AI業界はクラウドからエッジへ:ローカル小モデルの台頭が新たな機会をもたらす

最近、AI業界には明らかなトレンドが見られます: 過去の大規模クラウドモデルの追求から、よりローカルな小型モデルとエッジコンピューティングに重点を置く方向へと移行しています。この変化は、Apple Intelligenceが5億台のデバイスをカバーしていること、MicrosoftがWindows 11のために3.3億パラメータのMuモデルを開発していること、そしてGoogle DeepMindがロボットのオフライン操作を探求していることなど、複数の側面に現れています。

この変化は新しい競争環境をもたらしました。クラウドAIは主に資金力、パラメータの規模、トレーニングデータの量で競い合い、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。特に特定の分野では、ローカルモデルが汎用大モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することがあります。

Web3 AIプロジェクトにとって、このトレンドは巨大な機会を秘めています。過去において一般的なAI分野では、Web3プロジェクトはテクノロジーの巨人と競争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シナリオにおいては、ブロックチェーン技術の利点が十分に発揮される可能性があります。

例えば、AIモデルがユーザーのデバイス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しますか？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しますか？これらはまさにブロックチェーン技術が得意とする分野です。

現在、いくつかのWeb3 AIプロジェクトがこの方向性を探索し始めています。あるデータ通信プロトコルは、集中化された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指しています。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データを収集し、「人工検証レイヤー」を構築し、初期の商業成功を収めています。これらの試みはすべて、ローカルAIの信頼性問題を解決することを目指しています。

言い換えれば、AIが本当に「浸透」して各デバイスに達した時にのみ、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、汎用AIの競争に参加するよりも、ローカライズされたAIの波に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、より有望な方向かもしれません。