AI業界の新しいトレンド:ローカル小モデルとエッジコンピューティング

最近、AI業界には興味深い発展の傾向が見られます: 以前は大規模な計算能力の集中と大型モデルに焦点を当てていた主流の方向から、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重点を置く新しい分野が派生しています。この傾向は、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向けに3.3億パラメータを持つ専用の小型モデルMuを発表したこと、そしてGoogle DeepMindが「オフライン」で動作するロボットを開発したことなど、さまざまな側面から確認できます。

この変化はどのような違いをもたらしましたか？クラウドAIは主に大規模なパラメータと膨大なトレーニングデータに依存しており、資金力が重要な競争要因となっています。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適合に重点を置いており、ユーザーのプライバシーを保護し、信頼性と実用性を向上させる点で明らかな利点があります。これは特に重要で、汎用モデルが特定の分野で適用される際にしばしば見られる「幻覚」問題が、垂直シーンでの普及に深刻な制約を与えています。

Web3 AIプロジェクトにとって、このトレンドはより多くの機会をもたらす可能性があります。以前、業界が「汎用化」能力(に集中していたとき、計算、データ、アルゴリズム)を含めて、従来のテクノロジー巨人たちが自然に主導権を握っていました。このような状況下で、単に分散化の概念を適用して業界の巨人たちと競争しようとすることは、夢想家のようなものです。結局のところ、これらの巨人たちと比較すると、Web3プロジェクトはリソース、技術、ユーザーベースなどの面で劣位にあります。

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台頭に伴い、ブロックチェーン技術のAI分野における応用の展望はさらに広がっています。AIモデルがユーザー自身のデバイスで動作する場合、出力結果の真実性をどのように確保するのでしょうか？プライバシーを保護しながら、モデル間の協力を実現するにはどうすればよいのでしょうか？これらの問題は、まさにブロックチェーン技術が得意とする領域です。

業界では、これらの課題に対処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、最近1000万ドルの資金調達を行ったプロジェクトは、中央集権型AIプラットフォームに存在するデータの独占やブラックボックス操作の問題を解決することを目的としたデータ通信プロトコルを導入しました。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、1400万ドルの収益を上げています。これらのプロジェクトは、ローカルAIが直面する「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技術が本当に"浸透"して各ユーザーのデバイスに届くとき、分散型協力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、すでに混雑している一般的な競争の中で内輪もめを続けるよりも、迫り来るローカライズされたAIの波に必要なインフラ支援をどのように提供するかを真剣に考える方が良いでしょう。これは、より有望な発展方向かもしれません。