🚀 LLM架構的演變將不可避免地導致MCP（模塊化可組合參數）的出現。當前的局限性要求Web3原生解決方案：

1. 過時的知識：巨大的訓練週期使模型停滯在過去。Web3需要去中心化的實時知識更新（想想鏈上數據流）。[4]

2. 過度參數化：臃腫的模型並不意味着更好的用戶體驗。模塊化設計可以實現任務特定的參數集羣（例如，僅在本地部署代碼生成模塊）。[1]

3. 有毒數據爬取：到2026年，74%的網絡內容可能會對AI產生敵意。Web3需要：
- 代幣化創作者激勵
- 驗證過的數據市場
- 反垃圾郵件共識機制

4. 功能限制：靜態API並不能滿足動態現實操作的需求。想象一下：
- DAO策劃的插件註冊表
- API的鏈上版本控制
- 社區驗證的執行證明

未來在於將單體LLM分解爲可互操作的模塊，並通過區塊鏈進行協調。真正的進步不是更大的模型，而是創建激勵對齊的系統，讓人類和AI共同進化。