AI業界のトレンド:クラウドからローカライズへ

最近AI業界は面白い発展のトレンドを示しています: 以前は大規模な計算能力と巨大なモデルに集中していたものが、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向かう分岐に進化しています。この変化は、Apple Intelligenceが多数のデバイスをカバーしていること、MicrosoftがWindows 11のために専用の小型モデルを発表したこと、Google DeepMindがロボットのオフライン操作を探求していることなど、複数の兆候から観察できます。

クラウドAIとローカルAIの競争の重点には明らかな違いがあります。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を競い合い、資金力がコアな競争力です。一方、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分野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プロジェクトに新しい機会をもたらしています。過去には汎用能力の競争において、伝統的な大手テクノロジー企業が絶対的な優位性を占めており、Web3プロジェクトはそれに対抗するのが難しかった。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構図の下で、ブロックチェーン技術の利点が明らかになり始めています。

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保証しますか？プライバシーを保護しつつモデルの協力を実現するにはどうすればよいですか？これらはまさにブロックチェーン技術が得意とする分野です。すでにいくつかの新興Web3 AIプロジェクトがこれらの問題に注目し始めており、例えば、中央集権的AIプラットフォームのデータ独占問題を解決するためのデータ通信プロトコルを導入したり、脳波デバイスを利用してリアルな人間データを収集し「人工検証層」を構築するなどしています。

AIが本当に"下層"に浸透する時のみ、分散型協力が概念から現実のニーズに変わると言えるでしょう。Web3 AIプロジェクトにとって、一般的な競争の中で内向的に続けるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラのサポートを提供する方法を真剣に考えることが、より有望な方向かもしれません。