Web2 AI技術進步加深壁壘，Web3 AI需謹慎尋找突破口

英偉達股價再創新高，多模態模型的進步加深了Web2 AI的技術壁壘。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。美股市場也用實際行動予以回應，AI相關股票走出一波小牛行情。

然而，這股熱潮與加密貨幣領域幾乎沒有關聯。近期Web3 AI的嘗試，特別是Agent方向的探索，方向似乎存在偏差：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中難以立足。

Web3 AI的未來不在於模仿，而在於策略性迂回。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。

Web3 AI難以實現有效的語義對齊

在現代Web2 AI多模態系統中，"語義對齊"指將不同模態的信息映射到同一語義空間，使模型能理解並比較這些原本形式迥異的信號背後的內在含義。只有在實現高維嵌入空間的前提下，將工作流分成不同模塊才有降本增效的意義。

然而，Web3 Agent協議難以實現高維嵌入。多數Web3 Agent只是將現成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、多層次地交互，只能走線性流水線，表現出單一功能，無法形成整體閉環優化。

要求Web3 AI實現高維空間，變相等於要求Agent協議自行開發所有涉及的API接口，這與其模塊化的初衷背道而馳。高維度架構要求端到端的統一訓練或協同優化，而Web3 Agent的"模塊即插件"思路反而加劇了碎片化，造成維護成本飆升，整體性能受限。

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設計精密的注意力機制。注意力機制本質上是一種動態分配計算資源的方式，能讓模型在處理某一模態輸入時，有選擇地"聚焦"到最相關的部分。

然而，基於模塊化的Web3 AI難以實現統一的注意力調度。首先，注意力機制依賴於統一的Query-Key-Value空間，而獨立API返回的數據格式和分布各不相同，無法形成可交互的Q/K/V。其次，Web3 AI缺少並行、多路動態加權的能力，無法模擬注意力機制中那種同時對所有位置或所有模態打分、再綜合的精細調度。最後，Web3 AI模塊只能看到自己被調用時"獨立的"上下文，彼此之間沒有實時共享的中樞上下文，也就無法實現跨模塊的全局關聯和聚焦。

特徵融合停留在淺顯的靜態拼接階段

在Web2 AI中，特徵融合是在對齊和注意力的基礎上，將不同模態處理後得到的特徵向量進行進一步組合，以供下遊任務直接使用。融合手段可以從簡單的拼接、加權求和，到復雜的雙線性池化、張量分解甚至動態路由技術。

Web3 AI則更多採用離散模塊拼接的做法，將各類API封裝爲獨立Agent，再把它們各自輸出的標籤、數值或閾值報警簡單拼湊，由主線邏輯或人工進行綜合決策。這種方式既缺乏統一的訓練目標，也沒有跨模塊的梯度流動。

Web2 AI將所有模態特徵映射到數千維的高維空間，融合過程包括多種高階交互操作，能夠捕捉深層次、復雜的跨模態關聯。相比之下，Web3 AI的各Agent輸出往往僅含幾個關鍵字段或指標，特徵維度極低，幾乎無法表達復雜的細膩信息。

AI行業壁壘加深，Web3 AI需謹慎尋找突破口

Web2 AI的多模態系統是一個極其龐大的工程項目，需要海量數據、強大算力、先進算法和復雜工程實現。這樣全鏈路、全棧式的系統性工作，對資金、數據、算力、人才乃至組織協同的要求都極高，構成了極強的行業壁壘。

Web3 AI需要以"農村包圍城市"的戰術去發展，在邊緣場景小規模試水，確保基礎牢固後，再等待核心場景的出現。Web3 AI的核心在於去中心化，其演進路徑體現爲高並行、低耦合及異構算力的兼容性。這使得Web3 AI在邊緣計算等場景中更具優勢，適用於輕量化結構、易並行且可激勵的任務。

然而，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紅利消失殆盡，留下痛點時才是切入的機會。在此之前，Web3 AI項目需要仔細辨別是否能從邊緣切入，是否能在小場景中不斷迭代更新產品，是否具有足夠的靈活性以適應不斷變化的市場需求。只有滿足這些條件，Web3 AI項目才有可能在未來的市場中站穩腳跟。