AI業界のローカライズトレンドとWeb3の機会

最近、AI業界は「ダウンシフト」へ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や大型モデルに注目していましたが、徐々にローカルな小型モデルやエッジコンピューティングに偏った新しい分野が派生しています。このトレンドは、Appleのスマート技術が多くのデバイスをカバーしていること、MicrosoftがWindows 11のために専用の小型モデルを導入したこと、そしてGoogleのDeepMindが開発したオフラインロボット技術など、複数の分野で見られます。

クラウドAIとローカルAIには競争の焦点において明らかな違いがあります。クラウドAIは主にモデルの規模とトレーニングデータの量に依存しており、資金力がコアな競争力となっています。それに対して、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーンの適応により重点を置いており、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。この違いは、汎用モデルが特定のシーンでの応用時に発生する幻覚問題に起因しており、それが垂直分野での応用に影響を与えています。

このトレンドはWeb3 AIに新しい機会をもたらしました。「汎用性」を追求する段階において、従来のテクノロジー企業は資源、技術、ユーザーベースの優位性を持って主導権を握っており、Web3プロジェクトは競争が難しい状況です。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台頭に伴い、ブロックチェーン技術の利点が顕在化し始めています。

AIモデルがユーザーのデバイス上で動作する際に、出力結果の真実性を保証する方法や、プライバシーを保護しながらモデルの協力を実現する問題は、まさにブロックチェーン技術の専門分野です。これにより、Web3 AIプロジェクトに新たな発展の方向性が提供されます。

いくつかの新興のWeb3 AIプロジェクトがこの分野を探索し始めています。例えば、ある会社が発表したデータ通信プロトコルは、中央集権型AIプラットフォームのデータ独占と透明性の問題を解決することを目的としています。別の会社は、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、初期成果を上げています。これらのプロジェクトは、ローカルAIの信頼性の問題を解決しようとしています。

全体的に見ると、AIが実際に「沈む」ことが各デバイスにおいて本当の意味を持つとき、分散型協力は概念から実際のニーズへと変わることができます。Web3 AIプロジェクトにとって、汎用化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波に対して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、より有望な発展方向かもしれません。