저자:하오티엔

최근 AI 산업을 관찰하면서 점점 더 '하향'적인 변화를 발견했습니다. 집중된 컴퓨팅 성능과 '대형' 모델을 놓고 경쟁한다는 원래의 주류적 합의에서 로컬 소형 모델과 엣지 컴퓨팅을 지향하는 분야로 발전했습니다.

이는 5억 대의 기기를 포괄하는 Apple Intelligence, Windows 11을 위한 3억 3천만 개의 매개변수를 가진 소형 모델 Mu를 출시한 Microsoft, 그리고 Google DeepMind의 로봇 "오프라인" 작업에서 확인할 수 있습니다.

차이점은 무엇일까요? 클라우드 AI는 매개변수 규모와 학습 데이터에서 경쟁하며, 비용 지출 능력이 핵심 경쟁력입니다. 로컬 AI는 엔지니어링 최적화와 장면 적응에서 경쟁하며, 개인정보 보호, 신뢰성, 그리고 실용성 측면에서 한 단계 더 나아갈 것입니다. (주요 일반 모델의 환각 문제는 수직 시나리오의 침투에 심각한 영향을 미칠 것입니다.)

이는 실제로 웹3 AI에 더 큰 기회를 가져다줄 것입니다. 과거에는 모두가 "일반화"(컴퓨팅, 데이터, 알고리즘) 역량을 놓고 경쟁했을 때, 자연스럽게 기존 거대 기업들이 시장을 독점했습니다. 탈중앙화라는 개념을 적용하여 구글, AWS, OpenAI 등과 경쟁하려는 것은 단순한 꿈일 뿐입니다. 자원 우위, 기술적 우위, 사용자 기반이 없기 때문입니다.

하지만 지역화된 모델과 엣지 컴퓨팅의 세계에서 블록체인 기술 서비스가 직면한 상황은 매우 다릅니다.

AI 모델이 사용자 기기에서 실행될 때, 출력 결과가 변조되지 않았음을 어떻게 증명할 수 있을까요? 개인정보를 보호하면서 모델 협업을 어떻게 달성할 수 있을까요? 이러한 문제들이 바로 블록체인 기술의 강점입니다.

저는 최근 @Gradient_HQ가 출시한 데이터 통신 프로토콜 Lattica와 같은 몇 가지 새로운 web3 AI 관련 프로젝트를 주목했습니다. 이 프로젝트는 Pantera가 1,000만 달러를 투자하여 중앙 집중형 AI 플랫폼의 데이터 독점 및 블랙박스 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. @PublicAI_ 뇌파 장치 HeadCap은 실제 인간 데이터를 수집하여 "인공 검증 계층"을 구축하여 1,400만 달러의 수익을 달성했습니다. 사실, 이러한 프로젝트는 모두 로컬 AI의 "신뢰성" 문제를 해결하려고 합니다.

한마디로, AI가 모든 기기에 진정으로 "침투"해야만 분산형 협업이 개념에서 필수로 바뀔 수 있을까요?

일반화 트랙에서 경쟁을 계속하는 대신, 지역화된 AI 열풍에 대한 인프라 지원을 제공하는 방법을 진지하게 고려해 보는 건 어떨까요?