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: 以前は大規模な計算能力の集中と大規模モデルを追求する主流の考え方から、徐々にローカルの小規模モデルとエッジコンピューティングに向けた新しい方向性が派生しています。

この傾向は、いくつかの兆候から見ることができます: Apple Intelligenceは5億台のデバイスをカバーしており、MicrosoftはWindows 11向けに3.3億のパラメータを持つ専用の小モデルMuを発表し、Google DeepMindもロボットのオフライン操作を探索しています。

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は主にパラメータの規模とトレーニングデータを比べ、資金力が核心的な競争力です。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンへの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、汎用モデルの幻覚問題が特定の分野での応用に深刻な影響を与えるためです。

このトレンドはWeb3 AIに新たな機会をもたらしました。以前は「汎用性」を追求していた段階では、従来のテクノロジー大手が計算、データ、アルゴリズムの面で絶対的な優位性を持っており、Web3プロジェクトはそれと競争することが難しかった。しかし、ローカライズされたモデルとエッジコンピューティングの新しいパラダイムの下で、ブロックチェーン技術の利点が際立ち始めています。

AIモデルがユーザーのデバイス上で実行される際、出力結果の真実性をどのように保証するのか？プライバシーを保護しつつモデルの協力をどのように実現するのか？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の強みです。

業界では関連する新しいプロジェクトがいくつか登場しています。例えば、新興企業がデータ通信プロトコルLatticaを発表し、中央集権型AIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス問題を解決することを目指しています。別のプロジェクトは、脳波デバイスHeadCapを使用して実際の人間データを収集し、「人工検証レイヤー」を構築し、1400万ドルの収益を達成しました。これらのプロジェクトは、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。

総じて、AIが本当に「浸透」して各デバイスに行き渡るとき、分散型協働は概念から現実のニーズに変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、一般化のレースで競争し続けるよりも、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方法を真剣に考える方が良いかもしれません。これは、より有望な発展方向かもしれません。