AI業界のローカリゼーションのトレンドとWeb3への影響

最近、AI業界に面白い変化のトレンドが現れました：以前のように大規模な計算能力と巨大なモデルを追求する主流のルートから、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重点を置いた新しい方向性が派生しています。

このトレンドは、複数のテクノロジーの巨人たちの動きの中で具現化されています。例えば、ある有名なスマートフォンメーカー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、あるオペレーティングシステム開発者は最新バージョン向けに3.3億のパラメータを持つ専用の小型モデルを発表しました。また、ある検索エンジン会社の人工知能部門はオフラインで動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は競争の重点において著しい違いがあります。前者は主にパラメータの規模とトレーニングデータの量を競い合い、財力が決定的な要因です。一方、後者はエンジニアリングの最適化とシナリオ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。この違いは、汎用モデルが特定の領域で応用される際にしばしば発生する「幻覚」問題に主に起因しています。

このトレンドはWeb3 AIプロジェクトに新たな機会をもたらしました。過去には、"汎用性"能力の競争において、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持って市場をほぼ独占していました。Web3プロジェクトがこの分野で競争するためには、夢を語るようなものです。

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台頭に伴い、ブロックチェーン技術の応用の展望はより広がりを見せています。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確保するのか？プライバシーを保護しつつ、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得意分野です。

現在、いくつかのWeb3 AIプロジェクトがこの分野を探求し始めています。例えば、ある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、かなりの収入を上げています。これらのプロジェクトはすべて、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、AIが本当に「浸透」して各デバイスに至る時に、分散型協力は概念から現実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、一般的な競争の中で内向的に進むよりも、ローカライズされたAIの波に基盤インフラを提供する方法を真剣に考える方が良いでしょう。これはより有望な発展方向かもしれません。