# Web3 AIのジレンマと未来の方向性エヌビディア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の技術的障壁を深めています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルがかつてないスピードでさまざまなモーダルの表現方法を統合しています。しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは無関係のようです。最近のWeb3 AI、特にエージェントの方向性における試みは、方向性に誤りがあります：分散型構造を用いてWeb2スタイルの多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、実際には技術と考え方の両方においてずれが生じています。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あり、計算能力の需要がますます集中している今日、多モーダルモジュラーはWeb3環境では立ち行かないのです。Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間での意味の整合性から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、そして異種計算能力下での特徴の整合性まで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術方針を採用する必要があります。## Web3 AIのセマンティックアライメントの課題Web3 AIまたはエージェントプロトコルは、高次元の埋め込み空間を実現するのが難しいです。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIを単純にラッピングしたものであり、統一された中枢埋め込み空間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、線形プロセスに従って処理されるしかなく、全体の閉じたループ最適化を形成するのが難しくなります。Web3 AIに高次元空間の実現を要求することは、Agentプロトコルに関連するすべてのAPIインターフェースを自ら開発することを要求することに等しく、これはそのモジュール化の初志に反します。高次元アーキテクチャはエンドツーエンドの統一トレーニングまたは協調最適化を必要としますが、Web3 Agentの「モジュールはプラグイン」という考え方は逆に断片化を悪化させ、メンテナンスコストの急増を引き起こし、全体的な性能が制限されます。## 注意力メカニズムの限界モジュール化されたWeb3 AIに基づく統一的な注意スケジューリングは難しい。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が返すデータ形式や分布はさまざまで、相互作用可能なQ/K/Vを形成できない。次に、マルチヘッドアテンションは異なる情報源に同時に並行して注意を向けることを許可するが、独立したAPIはしばしば線形呼び出しであり、並行性や多路動的加重能力が欠けている。最後に、真の注意メカニズムは全体の文脈に基づいて動的に重みを割り当てるが、APIモデルではモジュール間にリアルタイムで共有される中枢文脈が欠けている。## 特徴融合の浅いジレンマWeb3 AIの特徴融合は単純な静的接続段階に留まっています。Web2 AIはエンドツーエンドの共同学習を好み、高次元空間で同時に多モーダル特徴を処理し、注意層と融合層を通じて下流タスクと協調的に最適化します。一方、Web3 AIは離散モジュールの接続を多く採用しており、統一された学習目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。Web2 AIは注意機構を利用して動的に融合戦略を調整しますが、Web3 AIは通常、固定された重みや単純なルールによって判断します。Web2 AIは高次元空間で複雑な相互作用を行い、深い関連性を捉えますが、Web3 AIのエージェントは出力次元が低く、繊細な情報を表現するのが難しいです。さらに、Web2 AIはエンドツーエンドのフィードバックを通じてクローズドループ最適化を実現しますが、Web3 AIは多くの場合、人工的な評価に依存して調整を行います。## AI業界の障壁とWeb3の機会Web2 AIのマルチモーダルシステムは、非常に大規模なエンジニアリングプロジェクトとなり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そして整ったエンジニアリングシステムを必要としています。これが強力な業界の壁を形成し、少数の先進的なチームのコア競争力を生み出しています。Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術で発展すべきです。その核心的な利点は分散化にあり、高い並行性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性として現れます。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有利になり、軽量な構造、並行処理が容易でインセンティブが与えられるタスク（例えばLoRA微調整、行動整合後のトレーニング、クラウドソーシングデータ処理、小型基盤モデルのトレーニングなど）に適しています。しかし、Web2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりであり、多モーダルの複雑なタスクAIは進化の段階にあります。Web3 AIは、Web2 AIの利益が消失した後に残された痛点を待つ必要があり、真の切り口の機会を見つけることができます。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を囲む」潜在能力を持つプロトコルを慎重に選択し、エッジシーンから切り込んでリソースと経験を徐々に蓄積する必要があります。成功する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し、さまざまなシーンに適応するために柔軟性を保ち、迅速にターゲット市場に近づくことができるべきです。
Web3 AIのジレンマと突破：高次元の整合性から分散化戦略へ
Web3 AIのジレンマと未来の方向性
エヌビディア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の技術的障壁を深めています。意味の整合から視覚理解、高次元埋め込みから特徴融合まで、複雑なモデルがかつてないスピードでさまざまなモーダルの表現方法を統合しています。しかし、この熱潮は暗号通貨の分野とは無関係のようです。
最近のWeb3 AI、特にエージェントの方向性における試みは、方向性に誤りがあります：分散型構造を用いてWeb2スタイルの多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、実際には技術と考え方の両方においてずれが生じています。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あり、計算能力の需要がますます集中している今日、多モーダルモジュラーはWeb3環境では立ち行かないのです。
Web3 AIの未来は模倣ではなく、戦略的な迂回にあります。高次元空間での意味の整合性から、注意メカニズムにおける情報のボトルネック、そして異種計算能力下での特徴の整合性まで、Web3 AIは「農村が都市を包囲する」戦術方針を採用する必要があります。
Web3 AIのセマンティックアライメントの課題
Web3 AIまたはエージェントプロトコルは、高次元の埋め込み空間を実現するのが難しいです。ほとんどのWeb3エージェントは、既存のAPIを単純にラッピングしたものであり、統一された中枢埋め込み空間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、線形プロセスに従って処理されるしかなく、全体の閉じたループ最適化を形成するのが難しくなります。
Web3 AIに高次元空間の実現を要求することは、Agentプロトコルに関連するすべてのAPIインターフェースを自ら開発することを要求することに等しく、これはそのモジュール化の初志に反します。高次元アーキテクチャはエンドツーエンドの統一トレーニングまたは協調最適化を必要としますが、Web3 Agentの「モジュールはプラグイン」という考え方は逆に断片化を悪化させ、メンテナンスコストの急増を引き起こし、全体的な性能が制限されます。
注意力メカニズムの限界
モジュール化されたWeb3 AIに基づく統一的な注意スケジューリングは難しい。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が返すデータ形式や分布はさまざまで、相互作用可能なQ/K/Vを形成できない。次に、マルチヘッドアテンションは異なる情報源に同時に並行して注意を向けることを許可するが、独立したAPIはしばしば線形呼び出しであり、並行性や多路動的加重能力が欠けている。最後に、真の注意メカニズムは全体の文脈に基づいて動的に重みを割り当てるが、APIモデルではモジュール間にリアルタイムで共有される中枢文脈が欠けている。
特徴融合の浅いジレンマ
Web3 AIの特徴融合は単純な静的接続段階に留まっています。Web2 AIはエンドツーエンドの共同学習を好み、高次元空間で同時に多モーダル特徴を処理し、注意層と融合層を通じて下流タスクと協調的に最適化します。一方、Web3 AIは離散モジュールの接続を多く採用しており、統一された学習目標とモジュール間の勾配の流れが欠けています。
Web2 AIは注意機構を利用して動的に融合戦略を調整しますが、Web3 AIは通常、固定された重みや単純なルールによって判断します。Web2 AIは高次元空間で複雑な相互作用を行い、深い関連性を捉えますが、Web3 AIのエージェントは出力次元が低く、繊細な情報を表現するのが難しいです。さらに、Web2 AIはエンドツーエンドのフィードバックを通じてクローズドループ最適化を実現しますが、Web3 AIは多くの場合、人工的な評価に依存して調整を行います。
AI業界の障壁とWeb3の機会
Web2 AIのマルチモーダルシステムは、非常に大規模なエンジニアリングプロジェクトとなり、膨大なデータ、強力な計算能力、先進的なアルゴリズム、そして整ったエンジニアリングシステムを必要としています。これが強力な業界の壁を形成し、少数の先進的なチームのコア競争力を生み出しています。
Web3 AIは「農村が都市を包囲する」という戦術で発展すべきです。その核心的な利点は分散化にあり、高い並行性、低い結合性、そして異種計算能力の互換性として現れます。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有利になり、軽量な構造、並行処理が容易でインセンティブが与えられるタスク（例えばLoRA微調整、行動整合後のトレーニング、クラウドソーシングデータ処理、小型基盤モデルのトレーニングなど）に適しています。
しかし、Web2 AIの壁はまだ形成され始めたばかりであり、多モーダルの複雑なタスクAIは進化の段階にあります。Web3 AIは、Web2 AIの利益が消失した後に残された痛点を待つ必要があり、真の切り口の機会を見つけることができます。それまでの間、Web3 AIプロジェクトは「農村が都市を囲む」潜在能力を持つプロトコルを慎重に選択し、エッジシーンから切り込んでリソースと経験を徐々に蓄積する必要があります。成功する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し、さまざまなシーンに適応するために柔軟性を保ち、迅速にターゲット市場に近づくことができるべきです。