Web2 AIとWeb3 AIの融合トレンドとその影響

最近、AI分野の発展動向を観察していて、興味深い進化論理を発見しました：Web2 AIは集中化から分散型への移行を進めており、Web3 AIは概念検証段階から実用段階へと進んでいます。この2つの分野は急速に融合しています。

Web2 AIの最新の進展は、AIモデルがより軽量で携帯可能になっていることを示しています。例えば、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の適用範囲が大規模なクラウドコンピューティング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、いくつかのAIアシスタントはマルチモーダル対話プロトコルを通じてAI間の相互作用を実現しており、AIが単一のインテリジェントエージェントから集団協力モデルに変わりつつあることを示しています。

この発展のトレンドは、重要な問題を引き起こしました：AIのキャリアが高度に分散しているとき、どのようにしてこれらの分散して動作している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ことができるのでしょうか？このニーズは、技術の進歩による展開方法の変化から生じ、分散型検証に対する新たな需要を生み出しました。

一方で、Web3 AIの発展の道筋も進化しています。初期は概念の投機が主流だったプロジェクトは、徐々に基盤となるインフラストラクチャの構築に重点を置くようになりました。市場は計算能力、推論、データアノテーション、ストレージなどの各機能面での専門的な分業に注目し始めています。例えば、分散型の計算能力の集約に取り組んでいるプロジェクトや、分散型の推論ネットワークを構築しているもの、また連邦学習、エッジコンピューティング、分散データインセンティブ、分散コンセンサスメカニズムを用いてAIの幻影を軽減することに焦点を当てているものもあります。

この進化は、概念のバブルからインフラの需要が顕在化し、専門的な分業が現れ、最終的にエコシステムの協調効果が形成される論理的な連鎖を反映しています。

注目すべきは、Web2 AIは技術的に成熟してきているが、効果的な経済的インセンティブとガバナンスメカニズムが欠けていることである。一方、Web3 AIは経済モデルにおいて革新があるが、技術的実現は相対的に遅れている。両者の融合はちょうど相互補完を実現することができる。

この融合は、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」を組み合わせた新しいAIパラダイムを生み出しています。このモデルでは、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、その信頼性と透明性を保証するために、軽量な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保持するだけでなく、軽量なオンチェーン検証を通じてシステム全体の信頼性と透明性を確保しています。

Web3 AIが偽命題だと考える人もいるが、実際にはAIの急速な発展はWeb2とWeb3の境界を意図的に区別しない。オープンな心構えと先見の明を持つことで、AI技術の統合がもたらす機会と課題を真に把握できる。