Web3人工智能的發展方向與挑戰

英偉達近期股價再創新高,顯示了市場對多模態人工智能發展前景的看好。與此同時,Web3領域的人工智能嘗試卻未能引起多大關注。這主要是因爲目前Web3 AI在技術路線上存在一些誤區,難以與快速發展的Web2 AI相抗衡。

Web3 AI目前主要採用模塊化的設計思路,試圖通過組合不同功能模塊來構建復雜系統。然而這種方法在處理高維語義對齊、注意力機制和特徵融合等關鍵問題上存在先天不足。

首先,Web3 AI難以實現高維語義空間。Web2 AI通過端到端訓練,可以將不同模態的信息映射到同一高維空間,實現語義對齊。而Web3 AI的模塊化架構難以支持這種統一表示。

其次,注意力機制在Web3 AI中難以發揮作用。精密的注意力機制需要在高維空間中動態分配計算資源,而Web3 AI的低維模塊化結構無法支持這種復雜操作。

最後,Web3 AI的特徵融合停留在簡單拼接階段。Web2 AI可以在高維空間中實現復雜的特徵交互,而Web3 AI只能進行淺層的特徵組合。

當前Web2 AI正在構建起越來越高的技術壁壘,Web3 AI難以在短期內實現突破。未來Web3 AI可能需要採取"農村包圍城市"的策略,從邊緣場景切入,逐步積累經驗。可以考慮輕量級模型微調、邊緣計算等低門檻應用作爲切入點。

總的來說,Web3 AI目前還難以在復雜AI任務上與Web2 AI抗衡。但通過合理定位和策略選擇,Web3 AI仍有發展空間。未來隨着技術演進,Web2 AI可能會出現新的痛點,那時將是Web3 AI尋求突破的機會。