AI業界の新しいトレンド: クラウドからローカルへ

最近、AI業界には興味深い変化の傾向が見られます: 以前は大規模な計算力の集中と超大きなモデルを追求していましたが、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方向に進化しています。

このトレンドは、さまざまな分野に現れています。例えば、あるテクノロジーの巨人が発表したスマートシステムは5億台のデバイスに展開されており、あるオペレーティングシステムの開発者は最新のシステム用に3.3億のパラメータを持つ専用の小型モデルをカスタマイズし、さらにAI研究機関が開発したロボットはネットワークから独立して運用できるなどです。

クラウドAIとローカルAIの競争の重点は異なります。クラウドAIは主にモデルの規模とトレーニングデータの量を競い、資金力が鍵となります。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。これは主に、大型汎用モデルの幻覚問題が特定のシーンでの応用においてより顕著に現れるためです。

この変化はWeb3 AIプロジェクトに新しい機会をもたらしました。過去には、一般化能力の競争において、Web3プロジェクトはリソース、技術、ユーザーベースの面での優位性が欠如していたため、従来のテクノロジー大手と競うことが難しかった。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分野では、状況が大きく変わ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？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の得意分野です。

業界では、中心化されたAIプラットフォームのデータ独占やブラックボックス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など、いくつかの関連新プロジェクトが登場しています。また、脳波デバイスを通じてリアルな人間データを収集し、「人工検証層」を構築するプロジェクトもあり、すでにかなりの収益を上げています。これらのプロジェクトは、ローカルAIの信頼性の問題を解決することを試みています。

全体として、AIが真に"沈下"し、各デバイスに組み込まれる時に初めて、分散型協力が概念から現実のニーズに変わることができます。Web3 AIプロジェクトは、一般化の競争の中で内向きに進むのではなく、ローカライズされたAIの波にインフラストラクチャのサポートを提供する方法を真剣に考えるべきです。