Web2 AI的技术壁垒与Web3 AI的发展方向

随着多模态模型的进步，Web2 AI领域的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。

然而，Web3 AI在近期的发展尤其是Agent方向的尝试，似乎并未找到正确的方向。试图用去中心化结构去拼装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里很难立足。

Web3 AI基于扁平化的多模态模型，难以实现语义对齐，导致性能低下。高维嵌入空间是实现语义对齐的关键，但Web3 Agent协议难以实现这一点。多数Web3 Agent只是把现成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。

在低维度空间中，注意力机制也无法被精密设计。Web2 AI的注意力机制依赖于统一的Query-Key-Value空间，而独立API返回的不同格式数据难以形成可交互的Q/K/V。此外，API模式下模块间缺乏实时共享的中枢上下文，无法实现跨模块的全局关联和聚焦。

由于缺乏高维空间和精密的注意力机制，Web3 AI的特征融合往往停留在浅显的静态拼接阶段。相比之下，Web2 AI能够在高维空间中实现动态特征融合，捕捉深层次、复杂的跨模态关联。

尽管AI行业的壁垒正在加深，但目前Web2 AI的痛点尚未显现。Web3 AI应该采取"农村包围城市"的战术，在边缘场景小规模试水。适合Web3 AI的场景包括轻量化结构、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。

未来，Web3 AI项目需要具备足够的灵活性，能够在不同场景间快速转换。只有当Web2 AI的红利消失殆尽，它遗留下来的痛点才可能成为Web3 AI真正的机会。在此之前，Web3 AI领域的参与者需要谨慎辨别项目，关注那些能够从边缘切入、不断迭代、灵活应对的协议。