Web3 AI 面臨的挑戰與未來發展方向

近期，Web2 AI 領域的巨頭公司在多模態模型方面取得了顯著進展，進一步鞏固了其技術優勢。這種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。與此同時，Web3 AI 的發展方向似乎出現了偏差，特別是在 Agent 方向的嘗試上。

Web3 AI 目前面臨的主要挑戰包括：

1. 語義對齊困難：由於缺乏統一的高維嵌入空間，Web3 AI 難以實現不同模態間的語義對齊，導致性能低下。

2. 注意力機制受限：低維度空間限制了精密注意力機制的設計和實現，影響了模型的表現。

3. 特徵融合淺顯：模塊化拼湊的方式使得特徵融合停留在靜態拼接階段，無法實現深度交互。

4. 技術壁壘加深：Web2 AI 巨頭在數據、算力和人才等方面的優勢正在形成越來越高的行業壁壘。

然而，Web3 AI 的未來並非一片黯淡。它應該採取"農村包圍城市"的策略，從邊緣場景切入：

1. 聚焦輕量化結構：適用於邊緣計算等場景，如 LoRA 微調、行爲對齊的後訓練任務等。

2. 發揮去中心化優勢：利用高並行、低耦合及異構算力兼容性的特點，在衆包數據訓練與標注等領域尋找機會。

3. 靈活迭代：選擇小型基礎模型訓練、邊緣設備協同訓練等可快速迭代的方向。

4. 等待機會：密切關注 Web2 AI 發展，當其紅利消失、痛點顯現時，及時切入相關領域。

在這個過程中，Web3 AI 項目需要保持靈活性，能夠根據市場變化快速調整方向。只有具備這種適應能力的項目，才有可能在未來的 AI 競爭中佔據一席之地。