分散型の発展が実用化に出会うとき、Web2とWeb3のAIが相互に進んでいく

Web2 AIは集中化から分散型へと移行しており、Web3 AIは概念実証から実用化へと進んでいます。両者は「オフチェーンの効率的な計算 + オンチェーンの信頼できる検証」というモデルで相互補完の利点を実現しています。

作者: Haotian

この1ヶ月間、汎AI分野の様々な動向を観察した結果、web2AIが中央集権型から>分散型に変わり、web3AIが概念実証から>実用性に変わったという、非常に興味深い進化ロジックを発見しました。 両者の収束は加速しています。

1)まず、web2AIの開発、Appleのローカルインテリジェンス、さまざまなオフラインAIモデルの人気、その背後にAIモデルが軽量で便利になっていることを反映して見てみましょう。 これは、AIのキャリアがもはや大規模なクラウドサービスセンターに限定されず、携帯電話、エッジデバイス、さらにはIoT端末にも展開できることを示しています。

そして、ClaudeとGeminiはMCPを通じてAI-AI対話を実現しており、この革新はAIが単体の知能から集団協力へと変化していることを示しています。

問題が発生しました。AIの媒体が高度に分散されるとき、これらの分散して動作するAIインスタンス間の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のでしょうか？

ここには一つの需要ロジックがあります：技術の進歩（モデルの軽量化）→ デプロイ方法の変更（分散型キャリア）→ 新しい需要の発生（分散型検証）。

2）次に web3AI の進化の道筋を見てみましょう。初期の AI エージェントプロジェクトの大半は MEME 属性が主でしたが、最近の間に市場は単純なローンチパッドの投機から、より基盤となる構造の AI layer1 インフラストラクチャの体系的な構築に移行しています。

一部のプロジェクトでは、計算能力、推論、データ注釈、ストレージなど、さまざまな機能レベルで専門的な分業が始まりました。 例えば、これまでに分散型コンピューティングパワーアグリゲーションに焦点を当てた@ionet分析、分散型推論ネットワークを構築するBittensor、フェデレーテッドラーニングとエッジコンピューティングの@flock_io、分散型データインセンティブの方向@SaharaLabsAI、分散型コンセンサスメカニズムによるAIの錯覚の軽減@Mira_Networkなどを分析してきました。

ここには、ミームの誇大宣伝が冷え込む(バブルクリア→、インフラ需要が出現する(硬直した需要主導)、→に特化した分業が出現する(効率の最適化)、→エコロジーシナジー効果(ネットワーク価値)など、供給ロジックが徐々に明確になってきています。

あなたが見るように、web2AIの需要の「短所」が徐々にweb3AIの供給する「長所」に近づいています。web2AIとweb3AIの進化の道筋は徐々に交わりつつあります。

web2AI は技術的にますます成熟していますが、経済的インセンティブとガバナンスメカニズムが不足しています。web3AI は経済モデルで革新がありますが、技術の実現は web2 に遅れています。両者の融合はちょうど相互補完の利点を持っています。

実際、両者の融合はオフチェーン「効率的な計算」とオンチェーン「迅速な検証」に基づく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、同様に軽量な検証ネットワークが必要です。

これは巧妙な組み合わせです:オフライン計算の効率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ます。

注意：今でも誰かが web3AI の話をすると、それが偽命題だと感じることがありますが、もし注意深く感じ取り、ある程度の先見の明を持っていれば、AI の急速な発展の速度は web2 と web3 を区別することは決してないことがわかります。しかし、人間の偏見はそうではありません。