Web3 AI開発の課題と機会

人工知能技術の絶え間ない進歩に伴い、Web2 AIはマルチモーダルモデル、セマンティックアライメント、特徴融合などの分野で顕著な成果を上げています。しかし、これらの進展は技術的障壁を深め、Web3 AIが模倣し追いかける際に多くの困難に直面しています。

Web3 AIが現在採用しているモジュラーアプローチには多くの制限があります。まず、統一された高次元埋め込み空間が欠如しているため、各モジュール間で効果的な意味的整合が実現しにくいです。次に、注意メカニズムは低次元空間で精密に設計できないため、情報処理効率が低下します。最後に、特徴融合はしばしば単純な静的結合の段階にとどまり、複雑なクロスモーダル関連を捉えることができません。

それにもかかわらず、Web3 AI には独自の利点があります。非中央集権的な特性により、高い並行性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性において可能性を秘めています。将来的には、エッジコンピューティング、軽量タスク、データのクラウドソーシングなどの分野で突破口を見つけるかもしれません。

しかし、現在のWeb2 AIの技術的利益はまだ始まったばかりであり、Web3 AIが真の突破を実現するにはまだ時間が必要です。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を包囲する」戦略を採用し、周辺のシーンから切り込み、小規模なアプリケーションで経験を繰り返し蓄積する必要があります。

重要なのは、適切な切り口を選び、変化する技術の状況に適応する柔軟性を保ち、基盤がしっかりしていることを前提にコアシーンの機会が現れるのを忍耐強く待つことです。そうすることで、Web3 AIは将来のAIエコシステムの中で一席を占めることができるのです。