Web2 AI技術壁壘加深，Web3 AI需尋找差異化突破口

近期，多模態模型的進化並未對主流AI公司造成衝擊，反而進一步鞏固了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，復雜模型正以前所未有的速度整合各種模態的表達方式，構建出一個愈發封閉的AI高地。這股熱潮與加密貨幣領域幾乎毫無關聯。

Web3 AI近期在Agent方向的嘗試似乎方向有誤。試圖用去中心化結構拼裝Web2式的多模態模塊化系統，實際上是一種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今天，多模態模塊化在Web3環境中難以立足。

Web3 AI的未來不應盲目模仿，而應採取策略性迂回。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需要另闢蹊徑，尋找差異化的突破口。

Web3 AI難以實現高維語義對齊

在現代Web2 AI的多模態系統中，"語義對齊"是將不同模態信息映射到同一語義空間的關鍵技術。這需要高維嵌入空間作爲前提，才能實現跨模態的語義理解和比較。

然而，Web3 Agent協議難以實現高維嵌入。多數Web3 Agent僅是將現有API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、多層次地交互，只能按線性流程處理，難以形成整體閉環優化。

要實現具有行業壁壘的全鏈路智能體，需要從端到端的聯合建模、跨模塊的統一嵌入，以及協同訓練與部署的系統化工程入手。但當前市場並無此類需求，自然也缺乏相應的痛點。

低維空間限制了注意力機制的精密設計

高水平的多模態模型需要精密設計的注意力機制。這種機制能讓模型在處理輸入時，動態地聚焦到最相關的部分。然而，注意力機制發揮作用的前提是多模態具備高維度表示。

Web2 AI在設計注意力機制時，採用了Query-Key-Value等復雜架構，實現了高效而精準的信息聚焦。相比之下，基於模塊化的Web3 AI難以實現統一的注意力調度。各獨立API返回的數據格式和分布各異，缺乏統一的嵌入層，無法形成可交互的Q/K/V空間。

此外，Web3 AI的模塊化架構也難以實現並行的多頭注意力和基於全局上下文的動態權重分配。這些局限性使得Web3 AI在處理復雜多模態任務時難以達到Web2 AI的性能水平。

特徵融合停留在淺層靜態拼接

在Web2 AI中，特徵融合是在對齊和注意力的基礎上，將不同模態處理後的特徵向量進行深度組合。然而，Web3 AI由於缺乏高維表示和精密注意力機制，其特徵融合往往停留在最簡單的拼接階段。

Web2 AI傾向於端到端聯合訓練，在同一高維空間中處理多模態特徵，通過注意力層和融合層與下遊任務協同優化。相比之下，Web3 AI多採用離散模塊拼接，將各類API封裝爲獨立Agent，簡單組合它們的輸出，缺乏統一的訓練目標和跨模塊梯度流動。

此外，Web2 AI能夠利用注意力機制動態調整融合策略，而Web3 AI往往使用固定權重或簡單規則。在特徵維度和交互復雜度上，Web3 AI也難以與映射到高維空間的Web2 AI相比。這些差距導致Web3 AI在處理復雜的跨模態任務時表現不佳。

AI行業壁壘加深，但機會尚未顯現

Web2 AI的多模態系統是一個龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力、先進算法和復雜工程實現。這構成了極強的行業壁壘，也造就了少數領先團隊的核心競爭力。

然而，Web3 AI不應盲目追隨。它應該專注於去中心化的優勢，在邊緣計算等場景中尋找機會。適合Web3 AI的任務包括輕量化結構、易並行且可激勵的任務，如LoRA微調、行爲對齊的後訓練、衆包數據處理、小型基礎模型訓練等。

當前，Web2 AI的壁壘才剛開始形成，這是頭部企業競爭的早期階段。Web3 AI需要等待Web2 AI紅利消退後遺留的痛點，才能找到真正的切入機會。在此之前，Web3 AI應該謹慎選擇切入點，採取"農村包圍城市"的策略，從邊緣場景積累經驗，保持靈活性以應對不斷變化的市場需求。