# AIのコンバージェンストレンド:Web2とWeb3の交差点最近、汎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見つけました：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2つの分野は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。Apple社のローカルインテリジェンス技術やさまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIの展開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、スマートフォンやエッジデバイス、さらにはIoT端末に展開可能であることを反映しています。同時に、AIシステム間の対話機能の実現は、AIが単体の知能から集団協力へと移行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の担い手が高度に分散化されると、これらの分散して動作する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かということです。この需要の論理は、技術の進歩から展開方法の変化、そして新たな需要の発生に至る進化のプロセスを示しています。Web3 AIの進化の道筋も非常に興味深いです。初期のプロジェクトは概念の投機が中心でしたが、最近市場はより基盤となるAIインフラストラクチャの体系的な構築に移行し始めました。いくつかのプロジェクトは、計算能力、推論、データ注釈、ストレージなどの各機能層面で専門的な分業を行い始めています。例えば、あるプロジェクトは分散型計算能力の集約に特化し、別のプロジェクトは分散型推論ネットワークを構築し、さらにいくつかは連邦学習、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方向に力を入れています。これは、概念の炒作からインフラ需要の顕在化、専門的な分業の出現、最終的に生態系の協調効果が形成される供給ロジックを反映しています。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「長所」に近づいています。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。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AI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」の組み合わせ。このパラダイムにおいて、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ラインにありますが、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、オフライ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。このモデルは、AIの将来の発展における重要な方向性を示す可能性があります。注目すべきは、一部の人々が依然としてWeb3 AIを偽命題だと考えているにもかかわらず、AIの急速な発展はWeb2とWeb3を区別していないということです。人間の偏見だけがこの境界を分けるのです。実際、AI技術の進歩はこれらの境界を破壊し、業界全体をよりオープンで分散型、協働的な方向へと推進しています。
Web2とWeb3 AIの融合トレンド：分散型インテリジェンスとオンチェーン検証
AIのコンバージェンストレンド:Web2とWeb3の交差点
最近、汎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見つけました：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2つの分野は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。Apple社のローカルインテリジェンス技術やさまざまなオフラインAIモデルの普及は、AIの展開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、スマートフォンやエッジデバイス、さらにはIoT端末に展開可能であることを反映しています。同時に、AIシステム間の対話機能の実現は、AIが単体の知能から集団協力へと移行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の担い手が高度に分散化されると、これらの分散して動作する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かということです。この需要の論理は、技術の進歩から展開方法の変化、そして新たな需要の発生に至る進化のプロセスを示しています。
Web3 AIの進化の道筋も非常に興味深いです。初期のプロジェクトは概念の投機が中心でしたが、最近市場はより基盤となるAIインフラストラクチャの体系的な構築に移行し始めました。いくつかのプロジェクトは、計算能力、推論、データ注釈、ストレージなどの各機能層面で専門的な分業を行い始めています。例えば、あるプロジェクトは分散型計算能力の集約に特化し、別のプロジェクトは分散型推論ネットワークを構築し、さらにいくつかは連邦学習、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方向に力を入れています。
これは、概念の炒作からインフラ需要の顕在化、専門的な分業の出現、最終的に生態系の協調効果が形成される供給ロジックを反映しています。
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「長所」に近づいています。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。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AI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」の組み合わせ。このパラダイムにおいて、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ラインにありますが、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、オフライ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。このモデルは、AIの将来の発展における重要な方向性を示す可能性があります。
注目すべきは、一部の人々が依然としてWeb3 AIを偽命題だと考えているにもかかわらず、AIの急速な発展はWeb2とWeb3を区別していないということです。人間の偏見だけがこの境界を分けるのです。実際、AI技術の進歩はこれらの境界を破壊し、業界全体をよりオープンで分散型、協働的な方向へと推進しています。