AI業界の発展トレンド:クラウドの大モデルからローカルの小モデルへ

最近、AI業界は興味深い発展のトレンドを示しています: 従来の集中型大モデルから、分散型小モデルへの移行です。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用に3.3億パラメータの専用小モデルMu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、いくつかの側面に現れています。

この変化は、AI技術がクラウドからローカルデバイスへ移行していることを意味します。クラウドAIは主に膨大なパラメータ規模と大量のトレーニングデータに依存し、資金力がコア競争力です。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。この変化は、汎用大モデルが特定のシーンで存在する「幻覚」問題に部分的に起因しており、それが垂直領域での応用に影響を与えています。

Web3 AIプロジェクトにとって、このトレンドは新たな機会をもたらします。これまで、"普遍化"能力の競争において、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ったため、従来のテクノロジー大手と競争するのが困難でした。しかし、AIがローカライズとエッジコンピューティングに向かって進化するにつれて、Web3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動作する際、出力結果の真実性をどのように保証するか？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か？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の専門分野です。一部の新興Web3 AIプロジェクトは、データ通信プロトコルを開発して集中型AIプラットフォームのデータ独占問題を解決したり、脳波デバイスを利用して実際の人間データを収集し「人工検証層」を構築したりする方向性を探っています。

全体的に見て、AIが本当に「浸透」して各デバイスに到達する時にのみ、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、一般化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波にインフラ支援を提供する方法を考える方が、より有望な発展方向かもしれません。