Web2 AI行业壁垒加深，Web3 AI需谨慎布局

近期，英伟达股价再创新高，多模态模型的进步加深了Web2 AI的技术优势。从语义对齐到视觉理解，从高维嵌入到特征融合，复杂模型正以惊人速度整合各种模态表达方式，构建出一个日益封闭的AI高地。

然而，这股热潮与加密货币领域几乎毫无关联。Web3 AI近期在Agent方向的尝试，方向性存在较大偏差：试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统，实际上是技术和思维的双重错位。在模块耦合性极强、特征分布高度不稳定、算力需求日益集中的当下，多模态模块化在Web3环境中难以立足。

Web3 AI的未来发展不应局限于模仿，而是需要采取策略性迂回。从高维空间的语义对齐，到注意力机制中的信息瓶颈，再到异构算力下的特征对齐，Web3 AI需要重新思考其发展路径。

目前，Web3 AI在实现高维嵌入空间方面存在巨大挑战。多数Web3 Agent协议仅是将现成API各自封装成独立模块，缺乏统一的中枢嵌入空间和跨模块注意力机制。这导致信息无法在模块间多角度、多层次交互，只能走线性流水线，难以形成整体闭环优化。

低维度空间中，注意力机制也无法精密设计。Web3 AI的模块化特性使其难以实现统一的注意力调度，缺乏共同的向量表示、并行加权与聚合能力。这极大限制了系统的性能上限。

在特征融合方面，Web3 AI目前停留在简单的静态拼接阶段。由于缺乏高维空间和精密注意力机制作为基础，Web3 AI难以实现动态特征融合，无法捕捉复杂的跨模态关联。

尽管AI行业壁垒正在加深，但Web3 AI的机会点尚未完全显现。Web3 AI应该采取"农村包围城市"的战术，从边缘场景小规模试水。适合切入的领域包括边缘计算、轻量化结构、易并行且可激励的任务，如LoRA微调、行为对齐的后训练任务、众包数据训练与标注、小型基础模型训练，以及边缘设备协同训练等。

在Web2 AI红利消失殆尽、遗留痛点凸显之前，Web3 AI项目需谨慎选择切入点。理想的项目应具备以下特征：能从边缘切入，在小场景中站稳脚跟；能在特定应用场景中不断迭代更新产品；具备充分灵活性，可根据不同场景快速调整。过于依赖基础设施或网络架构过于庞大的项目可能面临被淘汰的风险。