AI業界の新しいトレンド：クラウドからローカルへの移行

最近、AI業界に注目すべきトレンドが現れました：以前は大規模なクラウドモデルと計算能力の集中に焦点を当てていましたが、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新しい方向性に進化しています。この変化は、AppleのAI技術が5億台のデバイスに対応していること、MicrosoftがWindows 11向けにパラメータ数が3.3億の専用小型モデルMuを発表したこと、そしてGoogle DeepMindがオフラインで操作できるロボットを開発したことなど、さまざまな側面から証明されています。

この変化は顕著な違いをもたらしました。クラウドAIは主に膨大なパラメータの規模と大量のトレーニングデータに依存しているため、資金力がコア競争力となります。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特定のシーンへの適応に重点を置いており、ユーザーのプライバシーを保護し、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あり、汎用モデルが特定の分野で適用される際にしばしば発生する「幻覚」問題が、垂直分野での浸透に重大な影響を与える可能性があります。

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、業界の競争が「汎用化」能力（計算、データ、アルゴリズムなど）に集中していたため、従来のテクノロジー大手が自然に主導権を握っていました。この状況下で、分散型の概念を単に適用してGoogle、Amazon Web Services、OpenAIなどの巨人と競争しようとするのは、明らかに非現実的です。なぜなら、これらの新興プロジェクトはリソースや技術的優位性が欠けているだけでなく、堅実なユーザーベースも持っていないからです。

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台頭に伴い、AI分野におけるブロックチェーン技術の応用の展望はさらに広がっています。AIモデルがユーザー自身のデバイス上で実行されるとき、出力結果の真実性を保証し、改ざんを防ぐにはどうすればよいのでしょうか？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のでしょうか？これらの問題こそがブロックチェーン技術の強みです。

業界では、これらの課題に対処する新興のWeb3 AIプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、最近1000万ドルの投資を受けたプロジェクトは、中央集権的なAIプラットフォームに存在するデータ独占やブラックボックス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立ち上げました。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、"人工検証層"を構築しており、1400万ドル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が直面している"信頼性"の問題を解決しようとしています。

全体として、AI技術が本当に「浸透」して各デバイスに行き渡るとき、分散型コラボレーション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、すでに混雑している汎用的な競争の中で内面化を続けるよりも、ローカライズされたAIの波に必要なインフラサポートをどのように提供するかを真剣に考える方が良いかもしれません。これはより有望な発展の方向性かもしれません。