🚀 LLM架构的演变将不可避免地导致MCP（模块化可组合参数）的出现。当前的局限性要求Web3原生解决方案：

1. 过时的知识：巨大的训练周期使模型停滞在过去。Web3需要去中心化的实时知识更新（想想链上数据流）。[4]

2. 过度参数化：臃肿的模型并不意味着更好的用户体验。模块化设计可以实现任务特定的参数集群（例如，仅在本地部署代码生成模块）。[1]

3. 有毒数据爬取：到2026年，74%的网络内容可能会对AI产生敌意。Web3需要：
- 代币化创作者激励
- 验证过的数据市场
- 反垃圾邮件共识机制

4. 功能限制：静态API并不能满足动态现实操作的需求。想象一下：
- DAO策划的插件注册表
- API的链上版本控制
- 社区验证的执行证明

未来在于将单体LLM分解为可互操作的模块，并通过区块链进行协调。真正的进步不是更大的模型，而是创建激励对齐的系统，让人类和AI共同进化。