AI業界の新しいトレンド：クラウドからローカルへ

最近の人工知能業界の観察では、注目すべきトレンドが形成されています：従来の大規模な計算能力集中と巨大モデルに重点を置いた主流の考え方から、次第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重点を置いた新しい方向性が生まれています。

このトレンドは多くの分野に表れています。例えば、あるテクノロジー大手が展開したスマートシステムは5億台のデバイスをカバーしています。また、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3.3億パラメータを持つ専用の小型モデルを開発しました。さらに、研究機関はロボットのオフライン操作能力を探求しています。

クラウドAIとローカルAIは競争の重点に顕著な違いがあります。クラウドAIは主にモデルの規模とトレーニングデータの量を競い、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があります。この違いは、汎用モデルが特定の領域で適用される際に発生する可能性のある精度の問題に主に起因しています。

このトレンドはWeb3 AIプロジェクトに新たな機会をもたらしました。汎用AIの分野では、従来のテクノロジー大手がリソース、技術、ユーザーベースの優位性により、ほぼ独占を形成しています。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分野では、ブロックチェーン技術が重要な役割を果たす可能性があります。

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得意分野です。

業界には、関連する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開発し、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。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、すでに相当な収入を得ています。これらのプロジェクトはすべて、ローカルAIの信頼性の問題を解決しようとしています。

要するに、AIが本当にすべてのデバイスに普及したときにのみ、分散型コラボレーションは概念から現実のニーズへと変わることができます。

Web3 AIプロジェクトにとって、混雑した一般的なAIトラックで競争するよりも、ローカライズされたAIの潮流にインフラストラクチャのサポートを提供する方法について真剣に考える方が良いかもしれません。これは、より有望な発展の方向性かもしれません。