Web3 AIの課題と今後の方向性

最近、Web2 AI分野の大手企業がマルチモーダルモデルにおいて顕著な進展を遂げ、技術的な優位性をさらに強化しています。この複雑なモデルは、かつてない速度でさまざまなモダリティの表現方法を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。一方で、Web3 AIの発展方向は偏差が生じているようで、特にエージェントの方向性における試みが見受けられます。

Web3 AI が現在直面している主な課題は次のとおりです：

1. セマンティックアラインメントの難しさ：統一された高次元埋め込み空間が欠如しているため、Web3 AIは異なるモダリティ間のセマンティックアラインメントを実現することが難しく、性能が低下します。

2. 注意力メカニズムの制限：低次元空間は精密な注意メカニズムの設計と実装を制限し、モデルのパフォーマンスに影響を与えます。

3. 特徴融合は浅薄：モジュール化された組み合わせの方法により、特徴融合は静的な接続段階に留まり、深い相互作用を実現できません。

4. 技術的障壁が深まる：Web2のAI巨頭は、データ、計算能力、そして人材などの面での優位性がますます高い業界の障壁を形成している。

しかし、Web3 AIの未来は暗いものではありません。"都市を包囲する田舎"の戦略を採用し、周辺のシーンから切り込むべきです。

1. 軽量構造に焦点を当てる：LoRA微調整、行動整合などの後訓練タスクなど、エッジコンピューティングなどのシーンに適しています。

2. 分散型の利点を活かす：高い並行性、低い結合性、異種計算力の互換性を利用して、クラウドソーシングデータのトレーニングやアノテーションなどの分野で機会を探る。

3. フレキシブルなイテレーション：小型の基礎モデルのトレーニング、エッジデバイスとの協調トレーニングなど、迅速にイテレーションできる方向を選択します。

4. チャンスを待つ：Web2 AIの進展を注意深く見守り、その恩恵が失われ、痛点が明らかになった時に、関連分野に適時参入する。

このプロセスでは、Web3 AIプロジェクトは柔軟性を保ち、市場の変化に迅速に方向を調整できる必要があります。このような適応能力を持つプロジェクトだけが、将来のAI競争で地位を占める可能性があります。