AI業界のローカライズトレンドとWeb3への影響

最近、AI業界には興味深い発展のトレンドが見られます。過去の算力集中と大型モデルを重視する主流の考え方から、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シフトする新たな方向性が生まれています。このトレンドは、複数のテクノロジー大手の最新の動向に反映されています。

クラウドAIとローカルAIにはそれぞれの利点があります。クラウドAIは主に大規模なパラメータと膨大なトレーニングデータに依存しており、資金力が重要な競争要因となっています。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シーン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、システムの信頼性と実用性を向上させる独自の利点を持っています。この違いは、汎用モデルが特定のシーンで適用される際に発生する可能性のある「幻覚」問題に起因しており、それが垂直分野における浸透に影響を与えています。

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ています。過去には、「汎用性」能力を追求する競争の中で、従来のテクノロジー大手がそのリソース、技術、ユーザーベースの優位性により主導権を握っていました。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モデルがユーザーのデバイス上で実行される場合、出力結果の真実性をどのように確保しますか？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ですか？これらの問題はちょうどブロックチェーン技術が得意とする分野です。

業界にはこれらの問題に対処するためのいくつかの革新的なプロジェクトが登場しています。例えば、新興のデータ通信プロトコルは、集中型AIプラットフォームのデータ独占と不透明性の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、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、かなりの収入を得ています。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しようとしています。

言うまでもなく、AIが真に「浸透」して各デバイスに到達したとき、分散型協力は概念から現実の要求に変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、一般化の競争の中で内向的に競うよりも、ローカライズされたAIの波にどのようにインフラを提供するかを真剣に考えることが、より有望な発展方向かもしれません。