저자: Haotian

최근 AI 산업을 관찰하면서 점점 더 "하향"하는 변화가 나타나는 것을 발견했습니다: 원래의 계산력 집중과 "대" 모델의 주류 합의에서, 로컬 소형 모델과 엣지 컴퓨팅을 지향하는 분기로 발전했습니다.

이 점은 Apple Intelligence가 5억 대의 장치를 커버하고, Microsoft가 Windows 11 전용 3.3억 매개변수 소형 모델 Mu를 출시하며, Google DeepMind의 로봇 "오프라인" 작동 등에서 확인할 수 있습니다.

무엇이 다를까요? 클라우드 AI는 매개변수 규모와 훈련 데이터로 경쟁하며, 자본 소모 능력이 핵심 경쟁력입니다; 로컬 AI는 엔지니어링 최적화와 장면 적응으로 경쟁하며, 개인 정보 보호, 신뢰성 및 실용성에서 더 나아갈 것입니다. (주요 범용 모델의 환각 문제는 수직 분야의 침투에 심각한 영향을 미칠 것입니다)

사실, 이는 web3 AI에 더 큰 기회를 제공할 것입니다. 원래 모두가 "범용화"(계산, 데이터, 알고리즘) 능력을 겨루던 시절에는 전통적인 대기업들이 독점했으며, 탈중앙화 개념을 적용해 Google, AWS, OpenAI 등과 경쟁하려는 것은 꿈에 불과했습니다. 결국 자원 우위, 기술 우위, 사용자 기반이 없었습니다.

하지만 로컬 모델 + 엣지 컴퓨팅의 세계에 이르면, 블록체인 기술 서비스가 직면하는 상황은 크게 달라집니다.

AI 모델이 사용자 장치에서 실행될 때, 출력 결과가 변조되지 않았음을 어떻게 증명할 수 있을까요? 개인 정보를 보호하는 전제 하에 모델 협력을 어떻게 실현할 수 있을까요? 이러한 문제는 바로 블록체인 기술의 강점입니다…

최근 Pantera가 10M을 투자한 @GradientHQ가 중앙 집중식 AI 플랫폼의 데이터 독점과 블랙박스 문제를 해결하기 위해 출시한 데이터 통신 프로토콜 Lattica와 같은 web3 AI 관련 새로운 프로젝트를 주목했습니다; @PublicAI의 뇌파 장치 HeadCap은 실제 인간 데이터를 수집하여 "인공지능 검증층"을 구축하고, 이미 14M의 수익을 달성했습니다; 사실, 모두 로컬 AI의 "신뢰성" 문제를 해결하려고 시도하고 있습니다.

한마디로: AI가 진정으로 "하향"하여 각 장치에 도달할 때, 탈중앙화 협력이 개념에서 필수로 변할 것입니다?

Web3AI 프로젝트는 계속해서 범용화 경로에서 내전할 것이 아니라, 로컬 AI의 물결에 기반 시설 지원을 어떻게 제공할지 진지하게 고민해야 하지 않을까요?