AI技術の融合:Web2からWeb3への進化

最近、汎AI分野の発展トレンドを観察していて、興味深い進化の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段階へと進んでいます。この2つの分野は加速的に融合しています。

まず、Web2 AIの発展動向は明らかな分散型の傾向を示しています。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。AIの応用シーン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、携帯電話、エッジデバイス、さらにはIoT端末にまで拡大しています。同時に、AI同士の対話の実現は、AIが単体のインテリジェンスからクラスター協力へと変わりつつあることを示しています。

この技術の進歩は新たな課題をもたらしました：AIが高度に分散して展開されるとき、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か？この要求はまさにWeb3の核心的な利点と一致しています。

一方で、Web3 AIの発展経路も変化しています。初期のMEME属性を主としたAIエージェントプロジェクトは、次第により専門的なAIインフラの構築に取って代わられています。市場は、計算力、推論、データラベリング、ストレージなどの各機能レベルにおける専門化に注目し始めています。例えば、あるプロジェクトは分散型計算力の集約に特化しており、別のプロジェクトは分散型推論ネットワークの構築やフェデレーティッドラーニング、エッジコンピューティングの発展に取り組んでいます。

この進化は明確な供給ロジックを反映しています：初期の投機からの冷却、インフラ需要の顕在化、専門化された分業の出現、そして最終的にエコシステムの協同効果の形成へと至ります。

興味深いことに、Web2 AIの需要の「短所」は徐々にWeb3 AIの供給の「長所」と接近しています。Web2 AIは技術的にますます成熟していますが、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、技術的な実現は相対的に遅れています。両者の融合は、相互の強みを補完することができます。

この融合は新しいAIパラダイムを生み出しており、これはオフチェーンの「効率的計算」とオンチェーンの「迅速な検証」の組み合わせです。このパラダイムでは、AIはもはや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置かれますが、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保ちながら、オンチェーン検証によって信頼性と透明性を確保します。

Web3 AIが偽の命題だと考える人もいますが、実際にはAIの急速な進化はWeb2とWeb3を区別しません。技術の進歩と融合に伴い、この人工的な境界は徐々にあいまいになり、最終的にはよりオープンで効率的、かつ信頼性の高いAIエコシステムが形成されることでしょう。