AI業界の新しいトレンド: クラウドからローカルへ

最近の人工知能業界の発展を観察すると、興味深いトレンドが見えてきます: 以前は大規模な集中計算能力と大規模モデルを追求する主流の方向から、徐々にローカルな小型モデルとエッジコンピューティングを重視する新しいルートが分化しています。

この変化は複数の分野に現れています。例えば、あるテクノロジー大手が発表したスマートシステムは5億台のデバイスに対応している; 別の大手テクノロジー企業はそのオペレーティングシステムのために3.3億パラメータを持つ専用の小型モデルを開発した; さらに、著名なAI研究機関がロボットのオフライン操作能力を探求しています。

クラウドAIとローカルAIの競争の重点は異なります。クラウドAIは主にモデルの規模とトレーニングデータの量を競い、資金力が鍵となります。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーン適応により重点を置き、プライバシーの保護、信頼性、実用性において優位性を持っています。これは主に、大規模な汎用モデルの幻覚問題が特定の分野での適用に影響を及ぼす可能性があるためです。

このトレンドは、分散型AIに新しい機会をもたらしました。過去には、「汎用性」を追求する競争の中で、従来のテクノロジー大手が絶対的な優位性を占めていました。単に分散型の概念を適用して競争しようとするのは現実的ではありませんでした。しかし、ローカルモデルとエッジコンピューティングの新しい構図の下で、ブロックチェーン技術の応用の展望はより広がっています。

AIモデルがユーザーのデバイス上で実行されるとき、出力結果の真実性をどのように保証するのか？プライバシーを保護しつつ、モデルの協力を実現するにはどうすればよいのか？これらの問題こそが、ブロックチェーン技術の強みです。

業界にはいくつかの関連する新興プロジェクトが登場しています。例えば、あるデータ通信プロトコルは、中央集権型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ことを目的としています。別のプロジェクトは、脳波デバイスを通じて実際の人間データを収集し、「人工検証レイヤー」を構築し、すでに相当な収益を上げています。これらのプロジェクトはすべて、ローカルAIの「信頼性」問題を解決しようとしています。

要するに、AIが真に「浸透」する時だけ、分散型協力は概念から必需品へと変わることができます。分散型AIプロジェクトにとって、一般化の競争を続けるよりも、ローカライズされたAIの波に基盤を提供する方法を真剣に考える方が良いかもしれません。これは、より有望な方向性かもしれません。