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ここ数年、完全に分散化されたAIスタックが、5年後に実際どんな形になり得るのか考え続けてきました。

今日の多くのAIアプリケーションは、パイプラインのどこかの段階で中央集権的なインフラに依存しています。オープンソースのモデルを使うことはあっても、推論は単一のプロバイダ上で実行されます。あるいはモデル自体は分散されていても、決済、検証、あるいはストレージは中央集権のまま、ということもあります。

本当に分散化されたスタックは、これらの層すべてをつなぎ合わせるはずです。

モデル開発者は、モデルをオープンなネットワークに公開できます。独立したノード運営者が、推論のための計算資源を提供できるでしょう。検証システムによって、正しいモデルが出力を生成したことを証明できます。ユーザーとプロバイダの間の支払いは自動的に行われ、統治やインセンティブはオンチェーンで管理されます。

それが、私にとってOpenGradientが興味深い理由の一部です。分散推論、検証、そしてブロックチェーン基盤を組み合わせることで、このビジョンの一端を探っています。これが支配的なアプローチになるかどうかはまだ未確定ですが、注目して見守るべき方向性だと思います。

とはいえ、課題はまだたくさんあります。分散化された仕組みは、中央集権的なサービスに対抗できる性能でなければなりません。検証は効率的である必要があります。また、インセンティブは信頼できるノード運営者を報いる一方で、ネットワークの利用コストが高くなりすぎないようにする必要があります。

これらの問題を解決できるなら、5年後のAIインフラは、インターネットそのものにずいぶん近い姿になっているかもしれません。つまり、分散され、許可制ではなく、多くの参加者によって構築され、少数のプロバイダだけに任せない形です。

まだ始まったばかりですが、その未来がどのように見えるのかを試すプロジェクトを目にするのは本当に興味深いです。

#OpenGradient #OPGS #Web3