分散型AIを可能にするものとは──中央集権化するAIへの対抗軸

分散型AIは、Web3と生成AIの交差点を探求する人が増えるにつれて、ここ数カ月で再び注目を集めている。分散化がAIにとってプラスになることは多くの人が認めるところだが、具体的な技術的道筋は大きな障害にぶつかっている。例えば同様に、分散型物理インフラネットワーク（DePIN）は、大手テックプラットフォームが支配するGPU集中ゲームに対抗し得ると考えることができるが、現実には、大規模基盤モデルの事前学習と微調整は、巨大な通信バスを備えた集中型GPUトポロジーを必要とする。同様に、分散型データネットワークは、大企業へのデータ集中を緩和するための明確なアイデアのように思える。しかし実際には、この問題を解決しようとする試みは、あまり勢いを獲得していない。AIの分散化について考えるとき、AIはますます中央集権的アーキテクチャへと進化していく傾向があり、それが分散化の取り組みをとてつもなく困難なものにしていることを認識することが重要だ。分散型生成AIがこうした当然の課題を克服するためには、4つの重要なトレンドに依存するか、影響を与える必要がある。分散型AIが実現可能になるためには、オープンソース生

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