過去1ヶ月間、汎AI分野の様々なトレンドを観察してきた結果、非常に興味深い進化論を発見しました。web2AIは集中化から分散化へと進化し、web3AIは概念実証から実用化へと進化しました。この2つは急速に融合しています。

1) まず、Web2AIの発展について見てみましょう。Appleのローカルインテリジェンスや様々なオフラインAIモデルの普及は、AIモデルの軽量化と利便性の向上を反映しています。これは、AIの担い手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、携帯電話、エッジデバイス、さらにはIoT端末にも展開できることを示しています。

ClaudeとGeminiは、MCPを通じてAI同士の対話を実現します。このイノベーションは、AIが単一の知能からクラスター協調へと変革することを示しています。

問題は、AI のキャリアが高度に分散化された場合、これらの分散 AI インスタンス間でデータの一貫性と決定の信頼性をどのように確保するかということです。

ここには、技術の進歩 (モデルの軽量化) → 展開方法の変化 (分散型キャリア) → 新たな需要の出現 (分散型検証) という需要ロジックの層があります。

2) web3AIの進化の軌跡を見てみましょう。初期のAIエージェントプロジェクトは主にMEME属性に基づいていましたが、近年、市場は単なるローンチパッドの誇大宣伝から、より基盤となるアーキテクチャを備えたAIレイヤー1インフラストラクチャの体系的な構築へと移行し始めています。

プロジェクトは、コンピューティングパワー、推論、データアノテーション、ストレージといった機能面への特化を始めています。例えば、私たちはこれまでに、分散コンピューティングパワー集約に焦点を当てた@ionet、分散推論ネットワークを構築するBittensor、連合学習とエッジコンピューティングに焦点を当てた@flock_io、分散データインセンティブの方向性を模索する@SaharaLabsAI、分散コンセンサスメカニズムを通じてAIの錯覚を軽減する@Mira_Networkなどを分析してきました。

ここでも、徐々に明らかになる供給ロジックがあります。MEME の誇大宣伝が沈静化（バブルの解消）→ インフラ需要が出現（硬直的な需要によって推進）→ 専門的な分業が出現（効率の最適化）→ 生態学的相乗効果（ネットワーク価値）。

ご存知のとおり、web2AIの「欠点」は徐々にweb3AIが提供できる「強み」に近づいてきています。web2AIとweb3AIの進化の道筋は徐々に収束しつつあります。

Web2AIは技術的には成熟しつつあるものの、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。一方、Web3AIは経済モデルにおいて革新性を有していますが、技術的な実装はWeb2に遅れをとっています。両者の統合は、互いの強みを補完し合う可能性があります。

実際、この 2 つの融合により、オフチェーンの「効率的なコンピューティング」とオンチェーンの「高速検証」を組み合わせた新しい AI パラダイムが誕生しています。

このパラダイムでは、AI は単なるツールではなく、経済的アイデンティティを持つ参加者になります。コンピューティング能力、データ、推論などのリソースの焦点はオフラインになりますが、軽量の検証ネットワークも必要になります。

この組み合わせは独創的です。オフライン コンピューティングの効率性と柔軟性を維持しながら、軽量のオンチェーン検証を通じて信頼性と透明性を確保します。

注: 今まで、web3AI は誤った命題であると考える人がいますが、注意深く感じ、ある程度の将来的な洞察力があれば、AI の急速な発展により、web2 と web3 を区別することは決してなくなり、人間の偏見が区別するようになることがわかります。