Web3 AI 面临的挑战与未来发展方向

近期，Web2 AI 领域的巨头公司在多模态模型方面取得了显著进展，进一步巩固了其技术优势。这种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。与此同时，Web3 AI 的发展方向似乎出现了偏差，特别是在 Agent 方向的尝试上。

Web3 AI 目前面临的主要挑战包括：

1. 语义对齐困难：由于缺乏统一的高维嵌入空间，Web3 AI 难以实现不同模态间的语义对齐，导致性能低下。

2. 注意力机制受限：低维度空间限制了精密注意力机制的设计和实现，影响了模型的表现。

3. 特征融合浅显：模块化拼凑的方式使得特征融合停留在静态拼接阶段，无法实现深度交互。

4. 技术壁垒加深：Web2 AI 巨头在数据、算力和人才等方面的优势正在形成越来越高的行业壁垒。

然而，Web3 AI 的未来并非一片黯淡。它应该采取"农村包围城市"的策略，从边缘场景切入：

1. 聚焦轻量化结构：适用于边缘计算等场景，如 LoRA 微调、行为对齐的后训练任务等。

2. 发挥去中心化优势：利用高并行、低耦合及异构算力兼容性的特点，在众包数据训练与标注等领域寻找机会。

3. 灵活迭代：选择小型基础模型训练、边缘设备协同训练等可快速迭代的方向。

4. 等待机会：密切关注 Web2 AI 发展，当其红利消失、痛点显现时，及时切入相关领域。

在这个过程中，Web3 AI 项目需要保持灵活性，能够根据市场变化快速调整方向。只有具备这种适应能力的项目，才有可能在未来的 AI 竞争中占据一席之地。