AI領域における収束トレンド:Web2とWeb3の融合

最近、汎AI分野の発展動向を観察していて、興味深い進化の論理に気付きました：web2 AIは集中化から分散型へと移行しており、web3 AIは概念実証段階から実用性へと進んでいます。この二つの分野は加速的に融合しています。

web2 AIの発展は明らかな分散化の傾向を示しています。ローカルインテリジェンスとオフラインAIモデルの普及は、AIモデルがより軽量で便利になっていることを示しています。AIの媒体はもはや大規模なクラウドサービスセンターに限られず、スマートフォン、エッジデバイス、さらにはIoT端末に展開できるようになっています。同時に、AI-AI対話技術の突破は、AIが単体のインテリジェンスからクラスター協力へと移行していることを示しています。

この分散型のトレンドは新たな課題をもたらしました：高度に分散したAIインスタンス間でデータの整合性と意思決定の信頼性をどう確保するか？このニーズは、技術の進歩による展開方法の変革から生じ、非中央集権的な検証への需要を生んでいます。

その一方で、web3 AIの発展の道筋も進化しています。初期はMEME属性が主流だったプロジェクトが、次第により基盤アーキテクチャに注目したAIインフラストラクチャの体系的構築に取って代わられています。市場は計算能力、推論、データアノテーション、ストレージなど、さまざまな機能面における専門的な分業に関心を寄せ始めています。例えば、一部のプロジェクトは分散型計算能力の集約に特化し、分散型推論ネットワークを構築したり、フェデレートラーニングやエッジコンピューティングの分野で力を入れたりしています。

この進化は明確な供給ロジックを反映しています：バブルの清算からインフラ需要の顕在化へ、専門的な分業の出現、そして最終的にエコシステムの協同効果を形成します。

興味深いことに、web2 AIの需要の「短所」は徐々にweb3 AIの供給の「長所」に近づいています。web2 AIは技術的にますます成熟していますが、経済的なインセンティブやガバナンスメカニズムが欠けています。一方、web3 AIは経済モデルにおいて革新を持っていますが、技術的な実現は相対的に遅れています。両者の融合はちょうどお互いの利点を補完することができます。

この融合は新しいAIパラダイムを生み出しています：チェーン外の「効率的な計算」とチェーン上の「迅速な検証」の組み合わせ。このパラダイムでは、AIは単なるツールではなく、経済的なアイデンティティを持つ参加者となります。計算能力、データ、推論などのリソースの中心はオフラインにありますが、同時に軽量な検証ネットワークが必要です。

この組み合わせは、オフライン計算の効率性と柔軟性を維持しつつ、軽量なオンチェーン検証を通じて信頼性と透明性を確保しています。

注目すべきは、web3 AIが偽の命題だと考える人もいるが、実際にはAIの急速な発展はweb2とweb3を区別していないということだ。区別を生むのは人間の偏見だけである。技術の進歩が続く中で、web2 AIとweb3 AIの境界はますます曖昧になり、最終的にはより強力で効率的なAIエコシステムに統合される可能性がある。