Web3 AIの課題と今後の方向性

最近、NVIDIAの株価が再び最高値を更新し、多モーダルモデルの進展がWeb2 AIの技術的障壁をさらに深めました。意味的整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルが驚異的な速度でさまざまなモーダルの表現を統合し、ますます閉鎖的なAIの高地を構築しています。しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とはまったく関係がないようです。

Web3 AIの試み、特に最近のエージェント方向の探索には、明らかな方向性の偏差があります。非中央集権的な構造を使ってWeb2スタイルのマルチモーダルモジュラーシステムを組み立てようとすることは、実際には技術と思考の二重のズレを意味します。モジュールの結合性が非常に強く、特徴の分布が高度に不安定で、計算能力の需要がますます集中している今日、Web3環境においてマルチモーダルモジュラーはなかなか足場を固めることができません。

Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間の意味的整合から、注意機構における情報のボトルネック、さらには異種計算能力下の特徴整合に至るまで、Web3 AIは新たな道を切り開く必要があり、「農村が都市を包囲する」を戦術的な綱領とします。

セマンティックアラインメントと高次元埋め込みのジレンマ

Web3 AIはフラットなマルチモーダルモデルに基づいており、効果的なセマンティックアライメントを実現するのが難しく、パフォーマンスが低下しています。高次元埋め込み空間はセマンティックアライメントを実現するための鍵であり、異なるモダリティからの情報を同じセマンティック空間にマッピングすることを可能にします。しかし、Web3エージェントプロトコルは高次元埋め込みを実現するのが難しく、モジュール化自体が錯覚の一種だからです。

ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIをそれぞれ独立した「エージェント」としてラップするだけで、統一された中枢埋め込みスペースやクロスモジュールの注意メカニズムが欠けています。これにより、情報がモジュール間で多角的かつ多層的に相互作用することができず、線形パイプラインを通るしかなく、単一の機能を示し、全体的な最適化の閉ループを形成することができません。

業界の壁を持つ全リンクのインテリジェントエージェントを実現するには、エンドツーエンドの共同モデリング、モジュール間の統一埋め込み、協調トレーニングと展開のシステム工学が必要です。しかし、現在の市場にはそのような痛点が存在せず、当然ながら相応の市場需要も欠けています。

注意力メカニズムの限界

低次元空間では、注意メカニズムを精密に設計することはできません。高度なマルチモーダルモデルには、精巧に設計された注意メカニズムが必要であり、このメカニズムは高次元空間でのみ十分に機能します。

モジュール化されたWeb3 AIでは、統一的な注意スケジューリングを実現することが難しい。まず、注意メカニズムは統一されたQuery-Key-Value空間に依存しているが、独立したAPIが返すデータフォーマットや分布はそれぞれ異なり、相互作用可能なQ/K/Vを形成することができない。次に、Web3 AIは並列的かつ多路動的加重の能力を欠いており、真の注意メカニズムにおけるすべての位置またはすべてのモダリティを同時にスコアリングし、統合する精密なスケジューリングをシミュレートすることができない。

特徴融合の浅薄化

Web3 AIの特徴融合は浅薄な静的ジョイント段階にとどまっています。動的特徴融合の前提は高次元空間と精密な注意メカニズムであり、これらの条件が満たされない場合、特徴融合は自然に理想的な性能に達することはできません。

Web2 AIはエンドツーエンドの共同トレーニングを傾向とし、同じ高次元空間で多モーダル特徴を同時に処理し、注意層と融合層を通じて下流タスク層と協調的に最適化します。それに対して、Web3 AIはより離散的なモジュールの接続方法を採用しており、統一されたトレーニング目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。

AI業界の障壁とWeb3の機会

AI業界の壁が深まっているが、Web3 AIの機会はまだ本当に現れていない。Web2 AIのマルチモーダルシステムは、膨大なデータ、強力な計算能力、および高度に専門化された人材チームを必要とする非常に大規模なプロジェクトである。この全リンク、全スタック型のシステム的な作業は、非常に強力な業界の壁を構成している。

Web3 AIの核心的な利点は非中央集権にあり、その進化の道筋は高い並列性、低い結合、および異種計算能力の互換性を示しています。これにより、Web3 AIはエッジコンピューティングなどのシナリオでより優位性を持ち、軽量構造、容易に並列化可能で奨励可能なタスクに適しています。

しかし、Web3 AI の真の機会は、Web2 AI の利益が消え、明らかな痛点が残るまで待たなければならないかもしれません。それまでの間、Web3 AI プロジェクトは慎重に切り口を選び、「農村が都市を包囲する」戦略を採用し、周辺シーンから始めて、徐々にリソースと経験を蓄積する必要があります。

成功した Web3 AI プロジェクトは、小規模なアプリケーションシーンで継続的に反復更新できる必要があり、さまざまなシーンに適応するための十分な柔軟性を保持し、迅速にターゲット市場に近づくことができるべきです。インフラストラクチャに過度に依存するか、ネットワークアーキテクチャが過度に大規模なプロジェクトは、淘汰されるリスクに直面する可能性があります。