AI「ダウンサイジング」はWeb3のチャンスなのか？
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AI「ダウンサイジング」はWeb3のチャンスなのか？
AIが本当にあらゆるデバイスに「浸透」したときに初めて、分散型の協働は概念から不可欠な存在へと変わるのだろうか？
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：Haotian
最近、AI業界を観察していると、次第に「エッジ」へ向かう変化が顕著になってきていることに気づく。かつては計算能力の集中や「大規模」モデルが主流だったが、現在ではローカルの小型モデルとエッジコンピューティングに焦点を当てる流れが生まれつつある。
これは、Apple Intelligenceが5億台のデバイスをカバーすることになったことや、MicrosoftがWindows 11専用の3.3億パラメータの小型モデルMuを発表したこと、Google DeepMindのロボットがネットから切り離された状態で動作するようになったことなどからも明らかだ。
何が変わるのか？ クラウドAIはパラメータ規模や学習データ量を競い、資金力を基盤とする競争力を持つ。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化と特定シーンへの適合性を競うものであり、プライバシー保護、信頼性、実用性の面で一歩進むことができる。（特に汎用モデルのハルシネーション問題は、特定用途への浸透を大きく阻害する）
これはまさに、web3 AIにとって大きなチャンスとなる。従来のように「汎用性」（計算、データ、アルゴリズム）を競う段階では、当然ながら伝統的な巨大企業に独占されやすく、分散化の概念を持ってしても、Google、AWS、OpenAIといった企業と競争するのは現実的ではない。リソース、技術、ユーザー基盤のいずれにおいても劣るからだ。
しかし、ローカルモデル＋エッジコンピューティングの時代になれば、ブロックチェーン技術が提供できる価値はまったく異なるものになる。
AIモデルがユーザーの端末上で動作するとき、出力結果が改ざんされていないことをどう証明するか？ プライバシーを守りつつ、どのようにモデル間の協働を実現するか？ こうした課題こそが、まさにブロックチェーン技術の強みが活きるポイントなのである…。
最近では、Panteraが1000万ドルをゼロラウンド投資した@Gradient_HQが展開するデータ通信プロトコルLatticaが、中央集権型AIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス構造の問題に対処しようとしている。また、@PublicAI_ の脳波デバイスHeadCapは、人間の生体データを収集し、「人工検証層」を構築することで既に1400万ドルの収益を達成している。これらはいずれも、ローカルAIにおける「信頼性」の確保を目指す試みだ。
一言で言えば：AIが本当に各デバイスに「下沉」したとき、分散型の協働は概念から不可欠なインフラへと変わるのだろうか？
#Web3AI プロジェクトは、汎用化レースの中でひたすら内向きに競争するよりも、ローカルAIの波にどうインフラを提供できるかを真剣に考えるべきではないだろうか？
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Haotian | CryptoInsight
