最近AI業界を観察していると、ますます「下層」の変化が見られます：従来のコンピューティングパワーの集中や「大」モデルの主流コンセンサスから、ローカルの小さなモデルとエッジコンピューティングに傾く分岐が進化しています。

この点については、Apple Intelligenceが5億台のデバイスをカバーし、MicrosoftがWindows 11専用の3.3億パラメータの小モデルMuを発表し、Google DeepMindのロボットの「オフライン」操作などが見受けられます。

何が違うのでしょうか？クラウドAIはパラメータの規模とトレーニングデータを競い合い、資金力がコア競争力です。一方、ローカルAIはエンジニアリングの最適化とシーン適応を競い、プライバシー、信頼性、実用性の保護においてさらに一歩進んでいます。（主に汎用モデルの幻覚問題は、特定のシーンへの浸透に深刻な影響を与えるでしょう）

これは実際にweb3 AIにとってより大きな機会をもたらす。かつて皆が「汎用化」（コンピューティング、データ、アルゴリズム）能力を競っていた時、自然と伝統的な巨大企業に独占されていた。非中央集権の概念を持ち込んで、GoogleやAWS、OpenAIなどと競争しようとするのはまさに夢物語だ。結局、リソースの優位性も技術の優位性もなく、ユーザー基盤もないのだから。

しかし、ローカライズされたモデル+エッジコンピューティングの世界に入ると、ブロックチェーン技術サービスが直面する状況は大きく異なります。

AIモデルがユーザーのデバイス上で実行されているとき、出力結果が改ざんされていないことをどのように証明しますか？プライバシーを保護しながらモデルの協力をどのように実現しますか？これらの問題はまさにブロックチェーン技術の強みです...

一言で言えば：AIが本当にすべてのデバイスに「浸透」したとき、分散型コラボレーションは概念から必需品に変わるのか？

#Web3AI プロジェクトは、一般化された競争の中で内輪もめするよりも、ローカライズされたAIの波にどのようにインフラを提供するかを真剣に考えるべきではないか？