AI業界の新しいトレンド：クラウドからローカライズへ

最近、AI業界は興味深い発展のトレンドを見せています：以前は広く認識されていた大規模な計算能力の集中と大型モデルから、徐々にローカルの小型モデルとエッジコンピューティングに偏った新しい方向に進化しています。

このトレンドは複数の側面から確認できます。例えば、あるテクノロジー大手のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しています；別のテクノロジー企業はそのオペレーティングシステムのために専用の3.3億パラメータの小型モデルを発表しました；さらに有名なAI研究機関が"オフライン"で動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、競争の焦点に明らかな違いがあります。クラウドAIは主に膨大なパラメータ規模と大量のトレーニングデータに依存し、財力がその核心的な競争力です。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ナリオへ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。この点は特に重要です。なぜなら、汎用モデルの幻覚問題は特定の分野での応用に深刻な影響を及ぼす可能性があるからです。

この変化はWeb3 AIプロジェクトに新たな機会をもたらしました。「汎用化」（計算、データ、アルゴリズム）能力を追求する段階では、従来のテクノロジー大手がリソース、技術、ユーザーベースの優位性を活かして主導権を握っていました。しかし、ローカライズモデルとエッジコンピューティングの新しい環境下では、ブロックチェーン技術の利点が際立ち始めています。

AIモデルがユーザーのデバイスで実行されるとき、出力結果の真実性をどのように保証しますか？プライバシーを保護しながらモデルの協力を実現するにはどうすればよいですか？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。

業界では、これらの問題に対処するための新しいプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、ある企業が発表したデータ通信プロトコルは、中央集権型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指しています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを使っ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、すでに相当な収入を得ています。これらのプロジェクトは、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。

総じて言えば、AIが本当に「沈下」して各デバイスに浸透する時、分散型協力は概念から実際のニーズに変わることができる。Web3 AIプロジェクトにとって、一般化の競争を続けるよりも、ローカライズされた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ない。これはより有望な発展方向かもしれない。