AI分野の新しいトレンド：Web2とWeb3の融合

最近の人工知能分野の発展動向を観察すると、興味深い進化の論理が見えてきます：Web2 AIは集中型から分散型へと移行しており、一方でWeb3 AIは概念実証段階から実用段階へと進んでいます。この2つの方向性が加速的に融合しています。

Web2 AIの発展動向は、AIモデルがより軽量で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の展開が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、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間の対話の実現は、AIが単体のインテリジェンスからクラスター協力への変化を示しています。

この変化は新たな問題を引き起こしました：AIのキャリアが高度に分散化されている場合、分散して動作するAIインスタンス間で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？これは需要の論理連鎖を反映しています：技術の進歩（モデルの軽量化）が展開方法の変更（分散型キャリア）を引き起こし、その結果新たな需要（非中央集権的な検証）が生まれるのです。

Web3 AIの進化の道筋は非常に明確です。初期のプロジェクトは主に投機中心でしたが、最近の市場はより基盤となるAIインフラの体系的な構築にシフトしています。計算力、推論、データラベリング、ストレージなどのさまざまな機能面で専門的な分業が始まっています。例えば、いくつかのプロジェクトは分散型の計算力の集約に特化し、分散型推論ネットワークを構築し、フェデレーテッドラーニングやエッジコンピューティングを発展させたり、分散型合意メカニズムを通じてAIの幻覚を低減したりしています。

これは供給の論理を反映している：過熱が冷却した後、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協調効果が形成される。

興味深いことに、Web2 AIの需要の短所は、徐々にWeb3 AIが提供できる利点に近づいています。Web2 AIは技術的に成熟しつつありますが、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ます。一方、Web3 AIは経済モデルに革新がありますが、技術的実現は相対的に遅れています。両者の融合により、相互補完が実現できます。

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「効率的な計算」とオンチェーンの「迅速な検証」を組み合わせたAIのコンビネーションモデルです。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となります。計算能力、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、同時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、オフチェーン計算の効率性と柔軟性を維持しつつ、軽量な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。

注目すべきは、Web3 AIが偽命題だと考える人がいる一方で、実際にはAIの急速な進展はWeb2とWeb3を区別しないということです。オープンな心構えと先見の明を持ち続けることで、AIの発展の方向性を真に把握することができます。