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業界に興味深いトレンドの変化が見られます: 以前は大規模な計算力と大きなモデルに重点を置いていた主流の考え方から、徐々にローカルの小さなモデルとエッジコンピューティングに重点を置いた新しい方向性が派生してきました。

このトレンドは複数の側面から観察できます。あるテクノロジー大手が発表した人工知能技術は5億台のデバイスに広がっています;あるオペレーティングシステム開発者は最新システムのために3.3億のパラメータを持つ専用の小型モデルを発表しました;ある有名なAI研究機関もロボットのオフライン操作を探求しています。

クラウドAIとローカルAIは異なる競争の重点を持っています。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の量を競い、資金力が鍵となります。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンの適合に重点を置き、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。これは主に、汎用大モデルの「幻覚」問題が特定の領域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により多くの機会を提供しています。以前は「汎用化」能力(の計算、データ、アルゴリズム)の競争において、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めていました。Web3プロジェクトがこれに競争するには、リソース、技術、ユーザーベースのいずれも見劣りしてしまいます。

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新しい状況の下で、ブロックチェーン技術の応用の展望はより広がっています。AIモデルがユーザーのデバイス上で動作する際、出力結果の真実性をどのように保証するか？プライバシーを保護しながらモデルの協力を実現するにはどうすればよいか？これらはまさにブロックチェーン技術の得意分野です。

業界にはいくつかの関連する新興プロジェクトが登場しています。例えば、ある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指しています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じてリアルな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上げています。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。

要するに、AIが本当に「浸透」して各デバイスに届くときにのみ、分散型協力は概念から現実的な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、一般的な競争の中で内巻きするのではなく、ローカライズされたAIの波に対して基盤インフラを提供する方法を真剣に考える方が良いでしょう。これはおそらく、より有望な発展方向です。