# AI業界のローカリゼーションのトレンドとWeb3への影響最近、AI業界の発展を観察すると、一つの顕著なトレンドが形成されている:以前は大規模な計算能力の集中と大型モデルに一般的に注目されていたが、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに焦点を当てた新しい方向に進化している。このトレンドは、さまざまな分野に表れています。例えば、あるテクノロジー大手のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しており、別のテクノロジー企業はそ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」で動作できるロボット技術の開発を進めています。クラウドAIとローカルAIの競争の焦点には明らかな違いがあります。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です。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への適合性に重点を置き、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分野で適用される際にしばしば発生する「幻覚」問題に起因しており、垂直分野での浸透に影響を与えています。Web3 AIにとって、このトレンドは新たな機会をもたらしています。これまで、"汎用化"(計算、データ、アルゴリズム)能力の競争において、従来のテクノロジー巨頭が絶対的な優位性を持ち、Web3プロジェクトは対抗することが難しかった。しかし、ローカライズされたモデルとエッジコンピューティングの新しい環境の下で、ブロックチェーン技術の優位性が明らか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るとき、出力結果の真実性をどのように確保するのか?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のか?これらの問題はまさにブロックチェーン技術の専門知識が活かされるところです。業界では、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、ある企業はデータ通信プロトコルを導入し、中央集権型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。また、別のプロジェクト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"を構築しており、すでにかなりの収入を上げています。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の努力を行っています。総じて、AIが本当に「沈下」して各デバイスに浸透する時、分散型協力は概念から実際のニーズに移行できる。Web3 AIプロジェクトにとって、一般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のサポートをどう提供するかを真剣に考える方が、より有望な方向性かもしれない。
AIローカリゼーションのトレンドの台頭:Web3が新たな機会をどのように捉えるか
AI業界のローカリゼーションのトレンドとWeb3への影響
最近、AI業界の発展を観察すると、一つの顕著なトレンドが形成されている:以前は大規模な計算能力の集中と大型モデルに一般的に注目されていたが、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに焦点を当てた新しい方向に進化している。
このトレンドは、さまざまな分野に表れています。例えば、あるテクノロジー大手のスマートシステムは5億台のデバイスに対応しており、別のテクノロジー企業はそ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」で動作できるロボット技術の開発を進めています。
クラウドAIとローカルAIの競争の焦点には明らかな違いがあります。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です。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への適合性に重点を置き、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分野で適用される際にしばしば発生する「幻覚」問題に起因しており、垂直分野での浸透に影響を与えています。
Web3 AIにとって、このトレンドは新たな機会をもたらしています。これまで、"汎用化"(計算、データ、アルゴリズム)能力の競争において、従来のテクノロジー巨頭が絶対的な優位性を持ち、Web3プロジェクトは対抗することが難しかった。しかし、ローカライズされたモデルとエッジコンピューティングの新しい環境の下で、ブロックチェーン技術の優位性が明らか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るとき、出力結果の真実性をどのように確保するのか?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のか?これらの問題はまさにブロックチェーン技術の専門知識が活かされるところです。
業界では、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、ある企業はデータ通信プロトコルを導入し、中央集権型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。また、別のプロジェクト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"を構築しており、すでにかなりの収入を上げています。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の努力を行っています。
総じて、AIが本当に「沈下」して各デバイスに浸透する時、分散型協力は概念から実際のニーズに移行できる。Web3 AIプロジェクトにとって、一般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のサポートをどう提供するかを真剣に考える方が、より有望な方向性かもしれない。