Web2 AI行業壁壘加深，Web3 AI需謹慎布局

近期，英偉達股價再創新高，多模態模型的進步加深了Web2 AI的技術優勢。從語義對齊到視覺理解，從高維嵌入到特徵融合，復雜模型正以驚人速度整合各種模態表達方式，構建出一個日益封閉的AI高地。

然而，這股熱潮與加密貨幣領域幾乎毫無關聯。Web3 AI近期在Agent方向的嘗試，方向性存在較大偏差：試圖用去中心化結構拼裝Web2式的多模態模塊化系統，實際上是技術和思維的雙重錯位。在模塊耦合性極強、特徵分布高度不穩定、算力需求日益集中的當下，多模態模塊化在Web3環境中難以立足。

Web3 AI的未來發展不應局限於模仿，而是需要採取策略性迂回。從高維空間的語義對齊，到注意力機制中的信息瓶頸，再到異構算力下的特徵對齊，Web3 AI需要重新思考其發展路徑。

目前，Web3 AI在實現高維嵌入空間方面存在巨大挑戰。多數Web3 Agent協議僅是將現成API各自封裝成獨立模塊，缺乏統一的中樞嵌入空間和跨模塊注意力機制。這導致信息無法在模塊間多角度、多層次交互，只能走線性流水線，難以形成整體閉環優化。

低維度空間中，注意力機制也無法精密設計。Web3 AI的模塊化特性使其難以實現統一的注意力調度，缺乏共同的向量表示、並行加權與聚合能力。這極大限制了系統的性能上限。

在特徵融合方面，Web3 AI目前停留在簡單的靜態拼接階段。由於缺乏高維空間和精密注意力機制作爲基礎，Web3 AI難以實現動態特徵融合，無法捕捉復雜的跨模態關聯。

盡管AI行業壁壘正在加深，但Web3 AI的機會點尚未完全顯現。Web3 AI應該採取"農村包圍城市"的戰術，從邊緣場景小規模試水。適合切入的領域包括邊緣計算、輕量化結構、易並行且可激勵的任務，如LoRA微調、行爲對齊的後訓練任務、衆包數據訓練與標注、小型基礎模型訓練，以及邊緣設備協同訓練等。

在Web2 AI紅利消失殆盡、遺留痛點凸顯之前，Web3 AI項目需謹慎選擇切入點。理想的項目應具備以下特徵：能從邊緣切入，在小場景中站穩腳跟；能在特定應用場景中不斷迭代更新產品；具備充分靈活性，可根據不同場景快速調整。過於依賴基礎設施或網路架構過於龐大的項目可能面臨被淘汰的風險。