AI技術の開発動向:web2とweb3の統合

最近、汎AI分野の発展動向を観察していると、興味深い進化論理を発見しました：web2 AIは集中化から分散化へと移行しており、web3 AIは概念検証段階から実用性段階へと進んでいます。この二つの分野は加速的に融合しています。

web2 AIの開発

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モデルがより軽量で便利になっていることを反映しています。AIのインフラは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、スマートフォンやエッジデバイス、さらにはIoT端末に展開できるようになっています。

同時に、MCPを通じてAI同士の対話を実現する技術革新は、AIが単体の知能から集団協力へと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新たな問題を引き起こしました：AIキャリアが高度に分散されている場合、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のでしょうか？

この需要の論理は次のように要約できます：技術の進歩（モデルの軽量化）→ 配置方法の変更（分散型キャリア）→ 新しい需要の発生（非中央集権的検証）。

web3 AIの進化の道筋

初期のweb3 AIプロジェクトは主にMEME属性に基づいていましたが、最近市場はより基盤となるAIインフラストラクチャの体系的な構築に移行し始めました。各プロジェクトは計算能力、推論、データラベリング、ストレージなどの機能面で専門的な分業を行い始めています。

例えば、去中心化された計算力の集約に焦点を当てているプロジェクトや、去中心化された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やエッジコンピューティングに力を入れているプロジェクトがあります。一部のプロジェクトは分散データのインセンティブに取り組んでおり、他のプロジェクトは分散型合意メカニズムを通じてAIの幻覚を軽減しています。

この進化は次のように要約できます：投機の冷却（バブルの清算）→ インフラ需要の顕在化（必需品の推進）→ 専門化された分業の出現（効率の最適化）→ エコシステムの協調効果（ネットワーク価値）。

web2 AIとweb3 AIの融合

web2 AIとweb3 AI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。一方、web3 AIは経済モデルにおいて革新がありますが、技術的実現はweb2に遅れを取っています。両者の融合によって互いの強みを補完することが可能です。

この融合は新しいパラダイムを生み出しています：オフチェーンの「効率的計算」とオンチェーンの「迅速な検証」のAIの組み合わせ。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。計算力、データ、推論などのリソースの重心はオフラインにありますが、同様に軽量な検証ネットワークが必要です。

この組み合わせは、オフライン計算の効率性と柔軟性を維持しながら、軽量な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の急速な発展に伴い、web2とweb3の境界が曖昧になっていることです。技術自体はweb2とweb3を区別しません。人間の認識だけがそのような区分を持ちます。したがって、私たちはAI技術の発展と融合をオープンで前向きな態度で見るべきです。