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業界は興味深い発展のトレンドを示しています：もともと大規模な計算能力と大きなモデルを重視する主流の方向から、徐々にローカルの小型モデルとエッジコンピューティングに偏った新しいルートが生まれています。

このトレンドは複数の分野で見られます。例えば、あるテクノロジーの巨人のスマートシステムは5億台のデバイスをカバーしており、別のソフトウェアの巨人は最新のオペレーティングシステムのために専用の3.3億パラメータの小型モデルを発表しました。また、有名なAI研究機関は「オフライン」で操作できるロボット技術を開発しています。

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。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合い、資金力が核心的な競争力となります。それに対して、ローカルAIはエンジニアリングの最適化やシーンの適応により重点を置き、プライバシー、信頼性、実用性の面で優位性を持っています。この点は特に重要であり、汎用モデルの幻覚問題は特定の分野での応用に深刻な影響を与える可能性があります。

この変化はWeb3 AIプロジェクトに新しい機会をもたらしました。過去の「汎用化」競争では、伝統的なテクノロジーの巨人がリソース、技術、ユーザーベースの優位性を持って主導権を握り、Web3プロジェクトは対抗するのが難しかった。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構図の下で、ブロックチェーン技術の利点が顕著になり始めています。

AIモデルがユーザーのデバイス上で実行されているとき、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どのように実現するか？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の専門領域です。

業界にはこれらの問題に対処するためのいくつかの革新的な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、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的としています。また、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のデータを収集し、「人工検証層」を構築し、かなりの収益を上げています。これらの試みは、ローカルAIの信頼性の問題を解決するために努力しています。

全体的に見て、AIが本当に「浸透」して各デバイスに行き渡るときに初めて、分散型協力は概念から現実のニーズに変わることができる。Web3 AIプロジェクトにとって、すでに混雑した一般的な競争の舞台で競うよりも、ローカライズされたAIの波に基盤を提供することに集中する方が、より有望な方向性かもしれない。