🚀 LLMアーキテクチャの進化は、必然的にMCP（モジュラー化・コンポーザブル・パラメータ）につながります。現在の制限はWeb3ネイティブのソリューションを要求しています。

1. 古い知識：大規模なトレーニングサイクルはモデルを過去に閉じ込めます。Web3は、分散型のリアルタイム知識更新（オンチェーンデータストリームを考えてみてください）を必要としています。[4]

2. 過剰パラメータ化：膨れ上がったモデルは＝より良いUXではありません。モジュラーデザインは、タスク特化型のパラメータクラスターを可能にするかもしれません（例：ローカルでコード生成モジュールのみを展開）。[1]

3. 有害データのクローリング：ウェブコンテンツの74％が2026年までにAIに敵対的になる可能性があります。Web3に必要なもの：
- トークン化されたクリエイターインセンティブ
- 検証済みデータマーケットプレイス
- スパム対策の合意メカニズム

4. 機能的制限：静的APIは＝動的な現実のオペレーションではありません。想像してみてください：
- DAOキュレーションのプラグインレジストリ
- APIのオンチェーンバージョン管理
- コミュニティ検証済みの実行証明

未来は、モノリシックなLLMを相互運用可能なモジュールに分解し、ブロックチェーンベースの調整を行うことにあります。本当の進歩は、より大きなモデルではなく、人間とAIが共進化するインセンティブに整合したシステムを作り出すことです。