AI '싱크'는 웹3.0에 기회일까요?

이하오티안

최근 AI 산업을 관찰하면서 점점 더 '하향 나선'을 발견했습니다. 계산 능력과 '큰' 모델에 집중하던 기존의 주류 합의에서 소규모, 로컬, 엣지 컴퓨팅을 선호하는 AI 산업 분야가 진화하고 있다는 것이죠.

애플 인텔리전스의 5억 대 디바이스 지원, 마이크로소프트의 3억 3천만 개의 매개변수 소형화 모델 전용 Windows 11 출시, 뮤, 구글 딥마인드의 로봇 '오프그리드' 작업에서 이를 확인할 수 있습니다.

차이점은 무엇일까요? 클라우드 AI는 매개변수 규모와 학습 데이터, 비용 절감 능력이 핵심 경쟁력이며, 로컬 AI는 엔지니어링 최적화 및 장면 적응, 개인 정보 보호, 신뢰성 및 실용성 측면에서 더 나아갈 것입니다. (주요 일반 모델의 유령 문제는 펜던트 장면의 침투에 심각한 영향을 미칠 것입니다)

이것은 실제로 웹3 AI, 원래 모두가 "일반화"(컴퓨팅, 데이터, 알고리즘) 기능을 자연적으로 독점하는 기존 거대 제조업체가 탈중앙화 개념을 적용하여 Google, AWS, OpenAI 등과 경쟁하려는 것은 바보의 심부름에 불과한 웹3 AI에 더 큰 기회입니다, 결국 자원 우위도, 기술 우위도, 사용자 기반도 적기 때문에 OpenAI와 다른 경쟁은 어리석은 심부름일 뿐입니다.

그러나 현지화된 모델 + 엣지 컴퓨팅의 세계에서는 블록체인 기술 서비스가 직면한 상황이 매우 다릅니다.

사용자의 디바이스에서 AI 모델이 실행 중일 때, 그 결과물이 변조되지 않았다는 것을 어떻게 증명할 수 있을까요? 개인정보를 보호하면서 어떻게 모델 협업을 달성할 수 있을까요? 이러한 질문이 바로 블록체인 기술의 강점입니다...

중앙화된 AI 플랫폼의 데이터 독점과 블랙박스 문제를 해결하기 위해 최근 Pantera가 1000만 달러를 투자해 출시한 데이터 통신 프로토콜인 Lattica와 같은 웹3.0 AI 관련 신규 프로젝트가 주목받고 있습니다. PublicAI_의 뇌파 장치 헤드캡은 실제 사람의 데이터를 수집해 '인공 검증 계층'을 구축해 이미 1400만 달러의 매출을 달성하는 등 모두 로컬 AI의 '신뢰성' 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.

한 마디로, 탈중앙화 협업은 AI가 모든 디바이스에 실제로 '침몰'해야만 개념에서 필수로 자리 잡을 수 있을까요?

Web3AI 프로젝트는 일반화 트랙에서 계속 굴러가는 대신, 현지화된 AI의 물결을 지원할 수 있는 인프라를 제공하는 방법에 대해 진지하게 고민해보는 것은 어떨까요?

#Web3AI