Web3人工智能的发展方向与挑战

英伟达近期股价再创新高,显示了市场对多模态人工智能发展前景的看好。与此同时,Web3领域的人工智能尝试却未能引起多大关注。这主要是因为目前Web3 AI在技术路线上存在一些误区,难以与快速发展的Web2 AI相抗衡。

Web3 AI目前主要采用模块化的设计思路,试图通过组合不同功能模块来构建复杂系统。然而这种方法在处理高维语义对齐、注意力机制和特征融合等关键问题上存在先天不足。

首先,Web3 AI难以实现高维语义空间。Web2 AI通过端到端训练,可以将不同模态的信息映射到同一高维空间,实现语义对齐。而Web3 AI的模块化架构难以支持这种统一表示。

其次,注意力机制在Web3 AI中难以发挥作用。精密的注意力机制需要在高维空间中动态分配计算资源,而Web3 AI的低维模块化结构无法支持这种复杂操作。

最后,Web3 AI的特征融合停留在简单拼接阶段。Web2 AI可以在高维空间中实现复杂的特征交互,而Web3 AI只能进行浅层的特征组合。

当前Web2 AI正在构建起越来越高的技术壁垒,Web3 AI难以在短期内实现突破。未来Web3 AI可能需要采取"农村包围城市"的策略,从边缘场景切入,逐步积累经验。可以考虑轻量级模型微调、边缘计算等低门槛应用作为切入点。

总的来说,Web3 AI目前还难以在复杂AI任务上与Web2 AI抗衡。但通过合理定位和策略选择,Web3 AI仍有发展空间。未来随着技术演进,Web2 AI可能会出现新的痛点,那时将是Web3 AI寻求突破的机会。