AI業界の新しいトレンド：クラウドからローカルへ、Web3に新たな機会をもたらす

最近、AI業界は興味深い発展のトレンドを示しています：以前は大規模な計算力の集中と大規模モデルに重点を置いていましたが、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焦点を当てた新しい方向性が生まれています。この変化は、複数のテクノロジー大手の動きに反映されています。

この変化は何の違いをもたらしますか？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。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応により重点を置き、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。これは主に、汎用モデルの幻覚問題が特定の分野での応用に深刻な影響を与える可能性があるためです。

Web3 AIにとって、このトレンドはより大きな機会をもたらす可能性があります。以前の「汎用性」能力を追求していた段階では、従来の大手テクノロジー企業が絶対的な優位を占めており、Web3プロジェクトは競争が難しかった。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たな構図の下で、ブロックチェーン技術の利点がより良く発揮される可能性があります。

AIモデルがユーザーのデバイス上で動作しているとき、出力結果の真実性をどのように保証しますか？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ですか？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の強みです。

業界では、これらの問題に対処するための新しいプロジェクトがいくつか登場しています。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ブラックボックス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装置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、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」問題を解決するために努力しています。

全体として、AIが実際に「浸透」して各デバイスに行き渡るときにのみ、分散型協力が概念から現実の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、一般化されたトラックでの競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波のためにインフラストラクチャを提供する方法を真剣に考える方が良いでしょう。これがより有望な発展方向かもしれません。