AI業界のローカリゼーションのトレンドとWeb3の機会

最近、AI業界は明らかな「下層化」の傾向を示しています。以前は広く大規模な計算能力と巨大モデルを追求していましたが、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傾く新しい方向性に進化しています。

この変化は複数の側面から観察できます。例えば、あるテクノロジー大手のスマートシステムは5億台のデバイスをカバーしています。別のソフトウェア大手は、自社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、著名なAI研究機関が「オフライン」で操作できるロボット技術を開発しています。

クラウドAIとローカルAIは競争の重点において顕著な違いがあります。クラウドAIは主にパラメータの規模とトレーニングデータ量を競い合い、財力が重要な競争要因です。それに対して、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンの適応により重点を置き、プライバシー保護、信頼性、実用性の面で優位性を持っています。これは主に、汎用モデルの幻覚問題が特定の領域での応用に深刻な影響を与える可能性があるためです。

このトレンドはWeb3 AIにとってより大きな機会を提供しています。以前は、さまざまな側面が「汎用化」（計算、データ、アルゴリズム）能力で競争していたため、従来のテクノロジー大手が自然に主導権を握っていました。そのような環境では、単に分散化の概念を適用して業界の巨人と競争しようとするのは現実的ではありません。なぜなら、リソースの優位性、技術的優位性、ユーザーベースが不足しているからです。

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新しい状況の下で、ブロックチェーン技術が直面している状況は著しく変化しました。AIモデルがユーザーのデバイス上で実行されるとき、出力結果の真実性をどのように証明するのか？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。

業界には、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとする新興のWeb3 AIプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、あるデータ通信プロトコルは、中央集権的なAIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス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、脳波デバイスを使用して実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、すでに相当な収入を上げています。

全体として、AIが真に「沈下」し、各デバイスに浸透する時にこそ、分散型協力が概念から実際のニーズへと変わることができる。Web3 AIプロジェクトにとって、一般的な競争の中で巻き込まれるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラ支援を提供する方法を真剣に考える方が良いかもしれない。これは、より有望な発展の方向性である可能性がある。