AI分野の収束トレンド:Web2とWeb3の交差点

最近、AI分野の動向を観察していると、興味深い発展傾向を見つけました：Web2 AIは分散型の方向に進んでおり、Web3 AIは概念実証の段階から実用段階へと移行しています。この二つの分野は加速して融合しています。

Web2 AIの発展動向は、AIモデルがますます軽量化され、便利になっていることを示しています。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のプラットフォームがもはや大規模なクラウドサービスセンターに限られず、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、AI-AI対話技術の出現は、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。

この変化は新たな問題を引き起こしました：AIのエージェントが高度に分散されている場合、分散して運営される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どのように確保するか？これは、技術の進歩が展開の仕方を変え、それによって新たな分散型検証の需要が生じるという需要の論理的連鎖を反映しています。

一方で、Web3 AIの発展の道筋も変わりつつあります。市場の関心は単なる投機から、より深いAIインフラの構築へと移行しています。各プロジェクトは、計算力、推論、データラベリング、ストレージなどの側面で専門的な役割分担を始めています。例えば、分散型計算力の集約に特化したプロジェクトや、分散型推論ネットワークを構築するプロジェクト、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に力を入れているプロジェクトもあります。

これは供給の論理を反映しています：投機が冷却された後、インフラ需要が顕在化し、専門的な分業が出現し、最終的にエコシステムの相乗効果が形成されます。

興味深いことに、Web2 AIの需要の短所はWeb3 AIの供給の利点とちょうど一致しています。Web2 AI技術は成熟していますが、経済的インセンティブや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、技術の実現は相対的に遅れています。両者の融合は相互補完を実現できます。

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でもあります。計算能力、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、同時に軽量な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、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。AIの急速な発展に伴い、Web2とWeb3の境界が徐々に曖昧になっており、両者の融合はAI分野にさらなる革新と機会をもたらすでしょう。