系統難以應對復雜市場場景。

Web3 AI 或 Agent 協議難以實現高維嵌入空間。多數 Web3 Agent 只是封裝現成 API，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。要求 Web3 AI 實現高維空間，等同於要求 Agent 協議自行開發所有涉及的 API 接口，這與其模塊化初衷相悖。

低維度空間中，注意力機制無法被精密設計

高水平的多模態模型需要精密的注意力機制。注意力機制是動態分配計算資源的方式，讓模型在處理某一模態輸入時，有選擇地"聚焦"到最相關部分。注意力機制發揮作用的前提是多模態具備高維度。

Web2 AI 在設計注意力機制時，核心思想是在處理序列時，模型給每個元素動態分配"注意力權重"，讓它聚焦最相關信息。Query-Key-Value 是確定關鍵信息的機制，幫助在維度空間中檢索所需內容。

基於模塊化的 Web3 AI 難以實現統一的注意力調度。注意力機制依賴統一的 Query-Key-Value 空間，而獨立 API 返回不同格式、分布的數據，無法形成可交互的 Q/K/V。多頭注意力允許同時並行關注不同信息源，而獨立 API 常常是線性調用，缺少並行、多路動態加權能力。

離散型的模塊化拼湊，導致特徵融合停留在淺顯的靜態拼接

"特徵融合"是在對齊和注意力基礎上，將不同模態處理後得到的特徵向量進行進一步組合。Web3 AI 停留在最簡單的拼接階段，因爲動態特徵融合的前提是高維空間以及精密的注意力機制。

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一起協同優化。Web3 AI 則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。

Web2 AI 將所有模態特徵映射到高維空間，融合過程包括多種高階交互操作。Web3 AI 的各 Agent 輸出維度極低，難以表達復雜的跨模態關聯。Web2 AI 形成閉環優化，而 Web3 AI 多依賴人工或外部流程評估調參，缺少自動化的端到端反饋。

AI 行業壁壘加深，但痛點尚未出現

Web2 AI 的多模態系統是龐大的工程項目，需要海量數據、大量算力、先進技術和復雜工程實現。這構成了強大的行業壁壘，也造就了領先團隊的核心競爭力。

Web3 AI 應該採取"農村包圍城市"的戰術發展，在邊緣場景小規模試水，待基礎牢固後再等待核心場景出現。Web3 AI 的優勢在於去中心化、高並行、低耦合及異構算力兼容性，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。

當前 Web2 AI 的壁壘剛開始形成，是頭部企業競爭的早期階段。Web3 AI 的機會可能在 Web2 AI 紅利消失後出現。在此之前，Web3 AI 項目需要謹慎選擇切入點，關注是否能從邊緣場景切入、是否能在小應用場景中不斷迭代，以及是否具備足夠的靈活性應對變化。