AI分野の新しいトレンド:Web2とWeb3の融合

最近、AI分野の発展動向を観察していると、興味深い進化のロジックに気づきました：Web2 AIは集中化から分散型へと移行しており、Web3 AIは概念検証段階から実用性へと進んでいます。この二つの分野は加速的に融合しています。

Web2 AIの発展は明らかな分散化のトレンドを示しています。ローカルインテリジェンスとオフラインAIモデルの普及は、AI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、携帯電話、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ています。同時に、AI-AI対話技術の突破は、AIが単体のインテリジェンスからクラスター協力へと移行していることを示しています。

この分散型のトレンドは新たな課題をもたらしました：どのようにして分散して運用される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確保するのでしょうか。このニーズは技術の進歩によるデプロイメントの変化から生じ、それによって分散型検証の必要性が生まれました。

一方で、Web3 AIの発展経路も変わりつつある。初期に投機を主な目的としたプロジェクトは、よりシステマティックなインフラ構築に徐々に取って代わられている。市場は、計算能力、推論、データアノテーション、ストレージなど、各機能レイヤーの専門的な分業に注目し始めている。この転換は、バブルの清算から必需品の推進、さらには専門的な分業とエコシステムの協調への進化プロセスを反映している。

興味深いことに、Web2 AIの需要の短所はWeb3 AIの供給の利点にちょうど対応しています。Web2 AIは技術的には成熟してきていますが、経済的なインセンティブとガバナンスメカニズムが不足しています。Web3 AIは経済モデルに革新がありますが、技術的な実現は相対的に遅れています。両者の融合によって、相互に補完し合うことができます。

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ています。このパラダイムの下では、AIは単なるツールではなく、経済的アイデンティティを持つ参加者です。計算力、データ、推論などのリソースは主にオフチェーンにありますが、軽量のオンチェーン検証ネットワークも必要です。

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、オンチェーン検証を通じて信頼性と透明性を確保しています。Web3 AIが偽命題であると考える人もいますが、実際にはAIの発展はWeb2とWeb3を区別するものではなく、人間の認識に偏見が存在するだけです。技術の急速な進展に伴い、この融合の傾向はますます明らかになるでしょう。