AI分野の融合:Web2とWeb3の進化と収束

最近、汎AI分野の発展動向を観察すると、興味深い進化の論理に気づくことができます。Web2 AIは集中型から分散型へと進化しており、Web3 AIは概念検証の段階から実用段階へと移行しています。この2つの分野は加速的に融合しています。

Web2 AIの発展トレンド

Web2 AIの最新の動向は、AIモデルがより軽量で便利になっていることを示しています。例えば、あるテクノロジー大手が発表したローカルインテリジェンス技術やさまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIの適用範囲がもはや大規模なクラウドサービスセンターに限定されず、スマートフォン、エッジデバイス、さらにはIoT端末に展開できることを意味します。

同時に、一部のAIアシスタントは複数の対話プロトコルを介してAI同士の会話を実現しており、AIが単一の知能から集団協力への転換を示しています。

この発展のトレンドは新たな問題を引き起こしました：AIの媒体が高度に分散化するとき、これらの分散して動作するAIインスタンス間のデータの一貫性と意思決定の信頼性をどのように確保するか？

この問題は、技術の進歩による連鎖反応を反映しています：モデルの軽量化が展開方法を変え、その結果、分散型検証の新たなニーズが生まれました。

Web3 AIの進化の道筋

Web3 AIの発展の軌跡も非常に興味深いです。初期のAIエージェントプロジェクトは主に概念の炒作に過ぎませんでしたが、最近では市場がより基盤的なAIインフラの構築に注目し始めています。

各プロジェクトは、計算力、推論、データアノテーション、ストレージなどの機能面で専門化された分業を開始しています。例えば、分散型計算力の集約に焦点を当てているプロジェクトや、分散型推論ネットワークを構築しているプロジェクト、さらにはフェデレートラーニング、エッジコンピューティング、分散データインセンティブなどの方向で力を入れているプロジェクトもあります。

これは明確な供給ロジックを反映しています：概念の炒作が冷却された後、インフラストラクチャの需要が顕在化し、専門的な分業の出現を促進し、最終的にはエコシステムの協調効果を形成します。

Web2 AIとWeb3 AIの融合

興味深いことに、Web2 AIの需要の「短所」が徐々にWeb3 AIが提供できる「長所」に近づいています。両者の進化の道筋は徐々に交わりつつあります。

Web2 AIは技術的にますます成熟していますが、経済的なインセンティブとガバナンスメカニズムが欠けています。一方、Web3 AIは経済モデルにおいて革新がありますが、技術的な実現は相対的に遅れています。両者の統合により、相互補完が可能です。

この融合は新しいAIパラダイムを生み出しています：オフチェーンの「効率的な計算」とオンチェーンの「迅速な検証」を組み合わせたものです。このパラダイムでは、AIは単なるツールではなく、経済的なアイデンティティを持つ参加者となります。計算能力、データ、推論などのリソースの重心はオフチェーンにありますが、同時に軽量のオンチェーン検証ネットワークが必要です。

この組み合わせは、オフチェーン計算の効率性と柔軟性を維持しつつ、軽量のオンチェーン検証によって信頼性と透明性を確保しています。

注目すべきは、AIの急速な発展がWeb2とWeb3の境界を区別しないということですが、人間の認知バイアスはそうではありません。したがって、私たちはAI分野の統合的な発展を開かれた先見の明を持って考える必要があります。