AI業界のローカリゼーションのトレンドとWeb3の新たな機会

最近、AI業界はローカライズとエッジコンピューティングへの傾向を示しており、これは従来の大規模モデルと集中計算力に対する関心とは対照的です。この転換は、Apple Intelligenceが多数のデバイスをカバーしていること、Windows 11が専用の小型モデルを導入したこと、DeepMindがオフラインロボット操作を探求していることなど、さまざまな側面から証明されています。

クラウドAIとローカルAIは、競争の重点において顕著な違いがあります。前者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、資金力が鍵となります。一方、後者はエンジニアリングの最適化とシナリオの適応に重点を置いており、プライバシーの保護、信頼性、実用性において優位性を持っています。この変化はWeb3 AIプロジェクトに新たな機会をもたらしました。

汎用AI分野では、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めており、Web3プロジェクトは競争が難しい。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台頭に伴い、ブロックチェーン技術の利点が目立ち始めている。例えば、AIモデルの出力結果の真実性を確保したり、プライバシー保護の下でのモデル協力を実現したりするなどの点で、ブロックチェーン技術は重要な役割を果たすことができる。

いくつかの新興Web3 AIプロジェクトがこの分野を探求し始めています。たとえば、あるプロジェクトはデータ通信プロトコルを導入し、中央集権的な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指しています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを使用して実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、すでにかなりの収入を得ています。これらのプロジェクトはすべて、ローカルAIの信頼性問題を解決しようとしています。

全体として、AI技術が本当にすべてのデバイスに普及したときにのみ、分散型協力は概念から必要性へと変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、競争の激しい汎用化の道で苦しむよりも、ローカライズされたAIの波にインフラストラクチャーのサポートを提供することに集中する方が、より有望な発展の方向性かもしれません。