AI業界のトレンド：クラウドからローカライズへの移行

最近のAI業界の発展は興味深いトレンドを示しています。以前は大規模な計算能力と大規模なモデルに焦点を当てた主流の方向から、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重点を置いた新しいルートが派生しています。

このトレンドは、いくつかの側面から確認できます。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います。別の有名なソフトウェア会社は、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、あるAI研究機関は「オフライン」で動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、資金力が重要です。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシナリオの適応に重きを置いており、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。この点は特に重要で、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に新たな機会をもたらしました。過去には、業界が「汎用性」に焦点を当てていた時、伝統的なテクノロジーの大手が絶対的な優位性を持っており、Web3プロジェクトは競争が難しかった。しかし、ローカライズモデルとエッジコンピューティングの分野では、ブロックチェーン技術の利点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の専門分野です。

業界にはいくつかの関連する新興プロジェクトが登場しています。例えば、ある会社が発表したデータ通信プロトコルは、集中型AIプラットフォームのデータ独占と不透明な問題を解決することを目的としています。別のプロジェクトは脳波デバイスを通じて真の人間データを収集し、"人工検証層"を構築しており、すでに目覚ましい収入を上げています。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。

全体的に見て、AIが真に「沈む」ことが各デバイスにおいて、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る。Web3 AIプロジェクトにとって、一般化の競争に巻き込まれるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラストラクチャーサポートを提供する方法を真剣に考える方が良い。