AIの新しい発展トレンド：Web2とWeb3の融合の道

最近、汎AI分野の発展動向を観察していると、興味深いトレンドを発見しました：Web2 AIは集中化から分散型へと進化しており、Web3 AIは概念検証段階から実用性の探求へと進んでいます。この二つの分野は急速に融合し、注目すべき発展を示しています。

Web2 AIの分散化のトレンド

Web2 AIの最新の発展動向は、明らかな分散化の傾向を示しています。例えば、Apple社が発表したローカルAIとさまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIモデルがより軽量で便利な方向に進化していることを反映しています。この傾向は、AIのアプリケーションシーンが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、エッジデバイス、さらにはIoT端末に柔軟に展開できることを示しています。

同時に、AIモデル間の協力能力も絶えず向上しています。特定のAIアシスタントは、複数のモデル協力（MCP）を通じてAI同士の対話を実現し、AIが単一の知能体から集団協力モードへと変わりつつあることを示しています。

しかし、AIキャリアの高度な分散化に伴い、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が、緊急に解決すべき問題となっています。このニーズの進化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）→ デプロイ方法の変更（分散型キャリア）→ 新しいニーズの発生（分散型検証）。

Web3 AIの実用化に向けた探求

Web3 AIの発展の道筋は、概念検証から実用性の探求への移行を示しています。初期のAIエージェントプロジェクトは主に概念の誇大広告に重点を置いていましたが、最近では市場がより基盤となるAIインフラストラクチャの構築、つまり計算能力、推論、データアノテーション、ストレージなどの各機能層面の専門的な分業に注目し始めています。

例えば、分散型計算力の集約に焦点を当てたプロジェクトもあれば、分散型推論ネットワークの構築に取り組むプロジェクトもあり、さらに連邦学習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もあります。同時に、分散型データインセンティブや分散型コンセンサス機構を通じてAIの幻覚を減少させる問題に注目するプロジェクトも存在します。

この発展のトレンドは、明確な供給ロジックを反映しています：概念の投機が冷却する→インフラ需要が顕在化する→専門的な分業が現れる→エコシステムの相乗効果が形成される。

Web2 AIとWeb3 AIの収束トレンド

Web2 AIとWeb3 AIのそれぞれの発展に伴い、両者の進化の道筋が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、技術的な実現は相対的に遅れています。両者の融合は、相互補完の可能性を秘めています。

この融合は、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」を組み合わせた新しいAIアプリケーションのパラダイムを生み出しています。このモデルでは、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。計算リソースの重心は依然としてオフチェーンにありますが、信頼性と透明性を確保するために軽量のオンチェーン検証ネットワークが必要です。

この組み合わせモデルは、オフチェーン計算の効率性と柔軟性を維持しつつ、オンチェーン検証を通じてシステムの信頼性と透明性を確保しており、AI分野の将来の発展における重要な方向性を示しています。

注目すべきは、Web3 AIの実現可能性に疑問を持つ人がまだいるにもかかわらず、AIの急速な発展を考えると、技術自体はWeb2とWeb3の境界を区別しないということです。真の障害は、人々の認知バイアスから来る可能性があります。技術の進歩と融合が進むにつれて、Web2 AIとWeb3 AIの境界はますますあいまいになり、最終的にはよりオープンで効率的、信頼できるAIエコシステムが形成されるかもしれません。