AIのコンバージェンストレンド:Web2とWeb3の交差点

最近、人工知能分野の発展動向を観察したところ、興味深い進化の論理を発見しました：Web2 AIは集中化から分散型へと移行しており、Web3 AIは概念検証の段階から実用性へと進んでいます。この二つの方向性は急速に融合しています。

Web2 AIの最新の発展動向は、AIモデルがより軽量で、より便利になっていることを示しています。例えば、さまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIの媒体がもはや大規模なクラウドサービスセンターに限られず、携帯電話、エッジデバイス、さらにはIoT端末に展開できることを示しています。同時に、特定のAIアシスタントは多エージェント通信プロトコルを通じてAI同士の対話を実現しており、AIが単体の知能から集団協力への移行を示しています。

この発展のトレンドは新たな問題を引き起こしました：AIの媒体が高度に分散化した場合、これらの分散して運用されるAIインスタンス間でデータの一貫性と意思決定の信頼性をどのように確保するか？このニーズの連鎖は次のように要約できます：技術の進歩（モデルの軽量化）→展開方法の変化（分散型媒体）→新たなニーズの発生（分散型検証）。

その一方で、Web3 AI の進化の道筋も変化しています。初期の AI エージェントプロジェクトは主に MEME 属性に焦点を当てていましたが、最近では市場がより基本的な AI インフラストラクチャの体系的な構築に移行し始めています。さまざまなプロジェクトが、計算力、推論、データラベリング、ストレージなどの機能面で専門的な分業を始めています。例えば、あるプロジェクトは分散型の計算力の集約に特化し、別のプロジェクトは分散型推論ネットワークを構築し、さらに別のプロジェクトはフェデレートラーニングとエッジコンピューティングに注力しています。

この供給ロジックは次のように要約できます：MEMEの盛り上がりが冷却（バブルの清算）→インフラ需要の顕在化（必需品の駆動）→専門化の分業の出現（効率の最適化）→エコシステムの協調効果（ネットワークの価値）。

注目すべきは、Web2 AI の需要の「短所」が徐々に Web3 AI の供給する「長所」に近づいていることです。Web2 AI は技術的に成熟してきていますが、経済的インセンティブやガバナンスメカニズムが不足しています。一方、Web3 AI は経済モデルにおいて革新がありますが、技術実現は相対的に遅れています。両者の融合はちょうど相互補完の関係を持っています。

この融合は、オフチェーンの「効率的な計算」とオンチェーンの「迅速な検証」に基づいたAIの新しい組み合わせのパラダイムを生み出しています。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重心はオフチェーンにありますが、軽量な検証ネットワークも必要です。

この組み合わせは、オフチェーン計算の効率性と柔軟性を維持しながら、軽量の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。この新しいパラダイムは、未来のAI発展の重要な方向性になる可能性があります。