Web2 AI技术壁垒加深，Web3 AI需寻找差异化突破口

近期，多模态模型的进化并未对主流AI公司造成冲击，反而进一步巩固了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。这股热潮与加密货币领域几乎毫无关联。

Web3 AI近期在Agent方向的尝试似乎方向有误。试图用去中心化结构拼装Web2式的多模态模块化系统，实际上是一种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今天，多模态模块化在Web3环境中难以立足。

Web3 AI的未来不应盲目模仿，而应采取策略性迂回。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需要另辟蹊径，寻找差异化的突破口。

Web3 AI难以实现高维语义对齐

在现代Web2 AI的多模态系统中，"语义对齐"是将不同模态信息映射到同一语义空间的关键技术。这需要高维嵌入空间作为前提，才能实现跨模态的语义理解和比较。

然而，Web3 Agent协议难以实现高维嵌入。多数Web3 Agent仅是将现有API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、多层次地交互，只能按线性流程处理，难以形成整体闭环优化。

要实现具有行业壁垒的全链路智能体，需要从端到端的联合建模、跨模块的统一嵌入，以及协同训练与部署的系统化工程入手。但当前市场并无此类需求，自然也缺乏相应的痛点。

低维空间限制了注意力机制的精密设计

高水平的多模态模型需要精密设计的注意力机制。这种机制能让模型在处理输入时，动态地聚焦到最相关的部分。然而，注意力机制发挥作用的前提是多模态具备高维度表示。

Web2 AI在设计注意力机制时，采用了Query-Key-Value等复杂架构，实现了高效而精准的信息聚焦。相比之下，基于模块化的Web3 AI难以实现统一的注意力调度。各独立API返回的数据格式和分布各异，缺乏统一的嵌入层，无法形成可交互的Q/K/V空间。

此外，Web3 AI的模块化架构也难以实现并行的多头注意力和基于全局上下文的动态权重分配。这些局限性使得Web3 AI在处理复杂多模态任务时难以达到Web2 AI的性能水平。

特征融合停留在浅层静态拼接

在Web2 AI中，特征融合是在对齐和注意力的基础上，将不同模态处理后的特征向量进行深度组合。然而，Web3 AI由于缺乏高维表示和精密注意力机制，其特征融合往往停留在最简单的拼接阶段。

Web2 AI倾向于端到端联合训练，在同一高维空间中处理多模态特征，通过注意力层和融合层与下游任务协同优化。相比之下，Web3 AI多采用离散模块拼接，将各类API封装为独立Agent，简单组合它们的输出，缺乏统一的训练目标和跨模块梯度流动。

此外，Web2 AI能够利用注意力机制动态调整融合策略，而Web3 AI往往使用固定权重或简单规则。在特征维度和交互复杂度上，Web3 AI也难以与映射到高维空间的Web2 AI相比。这些差距导致Web3 AI在处理复杂的跨模态任务时表现不佳。

AI行业壁垒加深，但机会尚未显现

Web2 AI的多模态系统是一个庞大的工程项目，需要海量数据、强大算力、先进算法和复杂工程实现。这构成了极强的行业壁垒，也造就了少数领先团队的核心竞争力。

然而，Web3 AI不应盲目追随。它应该专注于去中心化的优势，在边缘计算等场景中寻找机会。适合Web3 AI的任务包括轻量化结构、易并行且可激励的任务，如LoRA微调、行为对齐的后训练、众包数据处理、小型基础模型训练等。

当前，Web2 AI的壁垒才刚开始形成，这是头部企业竞争的早期阶段。Web3 AI需要等待Web2 AI红利消退后遗留的痛点，才能找到真正的切入机会。在此之前，Web3 AI应该谨慎选择切入点，采取"农村包围城市"的策略，从边缘场景积累经验，保持灵活性以应对不断变化的市场需求。