AIが「下沉」した後、Web3が本領を発揮する時が来る？

著者: Haotian

最近AI業界を観察していて、ますます「沈下」している変化に気づきました：以前の計算能力の集中と「大」モデルの主流の合意から、ローカルな小さなモデルとエッジコンピューティングに向かう分岐が進化しています。

この点は、Apple Intelligenceが5億台のデバイスをカバーしていることから、MicrosoftがWindows 11専用の3.3億パラメータの小モデルMuを発表し、さらにGoogle DeepMindのロボット「オフライン」操作などで明らかです。

何が違うのだろうか？クラウドAIはパラメータの規模と訓練データを競い合い、資金力がコア競争力である。一方、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を競い、プライバシー、信頼性、実用性の保護において一歩進んでいる。（主要な汎用モデルの幻覚問題は、特定のシーンへの浸透に深刻な影響を与えるだろう）

これは実際にweb3 AIにとってより大きな機会をもたらします。元々、皆が「汎用化」（計算、データ、アルゴリズム）能力を競っている時、自然と伝統的な大企業に独占されていました。分散型の概念を当てはめて、GoogleやAWS、OpenAIなどと競争しようとするのは、まさに夢のような話です。結局、リソースの優位性、技術の優位性、さらにはユーザーベースもありませんから。

しかし、ローカライズモデル + エッジコンピューティングの世界では、ブロックチェーン技術サービスが直面する状況は大きく異なります。

AIモデルがユーザーのデバイス上で実行されるとき、出力結果が改ざんされていないことをどのように証明できますか？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…

いくつかのweb3 AI関連の新しいプロジェクトに注目しています。最近、Panteraが10Mを投資した@Gradient_HQが発表したデータ通信プロトコルLatticaは、中央集権的なAIプラットフォームのデータ独占とブラックボックス問題を解決するためのものです；@PublicAI_脳波デバイスHeadCap​​は、実際の人間データを収集し、「人工検証層」を構築し、すでに14Mの収益を上げています；実際、すべてがローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。

一言で言えば、AIが本当に「浸透」して各デバイスに行き渡る時、分散型協力は概念から必需品へと変わるのか？

#Web3AI プロジェクトは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 の波にインフラのサポートをどのように提供するかを真剣に考えるべきではないか？