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示しています: 従来の大規模な計算能力と大型モデルから、ローカルの小型モデルとエッジコンピューティングへと移行しています。この変化は、いくつかの兆候から伺うことができます。例えば、AppleのAI技術は5億台のデバイスに対応しており、MicrosoftはWindows 11向けに3.3億パラメータの専用小型モデルMuを発表し、GoogleのDeepMindはロボット分野での「オフライン」操作の試みを行っています。

この変化は異なる競争の焦点をもたらしました。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の量を競い、資金力が鍵となっています。一方、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合により重点を置き、プライバシー保護、信頼性、実用性において優位性を持っています。この傾向は、汎用大モデルが特定の分野での適用時に直面する「幻覚」問題に対する潜在的な解決策を提供します。

Web3 AIプロジェクトにとって、この変化は新たな機会をもたらしました。過去には、「汎用化」能力を追求する競争の中で、Web3プロジェクトは伝統的なテクノロジー大手と競うことが難しかったのですが、リソース、技術、ユーザーベースにおいて劣位にあったからです。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新しい構図の下で、Web3技術の優位性が次第に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確保するか？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か？これらの問題は、まさにブロックチェーン技術が得意とする分野です。いくつかの新興のWeb3 AIプロジェクトは、これらの方向性を探索し始めています。たとえば、集中化されたAIプラットフォームによるデータの独占や不透明性の問題を解決することを目指したデータ通信プロトコルや、実際の人間データを収集して「人工検証層」を構築する脳波デバイスプロジェクトなどです。これらの試みは、ローカルAIの信頼性の問題を解決することを目的としています。

総じて言えば、AIが本当に「浸透」して各デバイスに到達する時、分散型協力は概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、一般化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラサポートを提供することに焦点を当てる方が、より有望な発展の方向性かもしれません。