Web3 AI的发展困境与未来方向

随着多模态模型的快速进化，Web2 AI技术壁垒正在不断加深。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。与此同时，Crypto领域的Web3 AI尝试，特别是近期Agent方向的探索，却面临着方向性的偏差。

Web3 AI基于扁平化的多模态模型设计，导致语义无法有效对齐，性能严重受限。在低维度空间中，注意力机制也无法得到精密设计和充分发挥。此外，离散型的模块化拼凑方式，使得特征融合停留在浅显的静态拼接阶段。这些问题共同造成了Web3 AI在实际应用中难以实现预期效果。

然而，Web3 AI的未来并非一片黯淡。其核心优势在于去中心化，演进路径体现为高并行、低耦合及异构算力的兼容性。这使得Web3 AI在边缘计算等场景中更具潜力，适用于轻量化结构、易并行且可激励的任务。例如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。

要在AI领域取得突破，Web3 AI需要采取"农村包围城市"的战术策略：

1. 从边缘切入，先在力量薄弱、市场扎根场景少的小市场站稳脚跟，逐步积累资源和经验。

2. 点面结合、环形推进，在足够小的应用场景里不断迭代更新产品。

3. 保持灵活机动，对不同场景可以快速调整，在各个"农村"之间灵活移动，以最快速度向目标"城市"靠拢。

4. 避免过度依赖基础设施或构建庞大的网络架构，保持轻量化和灵活性。

未来，随着Web2 AI的壁垒进一步加深，可能会出现新的痛点和机会。Web3 AI需要在此之前做好充分准备，在合适的时机切入适当的场景，逐步实现从边缘到核心的突破。只有通过长期积累和战略性布局，Web3 AI才能在未来的AI生态中占据一席之地。