AI業界の新しいトレンド：クラウドからローカルへ、Web3に新たな機会をもたらす

最近、AI業界には興味深い発展のトレンドが見られます：元々は大規模な計算能力と大型モデルを重視していた主流の方向性から、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに重点を置いた新しい分岐が生まれています。

このトレンドは複数の分野に現れています。例えば、あるテクノロジー大手のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しており、別のソフトウェア会社はそのオペレーティングシステム向けに専用の3.3億パラメータの小型モデルを発表しました。また、有名なAI研究機関はオフラインで操作できるロボット技術の開発を進めています。

クラウドAIとローカルAIの競争の重点は異なります。前者は主に巨大なパラメータ規模と膨大なトレーニングデータに依存しており、資金力がそのコアの強みです。一方、後者はエンジニアリングの最適化とシナリオへの適応に重点を置いており、プライバシー保護、信頼性、実用性の面で明らかな優位性を持っています。これは特に重要です。なぜなら、汎用モデルが特定の領域で使用される際にしばしば発生する幻覚の問題が、垂直分野での普及に深刻な影響を与える可能性があるからです。

この変化はWeb3 AIプロジェクトに新しい機会をもたらしました。過去には、"汎用性"（計算、データ、アルゴリズムを含む）能力の競争において、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めていました。既存のモデルに分散化の概念を単に適用するだけでは、これらの大手と競争するのは難しく、Web3プロジェクトはリソース、技術、ユーザーベースなどの面で劣位にあります。

しかし、ローカライズされたモデルとエッジコンピューティングの台頭に伴い、AI分野におけるブロックチェーン技術の応用の展望はさらに広がっています。AIモデルがユーザーのデバイス上で動作する際、出力結果の真実性をどのように保証するのでしょうか？プライバシーを保護しながらモデルの協調をどのように実現するのでしょうか？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の強みです。

現在、一部の関連するWeb3 AIの革新プロジェクトが登場しています。例えば、あるデータ通信プロトコルは、集中化されたAIプラットフォームのデータ独占と不透明性の問題を解決することを目的としています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証レイヤー」を構築しており、すでにかなりの収入を得ています。これらのプロジェクトは、ローカルAIの信頼性の問題を解決しようとしています。

簡単に言えば、AIが本当に「沈む」ことで、各デバイスにおいて、分散型協力が概念から必要不可欠なものになるのです。Web3 AIプロジェクトにとって、一般的な競争を続けるのではなく、ローカルAIの波にインフラを提供する方法を真剣に考える方が良いかもしれません。これは、より有望な発展の方向性かもしれません。