AI領域の融合トレンド:Web2とWeb3の融合

最近、AI分野の発展動向を観察していて、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性へと進んでいます。この二つの分野は加速的に融合しています。

Web2 AIの分散トレンド

Web2 AIの発展は明らかな分散型トレンドを示しています。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デプロイしやすくなっていることを示しています。AIの媒体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、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、AI-AI対話技術の突破は、AIが単体の知能から集団協力へと変化してい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の媒体が高度に分散されている場合、分散して運用されている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？

この発展の道筋は明確な需要の論理を反映している：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）→ 新たな需要の発生（非中央集権的検証）。

Web3 AIの実用化プロセス

Web3 AI分野は、初期の概念検証段階からより実用的なインフラ構築へと移行しています。市場の関心は単なるプロジェクトの炒作から、より基盤となるAIインフラの体系的構築へとシフトしています。

各プロジェクトが計算力、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役割分担を始めています。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を構築しており、さらに一部はフェデレートラーニング、エッジコンピューティング、分散データインセンティブなどの分野で力を入れています。

これは供給のロジックを反映しています：概念の過熱が冷却される → インフラ需要が顕在化する → 専門的な分業が現れる → エコシステムの協調効果が形成される。

Web2 AIとWeb3 AIの融合

Web2 AIとWeb3 AIの進化の道筋は徐々に交差しています。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の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、技術の実現は相対的に遅れています。両者の融合により、相互の利点を生かすことができます。

この融合は、新しいAIの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」を組み合わせたものです。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、同様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、オフライン計算の効率性と柔軟性を保持しつつ、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、AIの急速な発展自体がWeb2とWeb3を区別しないということです。この区別は、むしろ人間の認知バイアスに起因しています。技術の進歩と融合が進むにつれ、この境界はますます曖昧になる可能性があります。