AI業界の新しいトレンド:ローカライズされた小モデルとエッジコンピューティングの台頭

最近の人工知能業界の発展を観察すると、一つの顕著なトレンドが形成されている：以前は大規模な計算能力の集中と大型モデルに焦点を当て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偏った新しいルートへと進化している。

このトレンドは、さまざまな分野に現れています。例えば、あるテクノロジー大手が発売した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開発しました。また、研究機関はロボットのオフライン操作能力を探求しています。これらはすべて、ローカライズされたAIの発展の明らかな兆候です。

クラウドAIとローカルAIは競争の重点において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、資金力が核心的な競争力となります。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の適応に重点を置き、ユーザーのプライバシーを保護し、システムの信頼性と実用性を向上させる点で優位性があります。この点は特に重要で、汎用モデルは特定の分野での適用時にしばしば精度不足の問題に直面します。

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。従来の汎用性を追求する競争において、伝統的なテクノロジー大手はリソース、技術、ユーザー基盤の優位性を持って主導権を握っていました。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領域では、ブロックチェーン技術がより多くの発揮の場を見つける可能性があります。

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確保しますか？プライバシーを保護しながらモデル間の協力を実現するにはどうすればよいですか？これらはまさにブロックチェーン技術が得意とする問題です。

業界ではこれらの課題に対処するためのいくつかの革新的なプロジェクトが登場しています。例えば、ある企業は中央集権的なAIプラットフォームのデータ独占と意思決定の不透明性の問題を解決することを目的としたデータ通信プロトコルを開発しました。別のプロジェクトでは、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、すでにかなりの収入を得ています。これらの試みは、ローカルAIの信頼性を向上させる方法を模索しています。

以上のことから、AI技術が各端末デバイスに本当に浸透したときにのみ、分散型協力は理念から実際のニーズへと変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、競争が激しい汎用AI分野で苦しむよりも、ローカライズされたAIの波に必要なインフラ支援を提供する方法を真剣に考える方が、より有望な発展方向かもしれません。