Web3 AI 的未来在于策略性迂回

英伟达股价再创新高，多模态模型的进步加深了 Web2 AI 的技术壁垒。从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，复杂模型正以前所未有的速度整合各种模态的表达方式，构建出一个愈发封闭的 AI 高地。美股市场反应积极，无论是币股还是 AI 股，都呈现出小牛行情。然而，这股热潮与加密货币领域几乎毫无关联。

近期 Web3 AI 在 Agent 方向的尝试方向性存在问题。试图用去中心化结构拼装 Web2 式的多模态模块化系统，实际上是一种技术和思维的双重错位。在模块耦合性强、特征分布不稳定、算力需求集中的今天，多模态模块化在 Web3 中难以立足。Web3 AI 的未来不在模仿，而在策略性迂回。

Web3 AI 基于扁平化的多模态模型，语义无法对齐导致性能低下

现代 Web2 AI 的多模态系统中，"语义对齐"指将不同模态的信息映射到同一语义空间，使模型能理解并比较这些信号背后的含义。只有实现高维嵌入空间，将工作流分成不同模块才有意义。但在 Web3 Agent 协议中，无法实现高维嵌入，因为模块化是 Web3 AI 的误区。

高维嵌入空间可以容纳多样、交织的语义特征，让它们在各自的语义维度上有更清晰的位置。当语义无法对齐时，低维空间中不同信号相互"挤压"，导致模型性能下降，策略生成难以捕捉细微差异，跨模块协同变得困难，系统难以应对复杂市场场景。

Web3 AI 或 Agent 协议难以实现高维嵌入空间。多数 Web3 Agent 只是封装现成 API，缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制。要求 Web3 AI 实现高维空间，等同于要求 Agent 协议自行开发所有涉及的 API 接口，这与其模块化初衷相悖。

低维度空间中，注意力机制无法被精密设计

高水平的多模态模型需要精密的注意力机制。注意力机制是动态分配计算资源的方式，让模型在处理某一模态输入时，有选择地"聚焦"到最相关部分。注意力机制发挥作用的前提是多模态具备高维度。

Web2 AI 在设计注意力机制时，核心思想是在处理序列时，模型给每个元素动态分配"注意力权重"，让它聚焦最相关信息。Query-Key-Value 是确定关键信息的机制，帮助在维度空间中检索所需内容。

基于模块化的 Web3 AI 难以实现统一的注意力调度。注意力机制依赖统一的 Query-Key-Value 空间，而独立 API 返回不同格式、分布的数据，无法形成可交互的 Q/K/V。多头注意力允许同时并行关注不同信息源，而独立 API 常常是线性调用，缺少并行、多路动态加权能力。

离散型的模块化拼凑，导致特征融合停留在浅显的静态拼接

"特征融合"是在对齐和注意力基础上，将不同模态处理后得到的特征向量进行进一步组合。Web3 AI 停留在最简单的拼接阶段，因为动态特征融合的前提是高维空间以及精密的注意力机制。

Web2 AI 倾向于端到端联合训练，在同一高维空间中同时处理多模态特征，通过注意力层和融合层与下游任务层一起协同优化。Web3 AI 则多采用离散模块拼接，缺乏统一的训练目标和跨模块梯度流动。

Web2 AI 将所有模态特征映射到高维空间，融合过程包括多种高阶交互操作。Web3 AI 的各 Agent 输出维度极低，难以表达复杂的跨模态关联。Web2 AI 形成闭环优化，而 Web3 AI 多依赖人工或外部流程评估调参，缺少自动化的端到端反馈。

AI 行业壁垒加深，但痛点尚未出现

Web2 AI 的多模态系统是庞大的工程项目，需要海量数据、大量算力、先进技术和复杂工程实现。这构成了强大的行业壁垒，也造就了领先团队的核心竞争力。

Web3 AI 应该采取"农村包围城市"的战术发展，在边缘场景小规模试水，待基础牢固后再等待核心场景出现。Web3 AI 的优势在于去中心化、高并行、低耦合及异构算力兼容性，适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务。

当前 Web2 AI 的壁垒刚开始形成，是头部企业竞争的早期阶段。Web3 AI 的机会可能在 Web2 AI 红利消失后出现。在此之前，Web3 AI 项目需要谨慎选择切入点，关注是否能从边缘场景切入、是否能在小应用场景中不断迭代，以及是否具备足够的灵活性应对变化。