原文来源：Forbes

原文作者：Sean Lee

人工知能は急速に進化していますが、物語は常に一握りのテクノロジー巨人に支配されています。OpenAI、Google、Meta がトップニュースを占める中、より静かでありながらより本質的な変革が起こっています──分散型 AI（DeAI）の台頭です。

これは単なるアルゴリズム革新にとどまらず、中央集権的な制御に対する反乱です。ユーザーはますますブラックボックスシステム、秘匿されたデータアジェンダ、そして権力の独占に警戒していますが、これらの「壁」を脱するためには、AIのインフラストラクチャを再構築する必要があります。現在、複数のプロジェクトがこれらの課題に正面から取り組み、AIの役割を再定義する土台を築いています。

分散型領域でプロジェクトを推進または投資している人々にとって、この進化を理解することは極めて重要です──なぜなら、次の波の AI イノベーションの成否は、これらの代替インフラが成功裏に構築されるかどうかにかかっているからです。

分散型 AI の破壊力は何にあるのか？

信頼の置けない状況下で AI を展開することは、ゲームのルールを根本的に変えました：各推論は常に暗号学的に検証される可能性があります。データ呼び出しは、しばしば複雑なブロックチェーン索引ネットワークを通過する必要があります。中央集権的な巨大企業とは異なり、計算リソースの需要が急増すると、DeAI プロジェクトは単純に AWS や Google クラウドサービスに自動的にスケーリングすることができません──それは自らの核心原則を放棄しなければなりません。

例えば、コミュニティガバナンス向けの DeAI モデルを考えてみてください：これにはスマートコントラクト（おそらくクロスチェーン）とやり取りする必要があり、複雑な暗号技術によってプライバシーが保護され、同時に透明な運用が維持されなければなりません──これは従来の AI 分析が直面する計算上の課題とは全く異なります。

このような複雑性こそが初期の DeAI 構想が何度も挫折する原因となりました：プロジェクトは効率性を犠牲にするか、処理要求に押しつぶされます。本当の転機は、開発チームが従来の AI アーキテクチャを単なる模倣から脱却し、分散型、透明性、ユーザーのコントロールなどの特性に焦点を当て、専用システムを一から構築し始めた時に訪れました。

ブループリントから本番環境へ：実用化が進行中

分散型 AI プロジェクトがついに理論的枠組みを超えました。複数のチームが実際に利用可能なシステムを展開し、これらの事例は技術の実現可能性を証明するだけでなく、中央集権的 AI の固有の欠陥を指摘しています。

中央集権的 AI のブラックボックスと対峙する中、Kava は透明性革命の先駆者となっています。そのプラットフォームは DeAI コンポーネントを深く統合しており、共同創業者である Scott Stuart は香港の会議で、プラットフォームのユーザーが既に 10 万人を超えており、この責任追及システムへの真の需要が、従来の「ブラックボックス AI」の支配地位を揺るがしていると語りました。コミュニティの自治と完全透明な運用メカニズムを通じて、Kava は業界に具体的な代替案を提供しています。

NEAR Protocol は、高スループットの分散型アプリケーション向けに拡張可能なインフラストラクチャを提供し、DeAI の実行効率を大幅に向上させました。一方、Internet Computer（ICP） は、全体的な AI アプリケーションの先駆者となり、データ入力から結果出力までが分散型セキュリティ基準を満たしていることを確認しました。

メタバースの戦い

DeAI の特別な要件は、Web3 インフラストラクチャの重要な弱点を露呈しました。Akash Network は先駆けとなり、DePIN（分散型物理インフラネットワーク）を構築し、世界中のアイドルキャパシティを活性化させ、検閲に対抗し、低コストの計算市場を構築し、AI ワークロードにセントラル化されたクラウドサービスと同等の代替手段を提供しました。

データの利用可能性は、もう1つの重要なパズルです。The Graph は、ブロックチェーンデータのインデックス化とクエリメカニズムを最適化し、DeAI アプリケーションがチェーン上の情報を効率的に取得できるようにしました。これにより、複雑な分析と意思決定に必要な大量のデータを満たすだけでなく、個々のノードに過剰な負荷をかけることを避けることができます。

これらの基盤技術の進化は、エコシステム全体を再構築しています。現在の DeAI は、DeFi 戦略の最適化や分散型ソーシャルプラットフォームの推進など、より複雑なタスクを処理できるようになりました。すべては、分散型計算ネットワークを構築した Akash などのプラットフォームに支えられており、このような良性循環がインフラの突破による連鎖反応を実証しています：開発者が「効率性」と「分散化」の選択肢を選択する必要がないとき、本当のパラダイムシフトが可能になります。

将来の方向

持続的な Web3 インフラの進化は、分散型 AI にユニークなアプリケーションシナリオを提供しています。 DeFi を例に取ると、Kava は、今年後半に展開する予定の AI エージェントを通じて、複雑なクロスチェーン戦略を自動化したり、収益最適化プランを実行したりすることができるようになります。これにより、主要ユーザーの複雑さを解消し、DeFi から遠ざけられることなく、スマートラップで取引を執行できます。これには、AI アルゴリズムのサポートだけでなく、マルチプロトコルとのシームレスなインタラクションが必要です。これは、The Graph などのインフラが提供する主要な価値です。

コミュニティガバナンスは、別の突破口です。Dexe のようなプロジェクトは、コミュニティ主導の AI 開発フレームワークを探求しており、モデルトレーニングをユーザーの合意、監督要件に動態に合わせています。整備されたインフラストラクチャのサポートを受けることで、将来的には、AI エージェントがポリシー変更をシミュレートしたり、DAO 資金を管理したりするなど、本当のインテリジェント自治を実現できます。

コンセプトの先駆イベント

DeAI の成功は、洗練されたモデル設計や理想主義的な訴えだけに頼ることはできません。インフラプロバイダーやアプリケーション開発者は、計算リソースのボトルネック、クロスチェーン通信規格、データの真実性検証、分散化の純度など、持続的な課題に直面しています。

多くの理論モデルは、メインネット環境と接触すると、脆弱性が露呈します。DeAI デプロイチームに尋ねても、彼らは現在のモデルが対処困難な極端なケースを挙げることができます — 突然の市場の荒れ模様、ネットワークの混雑ピーク、ガバナンスの脆弱性など。

次の段階で重要なのは標準化と相互運用性です。DeAI アプリケーションが急増する中、統一されたデータ、計算、およびガバナンスフレームワークの構築が切実です。長期的な成功は、競合する孤立したソリューションの塊ではなく、各コンポーネントがシームレスに連携するエコシステムを構築できるかどうかにかかっています。

これらの基本要素 — 頑健なインフラストラクチャ、検証可能なデータ、柔軟なガバナンスメカニズム — は、おそらくモデルトレーニングの画期的な進歩ほど注目を集めません。しかし、これらは最終的に、分散型 AI が「より透明で説明可能、ユーザー中心」の約束を果たすか、それとも常にエッジケースの囲い込みに囚われるかを決定します。現在これらの根本的な課題に取り組んでいるチームは、実際には AI の将来の発展軌道を形作っています。

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